Strasmore Research
Market Recap

2026년 2분기 시장 결산

Matt ConnorBy Matt Connor Updated 2026-07-24

2026년 -5.2%은 회복의 분기였습니다. 마이너스 성장을 기록한 첫 번째 분기 이후, QQQ가 26.5%을 기록하며 상승을 주도함에 따라 모든 주요 지수 ETF(Exchange Traded Fund)가 두 자릿수 상승률을 보였습니다. 아래 패널에는 월별 계단식 상승, 금리 배경, 일정 등 해당 분기의 흐름이 담겨 있으며, 본문에 포함된 두 가지 데이터 유의 사항이 함께 제공됩니다. 모든 수치는 저장된 쿼리 결과입니다. 정확한 SQL을 확인하려면 각 패널을 확장하십시오.

분기별 성과 현황

26.5% 대비 변동 폭은 어느 정도였습니까? 이 패널은 단일 쿼리로 두 분기의 수익률을 모두 계산합니다. 26.5% 기준 수익률은 별도의 데이터를 읽어오는 것이 아니라 동일한 정의에 따라 실시간으로 재계산됩니다.

조회4개 지수 ETF의 2026년 Q2 수익률 (대조를 위해 Q1 실시간 재계산)
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS q2_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

-6.9%였던 26.5% 이후 QQQ는 해당 분기에 26.5% 상승했습니다. SPY는 -5.2% 이후 14.1%를 기록했으며, IWM은 20.2%를 기록했습니다. 1분기에 하락했던 모든 지수는 2분기에 그 이상의 회복세를 보였습니다. 네 가지 지수는 서로 다른 세 가지 양상을 보여줍니다. 성장주 지수는 26.5%에 가장 큰 하락폭을 기록했으나 가장 큰 회복세를 나타냈습니다. 가격 가중 방식의 산업재 지수인 DIA는 -3.9%에서 12.1%로 변동했습니다. IWM은 26.5%에 거의 하락하지 않았으므로(0.1%), 20.2% 분기의 수익률은 하락폭을 회복하기보다는 정체된 흐름을 이어가는 형태였습니다. 분기 수익률 열만 보면 회복세와 모멘텀이 동일해 보일 수 있으나, 26.5% 열을 통해 두 지표를 구분할 수 있습니다.

모든 두 번째 분기와 비교한 이번 분기 성적

회복기 분기는 내부에서 체감할 때 역사적인 수준으로 느껴지지만, 실제 역사적 기록은 다를 수 있습니다. 데이터 패널은 단일 쿼리를 통해 모든 연도의 4월부터 6월까지의 수익률을 동일한 산식으로 재계산한 후, 이번 분기를 다른 분기들과 비교하여 순위를 매깁니다.

조회분기별 SPY 및 QQQ 수익률 (연도별 동일 재계산, 세션 수 표시)
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT toYear(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS y,
       ticker,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions,
       round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
  AND window_start >= toDateTime('2003-01-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
  AND toMonth(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 4 AND 6
  AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY y, ticker
HAVING sessions >= 50
ORDER BY y ASC, ticker ASC
조회순위 기록: 당분기 vs 과거 모든 2분기 (1위가 최상위; 자기 자신 제외)
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
       round(anyIf(ret, y = 2026), 1) AS q2_2026_pct,
       arrayCount(x -> x > anyIf(ret, y = 2026), groupArrayIf(ret, y != 2026)) + 1 AS rank_best,
       count() AS q2s_compared,
       min(y) AS first_year,
       anyIf(sessions, y = 2026) AS sessions_2026
FROM (
    SELECT toYear(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS y,
           ticker,
           uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions,
           (argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS ret
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
      AND window_start >= toDateTime('2003-01-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND toMonth(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 4 AND 6
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY y, ticker
    HAVING sessions >= 50
)
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker ASC

이 지표는 역사적 수치에 근접합니다. QQQ의 26.5%은 17개의 유사한 두 번째 분기 중 2위를 기록했습니다 (1위가 가장 높은 성적임). 정확히 단 하나의 이전 두 번째 분기가 더 높은 수익률을 기록했으며, 상단의 연도별 표에서 이를 확인할 수 있습니다. SPY의 14.1%은 2004년 이후 23개의 분기 중 3위를 기록했습니다. 두 가지 유의 사항이 있습니다. 첫째, QQQ의 데이터 시리즈는 더 짧습니다 (해당 펀드가 수년간 다른 티커로 거래되었으며, 표의 연도별 거래일 수로 표시된 것처럼 거래일 수 제한을 통해 해당 연도들을 제외했습니다). 둘째, 모든 역사적 데이터 쿼리는 이번 분기 말에 상한선을 설정하므로, 향후 연도가 추가되더라도 비교 대상이 자동으로 늘어나지 않습니다. 이 페이지의 모든 순위 산출 근거는 정규 거래 시간 내의 분기별 시가 대비 종가입니다.

월간 계단식 상승

조회Q2 월별 수익률: 4월, 5월, 6월 (SPY 및 QQQ, 동일 재계산)
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start, ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
  AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start, ticker
ORDER BY period_start, ticker

이번 분기는 초반에 상승세가 집중되었습니다. 4월에 강력한 상승이 나타났으며 (SPY 9.9%, QQQ 14.8%), 5월에도 상승세가 이어졌습니다 (4.9% 및 10.3%). 6월에는 상승 폭이 다소 줄어들었습니다 — SPY -1.2%. 6월 요약에서 하락 종목과 상승 종목의 폭을 포함한 상세한 월간 분석을 확인할 수 있습니다.

시장 주도주, 분기별 규모

조회Q2 정규장 전체 달러 거래대금 (검증 중인 종목 1개 제외)
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT ticker,
    round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 1) AS dollar_bn,
    round(100 * sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / max(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume))) OVER (), 1) AS pct_of_leader
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
  AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY dollar_bn DESC
LIMIT 8

분기 전체 기간 동안 MU ($2047.5 billion)가 SPY ($2032 billion)를 근소하게 앞서며 거래량 1위를 기록했습니다. 이는 단일 종목이 3개월 동안 주요 지수 ETF(Exchange Traded Fund)보다 더 많은 거래량을 기록한 것이며, 선두 종목 총 거래량의 99.2%에 해당합니다. 그 뒤를 이어 QQQ ($1658.5 billion), NVDA ($1591.8 billion)가 뒤를 이었습니다. NVDA의 6월 거래 내역은 여기서 상세히 확인할 수 있습니다. 또한 TSLA이 $1198.8 billion을 기록했습니다. 이 목록은 수익률이 아닌 정규 거래 시간의 거래 대금을 기준으로 한다는 점에 유의하십시오. 주가가 하락하는 달에도 특정 종목이 시장 거래량을 주도할 수 있습니다. 선두 종목인 MU의 6월 거래 내역은 심층 분석 자료에서 상세히 확인 가능합니다. 기준: 4월 1일부터 6월 30일까지의 정규 거래 시간; 기업 확인 대기 중인 중복 심볼 6월 상장 건 1건은 제외됨 (내역 확인).

시장 폭: 일일 추세

조회Q2 내 SPY의 상승 및 하락 세션 비율
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT countIf(day_ret > 0) AS up_sessions,
       countIf(day_ret < 0) AS down_sessions,
       countIf(day_ret = 0) AS flat_sessions,
       count() AS sessions_total
FROM (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 2) AS day_ret
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY d
)

분기 내 62 세션 중 36가 SPY(S&P 500 ETF) 상승으로 마감하였고, 26는 하락하였습니다. 이는 두 자릿수 상승률을 기록한 분기와 일치하는 상승세의 우위입니다. 티커 단위의 시장 폭(모든 상승 종목 및 하락 종목 수)은 분기 단위로 산출하기에는 범위가 너무 넓습니다. 전체 시장을 스캔할 경우 이 페이지가 생성하는 쿼리 예산을 초과하기 때문입니다. 따라서 동일한 수의 종목을 기준으로 한 시장 폭은 월 단위로 제공됩니다. 6월의 상승 종목과 하락 종목 비율을 보면 하락 종목이 상승 종목보다 많았으며, 자세한 내용은 6월 요약 보고서에서 확인할 수 있습니다. 데이터 범위를 임의로 축소하는 대신 한계를 명시하여 공개합니다.

옵션 거래 내역, 월별 분석

분기별 미세구조(microstructure) 현황을 상장된 전체 옵션 거래 내역의 월별 변화를 통해 설명합니다. 거래량은 분기 말에 증가했습니다. 4월 1386.9 million(백만) 계약에서 분기 중 가장 거래가 활발했던 6월에는 1477.9 million 계약을 기록했습니다. 당일 만기(0DTE) 비중도 30.3%에서 34.3%로 함께 상승했습니다. 6월의 비중은 상반기 중 가장 높으며, 1월 이후의 변화 양상은 상반기 요약에서 확인할 수 있습니다.

조회4월: 전체 옵션 계약 거래량 및 당일 만기 비중
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-05-01 00:00:00')
조회5월: 전체 옵션 계약 거래량 및 당일 만기 비중
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-05-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
조회6월: 전체 옵션 계약 거래량 및 당일 만기 비중
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')

월간 샘플링을 통한 거래 비용

조회Q2 월별 SPY 중앙값 호가 스프레드 (매월 둘째 수요일 샘플)
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session,
       round(quantileDeterministicIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 3) AS med_spread_bps,
       round(count() / 1e6, 2) AS quote_updates_m,
       countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'SPY'
  AND ((sip_timestamp >= toDateTime64('2026-04-15 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-04-15 20:00:00', 9))
    OR (sip_timestamp >= toDateTime64('2026-05-13 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-05-13 20:00:00', 9))
    OR (sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-10 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-06-10 20:00:00', 9)))
GROUP BY session
ORDER BY session ASC

해당 분기 월간 샘플 세션에서 SPY의 중앙값 호가 스프레드(spread)는 다음과 같다: 4월 샘플은 0.286 bps, 5월은 0.27, 6월은 0.409이며, 6월 샘플이 가장 넓다. 기준: 월간 중앙값이 아닌 개별 지정 샘플 세션(매월 두 번째 수요일)을 기준으로 공시함; 유효하지 않은 호가도 제외하지 않고 패널에 포함함.

금리: 수익률 곡선이 평탄화된 분기

조회2s10s 스프레드 및 10년물 수익률 (Q2까지 일별)
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT toString(date) AS d,
    round(yield_10_year, 2) AS y10,
    round((yield_10_year - yield_2_year) * 100, 0) AS spread_2s10s_bp
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= toDate('2026-04-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
  AND isNotNull(yield_10_year) AND isNotNull(yield_2_year)
ORDER BY date

2s10s spread(2년물과 10년물 금리 차이)는 해당 분기 시작 시 52 basis points(bp)였으나 30로 마감되었습니다. 10년물 금리가 4.44%로 마감하며 수익률 곡선이 평탄화된 분기였습니다. 이 현상의 6개월물 관련 내용은 H1 요약에서 확인할 수 있습니다. 구조적으로 평탄화란 단기 금리가 장기 금리와의 격차를 줄였음을 의미합니다. 이러한 추세가 지속될지 여부는 이 표만으로 판단할 수 없으며, 본 페이지에서도 이를 분석하지 않습니다.

달력 및 분기 규모

조회Q2 기업 일정 (6월 30일 공시-지수 간격 포함)
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-04-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')) AS ex_div_events,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-04-01') AND execution_date <= toDate('2026-06-30')) AS splits,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-04-01') AND listing_date <= toDate('2026-06-30')) AS ipos,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date >= toDate('2026-04-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')) AS q2_filings,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = toDate('2026-04-30')) AS filings_apr30,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = toDate('2026-06-30')) AS filings_jun30

해당 분기에 상장된 105개 기업, 실행된 435건의 주식 분할, 그리고 지급된 15402건의 배당락(ex-dividend) 이벤트가 포함됩니다. 공시 건수(235075)에는 공시 시점의 차이가 반영됩니다. 지수는 분기 마지막 날인 6월 30일에 31개의 공시만을 보유하며, 4월 30일에는 34개를 보유합니다. 인접한 날짜에는 수천 건의 공시가 존재하므로, 분기 총계는 두 번의 월말 데이터를 누락하며 데이터 피드가 사후 보충될 때까지 과소 계상됩니다. 월말 데이터 공백에 관한 진단 노트

분기 말로 향하는 일정의 가속화

조회분기 내 월별 상장, 액면 분할 및 배당락(ex-dividend) 이벤트
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT m, ipos, splits, ex_divs FROM (
    SELECT '2026-04' AS m,
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-04-01') AND listing_date <= toDate('2026-04-30')) AS ipos,
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-04-01') AND execution_date <= toDate('2026-04-30')) AS splits,
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-04-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-04-30')) AS ex_divs, 1 AS o
    UNION ALL SELECT '2026-05',
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-05-01') AND listing_date <= toDate('2026-05-31')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-05-01') AND execution_date <= toDate('2026-05-31')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-05-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-05-31')), 2
    UNION ALL SELECT '2026-06',
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-06-01') AND listing_date <= toDate('2026-06-30')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-06-01') AND execution_date <= toDate('2026-06-30')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-06-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')), 3
) ORDER BY o

분기가 진행됨에 따라 기업 일정의 밀도가 높아졌습니다. 배당락(ex-dividend) 이벤트는 4월 3947에서 6월 6651로 매달 증가했으며, 주식 분할(splits) 또한 함께 증가했습니다 (129에서 164). 상장(listings) 건수는 3개월 동안 일정하게 유지되었습니다. 이번 분기에는 IPO(Initial Public Offering, 기업공개)가 아닌 배당금 측면에서 파동의 형태가 나타났습니다.

세션 내역

조회분기 내 62개 세션 (월별 검증 완료)
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 SQL
SELECT
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')) AS q2_sessions,
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-05-01 00:00:00')) AS april_sessions,
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-05-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-06-01 00:00:00')) AS may_sessions,
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
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달력이 아닌 관측된 봉(bar)을 기준으로 검증된 62 세션: 21은 4월, 20은 5월(Memorial Day), 21은 6월(Juneteenth)입니다. 월별 내역 및 종료 증거는 6월 요약 및 공휴일 설명에서 확인할 수 있습니다.

데이터 참고 사항

전체 데이터 참고 사항
  • 공매도 잔고(Short interest)는 생성 시점 기준 6월 15일 결제일 기준입니다. 6월 말 수치는 아직 발표되지 않았습니다. 6월 요약에서 전체 공시 내용을 확인할 수 있습니다. 해당 데이터가 업데이트되면 이 게시물도 다시 생성됩니다.
  • 월말 공시-지수 간의 격차(month-end filing-index gap)는 본문에 포함되어 있습니다. 6월 30일과 4월 30일은 이번 분기에 해당하며, 3월 31일도 동일한 특성을 보입니다. 마지막 날이 평일인 2026년의 모든 월말 데이터는 거의 비어 있습니다. 진단 노트에 증거와 범위가 제한된 진단 내용이 포함되어 있습니다.
  • 미세구조(Microstructure)(틱 단위의 매매 구조)는 의도적으로 제외되었습니다. 6월 29일 심층 분석에서 전체 세션의 체결 내역 분석을 확인할 수 있습니다.
  • 거래량 상위 종목 제외: 기업 확인이 진행 중인 기호 재사용 6월 상장 종목 하나가 제외되었습니다.

방법론

  • 해당 기간은 2026년 4월 1일부터 6월 30일까지이며, 관측된 봉(bar)을 통해 검증된 62 세션이 포함됩니다. 분기 수익률은 해당 기간 내 정규 거래 시간의 시가부터 종가까지를 기준으로 산출하며, Q1(1분기) 대비 수치는 동일한 정의에 따라 실시간으로 재계산됩니다.
  • 타임스탬프는 UTC(협정 세계시)로 저장되며, 원시 UTC 범위를 기준으로 필터링됩니다. 해당 분기 동안의 정규 거래 시간은 13:30–20:00 UTC(EDT(미국 동부 일광 절약 시간) 기준)입니다. 달러 거래량은 정규 거래 시간 동안의 분 단위 종가와 분 단위 거래량을 곱하여 계산합니다. 다년치 이력 블록은 동부 표준시 기준 정규 거래 시간을 필터링하며(십 년 단위의 DST(일광 절약 시간제) 안전 관례에 따라 행별로 변환됨), 상한선을 이번 분기 말로 고정합니다. 데이터 깊이 검증(2003년 9월까지의 분 단위 이력)은 H1 요약의 방법론에 명시되어 있습니다.
  • 데이터 생성은 제한된 읽기 전용 경로를 통해 실행되며, 공개 페이지는 실시간 쿼리를 수행하지 않습니다. 데이터 웨어하우스 상태는 2026년 7월 5일 기준입니다.

본 보고서는 정기 분기 요약의 첫 번째 판입니다. Q3(3분기) 판은 이 페이지로 다시 연결됩니다. 월별 상세 정보: 6월. 이번 분기에 완료된 상반기: 2026년 H1(상반기).

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