Najbardziej shortowane akcje ranking

Termin „najbardziej shortowane” odnosi się do dwóch różnych zestawień, zależnych od przyjętego kryterium, a większość artykułów nieświadomie wybiera tylko jedno z nich. Niniejsza strona prezentuje oba zestawienia, obliczone na podstawie ostatnich rozliczeń short-interest zgłoszonych przez giełdy i ograniczone do płynnych walorów. Zawiera również dane pomijane przez większość rankingów: czy koncentracja pozycji krótkich rośnie, czy maleje, które spółki odnotowują systematyczny wzrost short-interest oraz jak kształtowały się ceny tych walorów. Dane są aktualizowane wraz z publikacją nowych rozliczeń; kolumna settled w pierwszej tabeli wskazuje, który okres rozliczeniowy jest prezentowany.

Największa liczba dni do pokrycia — zatłoczone wyjścia

Dni do pokrycia to stosunek liczby akcji objętych krótką sprzedażą do średniego dziennego wolumenu: określa, ile typowych dni obrotu akcjami zajęłoby krótkim sprzedawcom odkupienie pozycji. Jest to wskaźnik służący do monitorowania zjawiska squeeze, a szczegółowe wyjaśnienie znajduje się w powiązanym przewodniku.

SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       toString(settlement_date) AS settled
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
LIMIT 10

Obecny lider, MPT, posiada 16.9 dni do pokrycia według rozliczenia z 2026-06-30. Warto przeprowadzić te obliczenia dla lidera: 138.1 milionów akcji w krótkiej sprzedaży, podzielone przez 8.2 milionów akcji średniego dziennego wolumenu, daje 16.9 pełnych dni obrotu akcjami — uwzględniając wszystkich kupujących i sprzedających — zużytych wyłącznie na pokrywanie krótkich pozycji. Dla porównania, mediana dla płynnych spółek w tym samym zestawieniu wynosi 1.8 dni, a nawet ostatni wiersz tej dziesiątki, przy 8.7 dniach, stanowi wielokrotność tej mediany. Tak wysoki wynik wskazuje na wąskie wyjście; nie oznacza to jednak, że wyjście będzie konieczne — mechanizmy squeeze wyjaśniają, co musi się stać, aby ten wskaźnik miał znaczenie.

Czy zjawisko crowding narasta, czy słabnie?

Pojedyncze rozliczenie to jedynie zamrożony obraz sytuacji. Dane historyczne obejmują wiele lat, więc na pytanie, jak obecni liderzy osiągnęli taki poziom, można odpowiedzieć za pomocą danych. Niniejsza tabela analizuje trzy spółki o największej liczbie dni do pokrycia (days-to-cover) w ostatnich ośmiu rozliczeniach (około czterech miesięcy).

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 8
),
top3 AS (
    SELECT ticker, row_number() OVER (ORDER BY days_to_cover DESC, ticker) AS rank
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 3
)
SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 1)) AS current_leader_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 2)) AS second_place_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 3)) AS third_place_dtc
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top3)
  AND settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date

Kolumny przedstawiają historyczne dane dla obecnych liderów, zatem ostatni wiersz odpowiada wartościom z powyższej tabeli: 16.9, 11.5 oraz 10.9 dni. Analiza każdej kolumny od góry do dołu pozwala dostrzec procesy niewidoczne na pojedynczym wykresie: zjawisko crowding w tej skali narasta i wygasa w cyklach rozliczeniowych — trwających tygodnie i miesiące — a nie z dnia na dzień. Spółka może spędzić cały kwartał z dwucyfrowym wskaźnikiem, nie wykazując przy tym żadnych zmian. Pusta komórka oznacza, że dany ticker nie odnotował kwalifikujących się danych w danym terminie rozliczenia. Analiza squeeze polega w połowie na rozróżnieniu, czy mamy do czynienia z nowym zjawiskiem, czy z długotrwałym trendem; ta tabela pozwala uzyskać tę informację jednym spojrzeniem.

Największa liczba krótkich pozycji w ujęciu akcji — zupełnie inna lista

SELECT ticker,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND short_interest IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY short_interest DESC, ticker
LIMIT 10

Ranking według surowej liczby sprzedanych akcji ulega zmianie: PLUG zajmuje pierwsze miejsce z 340.7 milionami akcji, przy dziennym wolumenie wynoszącym 56.5 milionów akcji, co daje 6 dni do pokrycia. Duże pozycje nie oznaczają automatycznie tłocznych wyjść: najmniej obciążony spółka w tej dziesiątce o największej skali mogłaby zamknąć całą swoją krótką pozycję w około 2 dni normalnego handlu. Wielkość i tłoczność to różne osie. Spółka taka jak NVDA może posiadać jedną z największych absolutnych krótkich pozycji na rynku i jednocześnie umożliwić szybkie wyjście dzięki ogromnemu dziennemu wolumenowi, podczas gdy inne podmioty na tej samej liście wielkości mają wskaźnik days-to-cover znacznie powyżej mediany dla płynnego uniwersum — przy czym zabezpieczenia, zapasy animatorów rynku oraz transakcje typu relative-value pojawiają się jako "short interest", mimo że żadna z nich nie jest zakładem przeciwko spółce. To jest kluczowa lekcja czytania danych: surowy short interest mierzy wielkość; days to cover mierzy tłoczność. Te dwie listy pokrywają się znacznie mniej, niż się powszechnie zakłada — a gdy spółka znajduje się wysoko na obu listach, jest to kombinacja wymagająca ponownej analizy.

Które akcje są coraz częściej shortowane?

Oba zestawienia prezentują poziomy. Inne pytanie wyszukiwane przez użytkowników — które akcje są obecnie shortowane coraz mocniej — dotyczy zmiany, co wymaga dwóch punktów odniesienia. Panel ten szereguje płynne walory według wzrostu wskaźnika days to cover od poprzedniego raportu do ostatniego.

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
)
SELECT ticker,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS prior_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)), 1) AS latest_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates))
             - anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS dtc_change
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
HAVING count() = 2 AND dtc_change >= 0.1
ORDER BY dtc_change DESC, ticker
LIMIT 8

Lider wzrostów, ENVX, odnotował wzrost z 7.1 do 10.2 dni to cover w jednym okresie rozliczeniowym, co stanowi wzrost o 3.1 dni; najmniejsza widoczna zmiana wyniosła jednak 2.1 dni. Przed interpretacją danych należy wziąć pod uwagę jedną kwestię techniczną: days to cover to wskaźnik, który rośnie, gdy rośnie liczba sprzedanych akcji na krótko lub gdy spada średni wolumen. Akcja, której obrót wycisza się po okresie dużej zmienności, może awansować w tym zestawieniu bez sprzedaży ani jednej nowej akcji na krótko — short interest vs. short volume wyjaśnia, który miernik ulega zmianie i z jakiego powodu.

Czy gracze grający na spadki wygrywają?

Wysoka sprzedaż krótka to postawiony już zakład. Kurs akcji wskazuje, jak realizuje się ta strategia. Poniższe zestawienie obejmuje spółki o największym zagęszczeniu krótkich pozycji i oblicza zmianę ich kursu w ciągu około ostatniego miesiąca sesji, bazując na cenach zamknięcia w regularnych godzinach handlu (podmioty bez danych minutowych są wykluczane).

WITH top5 AS (
    SELECT ticker, round(days_to_cover, 1) AS dtc
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 5
),
daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
           argMax(close, window_start) AS rth_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top5)
      AND window_start >= now() - INTERVAL 35 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
          + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, session
),
moves AS (
    SELECT ticker,
           count() AS sessions,
           toString(min(session)) AS from_session,
           toString(max(session)) AS to_session,
           round((argMax(rth_close, session) / argMin(rth_close, session) - 1) * 100, 1) AS return_pct
    FROM daily
    GROUP BY ticker
    HAVING sessions >= 15
)
SELECT m.ticker AS ticker,
       t.dtc AS days_to_cover,
       m.return_pct AS return_pct,
       m.from_session AS from_session,
       m.to_session AS to_session
FROM moves m
INNER JOIN top5 t ON m.ticker = t.ticker
ORDER BY t.dtc DESC, m.ticker

W ostatniej sesji badanego okresu (2026-07-23), lider w kategorii dni do pokrycia (days-to-cover) odnotował zmianę o 8% w ciągu miesiąca. Należy porównać kolumnę stóp zwrotu z kolumną dni do pokrycia: spadek ceny przy wysokiej sprzedaży krótkiej oznacza realizację założeń inwestycyjnych; wzrost ceny oznacza presję na graczy grających na spadki. W większości przypadków tabela ta wykazuje oba kierunki jednocześnie — rynek rzadko ocenia wszystkie silne krótkie pozycje w ten sam sposób w tym samym miesiącu, a ta rozbieżność sprawia, że wysoka wartość days-to-cover sama w sobie nie rozstrzyga o kierunku ruchu.

Jak wyglądał rzeczywisty squeeze w tych danych

Warto przeanalizować znany przypadek na podstawie tego samego pliku, na którym oparto tę stronę, wykorzystując te same trzy kolumny. Krótka sprzedaż GameStop w trakcie squeeze'u w styczniu 2021 roku:

SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
  AND settlement_date BETWEEN '2020-11-01' AND '2021-03-31'
ORDER BY settlement_date

Kształt wykresu stanowi główną lekcję. Przed tym wydarzeniem GME wykazywało 14 dni pokrycia (2020-11-13) — co plasowało spółkę w czołówce rankingów — a na koniec roku wciąż utrzymywano 71.2 milionów akcji w krótkiej sprzedaży. Dwa odczyty później (2021-01-29) liczba akcji w krótkiej sprzedaży spadła do 21.4 milionów, podczas gdy średni dzienny wolumen wzrósł do 96.8 milionów akcji — a dni pokrycia wynosiły 1, czyli poniżej mediany dla płynnego rynku, dokładnie w szczytowym momencie manii. To pułapka mianownika wolumenu przedstawiona w jednym wierszu: wskaźnik wydawał się spokojny dokładnie wtedy, gdy squeeze był najsilniejszy. Zapis transakcji z 28 stycznia 2021 roku pokazuje, jak wyglądał sam handel w ciągu tych dwóch tygodni, minuta po minucie.

Jak powstaje ta lista — i jak rzetelnie ją interpretować

Najpierw dane liczbowe, a następnie zastrzeżenia dotyczące każdego powyższego wiersza.

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
),
top10_dtc_latest AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
top10_dtc_prior AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
size10_latest AS (
    SELECT ticker, days_to_cover FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND short_interest IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY short_interest DESC, ticker LIMIT 10
)
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)) AS tickers_reported,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000) AS liquid_tickers,
    (SELECT round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 1)
     FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
       AND days_to_cover IS NOT NULL) AS liquid_median_dtc,
    (SELECT count() FROM top10_dtc_latest
     WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top10_dtc_prior)) AS dtc_top10_repeats,
    (SELECT round(min(days_to_cover), 1) FROM size10_latest) AS size_top10_min_dtc

• Próg płynności jest celowo wysoki. Ostatni plik rozliczeniowy zawiera 22207 tickerów; próg średniego dziennego wolumenu wynoszący pięć milionów akcji utrzymuje 947 z nich. Bez tego oba zestawienia wypełniłyby spółki o małej kapitalizacji, których ekstremalnie wysoki wskaźnik days to cover wynika z bliskiego zeru wolumenu, a nie z dużej koncentracji krótkich pozycji — są to instrumenty niehandlowe, które nie odpowiadają na żadne istotne pytanie.
• Lista jest stabilna, ale nie niezmienna. 5 obecnej dziesiątki najlepszych pod względem days to cover znajdowało się również w dziesiątce poprzedniego rozliczenia. Obecność w ścisłej czołówce jest wystarczająco trwała, aby była znacząca, i wystarczająco zmienna, aby poprzednia lista nie pokrywała się z obecną.
• Dane są z natury opóźnione. Rozliczenia są raportowane przez giełdy dwa razy w miesiącu i publikowane z opóźnieniem — dane, które czytasz, mają już kilka dni zanim trafią na ekran, a pozycje mogły ulec zmianie.
• Brak kolumny float i obliczeń dotyczących floatu. Plik ten raportuje liczbę akcji objętych krótką sprzedażą oraz średni dzienny wolumen, dlatego jedynym rzetelnym miernikiem jest days to cover. Inny popularny wskaźnik — short interest jako procent floatu — wymaga danych o liczbie akcji w obiegu, których ta tabela nie zawiera, a oba wskaźniki mogą się różnić: spółka typu mega-cap o wysokim floatu może dominować w zestawieniu liczbowym, nie wykazując znaczącej koncentracji w żadnym z mierników.
• Jeden symbol jest wykluczony w zapytaniu SQL. Jeden ticker w obecnym pliku został niedawno przypisany do nowej spółki zamiast do poprzedniej, a kanały danych dostawców mogą mieszać rekordy obu podmiotów pod tym samym symbolem. Aby uniknąć przypisania krótkiej pozycji jednej spółki drugiej, każde zapytanie na tej stronie ją pomija; lista wykluczeń jest aktualizowana przy każdej weryfikacji tożsamości symboli.
• Wysoki short interest to opis, a nie werdykt. Spółki z dużą krótką sprzedażą obejmują zarówno podmioty z potencjałem na squeeze, jak i te, które rynek trafnie ocenił negatywnie. Tabela nie rozróżnia tych dwóch przypadków — tak samo jak nie potrafi tego zrobić żaden sprzedawca skanerów rynkowych.

Najczęściej szortowane akcje – FAQ

Jaka akcja jest obecnie najbardziej szortowana?

W kategorii dni do pokrycia (days to cover) wśród płynnych walorów, MPT dominuje z wynikiem 16.9 dni w ostatnim rozliczeniu. Pod względem całkowitej liczby szortowanych akcji, PLUG prowadzi z wynikiem 340.7 milionów akcji. Obie powyższe tabele są aktualizowane po publikacji danych z rozliczeń.

Które akcje są obecnie coraz częściej szortowane?

Mierząc zmianę dni do pokrycia między dwoma ostatnimi rozliczeniami, ENVX odnotował największy wzrost — o 3.1 dni, z poziomu 7.1 do 10.2. Powyższa tabela zmian zawiera największe wzrosty w ujęciu porównawczym wśród płynnych walorów.

Dlaczego dwie listy „najbardziej szortowanych” się różnią?

Listy te mierzą inne parametry: liczbę szortowanych akcji (wielkość) oraz liczbę szortowanych akcji w stosunku do dziennego wolumenu (zagęszczenie). Lista wielkości klasyfikuje surową liczbę szortowanych akcji, co faworyzuje walory o wysokim obrocie, których pozycje mogą być ogromne, lecz — w niektórych przypadkach — nadal pozwalają na szybkie wyjście z pozycji. Lista zagęszczenia wskazuje natomiast walory, w których pozycja krótka jest duża w stosunku do obrotu danej akcji.

Czy wysoki short interest oznacza nadchodzący short squeeze?

Nie. Jest to warunek wstępny, a nie prognoza — większość silnie szortowanych akcji nigdy nie doświadcza zjawiska squeeze. GameStop odnotował 14 dni do pokrycia przed squeeze w styczniu 2021 roku, a wiele akcji wykazało podobne wartości bez gwałtownych ruchów cenowych. Przewodnik po short interest wyjaśnia, co ta wartość mówi, a czego nie mówi.

Jak aktualne są te dane?

Każda tabela odczytuje najnowsze dostępne rozliczenie (data znajduje się w kolumnie settled w pierwszej tabeli), a strona odświeża się przy każdym przeładowaniu. Short interest jest raportowany przez giełdy dwa razy w miesiącu, z opóźnieniem publikacji wynoszącym od jednego do kilku tygodni.

Każda tabela to zapisane, wersjonowane zapytanie SQL do plików raportowanych przez giełdy — można rozszerzyć kod SQL lub samodzielnie przeszukiwać cały rynek za pomocą terminala Strasmore.