Strasmore Research
Recaps de mercado Matt ConnorPor Matt Connor · Atualizado 2026-09-05 · data as of September 5, 2026 · refreshed weekly

Maiores altas e baixas da bolsa em 2026

Veja as ações que mais subiram e caíram em 2026, classificadas pela liquidez real registrada na bolsa, sem desdobramentos nem fundos alavancados.

As ações com melhor desempenho de 2026 até agora são lideradas por SNDK, com alta de 536.4% desde a sessão de abertura do ano até a sessão concluída mais recente. Esta página classifica as maiores altas e baixas de ações de 2026 entre empresas que de fato são negociadas, com base nos negócios registrados pela bolsa, e não em um resumo de fornecedor de dados. A lista é atualizada ao longo do ano. Desdobramentos de ações e fundos alavancados são excluídos antes da classificação. É nesse ponto que a maioria das listas de desempenho no ano fica discretamente errada.

Maiores altas das ações em 2026

Todos os nomes abaixo superaram um piso de liquidez antes da classificação: uma média de pelo menos US$ 100 milhões em ações negociadas por sessão concluída no último mês. Um percentual elevado em uma ação com poucos negócios é uma cotação, não um resultado.

QueryMaiores altas das ações em 2026: dez maiores no ano entre os papéis mais negociados
tickerretorno no ano (%)média diária em dólares (m)
SNDK536.415431
MRNA3995598
TWST305.4202
DELL301.83566
TXG287.5142
AEHR262.8208
MXL233.4114
AXTI226.9525
MU224.820455
AMLX183.5131
O SQL exato por trás de cada número
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT e.ticker AS ticker,
    round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    round(u.adv / 1e6, 0) AS avg_daily_dollar_m
FROM edges AS e
INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
WHERE e.year_open >= 10
ORDER BY (e.latest_close / e.year_open) DESC
LIMIT 10
Execute você mesmo

SNDK lidera o ano, com 536.4%, seguido por MRNA, com 399%, e TWST em terceiro, com 305.4%. O décimo colocado na tabela, AMLX, ainda acumula alta de 183.5%. Assim, toda a tabela avançou muito mais do que qualquer índice amplo.

A coluna em dólares ao lado de cada variação traz tanta informação quanto o percentual. AMLX registra, em média, cerca de US$ 131 milhões em volume financeiro por dia. SNDK, no topo da tabela, movimenta em média US$ 15431 milhões. Todos os nomes desta lista superam US$ 100 milhões por dia. A faixa acima desse piso é ampla o suficiente para que o mesmo percentual represente duas coisas diferentes em suas extremidades. Uma ação com baixo volume é mais fácil de mover e mais difícil de vender pelo preço exibido na tela.

Maiores quedas de ações de 2026

A mesma medida, no sentido inverso: as maiores quedas acumuladas no ano entre os papéis que superam o mesmo piso de liquidez.

QueryMaiores baixas das ações em 2026: dez piores no ano entre os papéis mais negociados
tickerretorno no ano (%)média diária em dólares (m)
TTD-60.5192
WING-54.4103
APP-54.11257
CSGP-52.8144
FLUT-52.7140
STLA-51.5105
BSX-51763
KLAR-50.4145
RBLX-49.1303
JOBY-48.8153
O SQL exato por trás de cada número
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT e.ticker AS ticker,
    round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    round(u.adv / 1e6, 0) AS avg_daily_dollar_m
FROM edges AS e
INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
WHERE e.year_open >= 10
ORDER BY (e.latest_close / e.year_open) ASC
LIMIT 10
Execute você mesmo

A maior queda acumulada no ano é de TTD, com -60.5%, seguida por WING, com -54.4%. Na décima posição da lista, JOBY registra -48.8%. Vários nomes aqui são empresas grandes e amplamente detidas, não micro caps especulativas. Esse é o aspecto de uma lista de maiores quedas que surpreende as pessoas. Liquidez e cobertura de analistas não estabelecem um piso para o preço de uma ação. Quem manteve uma dessas ações como parcela excessiva da carteira absorveu toda a movimentação. A página sobre o risco de deter uma única ação mede esse risco com números de volatilidade e drawdown.

Quanto do mercado está em alta em 2026

Um ranking mostra apenas as duas pontas. A amplitude mostra o conjunto: como todo o universo filtrado, incluindo os fundos de índice, se divide entre ativos em alta e em baixa, agrupados pela magnitude da variação.

QueryAmplitude no ano: distribuição do universo filtrado por faixas de retorno
faixanomesparticipação do lado (%)
Down 40%+1835.5
Down 20-40%6935.5
Down 10-20%7835.5
Down 0-10%16235.5
Up 0-10%15264.5
Up 10-25%19864.5
Up 25-50%14264.5
Up 50%+10364.5
O SQL exato por trás de cada número
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
rets AS (
    SELECT e.ticker AS ticker, (e.latest_close / e.year_open - 1) * 100 AS ret
    FROM edges AS e
    INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
    WHERE e.year_open >= 10
)
SELECT bucket,
       names,
       round(100 * sum(names) OVER (PARTITION BY side) / sum(names) OVER (), 1) AS side_share_pct
FROM (
    SELECT tup.1 AS bucket, tup.2 AS names, tup.3 AS ord, tup.4 AS side
    FROM (
        SELECT arrayJoin([
            ('Down 40%+',   countIf(ret < -40),               1, 'down'),
            ('Down 20-40%', countIf(ret >= -40 AND ret < -20), 2, 'down'),
            ('Down 10-20%', countIf(ret >= -20 AND ret < -10), 3, 'down'),
            ('Down 0-10%',  countIf(ret >= -10 AND ret < 0),   4, 'down'),
            ('Up 0-10%',    countIf(ret >= 0 AND ret < 10),    5, 'up'),
            ('Up 10-25%',   countIf(ret >= 10 AND ret < 25),   6, 'up'),
            ('Up 25-50%',   countIf(ret >= 25 AND ret < 50),   7, 'up'),
            ('Up 50%+',     countIf(ret >= 50),                8, 'up')
        ]) AS tup
        FROM rets
    )
)
ORDER BY ord
Execute você mesmo

64.5% dos ativos filtrados estão em alta no ano e 35.5% estão em baixa. A distribuição revela o que uma tabela com os dez primeiros colocados esconde. 18 ativos estão na faixa de Down 40%+ em uma ponta, e 103 estão na faixa de Up 50%+ na outra, contra 162 na faixa de Down 0-10% e 152 na faixa de Up 0-10% em cada lado da estabilidade. Na maior parte dos anos, a maioria do mercado apresenta um comportamento comum, e os ativos das duas tabelas acima são a exceção a partir da qual as médias são calculadas.

Onde o próprio mercado está

O desempenho de uma única ação é diferente quando comparado ao do próprio mercado. Os quatro principais ETFs de índices, exatamente no mesmo período:

QueryOs quatro principais ETFs de índices no ano, no mesmo período analisado
rótuloretorno no ano (%)medido a partir demedido até
Russell 2000 (IWM)19.22026-01-022026-09-03
Nasdaq 100 (QQQ)15.72026-01-022026-09-03
S&P 500 (SPY)12.72026-01-022026-09-03
Dow (DIA)11.42026-01-022026-09-03
O SQL exato por trás de cada número
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT multiIf(ticker = 'SPY', 'S&P 500 (SPY)', ticker = 'QQQ', 'Nasdaq 100 (QQQ)',
               ticker = 'DIA', 'Dow (DIA)', ticker = 'IWM', 'Russell 2000 (IWM)', ticker) AS label,
    round((latest_close / year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    (SELECT toString(min(d)) FROM complete) AS measured_from_date,
    (SELECT toString(max(d)) FROM complete) AS measured_through_date
FROM edges
ORDER BY ytd_return_pct DESC
Execute você mesmo

As duas tabelas e o painel acima são medidos no mesmo período: da primeira sessão completa de 2026 (2026-01-02) até a sessão concluída mais recente (2026-09-03). Nesse intervalo, Russell 2000 (IWM) acumulou 19.2%, e Dow (DIA) acumulou 11.4%. Todas as ações da tabela de maiores altas superaram os quatro índices por uma margem ampla. Esse é o efeito matemático de um índice: centenas de posições são agregadas em uma única linha, e os movimentos individuais se compensam parcialmente. O spread sob essa linha foi muito mais amplo do que a própria linha, e o quadro comparativo dos setores no primeiro semestre classifica os onze setores entre si.

O desdobramento de ações que simula uma variação no acumulado do ano

Um desdobramento altera a quantidade de ações e o preço por ação sem mudar o valor de uma posição. Em um período tão longo, muitas empresas fazem desdobramentos, e um cálculo não ajustado do acumulado do ano interpreta a variação do preço por ação como desempenho. Os nomes abaixo tiveram, cada um, um desdobramento ou bonificação de ações em 2026 grande o suficiente para alterar esse preço em pelo menos um quinto. Todos também superaram o mesmo limite mínimo de liquidez. Por isso, eram elegíveis para os painéis acima antes de serem removidos pelo filtro de desdobramentos.

QueryFora dos quadros: splits de 2026 grandes o suficiente para distorcer o movimento no ano
tickerretorno no ano não ajustado (%)efeito do split no preço (%)tipo de splitdata do split
BKNG-96.4-96forward split2026-04-06
KLAC-86.3-90forward split2026-06-12
VGT-84.1-87.5forward split2026-04-21
CVNA-82.6-80forward split2026-05-08
VUG-81.9-83.3forward split2026-04-21
HDV-75.6-80forward split2026-04-29
IWF-74.1-75forward split2026-04-29
VO-71.7-75forward split2026-04-21
CRWD-54.6-75stock dividend2026-07-02
MNST-42.5-50stock dividend2026-08-11
APH-40.1-50stock dividend2026-09-03
MVLL4.3-66.7forward split2026-06-26
HON6.1100reverse split2026-06-29
DD224.3200reverse split2026-06-24
O SQL exato por trás de cada número
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
split_terms AS (
    SELECT ticker,
        argMax(split_to, execution_date) AS new_shares,
        argMax(split_from, execution_date) AS old_shares,
        round((old_shares / new_shares - 1) * 100, 1) AS split_price_effect_pct,
        replaceAll(argMax(adjustment_type, execution_date), '_', ' ') AS split_type,
        toString(max(execution_date)) AS split_date
    FROM global_markets.stocks_splits
    WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today()
    GROUP BY ticker
    HAVING new_shares > 0 AND old_shares > 0
       AND greatest(new_shares / old_shares, old_shares / new_shares) >= 1.25
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker IN (SELECT ticker FROM split_terms)
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
ranked AS (
    SELECT e.ticker AS ticker,
        round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS unadjusted_ytd_pct,
        s.split_price_effect_pct AS split_price_effect_pct,
        s.split_type AS split_type,
        s.split_date AS split_date
    FROM edges AS e
    INNER JOIN split_terms AS s ON e.ticker = s.ticker
    WHERE e.year_open >= 10 AND e.ticker IN (SELECT ticker FROM universe)
)
SELECT ticker, unadjusted_ytd_pct, split_price_effect_pct, split_type, split_date
FROM (
    SELECT ticker, unadjusted_ytd_pct, split_price_effect_pct, split_type, split_date,
           row_number() OVER (ORDER BY unadjusted_ytd_pct ASC) AS rn_low,
           row_number() OVER (ORDER BY unadjusted_ytd_pct DESC) AS rn_high
    FROM ranked
)
WHERE rn_low <= 14 OR rn_high = 1
ORDER BY unadjusted_ytd_pct ASC
Execute você mesmo

BKNG apareceria como -96.4% em uma tela não ajustada depois que um forward split alterasse seu preço por ação em -96%, e KLAC apareceria como -86.3% depois que um forward split alterasse seu preço em -90%. Nenhum investidor de qualquer uma das duas empresas perdeu dinheiro no dia em que o desdobramento entrou em vigor. O preço por ação foi dividido, e a quantidade de ações foi multiplicada pelo mesmo fator. A coluna de efeito do desdobramento isola a variação de preço atribuída exclusivamente ao desdobramento. É essa parcela que uma tela não ajustada interpreta como desempenho.

A última linha do painel segue na direção oposta: DD mostra 224.3% depois que um reverse split elevou seu preço por ação em 200%, aumentando o preço em vez de reduzi-lo. Qualquer lista que ignore essa etapa publica um resultado fictício tanto no topo quanto na base. Por isso, a tela separa os tickers que passaram por desdobramentos, em vez de tentar corrigir seus preços. Um fundo também pode aparecer neste painel, assim como uma empresa: fundos de índice também desdobram suas cotas, e esta tela abrange ambos.

Como esta triagem é medida

Cada etapa da triagem, com o número de ativos que permanecem após cada filtro:

QueryO filtro, etapa a etapa: quantos papéis passam por cada critério
etapa do filtronomes
Traded the first and the last full session4471
Averaging $100m+ a day over the past month1000
Opened 2026 above $10 a share970
Not on the excluded-fund list938
No split or stock dividend in 2026922
O SQL exato por trás de cada número
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960

    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
flagged AS (
    SELECT ticker,
        year_open,
        ticker IN (SELECT ticker FROM universe) AS liquid,
        ticker NOT IN ('SPCX','KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL') AS not_geared,
        ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                       WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today()) AS no_split
    FROM edges
)
SELECT tup.1 AS screen_step, tup.2 AS names
FROM (
    SELECT arrayJoin([
        ('Traded the first and the last full session', count()),
        ('Averaging $100m+ a day over the past month', countIf(liquid)),
        ('Opened 2026 above $10 a share', countIf(liquid AND year_open >= 10)),
        ('Not on the excluded-fund list', countIf(liquid AND year_open >= 10 AND not_geared)),
        ('No split or stock dividend in 2026', countIf(liquid AND year_open >= 10 AND not_geared AND no_split))
    ]) AS tup
    FROM flagged
)
Execute você mesmo

O método, em detalhes:

  • A janela. A primeira sessão completa de negociação de 2026 até a sessão completa mais recente registrada. Os dois extremos são lidos das barras de minuto. Uma sessão só conta quando apresenta o número completo de barras do horário regular. Assim, um dia ainda em andamento nunca é tratado como encerrado.
  • O retorno. A primeira abertura do horário regular do ano comparada ao último fechamento do horário regular, calculada a partir das barras de minuto. As negociações do premarket e do after-hours são ignoradas. Estes são retornos de preço. Os dividendos não são reinvestidos. Por isso, um ativo de alto rendimento aparece ligeiramente pior aqui do que em um cálculo de retorno total.
  • O piso de liquidez. Média de pelo menos US$ 100 milhões em volume financeiro no horário regular por sessão nos últimos 20 dias corridos, contando apenas as sessões que ocorreram do início ao fim. Caso contrário, uma sessão parcial dividiria parte dos dólares de um dia por um dia inteiro e subestimaria o volume financeiro de todos os ativos. Esse filtro reduz o universo de 4471 tickers para 1000.
  • O piso de preço. A ação abriu o ano acima de US$ 10 por ação. Ativos abaixo de US$ 10 produzem percentuais elevados com pequenas variações de preço.
  • Fundos alavancados e inversos são excluídos por meio de uma lista revisada manualmente, apresentada na íntegra no SQL sob cada tabela. Ela abrange os fundos atrelados a índices e os fundos de ação única que multiplicam a variação diária de uma empresa. Um fundo alavancado pode liderar qualquer lista de maiores altas sem que exista uma única notícia sobre a empresa. A lista é mantida manualmente, e essa é sua limitação: um fundo lançado neste mês só será excluído depois que alguém o adicionar.
  • Fundos comuns não são filtrados. Um ETF de índice ou de setor sem alavancagem que supere os pisos de liquidez e preço é classificado aqui junto com as empresas operacionais e também entra nas contagens de amplitude. Um fundo é uma cesta de ativos já contabilizados no mesmo universo. Portanto, leia essas linhas como o desempenho da cesta, não como o desempenho de uma única empresa no ano.
  • Desdobramentos. Qualquer ticker com desdobramento ou bonificação em ações efetivado durante 2026 é separado, independentemente de quão pequena seja a proporção. Essa é a escolha conservadora: ela deixa de fora alguns desempenhos reais, mas nunca publica uma alteração na quantidade de ações como se fosse retorno. O painel acima mostra os ativos excluídos cujo desdobramento foi grande o suficiente para simular uma variação.
  • Listagens tardias. Uma empresa listada depois da primeira sessão do ano não tem preço de janeiro e fica ausente destas tabelas. Isso representa uma lacuna real em um ano com um calendário intenso de novas listagens.
  • O resultado. 922 ativos são classificados. Os dez primeiros e os dez últimos formam os dois quadros desta página.

A mesma pergunta em três janelas

O acumulado do ano é um degrau da escada, e o movimento muda conforme o período. A visão semanal é as maiores altas e baixas das ações nesta semana, a visão mensal é as ações que mais subiram e caíram neste mês, e esta página mostra o ano. Os critérios variam entre os degraus: esta página considera uma média de US$ 100 milhões negociados por dia no último mês, enquanto as páginas semanal e mensal consideram o total negociado em dólares dentro de suas próprias janelas. Por isso, um ativo pode passar em um quadro e ficar de fora de outro. Um ativo que lidera o quadro semanal após uma reação a resultados muitas vezes fica no meio da tabela no acumulado do ano. Para uma visão mais ampla do ano até agora, o balanço do mercado no primeiro semestre reúne os detalhes sobre índices, juros e setores, enquanto como funcionam os ETFs alavancados explica por que os fundos alavancados ficam de fora desta lista.

Perguntas frequentes

Qual foi a ação com melhor desempenho em 2026?

Entre os nomes com média de pelo menos US$ 100 milhões negociados por dia, que abriram o ano acima de US$ 10, não tiveram desdobramento em 2026 e não estão na lista de fundos alavancados, SNDK é a ação com melhor desempenho em 2026 até o momento, com alta de 536.4% desde a primeira sessão do ano. MRNA ocupa o segundo lugar, com 399%.

Quais ações mais caíram em 2026?

TTD é a ação com pior desempenho em 2026 nesta seleção, com queda de -60.5%, à frente de WING, com -54.4%. A lista completa das ações com maiores perdas em 2026 está na segunda tabela acima e é atualizada ao longo do ano.

Como é calculado o retorno acumulado de uma ação no ano?

O retorno acumulado no ano compara o preço mais recente com o preço no início do ano-calendário e expressa a variação em percentual. Aqui, ele corresponde à abertura da primeira sessão regular de 2026 em relação ao fechamento da sessão mais recente concluída. Ações que passaram por desdobramento durante o ano são excluídas, em vez de ajustadas. Assim, não há fator de ajuste entre o leitor e os negócios registrados no mercado.

ETFs alavancados estão incluídos na lista de maiores altas de 2026?

Não. Um fundo alavancado ou inverso multiplica a variação diária de um índice ou de uma única ação. Por isso, ele aparece com frequência no topo de uma lista de maiores movimentos, sem que haja notícia corporativa por trás do desempenho. Esses fundos são removidos pelo nome antes da classificação, e a lista pode ser consultada no SQL abaixo de cada tabela. ETFs comuns de índices e setores são diferentes: eles precisam atender aos mesmos critérios mínimos que qualquer ação e são classificados aqui. Portanto, um fundo pode aparecer em qualquer uma das duas listas.

Todas as tabelas desta página são consultas armazenadas com o SQL anexado. Expanda qualquer painel para auditar a seleção ou refaça a consulta com seus próprios critérios mínimos no terminal Strasmore.

#market movers#gainers and losers#year to date#stock splits#market breadth