Strasmore Research
Deep Dives · Matt ConnorBy Matt Connor · · Updated 2026-07-23

NVDA: NVIDIA em junho de 2026 detalhado

A NVIDIA teve um pico de $235 no pré-market, uma queda de 7.4% em 21 sessões e o fourth maior volume financeiro no tape dos EUA.

A NVIDIA abriu junho de 2026 a $215.77 e fechou o mês a $199.76 — uma queda de -7.4% ao longo de 21 sessões. A ação atingiu o pico de $235 no pré-market em 2026-06-02 04:00 ET, teve máxima em horário regular de $232.28 às 2026-06-02 09:59 ET, e a mínima foi de $189.8 às 2026-06-29 10:17 ET — todos em horário regular. Volume total: 2.75 bilhões de ações, $571.9 bilhões em turnover — o fourth maior ativo do tape dos EUA por volume financeiro em horário regular (base: 1 a 30 de junho em horário regular; uma listagem de junho com símbolo reutilizado foi excluída aguardando verificação da entidade). Cada número aqui é o resultado de uma consulta armazenada; expanda qualquer painel para o SQL exato.

QueryO mês em uma linha: abertura, fechamento, extremos, volume e seus resultados
O SQL exato por trás de cada número
WITH
    (
        SELECT (toString(argMax(et_date, c)), max(c), argMax(c, et_date))
        FROM (
            SELECT
                toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
                argMax(toFloat64(close), window_start) AS c
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'NVDA'
              AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 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 et_date
        )
    ) AS closes,
    (
        SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS hi,
    (
        SELECT min(toFloat64(low)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS lo,
    (
        SELECT maxIf(toFloat64(high), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS rth_hi,
    (
        SELECT minIf(toFloat64(low), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS rth_lo,
    (
        SELECT count() FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-19 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-06-20 00:00:00')
    ) AS spy_jun19
SELECT
    round(toFloat64(argMin(open, window_start)), 2) AS month_open,
    closes.3 AS month_close,
    round((closes.3 / toFloat64(argMin(open, window_start)) - 1) * 100, 1) AS month_change_pct,
    round((1 - closes.3 / toFloat64(argMin(open, window_start))) * 100, 1) AS month_decline_abs_pct,
    closes.1 AS peak_close_date,
    round(closes.2, 2) AS peak_close,
    round(hi, 2) AS month_high,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(high) >= hi - 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_high_first_bar_et,
    countIf(toFloat64(high) >= hi - 0.011) AS bars_within_cent_of_high,
    argMinIf(transactions, window_start, toFloat64(high) >= hi - 0.011) AS high_minute_trades,
    round(rth_hi, 2) AS rth_month_high,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(high) >= rth_hi - 0.011 AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS rth_high_first_bar_et,
    countIf(toFloat64(high) >= rth_hi - 0.011 AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) AS rth_bars_near_high,
    round(lo, 2) AS month_low,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(low) <= lo + 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_low_bar_et,
    countIf(toFloat64(low) <= lo + 0.011) AS bars_within_cent_of_low,
    argMin(transactions, toFloat64(low)) AS low_minute_trades,
    round(rth_lo, 2) AS rth_month_low,
    round(rth_lo - lo, 2) AS rth_minus_extended_low,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS month_shares_bn,
    round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 1) AS month_dollar_bn,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
    round(sumIf(toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 2) AS rth_shares_bn,
    uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS session_days_observed,
    spy_jun19 AS spy_bars_june19
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')

O gráfico apresenta uma tendência de baixa constante com um gap de queda acentuado na última semana. A NVDA fechou acima de $224.43 apenas uma vez — em 2026-06-01, na primeira sessão. A mínima do mês ocorreu em horário regular às 2026-06-29 10:17 ET, com uma barra de 1 dentro de um centavo e 43131 negociações naquele minuto. O pico de $235 no pré-market às 2026-06-02 04:00 ET é um registro de extended-hours; a máxima em horário regular de $232.28 ocorreu às 2026-06-02 09:59 ET. O dia 19 de junho houve fechamento do mercado (0 barras do SPY naquele dia), portanto a NVDA teve 21 sessões de negociação.

Sessão por sessão

QueryAs 21 sessões: fechamento em horário regular, variação close-over-close e volume total
O SQL exato por trás de cada número
SELECT
    et_date,
    close_usd,
    round(if(prev_close = 0, NULL, (close_usd / prev_close - 1) * 100), 1) AS change_pct,
    shares_m,
    dollar_bn
FROM (
    SELECT et_date, close_usd, shares_m, dollar_bn,
           lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
    FROM (
        SELECT
            toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
            round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS close_usd,
            round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m,
            round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_bn
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
        GROUP BY et_date
    )
)
ORDER BY et_date

A tabela de sessões mostra uma queda persistente. O primeiro fechamento acima de $224.43 estabeleceu a máxima histórica em 2026-06-01. A maior queda em uma única sessão foi de -6.2% em 2026-06-05 — uma sexta-feira — coincidindo com o maior volume do mês, de 187.3 milhões de ações. O período determinante foi a sequência de 5 quedas consecutivas, de 2026-06-22 a 2026-06-26, terminando no menor fechamento do mês, de $191.72; as duas últimas sessões recuperaram 1.7% e 2.5%. O volume concentrou-se no início do período: 185.5 milhões de ações no primeiro dia e 119.6 milhões no último dia.

QueryA queda de cinco sessões, delimitada: cada afirmação da sequência como uma coluna verificada
O SQL exato por trás de cada número
WITH per_session AS (
    SELECT et_date, close_usd,
           lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
    FROM (
        SELECT
            toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
            round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS close_usd
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
        GROUP BY et_date
    )
)
SELECT
    toString(minIf(et_date, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_start,
    toString(maxIf(et_date, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_end,
    countIf(et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26')) AS sessions_in_run,
    countIf(et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26') AND close_usd < prev_close) AS declining_sessions,
    round(minIf(close_usd, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26')), 2) AS run_low_close,
    toUInt8(min(close_usd) = minIf(close_usd, et_date >= toDate('2026-06-22') AND et_date <= toDate('2026-06-26'))) AS run_holds_month_low_close
FROM per_session

Junho em relação aos últimos seis meses

Um mês como este é incomum para NVDA ou é algo comum? O painel abaixo recalcula os mesmos três indicadores para cada um dos últimos seis meses em uma única etapa — a linha de junho é gerada pela mesma consulta dos cinco meses anteriores, extraída diretamente do warehouse no momento da geração.

QueryOs últimos seis meses, recalculados em tempo real: turnover, ações e retorno mensal
O SQL exato por trás de cada número
SELECT
    toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS shares_bn,
    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
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start
ORDER BY period_start

Em termos de turnover, junho foi comum: os $523 bilhões em horário regular ficaram na média do período, abaixo dos $557.5 bilhões de maio e dos $572.5 bilhões de março. A coluna de retorno é onde junho se destaca: -7.4% foi a queda mensal mais acentuada dos seis meses, contra -4.8% em fevereiro e ganhos em abril e maio.

O maior ticker do tape no fourth

QueryO mercado americano completo ranqueado por dollar volume em horário regular (junho 2026)
O SQL exato por trás de cada número
SELECT
    ticker,
    round(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / 1e9, 1) AS regular_hours_dollar_bn,
    round(100 * sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / max(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))) OVER (), 1) AS pct_of_leader,
    toUInt8(ticker = 'NVDA') AS is_nvda
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 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 regular_hours_dollar_bn DESC
LIMIT 12

A NVDA ocupou a posição fourth em todo o tape dos EUA por volume financeiro em horário regular: $523 bilhões, com uma diferença de $141.5 bilhões para o SNDK abaixo dela. Ficou atrás apenas de MU ($995.7 bilhões), SPY ($771.5 bilhões) e QQQ ($672.8 bilhões). O critério: período de 1 a 30 de junho em horário regular, com uma listagem de junho com símbolo reutilizado excluída aguardando verificação da entidade — os detalhes estão em sua análise detalhada. Dos três nomes acima da NVDA, 1 é uma ação individual — MU, outra empresa de semicondutores; os outros dois são os grandes ETFs de índice.

QueryO resumo do ranking: posição da NVDA, vantagem sobre o próximo ticker e a base — como colunas verificadas
O SQL exato por trás de cada número
WITH (
    SELECT sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'NVDA'
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 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
) AS nvda_d
SELECT
    countIf(d > nvda_d AND ticker != 'NVDA') + 1 AS nvda_rank,
    round(nvda_d / 1e9, 1) AS nvda_dollar_bn,
    round((nvda_d - maxIf(d, d < nvda_d AND ticker != 'NVDA')) / 1e9, 1) AS lead_over_next_bn,
    countIf(d > nvda_d AND ticker NOT IN ('SPY', 'QQQ', 'NVDA')) AS single_stocks_above_nvda,
    round(100 * nvda_d / max(d), 1) AS pct_of_leader
FROM (
    SELECT ticker, sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 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
)

O que compôs o tape

QueryO tape completo da NVDA em uma linha: prints, tamanhos de print e o censo de cotações
O SQL exato por trás de cada número
WITH
    (
        SELECT (round(count() / 1e6, 2),
                round(100.0 * countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price > bid_price) / count(), 2),
                countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price = bid_price),
                countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price < bid_price),
                countIf(bid_price <= 0 OR ask_price <= 0))
        FROM global_markets.cache_stocks_quotes
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    ) AS quote_census
SELECT
    round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
    quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(size), toUInt64(abs(sequence_number))) AS median_print_shares,
    round(avg(toFloat64(size)), 1) AS avg_print_shares,
    round(100.0 * countIf(size < 100) / count(), 1) AS odd_lot_pct_of_prints,
    round(100.0 * countIf(toFloat64(size) != round(toFloat64(size))) / count(), 2) AS fractional_pct_of_prints,
    quote_census.1 AS nbbo_updates_m,
    quote_census.2 AS clean_two_sided_pct,
    quote_census.3 AS locked_updates,
    quote_census.4 AS crossed_updates,
    quote_census.5 AS one_sided_or_empty_updates
FROM global_markets.stocks_trades
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)

O volume de dados apresenta letras miúdas e alta densidade de cotações: 55.64 milhões de negócios com mediana de 5 ações (média de 72.9 — cruzamentos institucionais elevam a média), 84.6% odd lots (menos de 100 ações), 32.91% frações — o que é consistente com o uso de apps de varejo que dividem ordens no inventário do market-maker. Sobre as cotações: 55.7 milhões de atualizações de NBBO, 99.35% cotações com spread bid-ask; 33941 cruzadas momentaneamente (bid acima do ask), 329679 travadas (bid igual ao ask), 63 unilaterais ou vazias. Uma mega-cap gera mais cotações em um mês do que muitos ativos geram em uma década.

O spread permaneceu estreito

Uma mega-cap como a NVDA possui um bid-ask spread estruturalmente estreito — a questão é o quão estável essa compressão se manteve durante um mês com uma variação de preço de 20 pontos. O censo de cotações acima mostra a mediana mensal; este painel mede a variação por sessão.

QueryO spread por sessão: mediana em horário regular e média ponderada pelo tempo (bps)
O SQL exato por trás de cada número
SELECT
    session,
    round(quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price), toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price) * 100, 1) AS med_spread_cents,
    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), 2) AS med_spread_bps,
    count() AS quote_updates,
    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 = 'NVDA'
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
  AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session
ORDER BY session

O spread manteve-se em uma faixa estreita durante todo o mês: 1.34 bps em 2026-06-01 e 1.01 bps em 2026-06-30 — um spread de mega-cap que quase não se moveu apesar da queda de 20 pontos no preço. A sessão com maior amplitude foi 2026-06-05 com 0.97 bps (no dia de queda de -6.2%), e a mais estreita foi 2026-06-15 com 0.95 bps. Para comparação com um ativo de baixa liquidez, veja o estudo detalhado de microestrutura de 29 de junho onde um painel de spread de um único ticker cobre a mesma sessão.

Opções: 64.64 milhões de contratos, calls em todas as sessões

QueryO mercado de options da NVDA em uma linha: totais, estrutura de vencimento e contratos principais
O SQL exato por trás de cada número
WITH
    (
        SELECT (round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2), round(sum(size) / 1e6, 1))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:AAPL') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    ) AS aapl,
    (
        SELECT (round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2), round(sum(size) / 1e6, 1))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    ) AS tsla,
    (
        SELECT concat('$', toString(round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)),
               if(substring(ticker, 13, 1) = 'P', ' put', ' call'),
               ', expiry 20', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2), '-', substring(ticker, 11, 2))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
        GROUP BY ticker ORDER BY sum(size) DESC LIMIT 1
    ) AS busiest_name,
    (
        SELECT concat('$', toString(round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)),
               if(substring(ticker, 13, 1) = 'P', ' put', ' call'),
               ', expiry 20', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2), '-', substring(ticker, 11, 2))
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
        GROUP BY ticker ORDER BY sum(toFloat64(price) * size) DESC LIMIT 1
    ) AS premium_name,
    (
        SELECT round(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000, 2)
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
        GROUP BY ticker ORDER BY sum(toFloat64(price) * size) DESC LIMIT 1
    ) AS premium_strike,
    (
        SELECT max(pc)
        FROM (
            SELECT round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 3) AS pc
            FROM global_markets.options_trades
            WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
              AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
            GROUP BY toDate(sip_timestamp)
        )
    ) AS max_daily_pc
SELECT
    formatDateTime(toTimeZone(min(sip_timestamp), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i:%S') AS first_print_et,
    uniqExact(toDate(sip_timestamp)) AS option_sessions,
    round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
    uniqExact(ticker) AS distinct_contracts,
    round(sum(size) / 1e6, 2) AS contracts_traded_m,
    round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2) AS premium_notional_busd,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 2) AS month_put_call_ratio,
    max_daily_pc AS max_session_put_call_ratio,
    uniqExact(substring(ticker, 7, 6)) AS expiries_traded,
    concat('20', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 1, 2), '-', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 3, 2), '-', substring(max(substring(ticker, 7, 6)), 5, 2)) AS longest_expiry,
    round(100 * toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 7, 6) = '260618')) / toFloat64(sum(size)), 1) AS jun18_expiry_share_pct,
    busiest_name AS busiest_contract,
    premium_name AS top_premium_contract,
    premium_strike AS top_premium_strike_usd,
    aapl.1 AS aapl_premium_bn,
    aapl.2 AS aapl_contracts_m,
    tsla.1 AS tsla_premium_bn,
    tsla.2 AS tsla_contracts_m
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)

Em 21 sessões de opções: 8.9 milhões de negociações em 5163 contratos distintos, 64.64 milhões de contratos e $24.43 bilhões em prêmio (preço multiplicado pelo fator de 100 ações). A relação put/call do mês foi de 0.55 — as calls foram mais negociadas que as puts em todas as sessões; a relação diária atingiu o pico de 0.782 e nunca chegou a 1,0. Foram negociados 38 vencimentos, desde o semanal de 18 de junho até 2028-12-15 LEAPS; apenas o vencimento de 18 de junho concentrou 10.5% do volume mensal. Contrato mais negociado: $210 call, expiry 2026-06-18. Principal atrativo de prêmio: $0.5 call, expiry 2026-12-18 — um strike deep-in-the-money de $0.5. Para comparação, as opções de AAPL acumularam $8.84 bilhões em 27 milhões de contratos em junho; TSLA acumulou $33.68 bilhões em 58 milhões.

QueryOptions sessão a sessão: contratos, split call/put e o put/call ratio
O SQL exato por trás de cada número
SELECT
    toDate(sip_timestamp) AS session,
    count() AS prints,
    toUInt64(sum(size)) AS contracts_traded,
    toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')) AS call_contracts,
    toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) AS put_contracts,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')), 2) AS put_call_ratio,
    round(100 * toFloat64(sum(size)) / max(toFloat64(sum(size))) OVER (), 1) AS pct_of_busiest_session
FROM global_markets.options_trades
WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY session
ORDER BY session

A sessão de opções mais movimentada foi 2026-06-05 — 5298529 contratos, 100% do pico do mês — o mesmo dia de queda de -6.2% que registrou o maior volume de ações. A relação put/call subiu junto com a queda do preço: atingiu o fundo de 0.33 em 2026-06-02 (próximo ao pico de preço) e subiu para 0.61 até 2026-06-12 (a sessão em que a ação fechou abaixo de $205.14 pela primeira vez). O volume de puts cresceu conforme o preço caía — atividade de hedge ou apostas direcionais; os dados mostram o movimento conjunto, não a intenção.

QueryOnde os contratos se concentraram: volume de call e put por faixa de strike
O SQL exato por trás de cada número
SELECT
    concat('$', toString(toUInt32(bucket))) AS strike_bucket,
    call_contracts,
    put_contracts,
    round(100.0 * put_contracts / (call_contracts + put_contracts), 1) AS put_share_pct,
    round(100 * (call_contracts + put_contracts) / max(call_contracts + put_contracts) OVER (), 1) AS pct_of_biggest_bucket
FROM (
    SELECT
        least(floor(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 14, 8))) / 1000 / 25) * 25, 450) AS bucket,
        toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'C')) AS call_contracts,
        toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 13, 1) = 'P')) AS put_contracts
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    GROUP BY bucket
)
ORDER BY toUInt32OrZero(substring(strike_bucket, 2))

O mapa de strikes apresenta um formato de barbell em torno da faixa de negociação de $200. O bucket $200 — at the money — concentrou o maior volume, dividido entre 32.7% puts (fluxo de duas vias). Abaixo da faixa, as puts dominam (88.3% do bucket $150); acima dela, as calls dominam o livro (6.3% puts em $225, 120039 contratos no teto de $450). A estrutura é clássica: puts de proteção abaixo, calls especulativas acima e um mercado de duas vias no at the money.

O fluxo de notícias

QueryO fluxo de informações em uma linha: volume, composição e co-tags
O SQL exato por trás de cada número
WITH
    (
        SELECT (toString(d), n)
        FROM (
            SELECT toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')) AS d, count() AS n
            FROM global_markets.stocks_news
            WHERE has(tickers, 'NVDA')
              AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
              AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
            GROUP BY d ORDER BY n DESC, d ASC LIMIT 1
        )
    ) AS peak_day,
    (
        SELECT (JSONExtractString(any(publisher), 'name'), count())
        FROM global_markets.stocks_news
        WHERE has(tickers, 'NVDA')
          AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
          AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
        GROUP BY JSONExtractString(publisher, 'name') ORDER BY count() DESC LIMIT 1
    ) AS top_pub
SELECT
    count() AS june_articles,
    uniqExact(JSONExtractString(publisher, 'name')) AS publishers,
    toString(min(toDate(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York')))) AS first_tagged_day,
    peak_day.1 AS peak_day_date,
    peak_day.2 AS peak_day_articles,
    top_pub.1 AS top_publisher,
    top_pub.2 AS top_publisher_articles,
    round(100.0 * top_pub.2 / count(), 0) AS top_publisher_pct,
    countIf(has(tickers, 'TSLA')) AS tsla_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'AMD')) AS amd_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'MSFT')) AS msft_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'AAPL')) AS aapl_co_articles
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'NVDA')
  AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
  AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')

642 artigos com a tag NVDA em junho de 4 editores. Analise esses números com ceticismo: apenas The Motley Fool escreveu 63% — é o foco de um único feed, não da mídia global. O dia de pico foi 2026-06-01, com 45 artigos. As co-tags mostram o enquadramento: MSFT em 169, AAPL em 134, AMD em 101, TSLA em 69 — este feed cobriu a NVDA como uma história de mega-cap tech, não como uma história de semicondutores.

Os shorts

QueryShort volume off-exchange da FINRA por sessão: volume de ações marked-short e volume reportado
O SQL exato por trás de cada número
SELECT
    date,
    round(toFloat64(any(short_volume)) / 1e6, 2) AS short_shares_m,
    round(toFloat64(any(total_volume)) / 1e6, 2) AS offexchange_total_m,
    round(100 * toFloat64(any(short_volume)) / toFloat64(any(total_volume)), 1) AS short_pct_of_offexchange
FROM global_markets.stocks_short_volume
WHERE ticker = 'NVDA' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
GROUP BY date
ORDER BY date

O volume de vendas a descoberto (short) fora de bolsa é a parcela do volume reportado pela FINRA marcada como short; grande parte disso é market makers vendendo short para liquidar compras de clientes — apenas o fluxo operacional de rotina, não interesse de short. A participação de NVDA marcada como short variou de 29.3% em 2026-06-01 a 48.1% em 2026-06-30. O volume reportado fora de bolsa atingiu o pico de 86.77 milhões de ações em 2026-06-02 e o mínimo de 43.31 milhões em 2026-06-16, entre as 20 sessões registradas.

QueryPico e vale off-exchange, delimitados (deduplicados por sessão)
O SQL exato por trás de cada número
SELECT
    toString(argMax(date, offex_m)) AS peak_date,
    max(offex_m) AS peak_offex_m,
    toString(argMin(date, offex_m)) AS trough_date,
    min(offex_m) AS trough_offex_m,
    round(max(offex_m) - min(offex_m), 2) AS peak_minus_trough_m,
    count() AS sessions_on_file
FROM (
    SELECT date, round(toFloat64(any(total_volume)) / 1e6, 2) AS offex_m
    FROM global_markets.stocks_short_volume
    WHERE ticker = 'NVDA' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
    GROUP BY date
)
QueryO print de short-interest de meados de junho
O SQL exato por trás de cada número
SELECT
    toString(max(settlement_date)) AS settlement,
    round(toFloat64(argMax(short_interest, settlement_date)) / 1e6, 2) AS shares_short_m,
    round(toFloat64(argMax(avg_daily_volume, settlement_date)) / 1e6, 2) AS avg_daily_volume_m,
    argMax(days_to_cover, settlement_date) AS reported_days_to_cover,
    round(toFloat64(argMax(short_interest, settlement_date)) / toFloat64(argMax(avg_daily_volume, settlement_date)), 2) AS implied_days_to_cover,
    count() AS june_settlements
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'NVDA'
  AND settlement_date >= toDate('2026-06-01') AND settlement_date <= toDate('2026-06-30')

O interesse de short real foi de 2026-06-30: 310.13 milhões de ações em short contra uma média diária de 155.99 milhões de ações. O fornecedor reporta o days-to-cover em 1.99; a razão bruta é 1.99 — os shorts precisariam de aproximadamente dois dias médios para cobrir as posições. Ambos os settlements do mês estão registrados (2 registros de junho); os números acima refletem o settlement de fechamento do mês em 30 de junho.

Notas de dados

QueryCenso de fundamentals da NVDA: balanços, DRE e fluxo de caixa
O SQL exato por trás de cada número
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_balance_sheets WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS balance_sheet_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_income_statements WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS income_statement_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_cash_flow_statements WHERE has(tickers, 'NVDA')) AS cash_flow_rows
Notas completas de dados
  • Entidade. NVDA é a NVIDIA Corporation, CIK 0001045810, listada na Nasdaq. Sem ambiguidade de reuso de símbolo; sem ressalvas de limites de entidade. O banco de dados contém 83 linhas de balanço patrimonial, 152 linhas de demonstração de resultados e 152 linhas de fluxo de caixa para a NVDA — os fundamentos estão disponíveis, diferentemente do caso do estudo detalhado de microestrutura de 29 de junho.
  • Extremos do mês. A máxima de $235 registrada às 2026-06-02 04:00 ET no pre-market (4:00 AM); a máxima do horário regular de $232.28 registrada às 2026-06-02 09:59 ET. Tanto a mínima do mês quanto a mínima do horário regular são $189.8 — a mínima ocorreu durante o horário regular.
  • Fechamento de 19 de junho. O banco de dados contém 0 barras do SPY para 19 de junho (Juneteenth), portanto o mês de junho da NVDA abrange 21 sessões. A tabela de feriados não retrocede até junho de 2026 (começa em 3 de julho de 2026); a observação de barra zero é o registro recebido.
  • Volume em dólar. Soma do volume por fechamento de minuto — um proxy ponderado pelo fechamento para o valor nocional. O valor do horário regular ($523 bilhões) exclui barras de pre-market e post-close; o valor do dia completo ($571.9 bilhões) as inclui.
  • Análise de opções. O vencimento, o tipo e o strike são reprocessados a partir do ticker da OCC (a coluna expiration_date da tabela não é confiável); o nocional do prêmio assume o multiplicador de 100 ações.
  • Estatísticas de spread por atualização. Cada atualização do NBBO tem o mesmo peso; as estatísticas ponderadas pelo tempo estão no painel. As medianas utilizam quantis determinísticos.
  • Sem alerta de tick-dump. Todas as consultas de tabelas de ticks são agregadas; a consulta de textura de fita soma a tabela de negociações completa em uma única linha.
  • Gap de short-volume em 29 de junho. O arquivo de short-volume off-exchange da FINRA para 29 de junho foi truncado em todo o mercado (o arquivo de origem termina no meio do alfabeto); a NVDA é classificada antes do corte, portanto sua linha está ausente. O painel de short-volume contém 20 sessões; a linha de 29 de junho está ausente (truncamento do arquivo de mercado), não é zero. O estudo detalhado de 29 de junho contém o registro da sonda de mercado.

Metodologia

  • Os timestamps são armazenados em UTC e filtrados com limites em UTC bruto; junho de 2026 é inteiramente EDT, portanto o horário regular é das 13:30 às 20:00 UTC (9:30 am–4:00 pm ET). O comando toTimeZone aparece apenas em listas SELECT.
  • O fechamento da sessão é a última barra de minuto do horário regular. O volume financeiro é o produto do fechamento do minuto pelo volume do minuto, somados.
  • O vencimento, o tipo e o strike das opções são reprocessados a partir do ticker da OCC. O valor nocional do prêmio assume o multiplicador de cem ações.
  • A geração é feita apenas em lote através do caminho de leitura restrito; a página pública nunca consulta dados em tempo real. O warehouse retém o histórico completo de ticks sem expiração rotativa, portanto esta análise pode ser reproduzida a partir das mesmas tabelas a qualquer momento. Estado do warehouse em 4 de julho de 2026.

Cada painel é um objeto armazenado — gráfico, tabela e SQL. Utilize qualquer consulta adicional no terminal Strasmore.

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