Strasmore Research
Обзор рынка Matt ConnorАвтор: Matt Connor · Обновлено 2026-09-05 · data as of September 5, 2026 · refreshed weekly

Лидеры роста и падения акций в две тысячи двадцать шестом

Рейтинг акций с наибольшей доходностью и падением в две тысячи двадцать шестом году на основе реальной ликвидности. Из списка исключены дробления бумаг и фонды с кредитным плечом.

Лидерами роста среди акций в две тысячи двадцать шестом году на текущий момент являются бумаги SNDK, которые прибавили 536.4% с начала первой торговой сессии года по последнюю завершенную сессию. На этой странице представлен рейтинг акций с наибольшим ростом и падением в две тысячи двадцать шестом году среди инструментов с реальным объемом торгов. Данные основаны на биржевых сделках, а не на сводках поставщиков информации, и обновляются в режиме реального времени. Из рейтинга исключены дробления акций и фонды с кредитным плечом — именно здесь допускается большинство ошибок в стандартных списках доходности с начала года.

Лидеры роста акций в 2026 году

Каждая компания из списка ниже преодолела порог ликвидности перед включением в рейтинг: средний объем торгов за последний месяц составил не менее ста миллионов долларов за торговую сессию. Высокий процентный показатель у бумаги, которой никто не торгует, — это лишь котировка, а не результат.

ЗапросЛидеры роста 2026 года: топ-10 наиболее торгуемых акций с начала года
тикердоходность с нач. года (%)ср. дневной оборот (млн $)
SNDK536.415431
MRNA3995598
TWST305.4202
DELL301.83566
TXG287.5142
AEHR262.8208
MXL233.4114
AXTI226.9525
MU224.820455
AMLX183.5131
Точный SQL-код для каждого числа
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
Запустите сами

SNDK возглавляет список с результатом 536.4%, за ней следует MRNA с 399%, а на третьем месте TWST с 305.4%. Десятую строчку занимает AMLX, акции которой все еще выросли на 183.5%, поэтому весь список значительно опережает любой широкий индекс.

Столбец с долларовым выражением рядом с каждым изменением несет не меньше информации, чем процентный показатель. Среднедневной оборот AMLX составляет около 131 миллионов долларов. У лидера списка, SNDK, этот показатель составляет в среднем 15431 миллионов долларов. Каждая компания здесь преодолевает порог в сто миллионов долларов в день, и диапазон выше этого уровня достаточно широк, чтобы один и тот же процентный показатель в заголовке означал разные вещи для разных бумаг. Акцию с низкой ликвидностью легче разогнать, но из нее сложнее выйти по цене, отображаемой на экране.

Крупнейшие аутсайдеры фондового рынка в 2026 году

Тот же показатель, но в обратном направлении: наиболее резкое снижение с начала года среди бумаг, преодолевших аналогичный порог ликвидности.

ЗапросЛидеры падения 2026 года: топ-10 наиболее торгуемых акций с начала года
тикердоходность с нач. года (%)ср. дневной оборот (млн $)
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
Точный SQL-код для каждого числа
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
Запустите сами

Самое значительное падение с начала года зафиксировано у TTD — -60.5%, за ним следует WING с показателем -54.4%. Десятую строчку списка занимает JOBY с результатом -48.8%. Некоторые из представленных здесь компаний являются крупными и широко распространенными активами, а не спекулятивными бумагами с малой капитализацией, что часто удивляет инвесторов при взгляде на списки аутсайдеров. Ликвидность и аналитическое покрытие не гарантируют поддержку цены акций. Инвесторы, у которых эти бумаги занимали значительную долю в портфеле, ощутили на себе всё движение цены, что отражено на странице риски владения одной акцией через показатели волатильности и просадки.

Какая доля рынка выросла в 2026 году

Таблица лидеров показывает только два крайних значения. Ширина рынка (breadth) показывает его основную часть: как вся анализируемая совокупность, включая индексные фонды, распределяется между растущими и падающими активами, сгруппированными по размеру движения.

ЗапросРыночный охват с начала года: распределение акций по диапазонам доходности
группанаименованиедоля стороны (%)
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
Точный SQL-код для каждого числа
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
Запустите сами

64.5% от общего числа анализируемых активов показывают рост с начала года, а 35.5% — снижение. Распределение — это то, что скрывает таблица десяти лучших. 18 активов находятся в корзине Down 40%+ на одном конце спектра, а 103 — в корзине Up 50%+ на другом, в то время как 162 находятся в Down 0-10%, а 152 — в Up 0-10% по обе стороны от нулевого изменения. В любой отдельно взятый год большая часть рынка демонстрирует обычную динамику, а активы из двух таблиц выше являются исключением, из которых складываются средние показатели.

Текущее положение рынка

Результаты отдельной акции выглядят иначе в сравнении с рыночными показателями. Четыре основных индексных ETF за тот же период:

ЗапросДинамика четырех основных индексных ETF с начала года за аналогичный период
меткадоходность с нач. года (%)дата началадата окончания
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
Точный SQL-код для каждого числа
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
Запустите сами

Данные в таблицах и на графике выше охватывают один и тот же период: с первой полной торговой сессии 2026 года (2026-01-02) по последнюю завершенную сессию (2026-09-03). За это время Russell 2000 (IWM) показал доходность 19.2%, а Dow (DIA) — 11.4%. Каждая компания из таблицы лидеров роста значительно опередила все четыре индекса. Такова арифметика индекса: сотни активов усредняются в одну линию, где движения отдельных бумаг частично нивелируют друг друга. Разброс доходности внутри этой линии оказался гораздо шире, чем сама линия, и отраслевая сводка за первое полугодие ранжирует все одиннадцать секторов по их результатам.

Дробление акций, искажающее динамику с начала года

Дробление акций меняет количество бумаг и их цену за штуку, не влияя на общую стоимость позиции. За такой длительный период многие компании проводят дробление, и неадаптированный расчет доходности с начала года воспринимает изменение цены за акцию как результат деятельности. Указанные ниже компании провели дробление или выплату дивидендов акциями в 2026 году в объеме, достаточном для изменения цены минимум на одну пятую. Каждая из них прошла порог ликвидности и соответствовала критериям для включения в списки выше, прежде чем фильтр дробления исключил их.

ЗапросИсключено из выборки: дробление акций в 2026 году, искажающее показатели доходности
тикернекорр. доходность с нач. года (%)эффект сплита (%)тип сплитадата сплита
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
Точный SQL-код для каждого числа
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
Запустите сами

BKNG показала бы -96.4% в неадаптированном отчете после того, как forward split изменил цену акции на -96%, а KLAC показала бы -86.3% после того, как forward split изменил цену на -90%. Ни один держатель акций не понес убытков в день вступления дробления в силу. Цена за акцию была разделена, а количество акций умножено на один и тот же коэффициент. Столбец эффекта дробления выделяет изменение цены, обусловленное исключительно этим событием, — именно его неадаптированный отчет ошибочно принимает за доходность.

Последняя строка панели демонстрирует обратный процесс: DD показывает 224.3% после того, как reverse split поднял цену акции на 200%, увеличив стоимость вместо ее снижения. Любой список, пропускающий этот этап, публикует недостоверные данные как в начале, так и в конце. Фонд может попасть в эту панель так же легко, как и компания: индексные фонды также дробят свои акции, и данный скрининг охватывает оба типа инструментов.

Как рассчитывается этот скрининг

Каждый этап скрининга с указанием количества инструментов, оставшихся в выборке:

ЗапросЭтапы отбора: количество акций, прошедших через каждый фильтр
этап отборанаименование
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
Точный SQL-код для каждого числа
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
)
Запустите сами

Методология в полном объеме:

  • Временной интервал. Период с первой полной торговой сессии 2026 года по последнюю завершенную сессию на ленте. Обе точки отсчета берутся по минутному графику; учитываются только те сессии, в которых зафиксировано полное количество баров основной торговой сессии. Текущий торговый день в расчет не принимается.
  • Доходность. Отношение цены открытия первой основной сессии года к цене закрытия последней основной сессии, рассчитанное по минутным данным. Сделки на премаркете и постмаркете игнорируются. Учитывается только ценовая доходность; дивиденды не прибавляются, поэтому бумаги с высокой дивидендной доходностью выглядят здесь несколько хуже, чем при расчете совокупной доходности.
  • Минимальный порог ликвидности. Средний объем торгов в основную сессию не менее ста миллионов долларов за последние двадцать календарных дней; учитываются только полные торговые сессии. Использование неполных сессий привело бы к занижению показателей оборота для всех инструментов. Этот фильтр сокращает выборку с 4471 тикеров до 1000.
  • Ценовой порог. Цена открытия акции в начале года составляла более десяти долларов за штуку. Бумаги дешевле десяти долларов показывают значительные процентные изменения при минимальных ценовых колебаниях.
  • Фонды с кредитным плечом и инверсные фонды исключаются на основе специального списка, который полностью приведен в SQL-запросе под каждой таблицей. Список включает фонды, привязанные к индексам, и фонды на отдельные акции, которые умножают ежедневное движение цены одной компании. Фонд с плечом может возглавить любой список лидеров роста без каких-либо корпоративных новостей. Список поддерживается вручную, что является его слабым местом: фонд, запущенный в текущем месяце, исключается только после того, как его добавят в список вручную.
  • Обычные фонды не исключаются. Индексные или отраслевые ETF без кредитного плеча, соответствующие критериям ликвидности и цены, ранжируются наравне с операционными компаниями и учитываются в показателях охвата рынка. Фонд представляет собой корзину активов, которые уже учтены в той же вселенной, поэтому такие строки следует воспринимать как результат работы корзины, а не как годовой показатель отдельной компании.
  • Сплиты. Любой тикер, по которому в 2026 году произошел сплит или выплата дивидендов акциями, исключается из выборки, независимо от коэффициента. Это консервативный подход: он лишает места в таблице ряд реальных лидеров, но гарантирует, что изменение количества акций не будет ошибочно принято за доходность. В панели выше показаны исключенные инструменты, по которым сплит был достаточно крупным, чтобы исказить динамику цены.
  • Поздний листинг. Компания, вышедшая на биржу после первой торговой сессии года, не имеет цены за январь и отсутствует в этих таблицах, что является существенным пробелом в год с активным календарем первичных размещений.
  • Результат. Ранжируются 922 инструментов, а десять лучших и десять худших из них формируют две таблицы на этой странице.

Один и тот же вопрос в трех окнах

Динамика с начала года — это лишь одна ступень лестницы, и движение выглядит по-разному в зависимости от временного горизонта. Недельный обзор представлен в лидерах роста и падения акций за неделю, месячный — в самых активных акциях месяца, а эта страница охватывает год. Критерии отбора различаются: здесь фильтр настроен на средний объем торгов в сто миллионов долларов в день за последний месяц, тогда как недельные и месячные страницы учитывают общий объем торгов внутри своих периодов. Поэтому одна и та же бумага может попасть в один список и не пройти в другой. Акция, возглавляющая недельный рейтинг на фоне публикации отчетности, часто занимает лишь средние позиции по итогам года. Для понимания более широкой картины рынка с начала года ознакомьтесь с обзором рынка за первое полугодие, где приведены данные по индексам, процентным ставкам и секторам, а также с материалом о принципах работы ETF с кредитным плечом, объясняющим, почему фонды с плечом здесь не учитываются.

Часто задаваемые вопросы

Какая акция показала лучшую доходность в 2026 году?

Среди бумаг со средним дневным объемом торгов не менее ста миллионов долларов, ценой открытия года выше десяти долларов, без сплитов в 2026 году и исключая фонды с кредитным плечом, SNDK является лидером роста в 2026 году с результатом 536.4% с первой торговой сессии года. MRNA занимает второе место с показателем 399%.

Какие акции упали сильнее всего в 2026 году?

TTD — аутсайдер 2026 года согласно данному фильтру с падением на -60.5%, опережая WING, которая снизилась на -54.4%. Полный список акций с наибольшим падением в 2026 году представлен во второй таблице выше и обновляется по мере развития событий в течение года.

Как рассчитывается доходность акций с начала года?

Доходность с начала года сравнивает текущую цену с ценой на начало календарного года и выражает изменение в процентах. В данном случае используется цена открытия первой регулярной торговой сессии 2026 года в сравнении с ценой закрытия последней завершенной сессии. Акции, по которым в течение года проводились сплиты, исключаются из выборки, а не корректируются, поэтому между данными для читателя и биржевой лентой нет дополнительных коэффициентов.

Включены ли ETF с кредитным плечом в список лидеров 2026 года?

Нет. Фонды с кредитным плечом или инверсные фонды умножают ежедневное изменение индекса или отдельной акции, поэтому они регулярно возглавляют списки лидеров без каких-либо корпоративных новостей. Такие фонды удаляются из списка по названию перед ранжированием, а сам список доступен в SQL под каждой таблицей. Обычные индексные и отраслевые ETF — это другой случай: они проходят те же фильтры, что и любые акции, и ранжируются здесь на общих основаниях, поэтому такой фонд может появиться в любой из таблиц.

Каждая таблица здесь представляет собой сохраненный запрос с приложенным SQL-кодом. Разверните любую панель, чтобы проверить параметры фильтрации или перестроить запрос с собственными пороговыми значениями в терминале Strasmore.

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