Обзор секторов S&P 500 за первое полугодие 2026

Отчет по секторам за первое полугодие 2026 года содержит полный спектр результатов: технологический сектор (XLK) вырос за шесть месяцев на 30.8%, сектор коммуникационных услуг (XLC) показал результат -9.3%, а разница между лучшим и худшим сектором составила около сорока процентных пунктов. Три из одиннадцати секторных ETF индекса S&P 500 завершили полугодие с отрицательной динамикой. Почти ни один показатель не сохранил свою позицию по сравнению со вторым кварталом — полугодие состояло из двух противоположных рыночных фаз, и на этой странице представлены оценки обеих. Каждое число ниже является результатом запроса к базе данных; вы можете развернуть любую панель, чтобы увидеть точный SQL-код.

Что такое отраслевой ETF и как оценивается этот показатель на данной странице

Одиннадцать фондов Select Sector SPDR разделяют индекс S&P 500 на отраслевые группы. Покупка одного тикера позволяет реализовать или захеджировать ставку на конкретный сектор. Каждый фонд включает в себя компоненты соответствующего отраслевого индекса с весами, рассчитанными по рыночной капитализации. Торги фондами проходят в течение всей сессии аналогично акциям. На этой странице каждый фонд оценивается по четырем параметрам: ценовая доходность (от цены открытия до цены закрытия в рамках регулярных торговых сессий), квартальный показатель (расположен под дробным значением), долларовый объем (цена, умноженная на количество проторгованных акций — наиболее точный показатель объема денежных средств) и бид-аск спред (разница между лучшей ценой покупки и лучшей ценой продажи, определяющая стоимость совершения сделки в обе стороны). Сводные данные по индексу за тот же шестимесячный период — процентные ставки, опционы, IPO, охват рынка — представлены в обзоре рынка за первое полугодие 2026 года.

Сводная таблица: одиннадцать секторов, результаты за полугодие и квартал

SELECT ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS h1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS h1_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

Сначала изучите столбец за полугодие: технологический сектор лидировал с показателем 30.8%, за ним следовали промышленный сектор (19%) и энергетический (18.8%). Три сектора показали отрицательную динамику: коммуникационные услуги (-9.3%), потребительский сектор (-2.3%) и финансовый сектор (-2.2%). Восемь положительных секторов из одиннадцати — это достойный показатель широты рынка для полугодия, которое началось с падения индексов.

В квартальных столбцах отражена основная динамика. Лидерами первого квартала стали энергетика (36.9%), сырьевые товары (9.8%), коммунальные услуги (7%) и потребительские товары первой необходимости (5.5%) — одна сырьевая сделка плюс классические защитные активы. При этом технологический сектор (-8.7%), финансовый (-9.9%) и потребительский (-9.3%) секторы снижались вместе с рынком. Во втором квартале ситуация изменилась: технологический сектор показал доходность 42%, промышленный — 13.3%, а здравоохранение — 7.8%. Энергетика (-11%), коммуникационные услуги (-3.7%) и коммунальные услуги (-1%) завершили квартал с отрицательным результатом. Колебания энергетики (с 36.9% до -11%) и зеркальная динамика финансового сектора (с -9.9% до 7.7%) — два наглядных примера того, как одно полугодовое значение скрывает реальную картину.

Ротация по месяцам

Три тикера отражают общую динамику ротации. В данной панели они представлены помесячно: XLE (лидер первого квартала), XLK (лидер второго квартала) и XLF (зеркальная сделка).

SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS month, ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLE', 'XLF', 'XLK')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY month, ticker
ORDER BY month, ticker

XLE рос в каждый из первых трех месяцев: 14.1% в январе, 11.6% в феврале, 6% в марте — наблюдалось замедление темпов роста. Затем последовало три месяца без прибыли (-0.2%, -4.7%, -6.8%). XLK показал обратную динамику: отрицательные значения в январе, феврале и марте, затем 18.9% в апреле и 19.1% в мае. Эти два месяца подряд обеспечили почти половину роста сектора. Апрель является переломным моментом: смена лидерства видна в одном столбце этой таблицы. Два положительных месяца у XLF пришлись на апрель и июнь с показателями 4.7% и 4.7%. Данные по инфляции, отчеты по количеству рабочих мест и кривая доходности казначейских облигаций собраны в макроэкономической картине на второе полугодие 2026 года.

Широта охвата внутри каждого сектора

Доходность секторального фонда не отражает количество его участников. В базе данных отсутствует столбец с классификацией по секторам, поэтому данный анализ измеряет внутрисекторальную широту охвата с использованием фиксированной и полностью раскрытой корзины: пять крупных компаний домохозяйств на каждый сектор, всего пятьдесят пять наименований, каждое из которых внесено в SQL. Это выборка известных компаний, а не фактические активы фондов — ограничения корзины указаны в примечаниях к данным.

SELECT sector,
       count() AS members,
       countIf(ret_pct > 0) AS members_up,
       countIf(ret_pct <= 0) AS members_down,
       round(quantileDeterministic(0.5)(ret_pct, cityHash64(ticker)), 1) AS median_member_pct,
       argMax(ticker, (ret_pct, ticker)) AS best_member,
       round(max(ret_pct), 1) AS best_member_pct,
       argMin(ticker, (ret_pct, ticker)) AS worst_member,
       round(min(ret_pct), 1) AS worst_member_pct
FROM (
    SELECT ticker,
           multiIf(ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AVGO','ORCL'), 'technology (XLK)',
                   ticker IN ('META','GOOGL','NFLX','DIS','TMUS'), 'communication services (XLC)',
                   ticker IN ('XOM','CVX','COP','EOG','SLB'), 'energy (XLE)',
                   ticker IN ('JPM','BAC','WFC','GS','MS'), 'financials (XLF)',
                   ticker IN ('GE','CAT','RTX','UNP','UPS'), 'industrials (XLI)',
                   ticker IN ('LLY','UNH','JNJ','ABBV','MRK'), 'health care (XLV)',
                   ticker IN ('AMZN','TSLA','HD','MCD','NKE'), 'consumer discretionary (XLY)',
                   ticker IN ('PG','COST','WMT','KO','PEP'), 'consumer staples (XLP)',
                   ticker IN ('NEE','SO','DUK','CEG','AEP'), 'utilities (XLU)',
                   ticker IN ('PLD','AMT','EQIX','WELL','SPG'), 'real estate (XLRE)',
                   'materials (XLB)') AS sector,
           (argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
            / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100 AS ret_pct
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AVGO','ORCL','META','GOOGL','NFLX','DIS','TMUS','XOM','CVX','COP','EOG','SLB','JPM','BAC','WFC','GS','MS','GE','CAT','RTX','UNP','UPS','LLY','UNH','JNJ','ABBV','MRK','AMZN','TSLA','HD','MCD','NKE','PG','COST','WMT','KO','PEP','NEE','SO','DUK','CEG','AEP','PLD','AMT','EQIX','WELL','SPG','LIN','SHW','APD','FCX','ECL')
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    GROUP BY ticker
)
GROUP BY sector
ORDER BY median_member_pct DESC, sector

Наибольшее внимание привлекают две строки. Здравоохранение: все 5 из пяти компаний корзины выросли, при медианном значении 21.7%, в то время как фонд XLV показал рост на 2.5% за полугодие. Доходность фонда рассчитывается с учетом рыночной капитализации; медиана корзины учитывает каждого участника равнозначно — в секторе здравоохранения наблюдается самый большой разрыв, когда корзина опережает фонд. В технологическом секторе ситуация обратная, и при комплексном измерении этот разрыв является самым широким: фонд вырос на 30.8%, тогда как пять крупнейших компаний домохозяйств распределились следующим образом: 3 выросли, 2 упали, при медиане 5.2%, а показатель ORCL составил -25.7%. Основной рост сектора был обеспечен не его классическими мега-капитализациями — источник этого роста показан в следующей панели. Другие данные в таблице: показатель 84.3% компании CAT является лучшим среди всех пятидесяти пяти наименований, а сектор коммуникационных услуг является самым слабым — 1 из пяти компаний выросли, медиана составила -15.2%, а показатель NFLX составил -24.2%.

Торговля полупроводниками памяти внутри технологического сектора

SELECT ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS h1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS h1_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'NVDA', 'AMD', 'INTC', 'AVGO', 'QCOM', 'TXN')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY h1_return_pct DESC, ticker

Если проанализировать технологический сектор, можно выделить ключевой тренд по отдельным акциям. SNDK принесла 830.1% за шесть месяцев, MU 290%, INTC 269.3%, и AMD 165.3% — в то время как NVDA, крупнейшая акция в наборе с полугодовым оборотом в $3287.9 миллиарда, показала доходность 5.2%, при этом AVGO составила 6.9%, а QCOM — 6.3%. Произошел сложный раскол на две группы: акции производителей памяти и литейных мощностей выросли, а устоявшиеся производители ИИ-ускорителей котировки остались на прежнем уровне. Второй квартал стал определяющим: рост MU на 229.9%, INTC на 210% и AMD на 179.8% пришлись на тот же период, когда индекс XLK показал 42%. Рост сектора и переоценка памяти произошли в одни и те же три месяца. Подробный анализ динамики MU за июнь доступен здесь, а глубокий анализ NVDA за июнь отслеживает расхождение котировок по каждой торговой сессии.

Куда ушли торговые средства

SELECT ticker,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS q1_dollar_bn,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS q2_dollar_bn,
    round((sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 0) AS q2_vs_q1_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY q2_vs_q1_pct DESC, ticker

Объем торгов в долларах изменился в одном направлении: каждый из одиннадцати секторных фондов торговал меньшим объемом средств во втором квартале, чем в первом. В верхней строке таблицы указано минимальное снижение — XLK на -23%, с $161.2 млрд до $124.8 млрд, — а в нижней строке — сектор недвижимости на -45%. Секторные инструменты были наиболее активны в квартале, когда индексы падали; по мере восстановления рынка активность в них снижалась. Два примечания из панелей выше: XLE был самым торгуемым секторным фондом в полугодии с объемом $316.2 млрд, а только MU обеспечила оборот в $2862.1 млрд — примерно в десять раз больше, чем $286 млрд у фонда XLK. Секторные продукты служили индикатором рынка; основные торги в первом полугодии велись по отдельным акциям.

Стоимость торговли по каждому сектору

Таблицы доходности встречаются повсеместно, а ленты котировок — нет. В данной панели измеряется медианный бид-аск спред каждого фонда — стоимость круговой сделки — за полную торговую сессию 29 июня 2026 года на основе всех обновлений NBBO, зафиксированных в этот день.

SELECT ticker,
    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,
    round(count() / 1e6, 2) AS quote_updates_m,
    countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-29 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-06-29 20:00:00', 9)
GROUP BY ticker
ORDER BY med_spread_bps, ticker

Самым дешевым фондом для торговли в ту сессию был XLV с медианой 0.62 базисных пунктов; самым дорогим был XLRE с показателем 2.23. Один базисный пункт составляет одну сотую процента, поэтому значения в таблице указаны в сотых долях процента за круговую сделку — это и означает на практике, что «секторные ETF ликвидны». Количество обновлений котировок в таблице различается почти в десять раз, однако медианные значения все равно находятся в пределах нескольких базисных пунктов друг от друга. Для сравнения: глубокий анализ микроструктуры за 29 июня рассматривает ленту котировок SPY за ту же сессию, спреды в которой еще уже, чем у любого фонда в этой таблице.

FAQ

Какой сектор показал лучшие результаты в первом полугодии 2026 года?

Технологический сектор. Доходность XLK за полугодие составила 30.8%, при этом весь рост пришелся на второй квартал (-8.7% в первом квартале и 42% во втором). Худший результат показал сектор коммуникационных услуг (XLC) на уровне -9.3%.

Были ли лидерами одни и те же сектора в первом и втором кварталах 2026 года?

Нет — показатели двух кварталов были почти противоположными. Энергетический сектор лидировал в первом квартале с результатом 36.9% и завершил второй квартал на уровне -11%; технологический сектор показал -8.7% в первом квартале и стал лидером во втором с результатом 42%. Сектора коммунальных услуг и потребительских товаров лидировали в начале периода, но потеряли позиции к концу.

Какова стоимость торговли секторным ETF от SPDR?

По данным сессии от 29 июня 2026 года, медианный размер котируемого спреда составлял от 0.62 базисных пунктов (XLV) до 2.23 (XLRE). Это составляет сотые доли процента за цикл сделки, что значительно меньше, чем у типичных отдельных акций.

Почему доходность секторного ETF отличается от доходности его составляющих?

В фондах веса активов определяются их рыночной стоимостью, поэтому несколько крупнейших компаний доминируют в показателях. В то же время медианное значение корзины учитывает каждого участника одинаково. В первом полугодии 2026 года разрыв был наиболее заметен в секторе здравоохранения: медиана корзины из пяти компаний составила 21.7% против 2.5% у XLV.

Какие существуют одиннадцать секторных ETF?

XLB (материалы), XLC (коммуникационные услуги), XLE (энергетика), XLF (финансы), XLI (промышленность), XLK (технологии), XLP (потребительские товары первой необходимости), XLRE (недвижимость), XLU (коммунальные услуги), XLV (здравоохранение) и XLY (потребительские товары циклического спроса). Вместе они охватывают весь индекс S&P 500.

Примечания к данным

Методология

• Период охватывает даты с 1 января по 30 июня 2026 года. Доходность рассчитывается от открытия до закрытия регулярных торговых сессий внутри каждого периода с помощью запросов, указанных ниже. Регулярные часы фильтруются по восточному времени (9:30–15:59, с учетом конвертации в каждой строке) — расчет учитывает переходы на летнее и стандартное время (EST и EDT).
• Границы кварталов определяются по дате торгов по восточному времени: первый квартал заканчивается 31 марта, второй квартал начинается 1 апреля.
• Объем торгов в долларах рассчитывается как произведение цены на количество акций в течение регулярных часов в тех же запросах.
• Генерация данных выполняется через защищенный путь только для чтения; публичная страница не делает запросов к живым данным. Состояние хранилища данных на 12 июля 2026 года.

Полный реестр за полугодие — индексы, котировки, лента опционов — представлен в обзоре рынка за первое полугодие 2026 года. Для изменения параметров сектора используйте SQL-запросы каждой панели в терминале Strasmore.