Strasmore Research
Market Recap

สรุปภาวะตลาดหุ้น มิถุนายน 2026

Matt ConnorBy Matt Connor Updated 2026-07-24

มิถุนายน 2026 เป็นเดือนที่มีทิศทางสวนทางกัน ดัชนีหุ้นกลุ่ม Large-cap ปSSB ปรับตัวลดลง ในขณะที่หุ้นกลุ่ม Small-cap ปรับตัวสูงขึ้น และหากพิจารณาในระดับรายตัว พบว่าจำนวนหุ้นที่ราคาลดลงมีมากกว่าหุ้นที่ราคาเพิ่มขึ้น SPY ปิดที่ $746.32 โดยเปลี่ยนแปลง -1.2% ในเดือนนี้ ขณะที่ IWM ซึ่งเป็นดัชนีหุ้น Small-cap เพิ่มขึ้น 4.2% ข้อเท็จจริงที่โดดเด่นอีกประการของเดือนนี้คือ ผู้ผลิตชิปหน่วยความจำรายหนึ่งมีมูลค่าการซื้อขายสูงถึง $995.7 billion ภายใน SL 21 เซสชัน ซึ่งเป็นจำนวนที่มากกว่า SPB SPLLS SPY ทุกตัวเลขในที่นี้เป็นผลลัพธ์จากคิวรีที่จัดเก็บไว้ สามารถขยายS expanded แผงข้อมูลเพื่อดู SQL ที่แน่นอนได้

สรุปภาวะตลาดประจำเดือน

คำสั่งดึงข้อมูลมิถุนายน 2026: ราคาเปิด-ปิด, กรอบราคา และ turnover ช่วงเวลาปกติของ 4 index ETFs
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT ticker,
    round(argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_open,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_close,
    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,
    round(maxIf(toFloat64(high), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_high,
    round(minIf(toFloat64(low), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_low,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
  AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

ผลตอบแทนแยกตามดัชนีปรากฏชัดเจนจากตาราง โดย DIA 2.4% และ IWM 4.2% ปรับตัวสูงขึ้น ในขณะที่ SPY ลดลง -1.2% และ QQQ ปิดที่ -0.2% ซึ่งดัชนีหุ้นเติบโตขนาดใหญ่มีสภาวะทรงตัวถึงลดลงในเดือนเดียวกันกับที่หุ้นขนาดเล็กปรับตัวเพิ่มขึ้นสี่เปอร์เซ็นต์

เดือนมิถุนายนเปรียบเทียบกับห้าเดือนก่อนหน้า

การปรับตัวลดลงในเดือนมิถุนายนนั้นผิดปกติหรือไม่ แผงข้อมูลย้อนหลังจะคำนวณผลตอบแทนรายเดือนแบบเดียวกันสำหรับทุกเดือนในครึ่งปีผ่านการสืบค้นเพียงครั้งเดียว โดยแถวของเดือนมิถุนายนจะถูกสร้างขึ้นในลักษณะเดียวกับเดือนมกราคมแบบเรียลไทม์ขณะสร้างข้อมูล

คำสั่งดึงข้อมูลผลตอบแทนรายเดือน มกราคม ถึง มิถุนายน 2026 คำนวณแบบ live (SPY และ QQQ)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start, ticker,
    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,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start, ticker
ORDER BY period_start, ticker

เมื่อใช้เกณฑ์ดังกล่าว เดือนมิถุนายนถือเป็นเรื่องปกติ โดย -1.2% ของ SPY อยู่ในเกณฑ์ช่วงของครึ่งปี ซึ่งเดือนมีนาคมลดลง -4.4% และเดือนเมษายนเพิ่มขึ้น 9.9% ลักษณะของเดือนนี้คือการหมุนเวียนกลุ่มสินทรัพย์ ไม่ใช่การเปลี่ยนทิศทางของตลาด

การเปรียบเทียบเดือนมิถุนายนของทุกปีจากข้อมูลตลาด

คำสั่งดึงข้อมูลข้อมูลย้อนหลังทุกเดือนมิถุนายน: SPY คำนวณรูปแบบเดียวกันรายปี (แสดงจำนวน session)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT toYear(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS y,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions,
       round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 1) AS june_return_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY')
  AND window_start >= toDateTime('2003-01-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
  AND toMonth(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = 6
  AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY y
HAVING sessions >= 17
ORDER BY y ASC
คำสั่งดึงข้อมูลการจัดอันดับ: เดือนมิถุนายนนี้เทียบกับทุกปีก่อนหน้า (อันดับ 1 = ดีที่สุด; ไม่รวมตัวเอง)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT round(anyIf(ret, y = 2026), 1) AS june_2026_pct,
       arrayCount(x -> x > anyIf(ret, y = 2026), groupArrayIf(ret, y != 2026)) + 1 AS rank_best,
       count() AS junes_compared,
       min(y) AS first_year,
       anyIf(sessions, y = 2026) AS sessions_2026
FROM (
    SELECT toYear(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS y,
           uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions,
           (argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS ret
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY')
      AND window_start >= toDateTime('2003-01-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND toMonth(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = 6
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY y
    HAVING sessions >= 17
)

-1.2% ของ SPY อยู่ในอันดับที่ 15 จากทั้งหมด 23 ของเดือนมิถุนายนตั้งแต่ปี 2004 (อันดับ 1 คือดีที่สุด) ซึ่งอยู่ในระดับกลางและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเล็กน้อย เดือนมิถุนายนปีนี้เป็นไปตามปกติ และการเป็นปกติถือเป็นข้อสรุปที่ชัดเจน เนื่องจากความเคลื่อนไหวของดัชนีในเดือนนี้ไม่มีจุดใดที่โดดเด่นเมื่อเทียบกับข้อมูลเดือนมิถุนายนตลอดสองทศวรรษที่ผ่านมา สิ่งที่โดดเด่นคือการหมุนเวียนของกลุ่มสินทรัพย์ภายใน ซึ่งแสดงอยู่ในตาราง Breadth ด้านล่าง เกณฑ์การคำนวณคือ ราคาเปิดถึงราคาปิดในช่วงเวลาทำการปกติของเดือนมิถุนายนในแต่ละปี โดยใช้หลักการคำนวณเดียวกันทุกปี และกำหนดขอบเขตบนไว้ที่วันสิ้นเดือนของปีนี้ เพื่อป้องกันไม่ให้ชุดข้อมูลเปรียบเทียบขยายตัวโดยไม่ตั้งใจ

รายละเอียดรายเซสชัน

คำสั่งดึงข้อมูลSPY ทั้ง 21 session ในเดือนมิถุนายน: ราคาปิด และการเปลี่ยนแปลง close-over-close
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
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 spy_close,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / any(prev) - 1) * 100, 1) AS change_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
INNER JOIN (
    SELECT d, lagInFrame(c) OVER (ORDER BY d ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev
    FROM (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d, argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) AS c
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-05-29 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
        GROUP BY d
    )
) AS p ON toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = p.d
WHERE ticker = 'SPY' 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

การปรับตัวลดลงอย่างรุนแรงที่สุดในเซสชันเดียวของเดือนนี้เกิดขึ้นในช่วงต้น คือ -2.6% เมื่อวันที่ 2026-06-05 โดยกราฟแสดงให้เห็นทิศทางของเดือนนี้ คือ การปรับตัวลดลงอย่างต่อเนื่องจนถึงกลางเดือนมิถุนายน มีจุดต่ำสุดใกล้ระดับ $716.58 และมีการฟื้นตัวบางส่วนในช่วงเซสชันสุดท้ายก่อนการเปลี่ยนไตรมาส สำหรับรายละเอียดรายเซสชันของสัปดาห์สุดท้ายของการฟื้นตัวดังกล่าว โปรดดูที่ สรุปรายสัปดาห์

ความกว้างของตลาด: จำนวนหุ้นที่ลดลงมีมากกว่าหุ้นที่เพิ่มขึ้น

คำสั่งดึงข้อมูลจำนวนหุ้นบวก vs หุ้นลบ ประจำเดือนมิถุนายน (ราคาปิดเทียบกับราคาปิดเดือนพฤษภาคม), ระบุ liquidity filter
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    countIf(chg > 0 AND NOT dropped) AS advancers,
    countIf(chg < 0 AND NOT dropped) AS decliners,
    countIf(chg = 0 AND NOT dropped) AS unchanged,
    countIf(dropped) AS dropped_by_liquidity_filter
FROM (
    SELECT ticker,
        argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-06-01') AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
      - argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-05-29') AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) AS chg,
        sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-06-01')) < 5e6 AS dropped
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= toDateTime('2026-05-29 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    GROUP BY ticker
    HAVING countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-05-29') AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) > 0
       AND countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-06-01') AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) > 0
)

มีหุ้นจำนวน 4608 ตัวที่ราคาลดลงในเดือนนี้ เทียบกับหุ้น 4240 ตัวที่ราคาเพิ่มขึ้น ซึ่งแสดงถึงความกว้างของตลาดที่เป็นลบในเดือนที่ ETF ของดัชนีสองในสี่ตัวมีมูลค่าเพิ่มขึ้น การถ่วงน้ำหนักของดัชนีและความกว้างของตลาดแบบนับจำนวนเท่ากันให้คำตอบที่แตกต่างกัน ซึ่งในเดือนมิถุนายนทั้งสองส่วนนี้ให้ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกัน ตัวกรองสภาพคล่องได้แยกหุ้นจำนวน 2896 ตัวที่มีปริมาณการซื้อขายในเดือนมิถุนายนต่ำกว่า 5 ล้านดอลลาร์ โดยนำมานับรวมไว้ที่นี่แทนการตัดออก ข้อมูลรายวันสอดคล้องกับข้อมูลรายตัว โดยมีจำนวน 12 เซสชันจากทั้งหมด 21 เซสชันในเดือนนี้ที่ SPY ปิดตัวลดลง เทียบกับ 9 เซสชันที่ปิดตัวเพิ่มขึ้น

คำสั่งดึงข้อมูลจำนวน session ของ SPY ที่ปิดบวก vs ปิดลบ ตลอดทั้งเดือน
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT countIf(day_ret > 0) AS up_sessions,
       countIf(day_ret < 0) AS down_sessions,
       countIf(day_ret = 0) AS flat_sessions,
       count() AS sessions_total
FROM (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 2) AS day_ret
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      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 d
)

ผู้นำในตลาด

คำสั่งดึงข้อมูลdollar volume ช่วงเวลาปกติเดือนมิถุนายน ทั้งตลาด (ยกเว้นรายการที่ใช้ symbol ซ้ำซึ่งรอการยืนยัน entity)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT ticker,
    round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 1) AS dollar_bn,
    round(100 * sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / max(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume))) OVER (), 1) AS pct_of_leader
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 dollar_bn DESC
LIMIT 8

MU นำตลาดตลอดทั้งเดือนด้วยมูลค่า 995.7 พันล้านดอลลาร์ โดย SPY ตามมาเป็นอันดับสองด้วยสัดส่วน 77.5% ของจำนวนดังกล่าว NVDA มีมูลค่าการซื้อขาย 523 พันล้านดอลลาร์ในอันดับที่สี่ ซึ่ง มีบทวิเคราะห์เจาะลึกรายธุรกรรมของหุ้นตัวนี้ รายชื่อหุ้นส่วนใหญ่เป็นกลุ่มเซมิคอนดักเตอร์ โดยมีสี่รายจากทั้งหมดแปดราย เกณฑ์การคำนวณคือช่วงเวลาทำการปกติวันที่ 1–30 มิถุนายน ทั้งนี้ได้ยกเว้นรายชื่อหุ้นที่ใช้สัญลักษณ์ซ้ำในเดือนมิถุนายนเพื่อรอการตรวจสอบนิติบุคคล และ เดือนแรกของหุ้นตัวนั้นมีบทความแยกต่างหาก

ข้อมูลการซื้อขายออปชัน: เดือนมิถุนายนเทียบกับเดือนพฤษภาคม

คำสั่งดึงข้อมูลมิถุนายน: volume สัญญา options ทั้งตลาด และสัดส่วน share ของสัญญาที่หมดอายุในวันเดียวกัน (one scan)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
คำสั่งดึงข้อมูลพฤษภาคม คำนวณรูปแบบเดียวกันเพื่อเปรียบเทียบ (one scan)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-05-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-06-01 00:00:00')

ปริมาณการซื้อขายออปชัน ทั้งหมดในเดือนมิถุนายนอยู่ที่ 1477.9 ล้านสัญญา โดยมีการซื้อขายสัญญาที่หมดอายุในวันเดียวกันจำนวน 34.3% สัญญา เมื่อเทียบกับเดือนพฤษภาคมที่มีปริมาณ 1394.6 ล้านสัญญา และจำนวน 30.3% สัญญา ปริมาณการซื้อขายเพิ่มขึ้นและสัดส่วนการซื้อขายในวันเดียวกันก็สูงขึ้น สัดส่วน 0DTE ของเดือนมิถุนายนสูงที่สุดในรอบครึ่งปี และวิวัฒนาการตั้งแต่เดือนมกราคมเป็นต้นไปอยู่ใน สรุปผล H1 หนึ่งในสามของปริมาณการซื้อขายออปชันในเดือนมิถุนายนหมดอายุในวันที่ทำการซื้อขาย

คำสั่งดึงข้อมูลค่ามัธยฐาน quoted spread ของ SPY: session ตัวอย่างเดือนมิถุนายนเทียบกับพฤษภาคม (ทุกวันพุธที่สอง)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session,
       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), 3) 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 = 'SPY'
  AND ((sip_timestamp >= toDateTime64('2026-05-13 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-05-13 20:00:00', 9))
    OR (sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-10 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-06-10 20:00:00', 9)))
GROUP BY session
ORDER BY session ASC

ต้นทุนในการซื้อขายตราสารที่มีมูลค่าสูงสุดในตลาดเคลื่อนไหวในทิศทางเดียวกัน ค่ามัธยฐานของ quoted spread ของ SPY ในเซสชันตัวอย่างของเดือนมิถุนายน (0.409 bps วันที่ 10 มิถุนายน) กว้างกว่าของเดือนพฤษภาคม (0.27 bps วันที่ 13 พฤษภาคม) ข้อมูลพื้นฐานที่เปิดเผยคือ เซสชันตัวอย่างที่ระบุเป็นรายครั้ง ซึ่งคือวันพุธที่สองของแต่ละเดือน ไม่ใช่ค่ามัธยฐานของทั้งเดือน และมีการนับรวม quote ที่ไม่ถูกต้องไว้ในกลุ่มข้อมูลด้วย

อัตราดอกเบี้ย: เส้นอัตราผลตอบแทนแทบไม่มีการเปลี่ยนแปลง

คำสั่งดึงข้อมูลTreasury yields จนถึงเดือนมิถุนายน: 10-year, 2-year และ 2s10s spread
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT toString(date) AS d,
    round(yield_10_year, 2) AS y10,
    round(yield_2_year, 2) AS y2,
    round((yield_10_year - yield_2_year) * 100, 0) AS spread_2s10s_bp
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
  AND isNotNull(yield_10_year) AND isNotNull(yield_2_year)
ORDER BY date

อัตราผลตอบแทนพันธบัตรอายุ 10 ปี สิ้นสุดเดือนมิถุนายนที่ 4.44% โดยมี ส่วนต่าง 2s10s อยู่ที่ 30 basis points ซึ่งถือเป็นเดือนที่อัตราดอกเบี้ยมีความเคลื่อนไหวน้อยเมื่อเทียบกับครึ่งปีแรกที่มีความผันผวนมากกว่า (รายละเอียดของเส้นอัตราผลตอบแทนในรอบหกเดือนอยู่ใน สรุป H1)

ปฏิทิน: ปริมาณธุรกรรมหนาแน่นช่วงสิ้นไตรมาส และวันยื่นเอกสารที่Cที่ขาดหายไปหนึ่งวัน

คำสั่งดึงข้อมูลปฏิทินบริษัทเดือนมิถุนายน — เงินปันผล, การแตกหุ้น, การจดทะเบียน, การยื่นเอกสาร (ระบุ index gap วันที่ 30 มิถุนายน)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-06-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')) AS ex_div_events,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-06-01') AND execution_date <= toDate('2026-06-30')) AS splits,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-06-01') AND listing_date <= toDate('2026-06-30')) AS ipos,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')) AS june_filings,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = toDate('2026-06-30')) AS filings_jun30,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_news WHERE published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')) AS news_articles

เดือนมิLมิถุนายน มีเหตุการณ์การขึ้นเครื่องSLB6651 รายการสำหรับสิทธิการรับเงินปันผล การแตกหุ้น 164 ครั้ง และการจดทะเบียนเข้าตลาดใหม่ 35 รายการ ซึ่งS ซึ่งรวมถึงการเปิดตัวครั้งสำคัญของเดือนนี้ ซึ่งมีการวิเคราะห์รายละเอียดแบบรายใบสำคัญSSLใน การเจาะลึกเดือนแรกของ SpaceX สำหรับข้อมูลการยื่นเอกสารมีข้อสังเกตหนึ่งประการ คือดัBCดัชนีของ SEC แสดงจำนวนการยื่นเอกสารในเดือนมิถุนายน 68388 รายการ แต่ในวันที่ 30 มิถุนายน มีระบุเพียง 31 รายการ เนื่องจากดัชนีของLSของวันสุดท้ายของเดือนยังไม่สมบูรณ์อย่างมีนัยสำคัญ (ขณะที่วันใกล้เคียงมีจำนวนหลายพันรายการ) ดังนั้นยอดรวมของเดือนมิถุนายนจึงต่ำกว่าความเป็นจริงจนกว่าข้อมูลจะถูกเติมย้อนหลัง ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของรูปแบบช่วงสิ้นเดือนของปี 2026 ตามที่ระบุไว้ใน บัน laSบันทึกการCการวินิจฉัย

คลื่นเงินปันผล

คำสั่งดึงข้อมูลเหตุการณ์ ex-dividend รายวันจนถึงเดือนมิถุนายน
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT toString(ex_dividend_date) AS d, count() AS ex_div_events
FROM global_markets.stocks_dividends
WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-06-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')
GROUP BY d
ORDER BY d

ปริมาณการจ่ายเงินปันผลมักกระจุกตัวในช่วงรอยต่อของเดือน โดยเดือนมิถุนายนเริ่มต้นด้วยเหตุการณ์ ex-dividend จำนวน 807 รายการภายในวันเดียว และแผนภูมิแสดงจังหวะการเคลื่อนไหวตลอดทั้งเดือน ซึ่งมีการหมุนเวียนรายวันในระดับต่ำกว่าหนึ่งร้อยรายการ และมีจุดสูงสุดในช่วงรอยต่อของเดือน ผลกระทบที่แท้จริงของวันที่ ex-dividend ต่อราคาหุ้นมีรายละเอียดอยู่ใน คำอธิบายเกี่ยวกับ ex-dividend

สถานะ Short: ข้อมูลการรายงานของเดือนมิถุนายนทั้งสองรอบ

คำสั่งดึงข้อมูลการชำระราคา short-interest ตามบันทึก: 29 พฤษภาคม, 15 มิถุนายน และ 30 มิถุนายน
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT toString(settlement_date) AS settlement, count() AS tickers
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date >= toDate('2026-05-20')
GROUP BY settlement
ORDER BY settlement

การชำระราคา Short interest จะเกิดขึ้นเดือนละสองครั้งและมีการเผยแพร่ข้อมูลย้อนหลัง ขณะนี้ข้อมูลของเดือนมิถุนายนทั้งสองรอบถูกบันทึกไว้แล้ว โดยการชำระราคา 2026-06-30 มี ticker จำนวน 22207 รายการ หลังจากที่มี 22178 รายการในไฟล์วันที่ 15 มิถุนายน และ 21987 รายการในวันที่ 29 พฤษภาคม ส่วน short volume รายวันเป็นชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน ข้อควรระวังของเดือนมิถุนายนคือไฟล์วันที่ 29 มิถุนายนที่มีข้อมูลไม่ครบถ้วน ซึ่งระบุไว้ใน สรุปรายสัปดาห์ และ การวิเคราะห์เจาะลึกวันที่ 29 มิถุนายน

ใบเสร็จการซื้อขายในเซสชัน

คำสั่งดึงข้อมูล21 session ตรวจสอบจากข้อมูล tape (รวมบันทึกการปิดตลาดวัน Juneteenth)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')) AS june_sessions,
    (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 juneteenth_spy_bars,
    (SELECT countIf((toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')) AS regular_bars_june

เดือนมิถุนายนมีเซสชันการซื้อขาย 21 เซสชัน โดยวัน Juneteenth (19 มิถุนายน) แสดงแท่งเทียน SPY 0 แท่ง และแท่งเทียนปกติ 8190 แท่ง คิดเป็นเซสชันเต็ม 390 นาที จำนวนยี่สิบเอ็ดเซสชันพอดี

หมายเหตุข้อมูล

หมายเหตุข้อมูลฉบับเต็ม
  • ข้อมูล Short interest ครอบคลุมถึงการชำระราคา ณ วันที่ 30 มิถุนายน — ข้อมูลของเดือนนี้ทั้งสองชุดถูกบันทึกไว้และแสดงไว้ในเนื้อหาด้านบน
  • ข้อมูลดัชนีการยื่นเอกสาร ณ วันที่ 30 มิถุนายน ไม่สมบูรณ์อย่างมีนัยสำคัญ (มีการยื่นเอกสารทางธุรการเพียงไม่กี่ฉบับ เมื่อเทียบกับหลายพันฉบับในวันใกล้เคียงกัน) ยอดรวมการยื่นเอกสารในเดือนมิถุนายนจะต่ำกว่าความเป็นจริงจนกว่าข้อมูลจะถูกเติมย้อนหลัง ทุกเดือนที่สิ้นสุดในปี 2026 ซึ่งวันสุดท้ายของปฏิทินเป็นวันทำการจะแสดงลักษณะเดียวกันนี้ — หมายเหตุการวินิจฉัย มีหลักฐานยืนยัน และ สรุป Q2 มีข้อควรระวังในระดับไตรมาส
  • ไฟล์ปริมาณการขายชอร์ตของ FINRA ณ วันที่ 29 มิถุนายน ถูกตัดข้อมูลออกทั้งตลาด — ตรวจสอบหลักฐานได้ในสรุปรายสัปดาห์และข้อมูลเจาะลึกวันที่ 29 มิถุนายน
  • การยกเว้นหุ้นที่มีปริมาณการซื้อขายสูงสุด: หุ้นที่จดทะเบียนในเดือนมิถุนายนหนึ่งรายการมีการซื้อขายภายใต้สัญลักษณ์ที่ถูกนำมาใช้ซ้ำ จึงถูกยกเว้นจากตารางผู้นำจนกว่าจะมีการตรวจสอบนิติบุคคล โดยโพสต์ของหุ้นดังกล่าวมีหลักฐานการตรวจสอบระบุไว้
  • การวิเคราะห์ Breadth จะเปรียบเทียบราคาปิดครั้งสุดท้ายของเดือนมิถุนายนกับราคาปิดครั้งสุดท้ายของเดือนพฤษภาคมของแต่ละ ticker โดย ticker ที่ไม่มีราคาปิดทั้งสองเดือนจะถูกยกเว้นตามโครงสร้าง และรายการที่ถูกยกเว้นโดยตัวกรองสภาพคล่องจะถูกนับรวมในแผงข้อมูล

ระเบียบวิธีวิจัย

  • ช่วงเวลาคือวันที่ 1–30 มิถุนายน 2026 ซึ่งมีทั้งหมด 21 เซสชัน โดยตรวจสอบจากแท่งราคาที่ปรากฏ (แผงข้อมูลการรับข้อมูลด้านบน) ผลตอบแทนรายเดือนคำนวณจากราคาเปิดของชั่วโมงปกติวันแรกจนถึงราคาปิดของชั่วโมงปกติวันสุดท้ายภายในช่วงเวลาดังกล่าว
  • ประทับเวลาถูกจัดเก็บเป็น UTC และกรองด้วยขอบเขต UTC ดิบ โดยเดือนมิถุนายน 2026 อยู่ในเขตเวลา EDT ทั้งหมด ดังนั้นชั่วโมงปกติคือ 13:30–20:00 UTC ปริมาณการซื้อขายในรูปดอลลาร์คำนวณจากราคาปิดรายนาทีคูณด้วยปริมาณการซื้อขายรายนาทีในช่วงชั่วโมงปกติ
  • การเปรียบเทียบกับเดือนย้อนหลังจะถูกคำนวณใหม่แบบเรียลไทม์ในคิวรีเดียวกันกับแถวของเดือนมิถุนายน โดยไม่มีการอ่านค่าที่จัดเก็บไว้ ส่วนบล็อกประวัติของทุกเดือนมิถุนายนจะใช้วิธีการเดียวกันผ่านข้อมูลรายนาทีทั้งหมด (ชั่วโมงปกติแบบ Eastern-wall-clock ซึ่งเป็นข้อกำหนดหลายปีที่รองรับ DST โดยกำหนดขอบเขตบนไว้ที่สิ้นเดือนนี้ และมีการตรวจสอบจำนวนเซสชันขั้นต่ำในแต่ละปี) การตรวจสอบความลึกของข้อมูลอยู่ในระเบียบวิธีวิจัยของ สรุป H1
  • การสร้างข้อมูลดำเนินการผ่านเส้นทางอ่านอย่างเดียวที่ถูกจำกัดสิทธิ์ หน้าสาธารณะจะไม่มีการคิวรีข้อมูลสด สถานะคลังข้อมูล ณ วันที่ 5 กรกฎาคม 2026

นี่คือฉบับแรกของสรุปรายเดือนแบบประจำ ซึ่งฉบับเดือนกรกฎาคมจะมีการเชื่อมโยงกลับมายังหน้านี้ สำหรับรายละเอียดรายเซสชันของสัปดาห์สุดท้ายของเดือน โปรดดูที่ สรุปสัปดาห์วันที่ 29 มิถุนายน และสำหรับไตรมาสที่สิ้นสุดในเดือนนี้ โปรดดูที่ สรุป Q2

#market recap#monthly#breadth#rates#volume