Strasmore Research
สรุปภาวะตลาด Matt Connorโดย Matt Connor · อัปเดตเมื่อ 2026-08-02

สรุปสภาวะตลาดวันที่ 30 กรกฎาคม 2026 ข้อมูลตัวเลขสำคัญ

สรุปภาพรวมตลาดวันที่ 30 กรกฎาคม 2026 รวบรวมข้อมูลดัชนี สัดส่วนหุ้นปรับตัวขึ้น การเคลื่อนไหวของออปชัน อัตราดอกเบี้ย และตารางกิจกรรมสำคัญผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่แม่นยำ

สรุปสภาวะตลาดสำหรับวันพฤหัสบดีที่ 30 กรกฎาคม 2026 นี้ ได้รวบรวมข้อมูลตลอดทั้งช่วงการซื้อขายจากฐานข้อมูล: การเปลี่ยนแปลงราคาปิดต่อราคาปิดของ SPY อยู่ที่ 1.68% สัดส่วนหุ้นที่ปรับตัวเพิ่มขึ้นในกระดานที่มีสภาพคล่องสูงอยู่ที่ 63.5% และมีการบันทึกการซื้อขายในตลาดออปชันจำนวน 67.06 ล้านสัญญา หน้าต่างข้อมูลทุกส่วนด้านล่างถูกกำหนดช่วงเวลาไว้อย่างชัดเจนทั้งจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุด ดังนั้นการเรียกใช้คำสั่ง SQL ของแต่ละส่วนจะให้ผลลัพธ์เป็นตัวเลขชุดเดียวกันนี้

ตารางสรุปผลการดำเนินงาน

การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดเป็นการเปรียบเทียบระหว่างแท่งราคาหนึ่งนาทีสุดท้ายของช่วงการซื้อขายปกติในวันที่ 30 กรกฎาคม กับวันที่ 29 กรกฎาคม ซึ่งเป็นช่วงการซื้อขายที่ต่อเนื่องกัน โดยเรียงลำดับแถวตามตัวอักษรเพื่อให้ ETF แต่ละตัวคงตำแหน่งเดิมไว้

คำสั่งดึงข้อมูลSPY / QQQ / DIA / IWM: 30 มิถุนายน 2026 เทียบกับราคาปิด 29 มิถุนายน 2026 (เวลาทำการปกติ)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH prior AS (
    SELECT ticker, argMax(close, window_start) AS prior_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
      AND window_start >= '2026-07-29 13:30:00' AND window_start < '2026-07-29 20:00:00'
    GROUP BY ticker
),
sess AS (
    SELECT ticker,
           argMin(open, window_start) AS day_open,
           argMax(close, window_start) AS day_close,
           max(high) AS day_high,
           min(low) AS day_low,
           round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_traded_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
      AND window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00'
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    s.ticker AS ticker,
    round(toFloat64(p.prior_close), 2) AS prior_close,
    round(toFloat64(s.day_open), 2) AS day_open,
    round(toFloat64(s.day_close), 2) AS day_close,
    round((toFloat64(s.day_open) / toFloat64(p.prior_close) - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
    round((toFloat64(s.day_close) / toFloat64(s.day_open) - 1) * 100, 2) AS intraday_pct,
    round((toFloat64(s.day_close) / toFloat64(p.prior_close) - 1) * 100, 2) AS pct_change,
    round(toFloat64(s.day_high), 2) AS day_high,
    round(toFloat64(s.day_low), 2) AS day_low,
    s.shares_traded_m
FROM sess s LEFT JOIN prior p ON s.ticker = p.ticker
ORDER BY ticker
Run this yourself

DIA เคลื่อนไหว 1.19%, IWM 1.37%, QQQ 3.34% และ SPY 1.68% ปิดที่ระดับ $741.73 ในแต่ละแถวจะแบ่งการเคลื่อนไหวออกเป็นสองช่วง ได้แก่ SPY เปิดตลาดที่ 0.9% จากราคาปิดของวันพุธ และเคลื่อนไหว 0.77% จากราคาเปิดถึงราคาปิด ช่วงการซื้อขายข้ามคืนและช่วงการซื้อขายระหว่างวันไม่จำเป็นต้องมีทิศทางเดียวกัน และการแบ่งช่วงเวลาดังกล่าวถือเป็นร่องรอยแรกของแต่ละรอบการซื้อขาย

วันดังกล่าวมีความผิดปกติหรือไม่?

ตัวเลขของช่วงการซื้อขายเพียงวันเดียวไม่มีความหมายหากปราศจากการกระจายตัวของข้อมูลที่อยู่เบื้องหลัง ดังนั้นวันดังกล่าวจึงถูกจัดอันดับภายในช่วงหนึ่งเดือนย้อนหลังโดยใช้ตรรกะเดียวกัน

คำสั่งดึงข้อมูลการเคลื่อนไหวของ SPY ในบริบทต่อเนื่อง (ราคาเปิดถึงราคาปิด, 30 มิถุนายน ถึง 30 มิถุนายน 2026)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    round(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-30')), 2) AS spy_open_to_close_pct,
    arrayCount(x -> x > abs(anyIf(oc_pct, d = toDate('2026-07-30'))), groupArrayIf(abs(oc_pct), d != toDate('2026-07-30'))) + 1 AS spy_abs_move_rank,
    count() AS spy_sessions_compared,
    toString(min(d)) AS first_session
FROM (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           (argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS oc_pct
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-30 13:30:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-31 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY d
)
Run this yourself

การเคลื่อนไหวของ SPY จากราคาเปิดสู่ราคาปิดที่ 0.77% ได้รับการจัดอันดับที่ 3 จากจำนวน 22 ช่วงการซื้อขายย้อนหลัง โดยพิจารณาจากขนาดสัมบูรณ์ในกรอบเวลาที่ย้อนกลับไปถึง 2026-06-30 การจัดอันดับนี้เป็นการนับจำนวนช่วงการซื้อขายอื่น ๆ ในกรอบเวลาเดียวกันที่มีการเคลื่อนไหวมากกว่า โดยบวกเพิ่มอีกหนึ่ง ดังนั้นอันดับที่หนึ่งจึงหมายถึงการเคลื่อนไหวที่ใหญ่ที่สุดของเดือนที่ผ่านมา

ความกว้างของตลาด

ระดับดัชนีเป็นเพียงตัวเลขเดียว แต่ความกว้างของตลาดจะนับจำนวนหุ้นที่เคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกัน

คำสั่งดึงข้อมูลความกว้างของตลาด (Liquid-tape): ราคาปิด 30 มิถุนายน เทียบกับ 29 มิถุนายน 2026 (กรองมูลค่าซื้อขาย $1M+)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    countIf(c30 > c29 AND liquid) AS advancers,
    countIf(c30 < c29 AND liquid) AS decliners,
    countIf(c30 = c29 AND liquid) AS unchanged,
    countIf(liquid) AS liquid_tickers,
    countIf(NOT liquid) AS dropped_by_liquidity_filter,
    round(100.0 * countIf(c30 > c29 AND liquid) / countIf(liquid), 1) AS advancer_pct
FROM (
    SELECT ticker, c29, c30, dv30 >= 1000000 AS liquid
    FROM (
        SELECT ticker,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, window_start >= '2026-07-29 13:30:00' AND window_start < '2026-07-29 20:00:00') AS c29,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00') AS c30,
               sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-30 13:30:00') AS dv30
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE window_start >= '2026-07-29 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00'
        GROUP BY ticker
        HAVING c29 > 0 AND c30 > 0
    )
)
Run this yourself

จากหุ้นจำนวน 5960 ตัวที่มีมูลค่าการซื้อขายในช่วงเวลาปกติเกินหนึ่งล้านดอลลาร์ มีหุ้น 3782 ตัวที่ปิดสูงกว่าราคาปิดของวันพุธ และหุ้น 2122 ตัวที่ปิดต่ำกว่า โดยมีสัดส่วนหุ้นปรับตัวขึ้นอยู่ที่ 63.5% ตัวกรองนี้ได้แยกหุ้นที่มีสภาพคล่องต่ำจำนวน 5492 ตัวออกมา ซึ่งถูกนับรวมไว้ที่นี่แทนที่จะถูกตัดออกไปโดยไม่มีการบันทึก

กลุ่มหุ้นขนาดใหญ่พิเศษ (Mega-cap)

รายชื่อหุ้นขนาดใหญ่พิเศษทั้งแปดตัวปรากฏอยู่ที่นี่ในทุกรอบการซื้อขาย โดยเรียงตามตัวอักษรเพื่อให้แต่ละตัวคงอยู่ในแถวเดิม จุดประสงค์คือการใช้ตะกร้าหุ้นชุดคงที่ เพื่อให้ผู้อ่านจดจำแถวของหุ้นแต่ละตัวได้ และไม่มีการเลือกหุ้นผู้ชนะโดยใช้ดุลยพินิจของผู้เขียนในภายหลัง

คำสั่งดึงข้อมูล8 หุ้น Mega-cap: การเปลี่ยนแปลงเทียบกับ 29 มิถุนายน และมูลค่าซื้อขายช่วงเวลาปกติ 30 มิถุนายน 2026
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH per_name AS (
    SELECT
        ticker,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start < '2026-07-30 00:00:00')) AS prior_close,
        toFloat64(argMaxIf(close, window_start, window_start >= '2026-07-30 00:00:00')) AS day_close,
        round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-30 00:00:00') / 1e9, 2) AS day_dollar_bn
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('AAPL', 'AMZN', 'AVGO', 'GOOGL', 'META', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA')
      AND ((window_start >= '2026-07-29 13:30:00' AND window_start < '2026-07-29 20:00:00')
        OR (window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00'))
    GROUP BY ticker
)
SELECT
    ticker,
    round(prior_close, 2) AS prior_close,
    round(day_close, 2) AS day_close,
    round((day_close / prior_close - 1) * 100, 2) AS pct_chg,
    day_dollar_bn
FROM per_name
ORDER BY ticker
Run this yourself

AAPL เคลื่อนไหวที่ -1.24%, META ที่ -8.17%, MSFT ที่ 15.06% และ NVDA ที่ 2.67% โดยมีมูลค่าการซื้อขายในช่วงเวลาปกติอยู่ที่ 19.63 พันล้านดอลลาร์ ในขณะที่ TSLA อยู่ที่ 3.53% คอลัมน์ดอลลาร์แสดงให้เห็นว่าหุ้นทั้งแปดตัวนี้มีสัดส่วนต่อปริมาณการซื้อขายรวมมากเพียงใด ส่วนแผงแสดงความกว้างของตลาด (breadth panel) ด้านบนทำหน้าที่ตรวจสอบว่าหุ้นตัวอื่นๆ ในตลาดเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกันมากน้อยเพียงใด

หุ้นที่มีการเคลื่อนไหวโดดเด่นประจำวัน

กระดานทั้งสองแห่งกำหนดให้มีมูลค่าการซื้อขายในช่วงเวลาทำการปกติไม่ต่ำกว่าห้าล้านดอลลาร์ โดยไม่นับรวมหลักทรัพย์ที่มีการแตกหุ้นระหว่างช่วงปิดทำการสองช่วงที่วัดผล และไม่นับรวมสัญลักษณ์ที่ถูกนำกลับมาใช้ใหม่ภายใต้มาตรการป้องกันความคลุมเครือของบริษัทตามที่ระบุไว้ในหมายเหตุ

คำสั่งดึงข้อมูลหุ้นที่ปรับตัวขึ้นและลงสูงสุด: ราคาปิด 30 มิถุนายน เทียบกับ 29 มิถุนายน 2026 (มูลค่าซื้อขาย $5M+, ไม่รวมการแตกหุ้น)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT ticker, board, day_pct, day_dollar_m
FROM (
    SELECT 'gainers' AS board, ticker, round((c30 / c29 - 1) * 100, 1) AS day_pct, round(dv / 1e6, 1) AS day_dollar_m
    FROM (
        SELECT ticker,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, window_start >= '2026-07-29 13:30:00' AND window_start < '2026-07-29 20:00:00') AS c29,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00') AS c30,
               sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-30 13:30:00') AS dv
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker NOT IN ('SPCX')
          AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date > '2026-07-29' AND execution_date <= '2026-07-30')
          AND window_start >= '2026-07-29 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00'
        GROUP BY ticker
        HAVING c29 > 0 AND c30 > 0 AND dv >= 5000000
    )
    ORDER BY day_pct DESC
    LIMIT 8
    UNION ALL
    SELECT 'decliners' AS board, ticker, round((c30 / c29 - 1) * 100, 1) AS day_pct, round(dv / 1e6, 1) AS day_dollar_m
    FROM (
        SELECT ticker,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, window_start >= '2026-07-29 13:30:00' AND window_start < '2026-07-29 20:00:00') AS c29,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00') AS c30,
               sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), window_start >= '2026-07-30 13:30:00') AS dv
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker NOT IN ('SPCX')
          AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date > '2026-07-29' AND execution_date <= '2026-07-30')
          AND window_start >= '2026-07-29 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00'
        GROUP BY ticker
        HAVING c29 > 0 AND c30 > 0 AND dv >= 5000000
    )
    ORDER BY day_pct ASC
    LIMIT 8
)
ORDER BY board DESC, abs(day_pct) DESC
Run this yourself

หุ้นที่ปรับตัวขึ้นสูงสุดบนกระดานคือ CYCU ซึ่งปรับตัวขึ้น 489.5% ด้วยมูลค่าการซื้อขาย 474.4 ล้านดอลลาร์ ส่วนหุ้นที่ปรับตัวลดลงรุนแรงที่สุดคือ IREZ ซึ่งมีราคาปิดที่ -61.2% ด้วยมูลค่าการซื้อขาย 90.8 ล้านดอลลาร์ หน้านี้บันทึกขนาดการซื้อขายและมูลค่าที่เกิดขึ้นจริงเท่านั้น โดยไม่มีการวิเคราะห์สาเหตุประกอบ

การกระจายตัวของกลุ่มอุตสาหกรรม

กองทุน SPDR select-sector ทั้งสิบเอ็ดกองทุน โดยเปรียบเทียบราคาปิดวันที่ 30 กรกฎาคม กับวันที่ 29 กรกฎาคม เรียงลำดับจากดีที่สุดไปแย่ที่สุด ตะกร้าหุ้นนี้ถูกกำหนดและคงที่ไว้ ไม่ใช่การจัดกลุ่มโดยผู้ให้บริการข้อมูล

คำสั่งดึงข้อมูลSector ETFs: ราคาปิด 30 มิถุนายน เทียบกับ 29 มิถุนายน 2026 (เรียงลำดับ)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT sector, day_pct, round(max(day_pct) OVER () - day_pct, 2) AS points_behind_best
FROM (
    SELECT multiIf(ticker = 'XLK', 'Technology', ticker = 'XLC', 'Communications', ticker = 'XLE', 'Energy',
                   ticker = 'XLF', 'Financials', ticker = 'XLI', 'Industrials', ticker = 'XLB', 'Materials',
                   ticker = 'XLP', 'Staples', ticker = 'XLRE', 'Real Estate', ticker = 'XLU', 'Utilities',
                   ticker = 'XLV', 'Health Care', 'Consumer Discretionary') AS sector,
           round((c30 / c29 - 1) * 100, 2) AS day_pct
    FROM (
        SELECT ticker,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, window_start < '2026-07-30 00:00:00') AS c29,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, window_start >= '2026-07-30 00:00:00') AS c30
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
          AND ((window_start >= '2026-07-29 13:30:00' AND window_start < '2026-07-29 20:00:00')
            OR (window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00'))
        GROUP BY ticker
        HAVING c29 > 0 AND c30 > 0
    )
)
ORDER BY day_pct DESC
Run this yourself

Technology ครองอันดับหนึ่งที่ 5.52% และ Communications อยู่ในอันดับสุดท้ายที่ -2.69% ซึ่งห่างกัน 8.21 จุดเปอร์เซ็นต์ ส่วนต่างดังกล่าวคือการกระจายตัวของกลุ่มอุตสาหกรรมในวันนั้น โดยสภาวะตลาดที่ทั้งสิบเอ็ดกลุ่มเคลื่อนไหวอยู่ในกรอบหนึ่งจุดจะให้ภาพที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากสภาวะที่กระจายตัวกว้างออกไปหลายจุด

มูลค่าการซื้อขายดอลลาร์

คำสั่งดึงข้อมูล6 อันดับสูงสุดตามมูลค่าซื้อขาย และ 4 อันดับสูงสุดตามจำนวนหุ้น: 30 มิถุนายน 2026 (เวลาทำการปกติ)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT leaderboard, ticker, dollar_volume_bn, shares_m,
    round(1000 * dollar_volume_bn / shares_m, 2) AS implied_avg_price
FROM (
    SELECT
        'by dollars traded' AS leaderboard,
        ticker,
        round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
        round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker
    ORDER BY dollar_volume_bn DESC
    LIMIT 6
    UNION ALL
    SELECT
        'by shares traded' AS leaderboard,
        ticker,
        round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
        round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00'
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker
    ORDER BY shares_m DESC
    LIMIT 4
)
ORDER BY leaderboard, if(leaderboard = 'by shares traded', shares_m, dollar_volume_bn) DESC
Run this yourself

MU นำกระดานมูลค่าการซื้อขายดอลลาร์ด้วยยอดรวม 43.29 พันล้านดอลลาร์ในช่วงเวลาทำการปกติ โดยมี MSFT ตามมาที่ 42.56 พันล้านดอลลาร์ สำหรับกระดานปริมาณหุ้นนั้นสะท้อนภาพที่ต่างออกไป โดย CYCU ครองอันดับหนึ่งด้วยปริมาณ 544 ล้านหุ้น และมีราคาเฉลี่ยโดยนัยอยู่ที่ 0.86 ดอลลาร์ มูลค่าการซื้อขายดอลลาร์บ่งบอกถึงความสนใจของตลาด ส่วนปริมาณหุ้นบ่งบอกถึงความเคลื่อนไหวหมุนเวียน และเมื่อวัดเป็นรายหลักทรัพย์ ตัวชี้วัดนี้จะเรียกว่า relative volume

ข้อมูลการซื้อขายออปชัน

คำสั่งดึงข้อมูลกระแส Options: จำนวนสัญญา, สัดส่วน Call, สัดส่วนรายวันเทียบกับวันพุธ, สัญญา SPY ที่มีการซื้อขายสูงสุด
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH
    (
        SELECT (strike, typ, vol_m, is_0dte)
        FROM (
            SELECT toFloat64(any(strike_price)) AS strike, any(option_type) AS typ,
                   round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2) AS vol_m,
                   if(substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260730', 1, 0) AS is_0dte
            FROM global_markets.options_trades
            WHERE sip_timestamp >= '2026-07-30 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-31 00:00:00'
              AND underlying_symbol = 'SPY'
            GROUP BY ticker
            ORDER BY vol_m DESC, strike ASC
            LIMIT 1
        )
    ) AS top_spy,
    (
        SELECT round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00'
    ) AS spy_regular_close,
    (
        SELECT round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2)
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE sip_timestamp >= '2026-07-29 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-30 00:00:00'
    ) AS jul29_contracts_m,
    (
        SELECT round(100.0 * sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260729') / sum(size), 1)
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE sip_timestamp >= '2026-07-29 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-30 00:00:00'
    ) AS jul29_pct_0dte
SELECT
    round(count() / 1e6, 2) AS option_prints_m,
    round(toFloat64(sum(size)) / 1e6, 2) AS contracts_m,
    jul29_contracts_m,
    round(100.0 * sumIf(size, option_type = 'C') / sum(size), 1) AS call_pct_of_volume,
    round(100.0 * sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260730') / sum(size), 1) AS pct_0dte,
    jul29_pct_0dte,
    spy_regular_close,
    top_spy.1 AS top_spy_strike,
    top_spy.2 AS top_spy_type,
    top_spy.3 AS top_spy_contracts_m,
    top_spy.4 AS top_spy_is_0dte,
    round(top_spy.1 - spy_regular_close, 2) AS top_spy_strike_minus_close
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-30 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-31 00:00:00'
Run this yourself

ข้อมูลการซื้อขายออปชันบันทึกจำนวนการเทรดไว้ที่ 10.93 ล้านรายการ คิดเป็นปริมาณสัญญา 67.06 ล้านสัญญา เทียบกับ 66.84 ล้านสัญญาในวันพุธ ปริมาณการซื้อขายในฝั่ง Call คิดเป็น 54.6% ของปริมาณสัญญาทั้งหมด สัญญาที่หมดอายุในวันเดียวกันหรือกลุ่ม zero-days-to-expiry มีสัดส่วนอยู่ที่ 25.3% เทียบกับ 33.1% ในวันพุธ ซึ่งเป็นจังหวะที่ถูกกำหนดโดย expiration timing สัญญา SPY ที่มีการซื้อขายหนาแน่นที่สุดคือ 740 C ด้วยปริมาณ 0.56 ล้านสัญญา โดยมีราคาใช้สิทธิห่างจากราคาปิดปกติของ SPY ที่ $741.73 อยู่ -1.73 ดอลลาร์ ซึ่งคำนวณจากราคาใช้สิทธิหักด้วยราคาปิด

แถบบันทึกราคาเสนอซื้อขาย

ข้อมูลราคาเสนอซื้อขายเป็นชุดข้อมูลที่หายากที่สุดของฝ่ายนี้ และมีการวัดผลในทุกรอบการซื้อขาย วันปกติทั่วไปจะถูกบันทึกไว้เช่นกัน

คำสั่งดึงข้อมูลจำนวนการอัปเดต NBBO ของหุ้น: 30 มิถุนายน เทียบกับ 29 มิถุนายน 2026 (หน่วยเป็นล้าน)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-30')) / 1e6, 2) AS jul30_updates_m,
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-29')) / 1e6, 2) AS jul29_updates_m,
    round((countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-30')) / countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-29')) - 1) * 100, 1) AS day_over_day_pct,
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-30') AND ticker = 'SPY') / 1e6, 2) AS jul30_spy_updates_m,
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-30') AND ticker = 'QQQ') / 1e6, 2) AS jul30_qqq_updates_m,
    round(countIf(toDate(sip_timestamp) = toDate('2026-07-30') AND ticker = 'NVDA') / 1e6, 2) AS jul30_nvda_updates_m
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-29 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-31 00:00:00'
Run this yourself

แถบบันทึกราคาเสนอซื้อขายหุ้นมีการอัปเดต NBBO จำนวน 560.75 ล้านรายการ เทียบกับ 722.65 ล้านรายการในวันพุธ ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงแบบวันต่อวันอยู่ที่ -22.4% โดย SPY บันทึกการอัปเดตได้ 5.55 ล้านรายการ QQQ ได้ 6.75 ล้านรายการ และ NVDA ได้ 2.39 ล้านรายการ

คำสั่งดึงข้อมูล7 หุ้น: ค่ามัธยฐานส่วนต่างราคาเสนอซื้อ-ขาย (Spread) ในหน่วย basis points พร้อมจำนวนคุณภาพราคา, 30 มิถุนายน 2026
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT ticker,
       round(quantileExactIf(0.5)(10000 * (toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2), bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 2) AS median_spread_bps,
       round(count() / 1e6, 2) AS quote_updates_m,
       countIf(bid_price <= 0 OR ask_price <= 0) AS one_sided_quote_count,
       countIf(bid_price > ask_price AND bid_price > 0 AND ask_price > 0) AS crossed_quote_count
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('AAPL', 'DIA', 'IWM', 'NVDA', 'QQQ', 'SPY', 'TSLA')
  AND sip_timestamp >= '2026-07-30 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-30 20:00:00'
GROUP BY ticker
HAVING countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price) > 0
ORDER BY ticker
Run this yourself

ค่ามัธยฐานของ ส่วนต่างราคาเสนอซื้อเสนอขาย ในช่วงเวลาทำการปกติของ SPY วัดได้ 0.27 basis points ของราคาจุดกึ่งกลาง ส่วนของ QQQ อยู่ที่ 0.59 และ NVDA อยู่ที่ 1.03 สองคอลัมน์สุดท้ายคือการเปิดเผยข้อมูล โดยราคาเสนอซื้อเสนอขายด้านเดียวและราคาที่คาบเกี่ยวกันจะถูกนับแยกตามรายชื่อและแยกออกจากค่ามัธยฐานแทนที่จะถูกตัดออกไปโดยเงียบๆ ราคาเสนอซื้อเสนอขายที่คาบเกี่ยวกัน ซึ่งราคาเสนอซื้อสูงกว่าราคาเสนอขาย เป็นผลลัพธ์ปกติของข้อมูลที่รวบรวมจากหลายแหล่งซื้อขายที่ความละเอียดระดับนาโนวินาที

คำสั่งดึงข้อมูลอันดับค่ามัธยฐานส่วนต่างราคา (Spread) ของ SPY เทียบกับทุกรอบการซื้อขายในเดือนมิถุนายน (เรียงจากแคบที่สุด)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT round(anyIf(spread_bps, d = toDate('2026-07-30')), 2) AS jul30_median_spread_bps,
       arrayCount(x -> x < anyIf(spread_bps, d = toDate('2026-07-30')), groupArrayIf(spread_bps, d != toDate('2026-07-30'))) + 1 AS rank_tightest,
       count() AS sessions_compared,
       toString(min(d)) AS first_session
FROM (
    SELECT toDate(sip_timestamp) AS d,
           quantileExactIf(0.5)(10000 * (toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2), bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price) AS spread_bps
    FROM global_markets.cache_stocks_quotes
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND sip_timestamp >= '2026-07-01 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-30 20:00:00'
      AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY d
    HAVING countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price) > 0
)
Run this yourself

เมื่อจัดอันดับเทียบกับทุกรอบการซื้อขายในเดือนกรกฎาคมโดยใช้ตรรกะเดียวกัน ค่ามัธยฐานส่วนต่างราคาของ SPY ในวันนี้ที่ 0.27 basis points อยู่ในลำดับที่ 19 จากทั้งหมด 21 โดยนับจากส่วนต่างที่แคบที่สุด ในช่วงเวลาที่เริ่มตั้งแต่ 2026-07-01 ในวันที่ตลาดเงียบเหงา ประโยคนี้คือประเด็นสำคัญของตารางข้อมูลนี้ นั่นคือวันปกติสำหรับสภาพคล่องถือเป็นข้อค้นพบที่ได้รับการเผยแพร่และมีขอบเขตชัดเจน

คำสั่งดึงข้อมูลกระแส Options NBBO: จำนวนการอัปเดตทั้งหมดเทียบกับกระแสหุ้น พร้อมส่วนแบ่งของ SPY, 30 มิถุนายน 2026
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH
    (SELECT count() FROM global_markets.cache_options_quotes WHERE sip_timestamp >= '2026-07-30 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-31 00:00:00') AS jul30_options_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.cache_stocks_quotes WHERE sip_timestamp >= '2026-07-30 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-31 00:00:00') AS jul30_stock_quote_rows
SELECT
    round(jul30_options_rows / 1e9, 2) AS jul30_options_bn,
    round(jul30_options_rows / jul30_stock_quote_rows, 1) AS options_to_stock_ratio,
    round((SELECT count() FROM global_markets.cache_options_quotes WHERE ticker >= 'O:SPY26' AND ticker < 'O:SPY27' AND sip_timestamp >= '2026-07-30 13:30:00' AND sip_timestamp < '2026-07-30 20:00:00') / 1e6, 0) AS jul30_spy_options_m
Run this yourself

แถบบันทึก NBBO ของออปชันมีการอัปเดตจำนวน 10.32 พันล้านรายการ ซึ่งเป็น 18.4 เท่าของแถบบันทึกราคาเสนอซื้อขายหุ้น โดยเฉพาะตัวหลักอย่าง SPY เพียงตัวเดียวมีการอัปเดตในช่วงเวลาทำการปกติถึง 441 ล้านรายการ

อัตราดอกเบี้ย

คำสั่งดึงข้อมูลข้อมูลเส้นอัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาล (Treasury curve), 27 มิถุนายน ถึง 30 มิถุนายน 2026
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT toString(date) AS date,
       round(toFloat64(yield_2_year), 2) AS yield_2y_pct,
       round(toFloat64(yield_10_year), 2) AS yield_10y_pct,
       round(toFloat64(yield_30_year), 2) AS yield_30y_pct,
       round((toFloat64(yield_10_year) - toFloat64(yield_2_year)) * 100) AS spread_2s10s_bp
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= '2026-07-27' AND date <= '2026-07-30'
ORDER BY date
Run this yourself

ข้อมูลของกระทรวงการคลังมีความล่าช้ากว่าการซื้อขายจริงในตลาดประมาณหนึ่งวันทำการ ดังนั้นตารางนี้จึงแสดงรายการธุรกรรมที่บันทึกไว้ โดยมีแถวข้อมูล 4 แถวในช่วงเวลาดังกล่าว ข้อมูลล่าสุด ณ วันที่ 2026-07-30 ระบุอัตราผลตอบแทนพันธบัตรอายุสองปีอยู่ที่ 4.23% อายุสิบปีอยู่ที่ 4.68% และอายุสามสิบปีอยู่ที่ 5.21% ซึ่งคิดเป็น ส่วนต่างอัตราผลตอบแทนพันธบัตรอายุสองปีและสิบปี ที่ 45 basis points

ปฏิทินเบื้องหลังของวัน

คำสั่งดึงข้อมูลการขึ้นเครื่องหมาย Ex-dividend, การแตกหุ้น, การจดทะเบียน, ข่าวสาร และการยื่นเอกสาร SEC ประจำวันที่ 30 มิถุนายน 2026
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH
    (
        SELECT (argMax(t, (n, t)), max(n))
        FROM (
            SELECT t, count() AS n
            FROM (
                SELECT arrayJoin(tickers) AS t
                FROM global_markets.stocks_news
                WHERE published_utc >= '2026-07-30 04:00:00' AND published_utc < '2026-07-31 04:00:00'
            )
            WHERE t != 'SPCX'
            GROUP BY t
        )
    ) AS top_news,
    (
        SELECT (count(), uniqExact(cik), countIf(form_type = '4'), countIf(form_type = '8-K'), countIf(form_type = '424B2'), countIf(form_type = '10-Q'))
        FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
        WHERE filing_date = '2026-07-30'
    ) AS fil
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date = '2026-07-30') AS ex_dividend_records,
    (SELECT countIf(toFloat64(split_from) > toFloat64(split_to)) FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-30') AS reverse_splits,
    (SELECT countIf(toFloat64(split_to) > toFloat64(split_from)) FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date = '2026-07-30') AS forward_splits,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date = '2026-07-30') AS listings,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_news WHERE published_utc >= '2026-07-30 04:00:00' AND published_utc < '2026-07-31 04:00:00') AS news_articles,
    (SELECT uniqExact(JSONExtractString(publisher, 'name')) FROM global_markets.stocks_news WHERE published_utc >= '2026-07-30 04:00:00' AND published_utc < '2026-07-31 04:00:00') AS news_publishers,
    top_news.1 AS top_news_ticker,
    top_news.2 AS top_news_n,
    fil.1 AS fil_total,
    fil.2 AS fil_filers,
    fil.3 AS fil_form4,
    fil.4 AS fil_8k,
    fil.5 AS fil_424b2,
    fil.6 AS fil_10q
Run this yourself

200 รายการเงินปันผลได้ขึ้นเครื่องหมาย ex-dividend เมื่อวันที่ 30 กรกฎาคม โดยมีการทำ 3 รายการ reverse split และ 3 รายการ forward split รวมถึงมี 3 หลักทรัพย์ใหม่เข้าซื้อขายในตลาด ข่าวสารในระบบมีบทความจำนวน 173 ฉบับจากสำนักข่าว 2 แห่ง โดยที่ NVDA เป็น ticker ที่ถูกกล่าวถึงมากที่สุดในรอบเวลาของฟีดนี้ด้วยจำนวน 11 บทความ ดัชนีรายวันของ EDGAR มีเอกสารยื่น 5544 ฉบับสำหรับวันที่ดังกล่าวจากผู้ยื่น 2743 ราย ได้แก่ รายงานการซื้อขายของบุคคลภายใน Form 4 จำนวน 745 ฉบับ, รายงานเหตุการณ์สำคัญ 8-K จำนวน 460 ฉบับ, เอกสารประกอบการกำหนดราคา 424B2 จำนวน 1426 ฉบับ และรายงานผลประกอบการรายไตรมาส 10-Q จำนวน 252 ฉบับ ดัชนีดังกล่าวมีกำหนดการเผยแพร่ของตนเอง และแผงข้อมูลนี้จะรายงานสิ่งที่ปรากฏอยู่ในขณะที่สร้างข้อมูลขึ้นมา

สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น

สองช่วงการซื้อขายถัดไปจะอ้างอิงจากตารางชุดเดียวกัน โดยมุ่งเน้นไปที่ช่วงเวลาถัดจากนี้ วันศุกร์ที่ 31 กรกฎาคม เป็นวันซื้อขายวันสุดท้ายของเดือนตามปฏิทิน

คำสั่งดึงข้อมูลปฏิทินวันที่ 31 กรกฎาคม และ 3 สิงหาคม: วันหยุด, Ex-dividend, การแตกหุ้น, วันหมดอายุวันศุกร์ และข้อมูล Short-interest
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date >= '2026-07-31' AND date <= '2026-08-03' AND status != 'open') AS closures_next_two_sessions,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= '2026-07-31' AND ex_dividend_date <= '2026-08-03') AS exdiv_records_next_two_sessions,
    (SELECT countIf(ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'JPM', 'KO', 'JNJ', 'XOM', 'CVX', 'PG', 'WMT', 'HD')) FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= '2026-07-31' AND ex_dividend_date <= '2026-08-03') AS household_exdivs,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= '2026-07-31' AND execution_date <= '2026-08-03') AS splits_next_two_sessions,
    round(100.0 * sumIf(size, substring(ticker, length(ticker) - 14, 6) = '260731') / sum(size), 1) AS jul31_expiry_pct_of_thu_volume,
    (SELECT toString(max(settlement_date)) FROM global_markets.stocks_short_interest WHERE settlement_date <= '2026-07-30') AS latest_short_interest_settlement
FROM global_markets.options_trades
WHERE sip_timestamp >= '2026-07-30 00:00:00' AND sip_timestamp < '2026-07-31 00:00:00'
Run this yourself

ตารางวันหยุดแสดงการปิดทำการ 0 แห่งในช่วงวันศุกร์ที่ 31 กรกฎาคม และวันจันทร์ที่ 3 สิงหาคม มีหุ้น 544 ตัวที่ขึ้นเครื่องหมาย ex-dividend ในช่วงสองวันดังกล่าว โดย 0 ตัวอยู่ในกลุ่มหุ้นบลูชิพสิบอันดับแรกที่ตรวจสอบ และมีการกำหนดการแตกหุ้น 14 รายการ ปริมาณการซื้อขาย option ของวันพฤหัสบดีมี 26.7% ที่อยู่ในสัญญาซึ่งจะหมดอายุในวันศุกร์ที่ 31 กรกฎาคม ข้อมูลยอดขายชอร์ต (short-interest) ล่าสุดที่มีคือ 2026-07-15 ซึ่งเป็นข้อมูลที่เผยแพร่โดยมีความล่าช้าจนต้องมี คำอธิบายเฉพาะ

ช่วงการซื้อขายที่ได้รับการยืนยัน

คำสั่งดึงข้อมูลการตรวจสอบรอบการซื้อขาย: แท่งราคาแรก/สุดท้ายของ SPY (ET), จำนวนแท่งราคาปกติ, ข้อมูลวันหยุด, วันปิดทำการถัดไป
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    formatDateTime(min(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%H:%i') AS first_spy_bar_et,
    formatDateTime(max(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), '%H:%i') AS last_spy_bar_et,
    countIf(window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00') AS regular_session_bars,
    uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), window_start >= '2026-07-30 13:30:00' AND window_start < '2026-07-30 20:00:00') AS day_sessions,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date = '2026-07-30') AS jul30_holiday_rows,
    (SELECT toString(min(date)) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-30' AND date <= '2026-12-31' AND status = 'closed') AS next_closure_date,
    (SELECT argMin(name, date) FROM global_markets.stocks_market_holidays WHERE date > '2026-07-30' AND date <= '2026-12-31' AND status = 'closed') AS next_closure_name
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2026-07-30 00:00:00' AND window_start < '2026-07-31 00:00:00'
Run this yourself

ช่วงการซื้อขายปกติเต็มรูปแบบ: แท่งราคาแรกของ SPY คือ 04:00 ตามเวลา ET แท่งสุดท้ายคือ 19:59 ตามเวลา ET มีแท่งราคาในช่วงเวลาปกติจำนวน 390 แท่ง มีช่วงการซื้อขายจำนวน 1 ช่วงในกรอบเวลาดังกล่าว และมีแถวข้อมูลวันหยุดจำนวน 0 แถวสำหรับวันที่นี้ วันหยุดทำการถัดไปที่มีการกำหนดไว้คือ Labor Day ในวันที่ 2026-09-07

คำถามที่พบบ่อย

ตลาดหุ้นมีผลการดำเนินงานอย่างไรในวันพฤหัสบดีที่ 30 มิถุนายน 2026?

SPY มีการเปลี่ยนแปลงแบบวันต่อวันอยู่ที่ 1.68% ปิดที่ $741.73 โดยที่ QQQ อยู่ที่ 3.34%, DIA อยู่ที่ 1.19% และ IWM อยู่ที่ 1.37% ในกลุ่มหุ้นที่มีสภาพคล่องสูง 3782 ปรับตัวเพิ่มขึ้น และ 2122 ปรับตัวลดลง

กลุ่มอุตสาหกรรมใดทำผลงานได้ดีที่สุดในวันที่ 30 มิถุนายน 2026?

Technology อยู่ที่ 5.52% เมื่อวัดจากกองทุน SPDR select-sector ทั้งสิบเอ็ดกลุ่ม ส่วนกลุ่มที่อ่อนแอที่สุดในสิบเอ็ดกลุ่มคือ Communications ซึ่งมีราคาปิดอยู่ที่ -2.69%

ตลาดออปชันมีความคึกคักเพียงใดในวันที่ 30 มิถุนายน 2026?

มีการซื้อขายสัญญาทั้งสิ้น 67.06 ล้านสัญญา เทียบกับ 66.84 ล้านสัญญาในรอบการซื้อขายก่อนหน้า สัญญาที่หมดอายุในวันเดียวกันมีสัดส่วนอยู่ที่ 25.3% ของปริมาณการซื้อขายทั้งหมด และสัญญาสิทธิซื้อ (call option) มีสัดส่วนอยู่ที่ 54.6%

หุ้นตัวใดที่มีมูลค่าการซื้อขายสูงสุดในวันที่ 30 มิถุนายน 2026?

MU มีมูลค่าการซื้อขายในช่วงเวลาปกติอยู่ที่ 43.29 พันล้านดอลลาร์ นำหน้า MSFT ซึ่งอยู่ที่ 42.56 พันล้านดอลลาร์

หมายเหตุข้อมูล

ฉบับรายวันก่อนหน้านี้คือ 29 กรกฎาคม 2026 และ สรุปรายสัปดาห์ จะครอบคลุมสัปดาห์ก่อนหน้าฉบับนี้ แผงข้อมูลราย ticker จะถูกเรียงลำดับตามตัวอักษรเพื่อให้การอ้างอิงในเนื้อหาชี้ไปยังแถวที่คงที่ ส่วนตารางผู้นำและตารางการเคลื่อนไหวจะเรียงลำดับตามมูลค่า โดยข้อความระบุตำแหน่งทุกรายการจะถูกเข้ารหัสไว้เป็นขอบเขตความถูกต้อง ตะกร้าหุ้น mega-cap และตะกร้าหุ้นรายกลุ่มอุตสาหกรรมสิบเอ็ดกองทุนเป็นชุดข้อมูลที่กำหนดไว้ตายตัว ไม่ใช่การจัดประเภทโดยผู้ให้บริการ ตารางการเคลื่อนไหวใช้เกณฑ์มูลค่าการซื้อขายในช่วงเวลาปกติที่ห้าล้านดอลลาร์ โดยไม่รวมหลักทรัพย์ที่มีการแตกหุ้นระหว่างราคาปิดสองวันที่วัดผล และไม่รวมสัญลักษณ์ที่ใช้ซ้ำภายใต้มาตรการป้องกันความคลุมเครือของบริษัท เพื่อให้การเรียกชื่ออ้างอิงถึงชื่อหลักทรัพย์ที่ตรวจสอบได้เสมอ แผงราคาเสนอซื้อเสนอขายจะนับราคาเสนอซื้อเสนอขายด้านเดียวและราคาที่คาบเกี่ยวกันของแต่ละหลักทรัพย์แทนที่จะตัดทิ้งโดยไม่แจ้งให้ทราบ ไฟล์ของกระทรวงการคลังและดัชนีรายวันของ EDGAR จะเผยแพร่ตามกำหนดการของตนเอง ดังนั้นแผงข้อมูลดังกล่าวจะรายงานสิ่งที่ถือครองอยู่จริงแทนการคาดการณ์เวลาที่ข้อมูลจะมาถึง ไม่มีการแสดงดัชนีความผันผวนแฝง (implied-volatility index) ในที่นี้ เนื่องจากชุดข้อมูลดังกล่าวไม่ได้รับอนุญาตให้ใช้ในคลังข้อมูลนี้ ดังนั้นความผันผวนจึงถูกอ่านจากข้อมูลการซื้อขายจริงผ่านช่วงราคา ปริมาณการซื้อขาย options ในวันเดียวกัน และพฤติกรรมของราคาเสนอซื้อเสนอขาย

ระเบียบวิธี

  • แหล่งข้อมูลตลาด: consolidated tape โดยใช้ delayed_stocks_minute_aggs สำหรับราคาและปริมาณการซื้อขาย ใช้ options_trades สำหรับข้อมูล options และใช้ cache_stocks_quotes กับ cache_options_quotes สำหรับแผงข้อมูล NBBO
  • ราคาปิด: แท่งราคาหนึ่งนาทีสุดท้ายของช่วงการซื้อขายปกติ ไม่ใช่ราคาที่สมมติขึ้น ณ เวลา 16:00 น. และไม่รวมการซื้อขายนอกเวลาทำการ
  • การจัดการเขตเวลา: การประทับเวลาทั้งหมดที่จัดเก็บเป็น UTC โดยคำสั่ง WHERE จะใช้ค่า UTC ดิบ และ toTimeZone จะปรากฏเฉพาะในรายการ SELECT สำหรับป้ายกำกับเวลา ET เท่านั้น
  • การตรวจสอบช่วงการซื้อขาย: ตรวจสอบจากตารางวันหยุดและแท่งราคาที่เกิดขึ้นจริง ไม่ได้อ้างอิงจากปฏิทินเพียงอย่างเดียว
  • การเปรียบเทียบกับช่วงก่อนหน้า: คำนวณภายในคิวรีโดยอ้างอิงจากวันที่ 29 กรกฎาคม ไม่ได้นำข้อมูลมาจากบทความก่อนหน้า
  • ทศนิยม: คอลัมน์ราคา ขนาด และปริมาณการซื้อขายจะถูกแปลงเป็น Float64 ก่อนการหารหรือการคูณใดๆ
  • การรวมข้อมูลแบบกำหนดค่าได้: ใช้ค่าควอนไทล์ที่แม่นยำและการจัดการกรณีค่าเท่ากันด้วย tuple-keyed ตลอดทั้งกระบวนการ โดยข้อความที่กล่าวถึงลำดับหรือเครื่องหมายจะถูกกำหนดเป็นขอบเขตความถูกต้องไว้แล้ว
  • วันที่อ้างอิงของคลังข้อมูล: วันที่ 1 สิงหาคม 2026 ซึ่งเป็นเวลาสองวันหลังจากช่วงการซื้อขาย อยู่ในช่วงเวลาที่ข้อมูลมักจะมีความล่าช้าในการนำเข้าหนึ่งถึงสองวันตามปกติของ tape โดยการรับข้อมูลที่จำกัดไว้ข้างต้นจะถือเป็นที่สิ้นสุดหากพบว่าชุดข้อมูลขาดหายไปในระหว่างการสร้างรายงาน

ลิงก์เชื่อมโยง: สรุปข้อมูลรายวันก่อนหน้า, สรุปข้อมูลรายสัปดาห์, ช่วงเวลาที่ options หมดอายุ, ความหมายของ bid-ask spread, และ ส่วนต่างอัตราผลตอบแทนพันธบัตรอายุสองปีถึงสิบปี

คิวรีทั้งหมดข้างต้นสามารถทำงานได้โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงบนเทอร์มินัล Strasmore หากคุณต้องการเปลี่ยนหน้าต่างไปดูช่วงการซื้อขายอื่น