Strasmore Research
Deep Dives · Matt ConnorBy Matt Connor · · Updated 2026-07-24

MU: เทปใหญ่สุดของเดือนมิถุนายน 2026

มิถุนายน 2026 ของ Micron มียอดซื้อขายในเวลาปกติ 995.7 พันล้านดอลลาร์ อันดับ first ของตลาด ขณะที่การปรับราคาเย็นตัวลงเหลือ 14 เปอร์เซ็นต์

Micron ผ่านช่วงครึ่งแรกของปี 2026 ด้วยการปรับราคาอย่างรุนแรง ในเดือนมิถุนายนราคาเย็นตัวลง แต่ยอดซื้อขายกลับไม่เป็นเช่นนั้น MU ปิดเดือนมิถุนายนที่ $1151.01 ขึ้น 14% นับเป็นเดือนที่เงียบที่สุดนับตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ หลังจากเดือนพฤษภาคมที่มีการเปลี่ยนแปลงถึง 89.8% ขณะที่มูลค่าการซื้อขายในเวลาปกติ $995.7 billion ทำให้มันอยู่อันดับ first ของตลาดสหรัฐทั้งหมด แซงหน้า SPY ด้วยซ้ำ เมื่อวัดทีละวัน นี่ยังเป็นเดือนที่ผันผวนที่สุดของครึ่งปี (127.6% annualized) ความสงบจึงเป็นเพียงภาพลวงตาจากจุดปิด นี่คือข้อมูลของเดือนมิถุนายน ได้แก่ ยอดซื้อขาย การยื่นแบบในสัปดาห์ประกาศผลประกอบ ความผันผวน บริษัทเทียบเคียง spread ออปชัน ยอด short และแนวโน้มตลอดหกเดือน ทุกตัวเลขมาจากคำสั่งค้นข้อมูลที่จัดเก็บไว้ ขยายแผงใดก็ตามเพื่อดู SQL

สรุปเดือนในหนึ่งแถว

คำสั่งดึงข้อมูลMU สรุปเดือนมิถุนายนในหนึ่งแถว: ราคาเปิด ราคาปิด จุดสูงสุด-ต่ำสุด มูลค่าการซื้อขาย และใบเสร็จ
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH
    (
        SELECT count() FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-19 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-06-20 00:00:00')
    ) AS spy_jun19,
    (
        SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'MU'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS hi,
    (
        SELECT min(toFloat64(low)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'MU'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    ) AS lo
SELECT
    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(hi, 2) AS month_high,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(high) >= hi - 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_high_first_bar_et,
    round(lo, 2) AS month_low,
    formatDateTime(toTimeZone(minIf(window_start, toFloat64(low) <= lo + 0.011), 'America/New_York'), '%Y-%m-%d %H:%i') AS month_low_first_bar_et,
    round(minIf(toFloat64(low), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - lo, 2) AS rth_minus_extended_low,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e9, 2) AS month_shares_bn,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / 1e9, 1) AS rth_dollar_bn,
    uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS session_days_observed,
    spy_jun19 AS spy_bars_june19
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
  AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')

ช่วงราคาระหว่างเดือนกว้างมากสำหรับหลักทรัพย์ขนาดนี้ ราคาต่ำสุดที่ $850.1 (2026-06-05 16:34 ET) ไปจนถึงราคาสูงสุดที่ $1255 (2026-06-25 09:35 ET) กว้างกว่าช่วงราคาตลอดทั้งปีของหุ้นส่วนใหญ่ วันที่ 19 มิถุนายนตลาดปิดทั้งวัน (0 แท่ง SPY) ดังนั้นเดือนนี้มีการซื้อขาย 21 วัน

มิถุนายน เทียบกับช่วงหกเดือน

+14% ถือว่ามากหรือไม่ สำหรับหลักทรัพย์นี้ในครึ่งปีนี้ ถือเป็นช่วงที่สงบที่สุด แผงข้อมูลคำนวณใหม่ทุกเดือนด้วยวิธีเดียวกันแบบเรียลไทม์

คำสั่งดึงข้อมูลMU รายเดือน คำนวณใหม่แบบเรียลไทม์: ผลตอบแทน ราคาปิด และมูลค่าการซื้อขายในเวลาปกติ
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start,
    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,
    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), 2) AS month_close,
    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 rth_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'MU'
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start
ORDER BY period_start

แนวโน้ม: 40.5% ในเดือนมกราคม กุมภาพันธ์อยู่ที่ระดับเฉียบ 0% มีนาคมที่ -15.9% เป็นราคาปิดต่ำสุดของครึ่งปี ($337.62) จากนั้น 48.4% ในเดือนเมษายน และ 89.8% ในเดือนพฤษภาคม — เคลื่อนไหวจาก $414.73 สู่ $1151.01 ในหกเดือน มูลค่าการซื้อขายก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย: จาก $235.8 พันล้านในเดือนมกราคม เป็น $995.7 พันล้านในเดือนมิถุนายน การเปลี่ยนแปลงราคาของเดือนมิถุนายนเป็นการเปลี่ยนแปลงที่น้อยที่สุดนับตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ ปริมาณการซื้อขายของเดือนมิถุนายนเป็นปริมาณที่มากที่สุดในช่วงเวลานี้

The price cooled. The volatility did not.

Is a +14% month calm? Realized volatility — the day-to-day closing moves, annualized — reads June very differently.

คำสั่งดึงข้อมูลMU รายเดือน: ความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงตามปี ช่วงเฉลี่ยต่อเซสชัน การเปลี่ยนแปลงรายวันที่มากที่สุด
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    toString(toStartOfMonth(et_date)) AS period_start,
    round(stddevSamp(log_ret) * sqrt(252) * 100, 1) AS realized_vol_ann_pct,
    round(100 * stddevSamp(log_ret) / max(stddevSamp(log_ret)) OVER (), 1) AS pct_of_peak_vol,
    round(avg(day_range_pct), 1) AS avg_day_range_pct,
    round(max(abs(day_move_pct)), 1) AS biggest_day_move_pct,
    count() AS return_days
FROM (
    SELECT et_date, day_range_pct,
        if(prev_close > 0, ln(close_usd / prev_close), NULL) AS log_ret,
        if(prev_close > 0, (close_usd / prev_close - 1) * 100, NULL) AS day_move_pct
    FROM (
        SELECT et_date, close_usd, day_range_pct,
            lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
        FROM (
            SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
                argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS close_usd,
                (maxIf(toFloat64(high), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / minIf(toFloat64(low), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100 AS day_range_pct
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'MU'
              AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
            GROUP BY et_date
        )
    )
)
WHERE isFinite(log_ret) AND log_ret IS NOT NULL
GROUP BY period_start
ORDER BY period_start

June was the half's wildest month by this measure: 127.6% annualized, above even May's 101.4%, with a 7.6% average session range and one close-over-close move of 15.8%. The endpoints were quiet; the days between were not.

รายเซสชัน

คำสั่งดึงข้อมูล21 เซสชัน: ราคาปิด การเปลี่ยนแปลงราคาปิดต่อราคาปิด ปริมาณซื้อขายตลอดวัน
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT et_date, close_usd,
    round(if(prev_close = 0, NULL, (close_usd / prev_close - 1) * 100), 1) AS change_pct,
    shares_m
FROM (
    SELECT et_date, close_usd, shares_m,
           lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_close
    FROM (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
            round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS close_usd,
            round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'MU'
          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

ราคาแกว่งตัวอย่างรุนแรงทั้งสองทิศทาง — จาก $1034.83 ใน 2026-06-01 ผ่านช่วงผันผวนไปสู่ $1151.01 ในเซสชันสุดท้าย นี่คือสิ่งที่ "+14% ในระดับเดือน" ปกปิดไว้: เฉพาะจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดเท่านั้นที่สงบ แถวที่มีความผันผวนมากที่สุดอยู่ในสัปดาห์ฟุตบอลรายงานผลประกอบการ — แสดงอยู่ถัดไป

การแกว่งตรงกับไตรมาสที่รายงานหรือไม่

สามารถระบุวันที่ได้ — เอกสารของ MU ในเดือนมิถุนายนจากดัชนีของ SEC เทียบกับสิ่งที่เทปการซื้อขายทำในวันที่เหล่านั้น

คำสั่งดึงข้อมูลการยื่นแบบ SEC ของ MU ในเดือนมิถุนายน และเซสชันที่ตามหลัง 8-K รายไตรมาส
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH
    (
        SELECT maxIf(filing_date, form_type = '8-K')
        FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
        WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
    ) AS last_8k_date,
    (
        SELECT minIf(filing_date, form_type = '10-Q')
        FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
        WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
    ) AS tenq_date,
    (
        SELECT (count(), countIf(form_type = '8-K'), countIf(form_type = '4'))
        FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index
        WHERE cik = '0000723125' AND filing_date >= toDate('2026-06-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')
    ) AS filing_census,
    (
        SELECT toDate(toTimeZone(min(window_start), 'America/New_York'))
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'MU'
          AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
          AND toFloat64(high) >= (
              SELECT max(toFloat64(high)) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
              WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
          ) - 0.011
    ) AS month_high_date
SELECT
    toString(last_8k_date) AS earnings_8k_filed,
    if(last_8k_date = toDate('2026-06-24'), 1, 0) AS eightk_on_jun24,
    toString(tenq_date) AS tenq_filed,
    dateDiff('day', last_8k_date, tenq_date) AS days_8k_to_10q,
    filing_census.1 AS june_filings_total,
    filing_census.2 AS eightk_filings,
    filing_census.3 AS form4_filings,
    round((anyIf(close_usd, et_date = toDate('2026-06-25')) / anyIf(close_usd, et_date = toDate('2026-06-24')) - 1) * 100, 1) AS next_session_move_pct,
    round(anyIf(shares_m, et_date = toDate('2026-06-25')), 1) AS next_session_shares_m,
    round(anyIf(shares_m, et_date = toDate('2026-06-25')) - maxIf(shares_m, et_date != toDate('2026-06-25')), 1) AS shares_lead_over_next_busiest_m,
    if(month_high_date = toDate('2026-06-25'), 1, 0) AS month_high_on_jun25
FROM (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
        argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) AS close_usd,
        toFloat64(sum(volume)) / 1e6 AS shares_m
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MU'
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    GROUP BY et_date
)

แบบ 8-K รายไตรมาสของ MU ลงวันที่ 2026-06-24 แบบ 10-Q อยู่หลังไปหนึ่งวันในวันที่ 1 (เอกสารยื่นเดือนมิถุนายน 8 รายการ 3 ของ Form 4 จากผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย) วันซื้อขายหลังวันที่ 8-K ปิด 15.8% สูงขึ้น ด้วยปริมาณ 77.2 ล้านหุ้น — มากที่สุดของเดือน มากกว่าวันที่คึกคักเป็นอันดับสองอยู่ 5.9 ล้าน — และระดับสูงสุดของเดือนที่ $1255 เกิดขึ้นในวันซื้อขายเดียวกัน (2026-06-25 09:35 ET; คอลัมน์ข้อตกลงยืนยันการตรงกัน) การตรงกันคือสิ่งที่สังเกตเห็น บทความนี้นำเสนอเพียงเท่านั้น

เรื่องของ Micron หรือเรื่องของหน่วยความจำ?

ส่วนที่เหลือของกลุ่มหน่วยความจำและการจัดเก็บข้อมูลเคลื่อนไหวด้วยหรือไม่ กลุ่มหุ้นถูกกำหนดและประกาศไว้แล้ว: สามหุ้นการจัดเก็บข้อมูลที่ข่าวของเดือนมิถุนายนจับคู่ร่วมกับ MU มากที่สุด พร้อมด้วย NVDA และ SPY ใช้เป็นเกณฑ์อ้างอิง

คำสั่งดึงข้อมูลเปรียบเทียบเดือนมิถุนายน: ตะกร้าหน่วยความจำ/การจัดเก็บข้อมูล, NVDA และ SPY
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH (
    SELECT (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
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS mu_return
SELECT ticker,
    round(june_return_pct, 1) AS june_return_pct,
    round(june_return_pct - mu_return, 1) AS vs_mu_pct_points,
    rth_dollar_bn,
    round(100 * rth_dollar_bn / max(rth_dollar_bn) OVER (), 1) AS pct_of_top_turnover
FROM (
    SELECT ticker,
        (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 AS june_return_pct,
        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 ('MU', 'SNDK', 'WDC', 'INTC', 'NVDA', 'SPY')
      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 june_return_pct DESC

นี่คือการเคลื่อนไหวของหน่วยความจำ — และ MU อยู่เบื้องหลัง SNDK ขึ้น 31.3%, INTC 27.5%, WDC 19.1% — หุ้นการจัดเก็บข้อมูลทุกตัวทำผลงานได้ดีกว่า MU ประมาณ 5.1 ถึง 17.3 จุด — ขณะที่ SPY และ NVDA ปิดเดือนมิถุนายนในตลาดลง จุดเด่นของ MU: มูลค่าการซื้อขายสูงสุดในทุกแถวที่นี่

หุ้นที่มีมูลค่าการซื้อขายสูงสุดบนกระดาน

คำสั่งดึงข้อมูลเทปการซื้อขายทั่วสหรัฐจัดอันดับตามมูลค่าซื้อขายในเวลาปกติของเดือนมิถุนายน 2026 (ยกเว้นหนึ่งสัญลักษณ์ที่ใช้ซ้ำ รอการยืนยันเอนทิตี)
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT ticker,
    round(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / 1e9, 1) AS regular_hours_dollar_bn,
    round(100 * sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) / max(sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))) OVER (), 1) AS pct_of_leader
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
  AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY regular_hours_dollar_bn DESC
LIMIT 10
คำสั่งดึงข้อมูลใบเสร็จอันดับ: ลำดับของ MU, ส่วนที่นำหน้าชื่อถัดไป และพื้นฐานการคำนวณ
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH (
    SELECT sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close))
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MU'
      AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
) AS mu_d
SELECT
    countIf(d > mu_d AND ticker != 'MU') + 1 AS mu_rank,
    round(mu_d / 1e9, 1) AS mu_dollar_bn,
    round((mu_d - maxIf(d, d < mu_d AND ticker != 'MU')) / 1e9, 1) AS lead_over_next_bn
FROM (
    SELECT ticker, sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker
)

MU อยู่อันดับ first ของทุกสัญลักษณ์ที่จดทะเบียนในสหรัฐอเมริกา เรียงตามมูลค่าการซื้อขายในช่วงเวลาปกติของเดือนมิถุนายน — $995.7 พันล้าน นำห่าง SPY ที่อยู่อันดับสองไป $224.3 พันล้าน บริษัทเดียวที่มีมูลค่าการซื้อขายเหนือกว่ากองทุนดัชนีหลักตลอดทั้งเดือนเป็นโครงสร้างตลาดที่พบได้ยาก บริบทประกอบด้วยส่วนสัปดาห์รายงานผลประกอบการและส่วนบริษัทในกลุ่มเดียวกันด้านบน ข้อมูลอ้างอิง: มิถุนายน 1–30 ช่วงเวลาปกติ โดยแยกสัญลักษณ์ที่นำกลับมาใช้ซ้ำหนึ่งรายการออกไป เนื่องจากรอการยืนยันเอนทิตี (หลักฐานการรับ) มุมมองตลาดโดยรวมอยู่ใน สรุปเดือนมิถุนายน

เทปประกอบด้วยอะไรบ้าง

คำสั่งดึงข้อมูลเทปการซื้อขายของ MU ทั้งหมดในหนึ่งแถว: รายการซื้อขาย ขนาด และการรวบรวมเควท
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH
    (
        SELECT (round(count() / 1e6, 2),
                round(100.0 * countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price > bid_price) / count(), 2),
                countIf(bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price < bid_price),
                countIf(bid_price <= 0 OR ask_price <= 0))
        FROM global_markets.cache_stocks_quotes
        WHERE ticker = 'MU'
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    ) AS quote_census
SELECT
    round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
    quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(size), toUInt64(abs(sequence_number))) AS median_print_shares,
    round(avg(toFloat64(size)), 1) AS avg_print_shares,
    round(100.0 * countIf(size < 100) / count(), 1) AS odd_lot_pct_of_prints,
    round(100.0 * countIf(toFloat64(size) != round(toFloat64(size))) / count(), 2) AS fractional_pct_of_prints,
    quote_census.1 AS nbbo_updates_m,
    quote_census.2 AS clean_two_sided_pct,
    quote_census.3 AS crossed_updates,
    quote_census.4 AS one_sided_or_empty_updates
FROM global_markets.stocks_trades
WHERE ticker = 'MU'
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)

พิมพ์ 35.17 ล้านครั้ง ที่ค่ามัธยฐาน 8 หุ้น — และ odd lot จำนวน 91.7% ครั้ง นับเป็นหนึ่งในเทปที่ถูกแบ่งซื้อขายโดยรายย่อยมากที่สุดเท่าที่เราเคยวัดมา (การซื้อขาย NVDA ในเดือนมิถุนายนอยู่ในระดับต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ บทวิเคราะห์เชิงลึก มีแผงภาพคู่ให้ดู) เมื่อราคาหุ้นอยู่ในระดับสี่หลัก "round lot" ถือเป็นมูลค่าที่สูง ดังนั้นพิมพ์ขนาดเล็กจึงครอบครองเทปตามธรรมชาติ พิมพ์แบบเศษส่วน (9.04%) ก็ชี้ไปในทิศทางเดียวกัน ฝั่งเควท: อัปเดต NBBO 19.64 ล้านครั้ง สองทิศทางที่สะอาด 99.86% ครั้ง ไขว้กัน 16963 ครั้ง ข้างเดียวหรือว่าง 78 ครั้ง — ข้อมูลถูกเปิดเผยทั้งหมด ไม่ถูกตัดทิ้ง

สเปรดในช่วงการปรับราคาใหม่

หุ้นที่ราคาเพิ่มขึ้นเกือบสามเท่าในหนึ่งไตรมาส ทำให้คำถามเรื่องสเปรดเปลี่ยนไป: ราคาที่เสนอยังคงแคดอยู่หรือไม่ ขณะที่ราคากำลังหาจุดสมดุลใหม่

คำสั่งดึงข้อมูลสเปรดรายเซสชัน: ค่ามัธยฐานในเวลาปกติเป็นเซนต์และเบซิสพอยต์
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT session,
    round(quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price), toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price) * 100, 1) AS med_spread_cents,
    round(quantileDeterministicIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 2) AS med_spread_bps,
    count() AS quote_updates,
    countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'MU'
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
  AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session
ORDER BY session

เมื่อวัดเป็นจุดพื้นฐาน สเปรดยังคงอยู่ในระดับมาตรฐานสถาบันตลอดการเคลื่อนไหวทั้งหมด: 3.96 bps ในวัน 2026-06-01, 4.19 bps ในวันเซสชันสุดท้าย — ค่าในหลักเซนต์จะตามระดับราคาไปด้วย สำหรับรายละเอียดกลไก ดูได้ที่ คำอธิบายเรื่องสเปรด

ออปชัน: ทำรายการสองทาง

คำสั่งดึงข้อมูลตลาดออปชันของ MU ในหนึ่งแถว: ยอดรวม วันหมดอายุ สัดส่วน put/call
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    round(count() / 1e6, 2) AS prints_m,
    uniqExact(ticker) AS distinct_contracts,
    round(sum(size) / 1e6, 2) AS contracts_traded_m,
    round(sum(toFloat64(price) * size) * 100 / 1e9, 2) AS premium_notional_busd,
    round(toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'P')) / toFloat64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'C')), 2) AS month_put_call_ratio,
    uniqExact(substring(ticker, 5, 6)) AS expiries_traded,
    round(intDiv(toUInt32OrZero(substring(argMax(ticker, sz), 12, 8)), 1000), 0) AS busiest_strike_usd
FROM (
    SELECT ticker, price, size, sum(size) OVER (PARTITION BY ticker) AS sz
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
)

16.76 ล้านสัญญา ครอบคลุม 11789 สัญญาที่แตกต่างกัน คิดเป็น เบี้ยประกัน $77.13 พันล้าน และทำรายการสองทาง อัตราส่วน put/call รายเดือนที่ 0.99 ซึ่งใกล้เคียงสมดุลพอดี (ออปชันเดือนมิถุนายนของ NVDA มี call มากกว่า; เปรียบเทียบ) ความใกล้เคียงสมดุลในช่วงการปรับราคาอย่างรุนแรง แสดงว่าตลาดออปชันแบ่งฝั่งทั้งสองทิศทางของการเคลื่อนไหว ข้อมูลแสดงให้เห็นการแบ่งฝั่ง ไม่ใช่เจตนา

คำสั่งดึงข้อมูลจุดที่สัญญาซื้อขายรวมตัว: ปริมาณซื้อขาย call และ put ตามกลุ่ม strike
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    concat('$', toString(toUInt32(bucket))) AS strike_bucket,
    call_contracts,
    put_contracts,
    round(100.0 * put_contracts / (call_contracts + put_contracts), 1) AS put_share_pct
FROM (
    SELECT
        least(floor(toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 12, 8))) / 1000 / 100) * 100, 1500) AS bucket,
        toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'C')) AS call_contracts,
        toUInt64(sumIf(size, substring(ticker, 11, 1) = 'P')) AS put_contracts
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    GROUP BY bucket
)
ORDER BY toUInt32OrZero(substring(strike_bucket, 2))

แผนผัง strike ครอบคลุมช่วงราคาที่จะดูเหลือเชื่อหากเกิดขึ้นในเดือนมกราคม ปริมาณซื้อขายจริงตั้งแต่ช่วง $0 ไปจนถึงเพดาน $1500+ สะท้อนระยะที่ราคาหลักทรัพย์อ้างอิงเคลื่อนไหว การถือครองการเคลื่อนไหวนั้นมีต้นทุนเท่าใด ราคาในวันซื้อขายสุดท้ายของเดือนให้คำตอบ:

คำสั่งดึงข้อมูลราคาการเคลื่อนไหว ณ สิ้นเดือน: straddle สุดท้ายที่ราคาตลาดของเดือนมิถุนายน
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH (
    SELECT argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199)
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MU' AND window_start >= toDateTime('2026-06-30 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
) AS spot
SELECT
    toString(any(expiry)) AS nearest_expiry,
    dateDiff('day', toDate('2026-06-30'), any(expiry)) AS calendar_days_to_expiry,
    round(spot, 2) AS spot_close,
    argMin(strike_usd, (dist, strike_usd)) AS atm_strike,
    round(argMin(call_last + put_last, (dist, strike_usd)), 2) AS straddle_usd,
    round(argMin(call_last + put_last, (dist, strike_usd)) / spot * 100, 2) AS straddle_pct_of_spot,
    count() AS two_sided_strikes
FROM (
    SELECT expiry, strike_usd, abs(strike_usd - spot) AS dist,
        anyIf(last_px, opt_type = 'C') AS call_last,
        anyIf(last_px, opt_type = 'P') AS put_last
    FROM (
        SELECT
            toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))) AS expiry,
            substring(ticker, 11, 1) AS opt_type,
            toFloat64(toUInt32OrZero(substring(ticker, 12, 8))) / 1000 AS strike_usd,
            argMax(toFloat64(price), (sip_timestamp, toFloat64(price))) AS last_px
        FROM global_markets.options_trades
        WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
          AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-30 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
        GROUP BY expiry, opt_type, strike_usd
    )
    WHERE expiry > toDate('2026-06-30')
    GROUP BY expiry, strike_usd
    HAVING countIf(opt_type = 'C') > 0 AND countIf(opt_type = 'P') > 0
)
WHERE expiry = (
    SELECT min(toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))))
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-30 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
      AND toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, 5, 2), '-', substring(ticker, 7, 2), '-', substring(ticker, 9, 2))) > toDate('2026-06-30')
)

ณ ราคาปิดวันที่ 30 มิถุนายน ออปชันที่ใกล้หมดอายุที่สุดอยู่ห่างออกไป 2 วันปฏิทิน คู่ at-the-money คือ call บวก put ที่ strike $1150 ทำราคาล่าสุดรวมกันที่ $69.95 คิดเป็น 6.08% ของราคาหุ้น $1151.01 ผู้ซื้อต้องการการเคลื่อนไหวในขนาดดังกล่าว ไม่ว่าทิศทางใด ภายใน 2 วันเพื่อทำจุดคุ้มทุน ตลาดสิ้นเดือนมิถุนายนยังกำหนดราคาไว้สำหรับการเคลื่อนไหวที่ผิดปกติ

ข่าวไหล

คำสั่งดึงข้อมูลบทความที่ติดแท็ก MU ในเดือนมิถุนายน: ปริมาณ สัดส่วนของผู้เผยแพร่สูงสุด แท็กร่วม
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
WITH
    (
        SELECT (JSONExtractString(any(publisher), 'name'), count())
        FROM global_markets.stocks_news
        WHERE has(tickers, 'MU')
          AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
        GROUP BY JSONExtractString(publisher, 'name') ORDER BY count() DESC LIMIT 1
    ) AS top_pub
SELECT
    count() AS june_articles,
    uniqExact(JSONExtractString(publisher, 'name')) AS publishers,
    top_pub.1 AS top_publisher,
    round(100.0 * top_pub.2 / count(), 0) AS top_publisher_pct,
    countIf(has(tickers, 'NVDA')) AS nvda_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'SNDK')) AS sndk_co_articles,
    countIf(has(tickers, 'INTC')) AS intc_co_articles
FROM global_markets.stocks_news
WHERE has(tickers, 'MU')
  AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')

195 บทความที่ติดแท็ก MU จาก 4 สำนักพิมพ์ — อ่านอย่างมีวิจารณญาณ The Motley Fool ฉบับเดียวเขียนไปแล้ว 59% บทความ แท็กร่วมสร้างเรื่องราวเซมิคอนดักเตอร์: NVDA ใน 86 บทความ SNDK ใน 32 INTC ใน 21 เนื้อหาเกี่ยวกับอะไร แท็กบทความของผู้จำหน่ายเองให้คำศัพท์โดยไม่นำมาใช้:

คำสั่งดึงข้อมูลหัวข้อข่าว MU ในเดือนมิถุนายน: แท็กบทความของผู้จำหน่าย นับจำนวน
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT keyword, count() AS articles,
    round(100.0 * count() / (SELECT count() FROM global_markets.stocks_news WHERE has(tickers, 'MU') AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')), 1) AS pct_of_articles
FROM global_markets.stocks_news
ARRAY JOIN keywords AS keyword
WHERE has(tickers, 'MU')
  AND published_utc >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND published_utc < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
GROUP BY keyword
ORDER BY articles DESC, keyword ASC
LIMIT 10

"AI infrastructure" นำด้วย 49 จาก 195 บทความ ตามด้วย "memory chips" "DRAM" และ "high-bandwidth memory" — คำศัพท์เกี่ยวกับ AI-memory รายงานเป็นจำนวนแท็ก ไม่ใช่คำอธิบาย

ยอดขายชอร์ตลดลง — และยังมีช่องว่างของข้อมูลคงอยู่

คำสั่งดึงข้อมูลปริมาณการขายชอร์ตนอกตลาดของ FINRA: การครอบคลุมของ MU ในเดือนมิถุนายนและสัดส่วนการทำเครื่องหมายชอร์ต
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT toString(date) AS d,
    round(toFloat64(any(short_volume)) / 1e6, 2) AS short_shares_m,
    round(100 * toFloat64(any(short_volume)) / toFloat64(any(total_volume)), 1) AS short_pct_of_offexchange
FROM global_markets.stocks_short_volume
WHERE ticker = 'MU' AND date >= toDate('2026-06-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
GROUP BY date
ORDER BY date

เริ่มจากข้อมูลก่อน: ไฟล์ปริมาณการขายชอร์ตของ MU ในเดือนมิถุนายน มีเพียง 16 จาก 21 วันซื้อขาย — นอกเหนือจากการตัดทอนข้อมูลทั่วทั้งตลาดในวันที่ 29 มิถุนายน แถวข้อมูล MU หลายแถวยังขาดหายไปอีกด้วย — จึงไม่มีการคำนวณอัตราส่วนระดับเดือน ข้อมูลรายวันเป็นข้อมูลจริง โดยได้ระบุช่องว่างไว้แล้ว

คำสั่งดึงข้อมูลคู่การชำระของเดือนมิถุนายน: short interest กลางเดือนและสิ้นเดือน
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT
    toString(maxIf(settlement_date, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) AS mid_june_settlement,
    round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) / 1e6, 2) AS mid_june_shares_short_m,
    toString(maxIf(settlement_date, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) AS eom_settlement,
    round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) / 1e6, 2) AS eom_shares_short_m,
    round((toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date <= toDate('2026-06-20'))) - toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20')))) / 1e6, 2) AS decline_m_shares,
    round(toFloat64(maxIf(short_interest, settlement_date > toDate('2026-06-20'))) / toFloat64(maxIf(avg_daily_volume, settlement_date > toDate('2026-06-20'))), 2) AS eom_days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'MU' AND settlement_date >= toDate('2026-06-01') AND settlement_date <= toDate('2026-06-30')

คู่ข้อมูลการเซ็ตเทิลเมนต์ครบถ้วน: จำนวนหุ้นขายชอร์ต 41.59 ล้านหุ้น ณ การเซ็ตเทิลเมนต์ 2026-06-15 ลดลงเหลือ 31.67 ล้านหุ้นภายใน 2026-06-30 — ลดลง 9.92 ล้านหุ้นในช่วงครึ่งหลัง ซึ่งเป็นช่วงที่ครอบคลุมสัปดาห์ที่มีการรายงานผลประกอบการ ยอดคงค้าง ณ สิ้นเดือนเท่ากับ 0.53 วันของปริมาณซื้อขายเฉลี่ย — ถือว่าน้อยสำหรับหุ้นตัวนี้ หน้านี้เผยแพร่ครั้งแรกขณะที่ข้อมูลดังกล่าวยังรอดำเนินการ (ความล่าช้าดังกล่าวถือเป็นเรื่องปกติ) ตัวเลขข้างต้นคือข้อมูลที่มาถึงในภายหลัง

พื้นฐานเบื้องหลังกราฟราคา

งบการเงินของบริษัทเปิดเผยอะไรบ้าง ข้อควรระวังคือ ข้อมูลฟีดล้าหลังปฏิทินการยื่นเอกสาร แถวล่าสุดมาก่อน 10-Q ฉบับเดือนมิถุนายน ดังนั้นแนวโน้มจึงเป็นเพียงข้อมูลย้อนหลัง ไม่ใช่ข้อมูลล่าสุด

คำสั่งดึงข้อมูล6 ไตรมาสล่าสุดที่รายงานของ MU: รายได้ กำไรสุทธิ EPS ปรับลด
SQL เบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว
SELECT quarter_end, revenue_bn,
    round(100 * revenue_bn / max(revenue_bn) OVER (), 1) AS pct_of_peak_revenue,
    net_income_bn, diluted_eps
FROM (
    SELECT toString(period_end) AS quarter_end,
        round(toFloat64(revenue) / 1e9, 2) AS revenue_bn,
        round(toFloat64(net_income_loss_attributable_common_shareholders) / 1e9, 2) AS net_income_bn,
        round(toFloat64(diluted_earnings_per_share), 2) AS diluted_eps
    FROM global_markets.stocks_income_statements
    WHERE has(tickers, 'MU') AND timeframe = 'quarterly'
    ORDER BY period_end DESC
    LIMIT 6
)
ORDER BY quarter_end ASC

จากหกไตรมาสที่ยื่นไว้ รายได้อยู่ระหว่าง $7.75 พันล้าน (2024-08-29) ถึง $13.64 พันล้าน (2025-11-27) โดยแถวล่าสุดเป็นจุดสูงสุดของช่วง พร้อมกำไรสุทธิ $5.24 พันล้านและ EPS ปรับลดส่วนฟื้นตัว $4.6 ในไตรมาสนั้น ไม่ใช่เส้นตรง แต่ช่วงเวลานี้ปิดจบที่จุดสูงสุด

สิ่งที่ต้องเฝ้าระวังจากจุดนี้

เฉพาะข้อเท็จจริงตามปฏิทิน: การรายงานยอด short interest รอบถัดไปจะมาถึงกลางเดือนกรกฎาคม โดยจะเผยแพร่ตามความล่าช้าตามปกติของ FINRA ไตรมาสที่ยื่นในเดือนมิถุนายนจะกลายเป็นแถวข้อมูลพื้นฐานเมื่อฟีดจากผู้ให้บริการข้อมูลอัปเดตทัน และข้อมูลตลาดของเดือนกรกฎาคมจะได้รับการวิเคราะห์ในฉบับถัดไปของซีรีส์นี้

คำถามที่พบบ่อย

ทำไมหุ้น MU จึงเคลื่อนไหวมากในเดือนมิถุนายน 2026?

หน้านี้วัดมากกว่าอธิบาย: MU ซื้อขายระหว่าง $850.1 และ $1255; รายงาน 8-K รายไตรมาสลงวันที่ 2026-06-24 โดยวันเซสชันถัดไปขึ้น 15.8% ด้วยปริมาณซื้อขายสูงสุดของเดือน; ตะกร้าหน่วยความจำทั้งหมดเคลื่อนไหวในทิศทางเดียวกันตลอดช่วงเวลาดังกล่าว

MU มีความผันผวนมากเพียงใดในเดือนมิถุนายน 2026?

เป็นเดือนที่ผันผวนที่สุดของครึ่งปี: ความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงตามรายปีที่ 127.6% และช่วงเซสชันเฉลี่ยที่ 7.6% เทียบกับผลตอบแทนจากจุดเริ่มต้นถึงจุดสิ้นสุดเพียง 14%

การเคลื่อนไหวของ MU ในเดือนมิถุนายนเป็นของบริษัทโดยเฉพาะหรือทั้งภาคส่วน?

ทั้งภาคส่วน โดย MU เป็นผู้ที่ทำผลงานน้อยที่สุดในกลุ่มที่กำไร: SNDK ขึ้น 31.3% และหุ้นกลุ่มจัดเก็บข้อมูลทุกตัวทำผลงานดีกว่า 14% ของ MU ขณะที่ SPY และ NVDA ปิดตัวลง จุดเด่นของ MU คือมูลค่าการซื้อขาย: $995.7 พันล้าน มากที่สุดในตะกร้า

ดอกเบี้ยขายชอร์ตของ MU สูงหรือไม่?

น้อยเมื่อเทียบกับการซื้อขายของตัวมันเอง: 31.67 ล้านหุ้น ณ การชำระ 2026-06-30 — คิดเป็นประมาณ 0.53 วันของปริมาณซื้อขายเฉลี่ยที่จะเคลียร์ ลดลง 9.92 ล้านจากกลางเดือนมิถุนายน ดอกเบี้ยขายชอร์ตเผยแพร่ล่าช้าเสมอเมื่อเทียบกับวันชำระ

อัตราส่วนพุต/คอลของ MU หมายถึงอะไร?

อัตราส่วนของเดือนมิถุนายนที่ 0.99 หมายความว่าพุตและคอลมีปริมาณซื้อขายใกล้เคียงกัน — เป็นตลาดสองทิศทาง ไม่ใช่การเดิมพันข้างเดียว ค่าที่ต่ำกว่าหนึ่งอย่างชัดเจนอ่านว่าเอียงไปทางคอล (เดือนมิถุนายนของ NVDA เป็นเช่นนั้น) ค่าที่สูงกว่าหนึ่งอย่างชัดเจนอ่านว่าเอียงไปทางพุต

หมายเหตุเกี่ยวกับข้อมูล

หมายเหตุเกี่ยวกับข้อมูลฉบับเต็ม
  • นิติบุคคล. MU คือ Micron Technology, Inc., CIK 0000723125 — เป็นเอกลักษณ์ EDGAR เดียวต่อเนื่องกัน ไม่มีข้อควรระวังเรื่องการใช้สัญลักษณ์ซ้ำ
  • ความครอบคลุมของปริมาณการเทรดขายสั้น. ไฟล์เดือนมิถุนายน ครอบคลุม 16 จาก 21 เซสชัน (การตัดทอนวันที่ 29 มิถุนายน บวกกับการขาดหายของ MU เฉพาะราย) อัตราส่วนแสดงเฉพาะเป็นรายวันเท่านั้น
  • กลุ่มบริษัทเปรียบเทียบ. SNDK, WDC, INTC — แท็กร่วมของบริษัทจัดเก็บข้อมูลที่ปรากฏบ่อยที่สุดในกระแสข่าวของ MU ในเดือนมิถุนายน — บวกกับ NVDA และ SPY เป็นเกณฑ์อ้างอิง ระบุไว้ตั้งแต่ต้น ไม่ได้ประกอบขึ้นภายหลัง
  • การวิเคราะห์ออปชัน. วันหมดอายุ/ประเภท/ราคาใช้สิทธิ์ แยกวิเคราะห์ใหม่จากสัญลักษณ์ OCC (ตำแหน่งที่ 5/11/12) เพรมียมอิงตัวคูณ 100 หุ้น
  • วิธีสตราดเดิล. ราคาที่เทรดล่าสุด (ไม่ใช่เควท) ที่ราคาใช้สิทธิ์ใกล้กับราคาปิดสุดท้ายที่สุด วันหมดอายุใกล้ที่สุดหลังสิ้นเดือน — เป็นใบเสร็จการเทรด ไม่ใช่ความผันผวนที่อนุมานจากโมเดล
  • ข้อมูลพื้นฐานล้าหลัง. ฟีดงบการเงินล่าช้ากว่าปฏิทินการยื่นเอกสาร แถวล่าสุดของ MU อยู่ก่อน 10-Q ฉบับวันที่ 10 มิถุนายน — ใช้เป็นบริบทแนวโน้มเท่านั้น
  • การปิดวันที่ 19 มิถุนายน ยืนยันโดยใบเสร็จสกอร์บอร์ดที่แสดงแท่ง SPY เป็นศูนย์
  • แผงสเปรด ไม่รวมเควทไขว้/ทางเดียว โดยระบุจำนวนที่ตัดทิ้งไว้ในแถว
  • บริบทระดับตลาดโดยรวม — รวมถึงตั๋วนี้ที่ขึ้นอันดับสูงสุดของกระดานผลรวมทั้งเทป — อยู่ใน สรุปเดือนมิถุนายน 2026

ระเบียบวิธี

  • ช่วงเวลาคือ 1–30 มิถุนายน 2026 (21 วันซื้อขาย ตรวจสอบจากแท่งราคาที่สังเกตได้) ผลตอบแทนคือจากราคาเปิดช่วงซื้อขายปกติวันแรกถึงราคาปิดช่วงซื้อขายปกติวันสุดท้าย เดือนมิถุนายนอยู่ในเขตเวลา EDT ทั้งเดือน ชั่วโมงซื้อขายปกติจึงเป็น 13:30–20:00 UTC โดยใช้เป็นขอบเขตดิบ แผงข้อมูลย้อนหลังครอบคลุมเดือนในเขตเวลา EST และใช้ตัวกรองตามนาฬิกาตะวันออกแทน
  • ความผันผวนที่เกิดขึ้นจริง = ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานตัวอย่างของผลตอบแทนลอการิทึมรายวันจากการปิดต่อการปิด (ราคาปิดช่วงซื้อขายปกติ) ที่ทำให้เป็นรายปีด้วยรากที่สองของ 252 ผลตอบแทนวันแรกของเดือนข้ามเข้าเดือนถัดไปและนับรวมในเดือนหลัง
  • การเปรียบเทียบย้อนหลังคำนวณใหม่แบบเรียลไทม์ ไม่ใช้ค่าที่จัดเก็บไว้
  • การสร้างข้อมูลทำเป็นชุดเท่านั้นผ่านเส้นทางอ่านอย่างเดียวแบบมีเกต หน้าสาธารณะไม่สอบถามข้อมูลแบบเรียลไทม์ คลังข้อมูล ณ 12 กรกฎาคม 2026

แผงข้อมูลทุกแผงคือออบเจกต์ที่จัดเก็บชิ้นเดียว ไม่ว่าจะเป็นแผนภูมิ ตาราง หรือ SQL นำคำสั่งใด ๆ ไปสอบถามเพิ่มเติมได้ที่เทอร์มินัล Strasmore