Days to Cover คืออะไร Short Interest Ratio

Days to cover คือการนำ short interest หารด้วยปริมาณการซื้อขายเฉลี่ยต่อวัน ซึ่งหมายถึงจำนวนวันที่ต้องใช้ปริมาณการซื้อขายปกติทั้งหมดของหุ้น เพื่อให้ผู้ขาย short ทุกรายสามารถซื้อหุ้นกลับคืนมาได้ ตัวชี้วัดนี้มีอีกชื่อหนึ่งคือ short interest ratio ซึ่งทั้งสองค่ามีความหมายเหมือนกัน โดยเป็นเกณฑ์มาตรฐานในการวัดความหนาแน่นของสถานะ short เมื่อเทียบกับปริมาณการซื้อขายเพื่อปิดสถานะ หน้าเพจนี้จะแสดงวิธีการอ่านค่า ผู้ที่ใช้ข้อมูลนี้ และสิ่งที่ตัวชี้วัดนี้ไม่ได้บอก โดยอ้างอิงจากข้อมูลการชำระราคาล่าสุดที่รายงานโดยตลาดหลักทรัพย์

วิธีการคำนวณ days to cover คืออะไร?

นำจำนวน short interest ที่รายงาน ซึ่งหมายถึงจำนวนหุ้นทั้งหมดที่ถูกขายชอร์ตในขณะนั้น มาหารด้วยปริมาณการซื้อขายเฉลี่ยต่อวันของหุ้นตัวนั้น หากบริษัทมีหุ้นที่ถูกขายชอร์ต 20 ล้านหุ้น และมีปริมาณการซื้อขายเฉลี่ย 10 ล้านหุ้นต่อวัน จะมีค่า days to cover เท่ากับ 2.0 วัน ตัวเลขนี้เป็นการประมาณการด้าน เวลา ว่าหากผู้ขายชอร์ตต้องการปิดสถานะทั้งหมดโดยใช้ปริมาณการซื้อขายปกติในหนึ่งวัน จะต้องใช้เวลานานเท่าใด ในความเป็นจริงการปิดสถานะไม่ได้เกิดขึ้นอย่างราบรื่นเช่นนั้น แต่ประโยชน์ของอัตราส่วนนี้คือการใช้เปรียบเทียบ โดยหุ้นที่มีค่า 10 วัน จะมีความหนาแน่นของสถานะขายชอร์ตมากกว่าหุ้นที่มีค่า 1 วันอย่างมาก

ตัวอย่างหุ้น 4 ตัวที่คุ้นเคยจากการชำระราคา ณ วันที่ 30 มิถุนายน 2026:

SELECT ticker,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND ticker IN ('AAPL', 'GME', 'MU', 'TSLA')
ORDER BY ticker

ให้พิจารณาที่รูปแบบของข้อมูล ไม่ใช่ระดับของตัวเลข AAPL มีหุ้นที่ถูกขายชอร์ตจำนวน 140.5 ล้านหุ้น ซึ่งมากกว่า GME ที่มี 55.9 ล้านหุ้น ถึงสองเท่า แต่ค่า days to cover ของ AAPL มีเพียง 1.73 เท่านั้น เนื่องจากมีปริมาณการซื้อขายต่อวันอยู่ที่ 81.1 ล้านหุ้น ทำให้สถานะขายชอร์ตดังกล่าวมีสัดส่วนที่น้อยมากเมื่อเทียบกับปริมาณการซื้อขายทั้งหมด ในทางตรงกันข้าม GME มีสถานะขายชอร์ตที่น้อยกว่า แต่เมื่อเทียบกับปริมาณการซื้อขายต่อวันที่มีเพียง 5.2 ล้านหุ้น ทำให้มีค่า days to cover สูงถึง 10.75 วัน ส่งผลให้หุ้นตัวนี้มีความหนาแน่นของสถานะขายชอร์ตอีกครั้ง เช่นเดียวกับเหตุการณ์ 2021 short squeeze ทั้งนี้ จำนวน short interest แบบดิบคือการนับจำนวนหุ้น แต่ days to cover คือการนับ ระยะเวลาในการปิดสถานะ

ค่า days to cover ระดับสูงหมายถึงอะไร?

เปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยของตลาด เมื่อพิจารณาจากหุ้นที่มีสภาพคล่องสูงทุกตัว (ปริมาณการซื้อขายเฉลี่ยต่อวันมากกว่า 5 ล้านหุ้น) ณ วันชำระราคา 30 มิถุนายน:

SELECT multiIf(days_to_cover <= 1, '1 (the reported floor)',
               days_to_cover < 2, '>1 to 2 days',
               days_to_cover < 5, '2 to 5 days',
               days_to_cover < 10, '5 to 10 days',
               '10+ days') AS bucket,
       count() AS names
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
GROUP BY bucket
ORDER BY min(days_to_cover)

ข้อมูลส่วนใหญ่มีค่าต่ำ: มีหุ้น 323 ตัวที่มีค่าเท่ากับระดับต่ำสุดที่รายงาน และอีก 188 ตัวมีค่าอยู่ระหว่างหนึ่งถึงสองวัน ซึ่งหุ้นที่มีสภาพคล่องส่วนใหญ่จะปิดสถานะ short ได้ภายในสองวันทำการ ส่วนกลุ่มที่มีค่าระหว่างสองถึงห้าวัน มีจำนวนหุ้นอยู่ที่ 340 ตัว และเมื่อสูงกว่านั้นจำนวนหุ้นจะลดลงอย่างรวดเร็ว: มีหุ้น 91 ตัวในกลุ่มห้าถึงสิบวัน และมีเพียง 5 ตัวเท่านั้นที่มีค่าตั้งแต่สิบวันขึ้นไป การมีค่าสูงถึงห้าวันนั้นพบได้ไม่บ่อย และการมีค่าเป็นเลขสองหลักถือเป็นกรณีที่เกิดขึ้นได้ยากมาก

หมายเหตุด้านข้อมูล: ข้อมูลจะกำหนดค่าขั้นต่ำของอัตราส่วนไว้ที่ 1.0 ดังนั้นหุ้นขนาดใหญ่ที่มีค่าทางคณิตศาสตร์จริงอยู่ที่ครึ่งวัน จะยังคงแสดงค่าเป็น 1.0 โปรดอ่านค่า "1" ว่า "หนึ่งวันหรือน้อยกว่านั้น"

ค่า days to cover ที่สูงถือเป็นเรื่องปกติสำหรับหุ้น Small Cap หรือไม่?

เนื่องจาก Volume เป็นตัวหาร หุ้นที่มีสภาพคล่องต่ำจึงอาจดูเหมือนมีสถานะ Short หนาแน่น ทั้งที่หุ้นที่มีสภาพคล่องสูงสามารถรองรับสถานะดังกล่าวได้ทั้งหมด การแบ่งไฟล์สรุปผลออกเป็นสี่ระดับตามปริมาณการซื้อขาย จะช่วยแยกแยะระหว่างสภาพคล่องกับความหนาแน่นของสถานะ Short ได้:

SELECT multiIf(avg_daily_volume < 1000000, 'under 1M shares/day',
               avg_daily_volume < 5000000, '1M to 5M',
               avg_daily_volume < 20000000, '5M to 20M',
               '20M+ shares/day') AS adv_tier,
       count() AS names,
       if(count() < 1000,
          toString(count()),
          concat(toString(intDiv(count(), 1000)), ',', leftPad(toString(count() % 1000), 3, '0'))) AS names_fmt,
       round(min(days_to_cover), 2) AS lowest_reported,
       round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 2) AS median_days_to_cover,
       round(countIf(days_to_cover >= 5) / count() * 100, 1) AS pct_above_5_days,
       round(countIf(days_to_cover = 1) / count() * 100, 1) AS pct_at_floor
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND avg_daily_volume > 0
GROUP BY adv_tier
ORDER BY min(avg_daily_volume)

สัดส่วนของหุ้นที่มีค่าสูงกว่าห้าวันจะลดลงตามระดับปริมาณการซื้อขายที่เพิ่มขึ้น: 23.9% ของหุ้นในกลุ่ม 16,020 ที่มีการซื้อขายต่ำกว่าหนึ่งล้านหุ้นต่อวัน, 19.1% ในกลุ่ม 1M–5M, 12.1% ในกลุ่ม 5M–20M และมีเพียง 3.6% ของหุ้นกลุ่ม 220 ที่มีการซื้อขายสูงสุด การมีค่าหกวันถือเป็นเรื่องปกติสำหรับหุ้น Micro-cap แต่เป็นเรื่องที่ผิดปกติอย่างยิ่งสำหรับหุ้นที่มีปริมาณการซื้อขาย 20 ล้านหุ้นต่อวัน

อย่างไรก็ตาม กลุ่มที่มีสภาพคล่องต่ำสุดมีการกระจายตัวทั้งสองด้าน: 46.5% ของหุ้นที่มีปริมาณการซื้อขายต่ำกว่า 1M มีค่าอยู่ที่ระดับต่ำสุดพอดี ซึ่งหมายถึงสถานะ Short จำนวนน้อยมากเมื่อเทียบกับปริมาณการซื้อขายที่น้อยมาก ส่งผลให้ค่า Median อยู่ที่ 1.21 วัน ซึ่งต่ำกว่า 2.77 ของกลุ่ม 1M–5M ค่าระดับต่ำสุดนี้ปรากฏให้เห็นในทุกระดับ โดยค่าที่ต่ำที่สุดที่รายงานในแต่ละกลุ่มคือ 1

ปัจจุบันมีการถือครองสถานะที่หนาแน่นในหุ้นตัวใดบ้าง?

อัตราส่วนนี้มีประโยชน์ในเชิงปฏิบัติเพื่อใช้เป็นเครื่องมือคัดกรอง หุ้นที่มีสภาพคล่องสูงและมีการถือครองสถานะหนาแน่นที่สุด โดยมีปริมาณการซื้อขายเฉลี่ยต่อวันมากกว่า 5 ล้านหุ้น เพื่อป้องกันความคลาดเคลื่อนจากปริมาณการซื้อขายที่น้อยเกินไป ณ วันที่ชำระราคาล่าสุดที่มีข้อมูล:

SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker ASC
LIMIT 12

MPT ครองอันดับหนึ่งด้วยจำนวน 16.93 วัน — โดยมีการขายชอร์ตจำนวน 138.1 ล้านหุ้น เทียบกับปริมาณการซื้อขายรายวันจำนวน 8.2 ล้านหุ้น หุ้นทุกตัวในกลุ่ม 12 มีระยะเวลาถือครองเกินกว่า 8.39 วัน ซึ่ง GME เป็นหนึ่งในนั้น ข้อสังเกตคือไม่มีหุ้นกลุ่ม mega-cap ปรากฏอยู่ในรายการนี้ การถือครองที่หนาแน่นนี้เกิดขึ้นในหุ้นกลุ่ม mid-caps และหุ้น small caps ที่มีการซื้อขายสูง ซึ่งเป็นกลุ่มที่เครื่องมือคัดกรอง หุ้นที่มีการขายชอร์ตมากที่สุด มักจะแสดงผล โปรดระวังข้อจำกัดด้านความสดใหม่ของข้อมูลด้านล่าง ก่อนที่จะพิจารณาว่ารายการดังกล่าวคือสถานะการถือครองของวันนี้

การเคลื่อนไหวของทั้งสองส่วนในสัดส่วน

ประเด็นละเอียดอ่อนที่ผู้อธิบายส่วนใหญ่มักมองข้ามคือ ตัวหารคือส่วนที่มีความผันผวนสูง การเพิ่มขึ้นของปริมาณการซื้อขายอย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นในช่วงสัปดาห์ประกาศผลประกอบการ การเพิ่มขึ้นของดัชนี หรือวันที่เกิดกระแสไวรัล สามารถทำให้จำนวน days to cover ของหุ้นลดลงครึ่งหนึ่งได้ โดยที่ไม่มีการปิดสถานะ short seller เลยแม้แต่รายเดียว ในทางกลับกัน เมื่อปริมาณการซื้อขายลดลง จะทำให้สัดส่วนนี้สูงขึ้นโดยที่ไม่มีการเปิดสถานะ short ใหม่ กรณีการพุ่งขึ้นของ GME เข้าสู่ช่วง squeeze ในปี 2021 คือตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุด:

SELECT settlement_date,
       round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
       round(max(days_to_cover) OVER (ORDER BY settlement_date), 2) AS peak_days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
  AND settlement_date >= '2020-06-30'
  AND settlement_date <= '2021-01-29'
ORDER BY settlement_date

ในการชำระราคาครั้งแรกของช่วงเวลาดังกล่าว มีหุ้นที่ถูก short อยู่จำนวน 54.6 ล้านหุ้น เทียบกับปริมาณการซื้อขายรายวันเพียง 3.2 ล้านหุ้น หรือคิดเป็น 17.03 days to cover ระดับสูงสุดในช่วงเวลาดังกล่าวพุ่งขึ้นไปถึง 25.82 วัน และกราฟแสดงให้เห็นว่าสัดส่วนนี้แกว่งตัวอยู่ระหว่างเลขหลักเดียวและสองหลักตลอดช่วงฤดูใบไม้ร่วง ในขณะที่สถานะ short แทบไม่มีการเปลี่ยนแปลง จากนั้นจึงเกิด squeeze: ในการชำระราคาเมื่อวันที่ 29 มกราคม 2021 ปริมาณการซื้อขายเฉลี่ยต่อวันพุ่งสูงขึ้นเป็น 96.8 ล้าน หุ้น และค่า days to cover ลดลงมาอยู่ที่ 1 ซึ่งเป็นระดับต่ำสุด โดยยังมีหุ้นที่ถูก short อยู่จำนวน 21.4 ล้านหุ้น แม้จะมี short บางรายปิดสถานะลง แต่การลดลงอย่างรุนแรงของ ratio นั้น สาเหตุหลักมาจากตัวหาร

Days to cover เทียบกับ short interest ในรูปแบบเปอร์เซ็นต์ของ float

ตัวชี้วัดความหนาแน่นอีกตัวคือ short interest ในรูปแบบเปอร์เซ็นต์ของ float ซึ่งคำนวณจากจำนวนหุ้นที่ถูกขายชอร์ตหารด้วยจำนวนหุ้นที่ซื้อขายได้ (float) ไม่ใช่ปริมาณการซื้อขายรายวัน เปอร์เซ็นต์ของ float จะวัดว่าสัดส่วนการถือครองหุ้นถูกขายชอร์ตไปมากน้อยเพียงใด ส่วน days to cover จะวัดว่าช่องทางการออกจากสถานะนั้นแคบเพียงใด ตัวชี้วัดทั้งสองให้ลำดับหุ้นตัวเดียวกันแตกต่างกัน (ตัวหารด้านล่างคือจำนวนหุ้นจดทะเบียนทั้งหมดจากข้อมูลพื้นฐาน ส่วน float ที่แท้จริงจะหักหุ้นที่ถือโดยคนในและหุ้นที่มีข้อจำกัดในการซื้อขายออก ดังนั้นตัวเลขเปอร์เซ็นต์ของ float จากผู้ให้บริการข้อมูลจึงมักมีค่าสูงกว่า):

WITH share_counts AS (
    SELECT ticker,
           argMax(market_cap / price, date) AS shares_outstanding,
           argMax(date, date) AS as_of
    FROM global_markets.stocks_ratios
    WHERE ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA', 'MU', 'GME')
      AND market_cap > 0
      AND price > 0
    GROUP BY ticker
)
SELECT si.ticker AS ticker,
       round(si.short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(si.short_interest / sc.shares_outstanding * 100, 2) AS pct_of_shares_out,
       round(si.days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
       formatDateTimeInJodaSyntax(sc.as_of, 'MMMM d, yyyy') AS share_count_as_of
FROM global_markets.stocks_short_interest AS si
INNER JOIN share_counts AS sc ON sc.ticker = si.ticker
WHERE si.settlement_date = '2026-06-30'
ORDER BY pct_of_shares_out DESC

เมื่อจัดลำดับตามเปอร์เซ็นต์ของจำนวนหุ้นจดทะเบียน (จำนวนหุ้น ณ July 14, 2026) GME อยู่ในอันดับสูงสุดที่ 12.45% และยังครองอันดับหนึ่งในด้าน days to cover ที่ 10.75 อีกด้วย หลังจากนั้นข้อมูลของทั้งสองตัวชี้วัดเริ่มแตกต่างกัน MU อยู่ในอันดับที่สองเมื่อพิจารณาจากเปอร์เซ็นต์การขายชอร์ต (2.8%) แต่กลับรั้งอันดับสุดท้ายในด้าน days to cover ที่ระดับต่ำสุดคือ 1 ซึ่งหมายความว่ามีหุ้นจำนวนมากถูกขายชอร์ต แต่ปริมาณการซื้อขายมีมากพอที่จะทำให้การออกจากสถานะใช้เวลาเพียงหนึ่งวันเท่านั้น ส่วน AAPL มีลักษณะตรงกันข้าม โดยมีเปอร์เซ็นต์การขายชอร์ตต่ำที่สุดในบรรดาทั้งหกบริษัทที่ 0.96% แต่ค่า 1.73 days กลับอยู่ในระดับปานกลาง ข้อมูลสองชุดให้คำตอบเรื่อง "ความหนาแน่น" ที่แตกต่างกัน

ใครใช้ค่า days to cover และใช้อย่างไร?

นักขายชอร์ตที่กำลังปรับขนาดสถานะเพื่อออกจากตลาด ความเสี่ยงที่แท้จริงของสถานะ short ไม่ใช่แค่เรื่องราคา แต่คือช่องทางการออกจากตลาด หากหุ้นตัวใดมีค่า ten days to cover และมีผู้ต้องการปิดสถานะพร้อมกันจำนวนมาก ตลาดจะไม่สามารถรองรับปริมาณการซื้อคืน (covering) ในระดับราคาปกติได้ ดังนั้นขนาดของสถานะจึงต้องถูกปรับลดลงตามความเหมาะสม

นักล่า Squeeze ที่กำลังคัดกรองรูปแบบราคา นักเทรดสาย Momentum ใช้การคัดกรองข้อมูล เช่น แผงควบคุมด้านบน โดยเลือกหุ้นที่มีค่า days to cover สูงและมีสภาพคล่องที่เพียงพอต่อการซื้อขาย เพื่อหาหุ้นที่การพุ่งขึ้นของราคาอาจส่งผลกระทบต่อกลุ่มนักขายชอร์ตที่มีสถานะหนาแน่น สิ่งนี้คือ เงื่อนไขเบื้องต้น ที่พวกเขาใช้คัดกรอง ไม่ใช่ตัวเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น

หน่วยงานบริหารความเสี่ยงที่คอยเฝ้าระวังความหนาแน่นของสถานะ กองทุนต่างๆ ติดตามตัวชี้วัดนี้ตลอดทั้งพอร์ตการลงทุน หากมีหลายสถานะที่เป็นการขายชอร์ตที่หนาแน่นเหมือนกัน พอร์ตนั้นจะมีความเสี่ยงจากการออกจากตลาดที่สัมพันธ์กัน (correlated exit risk) ซึ่งไม่สามารถดูได้จากกราฟของหุ้นรายตัว โดยมีการวัดผลผ่านค่า days to cover ร่วมกับ ปริมาณการขายชอร์ตรายวัน และต้นทุนการยืมหุ้น

ค่า Days to cover ที่สูงสามารถทำนายการเกิด short squeeze ได้หรือไม่?

ไม่ใช่ — ค่านี้บ่งบอกถึงความหนาแน่นของสถานะในตลาด แต่ไม่ได้เป็นการพยากรณ์ การเกิด squeeze จะเกิดขึ้นผ่านกระบวนการยืมหุ้น: ต้นทุนในการยืมหุ้นจะสูงขึ้น ผู้ให้ยืมจะเรียกคืนหุ้นที่เคยให้ยืมไป โบรกเกอร์จะดำเนินการ buy-in เพื่อปิดสถานะด้วยราคาตลาด และเจ้าหน้าที่ดูแล margin จะเรียกขอหลักประกันเพิ่มขึ้นเนื่องจากราคาที่สูงขึ้นทำให้ต้นทุนในการถือครองหุ้น short แต่ละหุ้นสูงขึ้น เมื่อผู้ขาย short ต้องซื้อหุ้นคืนในสภาวะที่ปริมาณการซื้อขายในตลาดมีน้อย (thin tape) จะยิ่งผลักดันให้ราคาพุ่งสูงขึ้น และจะเกิดวงจรรอบถัดไป Days to cover คือตัววัดปริมาณการซื้อที่รอคิวอยู่หลังประตูบานนั้น แต่ไม่ได้บอกว่าจะมีใครเปิดประตูบานนั้นหรือไม่

ณ วันชำระราคา 91 หุ้นที่มีสภาพคล่องสูงมีค่าอยู่ระหว่างห้าถึงสิบวัน และ 5 มีค่าสูงกว่าสิบวัน ซึ่งเป็นระดับที่สูงกว่าหุ้นที่เคยเกิด squeeze จนเป็นข่าวสารมากนัก ค่า days to cover ที่สูงนั้นพบได้ทั่วไป แต่ squeeze นั้นไม่ใช่เรื่องปกติ นอกจากนี้ อัตราส่วนนี้ยังเป็นตัวบ่งชี้ที่ล่าช้า (lagging indicator) ตัวอย่างเช่น ค่าของ GME ได้ลดลงเหลือ 1 วันไปแล้ว ณ วันชำระราคา 29 มกราคม 2021 ซึ่งเป็นช่วงกลางของ squeeze

ข้อมูลมีความเป็นปัจจุบันเพียงใด?

Days to cover ไม่ใช่สถิติรายวัน Short interest จะถูกรายงานโดยตลาดหลักทรัพย์เดือนละสองครั้ง และข้อมูลจะส่งมาถึงหลังจากวันที่ชำระราคา (settlement date) ที่ข้อมูลนั้นครอบคลุมไปแล้ว:

SELECT settlement_date,
       formatDateTimeInJodaSyntax(settlement_date, 'MMMM d, yyyy') AS settlement_label,
       formatDateTime(toDate(min(_ingest_time)), '%Y-%m-%d') AS arrived_in_warehouse,
       dateDiff('day', settlement_date, toDate(min(_ingest_time))) AS lag_days,
       count() AS names_reported,
       if(count() < 1000,
          toString(count()),
          concat(toString(intDiv(count(), 1000)), ',', leftPad(toString(count() % 1000), 3, '0'))) AS names_reported_fmt
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date >= '2026-03-01'
  AND settlement_date <= '2026-06-30'
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date

8 การชำระราคาตลอดระยะเวลาสี่เดือน — สองครั้งต่อเดือน ไม่ใช่รายวัน ข้อมูลของวันที่ 30 มิถุนายน 2026 ที่ครอบคลุม 22,207 รายชื่อนั้นส่งมาถึงหลังจากวันที่ชำระราคาไปแล้ว 11 วัน ส่วนข้อมูลของ March 13, 2026 ใช้เวลาถึง 19 ข้อมูล "ปัจจุบัน" ของ days to cover บนเว็บไซต์ใดก็ตาม — รวมถึงทุกตัวเลขในที่นี้ — คือภาพถ่ายสถานะการถือครองจากหนึ่งถึงหลายสัปดาห์ที่ผ่านมา ทำไม short interest ถึงเป็นข้อมูลย้อนหลังสองสัปดาห์ อธิบายรายละเอียดตามปฏิทินการรายงาน

คำถามที่พบบ่อย

ค่า days to cover ระดับใดที่ถือว่าดีหรือสูง?

ไม่มีเกณฑ์มาตรฐานอย่างเป็นทางการ โดยใช้การกระจายตัวของตลาดเป็นแนวทาง ณ วันชำระราคา 30 มิถุนายน 2026 หุ้นที่มีสภาพคล่อง 323 มีค่าอยู่ที่ระดับต่ำสุดคือหนึ่งวัน, 91 อยู่ที่ห้าถึงสิบวัน และ 5 มีค่ามากกว่าสิบวัน นอกจากนี้ควรพิจารณาเปรียบเทียบกับระดับปริมาณการซื้อขายด้วย โดยค่าที่มากกว่าห้าวันพบในหุ้นที่มีปริมาณการซื้อขายต่ำกว่า 1M จำนวน 23.9% และพบในหุ้นที่มีปริมาณการซื้อขายสูงสุดจำนวน 3.6%

days to cover คือสิ่งเดียวกับ short interest ratio หรือไม่?

ใช่ ทั้งสองคำหมายถึงสิ่งเดียวกัน โดยคำนวณจาก short interest หารด้วยปริมาณการซื้อขายเฉลี่ยต่อวัน แหล่งข้อมูลบางแห่งอาจใช้ตัวย่อว่า SIR ทั้งนี้ผู้ให้บริการข้อมูลแต่ละรายอาจใช้ช่วงเวลาในการคำนวณค่าเฉลี่ยปริมาณการซื้อขายที่แตกต่างกัน ส่งผลให้ค่า ratio ของแต่ละเว็บไซต์มีความแตกต่างกันเล็กน้อย

ค่า days to cover ที่สูงหมายความว่ากำลังจะเกิด short squeeze หรือไม่?

ไม่ใช่ ค่านี้เป็นเพียงการอธิบายว่าสถานะ short มีความหนาแน่นเพียงใดเมื่อเทียบกับปริมาณการซื้อขายรายวัน ซึ่งเป็นเพียงเงื่อนไขเบื้องต้นไม่ใช่การพยากรณ์ การเกิด squeeze ขึ้นอยู่กับต้นทุนการยืมหุ้น, การเรียกคืนหุ้น (share recalls), การบังคับซื้อ (buy-ins) และการเรียกหลักประกันเพิ่ม (margin calls) หุ้นที่มีค่า days to cover สูงมีจำนวนมากกว่าหุ้นที่เกิด squeeze จริงอย่างมาก และค่า ratio ของ GME เองได้ลดลงเหลือ 1 วัน ณ วันชำระราคา 29 มกราคม 2021 ซึ่งเป็นช่วงกลางของเหตุการณ์ squeeze

ค่า days to cover มีการอัปเดตทุกวันหรือไม่?

ไม่ใช่ ข้อมูล short interest จะมีการรายงานเดือนละสองครั้งและมีการประกาศล่าช้า ดังนั้นค่า days to cover จึงมีการอัปเดตประมาณทุกสองสัปดาห์ ในช่วงเดือนมีนาคมถึงมิถุนายน 2026 มีการชำระราคาทั้งหมด 8 ครั้ง โดยไฟล์ข้อมูล ณ วันที่ 30 มิถุนายน ถูกส่งมาถึงคลังข้อมูลนี้หลังจากวันชำระราคา 11 วัน

ค่า days to cover สามารถลดลงได้โดยที่ผู้ขาย short ไม่ได้ทำการ cover หรือไม่?

ได้ และเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง เมื่อปริมาณการซื้อขายพุ่งสูงขึ้นจะทำให้ตัวหารมีค่ามากขึ้นและทำให้ค่า ratio ลดลง แม้ว่าสถานะ short จะไม่มีการเปลี่ยนแปลงก็ตาม ตัวอย่างเช่น GME มีค่าอยู่ที่ 1 วัน ณ วันชำระราคา 29 มกราคม 2021 โดยยังมีสถานะ short อยู่ที่ 21.4 ล้านหุ้น ซึ่งปริมาณการซื้อขายมหาศาลในช่วง squeeze ไม่ใช่การปิดสถานะทั้งหมด เป็นสาเหตุหลักที่ทำให้ค่าดังกล่าวลดลง

ตัวเลขทั้งหมดข้างต้นมาจากการดึงข้อมูลผ่าน query จากไฟล์ short interest ที่รายงานโดยตลาดหลักทรัพย์ หากต้องการขยายคำสั่ง SQL ของแผงข้อมูลใดๆ หรือต้องการดูค่า days to cover สำหรับรายการหุ้นที่คุณติดตาม สามารถทำได้ผ่าน terminal ของ Strasmore ที่นี่