Результати секторів S&P 500 за H1 2026

Підсумковий звіт по секторах за H1 2026 року охоплює повний спектр результатів: технологічний сектор (XLK) завершив півріччя зростанням на 30.8%, сектор комунікаційних послуг (XLC) показав результат -9.3%, а різниця між найкращим і найгіршим секторами склала приблизно сорок відсоткових пунктів. Три з одинадцяти секторних ETF індексу S&P 500 завершили півріччя зі зниженням, і майже жоден показник не зберіг свою позицію порівняно з першим кварталом — це півріччя складалося з двох протилежних ринків, і ця сторінка оцінює обидва. Кожне число нижче є результатом збереженого запиту; розгорніть будь-яку панель, щоб побачити точний SQL-запит.

Що таке секторний ETF — та як ця сторінка оцінює його

Одинадцять фондів Select Sector SPDR розподіляють S&P 500 за галузями, тому один тікер дозволяє купити або захеджувати ставку на один сектор. Кожен фонд включає компоненти свого галузевого індексу з вагою відповідно до ринкової капіталізації та торгується протягом усієї сесії як акція. Ця сторінка оцінює кожен фонд за чотирма показниками: дохідністю ціни (від ціни відкриття до ціни закриття в перші та останні регулярні торгові години), квартальним розподілом під напіврічним показником, обсягом торгів у доларах (ціна, помножена на кількість акцій — найточніший показник обміну грошовими коштами) та бід-аспред (різниця між найкращою ціною купівлі та найкращою ціною продажу, що визначає вартість операції в обидва боки). Звітність на рівні індексу за ті самі шість місяців — ставки, опціони, IPO, охоплення — міститься в огляді ринку за перше півріччя 2026 року.

Зведена таблиця: результати одинадцяти секторів за півріччя та квартал

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

Спочатку розгляньте стовпець за півріччя: лідером став технологічний сектор з показником 30.8%, далі йдуть промисловий сектор з 19% та енергетичний з 18.8%. Три сектори продемонстрували негативну динаміку: комунікаційні послуги (-9.3%), споживчий непервочерговий сектор (-2.3%) та фінансовий сектор (-2.2%). Вісім позитивних секторів із одинадцяти — це хороший показник широти ринку для півріччя, яке розпочалося зі зниження індексів.

Справжня картина розкривається у квартальних показниках. Лідерами першого кварталу стали енергетика (36.9%), матеріали (9.8%), комунальні послуги (7%) та споживчі товари першої необхідності (5.5%) — одна товарна угода плюс класичні захисні сектори. Водночас технологічний сектор (-8.7%), фінансовий (-9.9%) та непервочерговий споживчий сектор (-9.3%) знижувалися разом із ринком. У другому кварталі ситуація змінилася на протилежну: технології показали прибуток 42%, промисловий сектор — 13.3%, а охорона здоров'я — 7.8%. Натомість енергетика (-11%), комунікаційні послуги (-3.7%) та комунальні послуги (-1%) завершили квартал із втратами. Циклічна зміна показників енергетики — від 36.9% до -11% — та дзернольна зміна фінансового сектору — від -9.9% до 7.7% — є двома найчіткішими прикладами того, як один показник за півріччя може приховувати реальну динаміку.

Ротація за місяцями

Три тікери відображають всю динаміку ротації, тому на цій панелі вони відстежуються помісячно: XLE (лідер Q1), XLK (лідер Q2) та XLF (дзеркальна угода).

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

XLE зростав кожен із перших трьох місяців — 14.1% у січні, 11.6% у лютому, 6% у березні, демонструючи поступове уповільнення — після чого три місяці поспіль не мав приросту (-0.2%, -4.7%, -6.8%). XLK продемонстрував протилежну динаміку: від'ємні показники у січні, лютому та березні, а потім 18.9% у квітні та 19.1% у травні — два місяці поспіль, що сформували майже всю лідерську половину сектору. Квітень є переломним моментом: зміна лідерства відображена в одному стовпці цієї таблиці. Два позитивні місяці XLF припали на квітень та червень з показниками 4.7% та 4.7%. Дані, проти яких торгувався цей період — звіти щодо інфляції, дані про зайнятість, крива Treasury — зібрані в макроекономічну картину на початку H2 2026.

Ширина охоплення всередині кожного сектору

Дохідність секторного фонду не дає уявлення про кількість активів, що брали участь у зростанні. Оскільки в базі даних немає стовпця з класифікацією секторів, ця панель вимірює внутрішньосекторну ширину охоплення за допомогою фіктованого, повністю розкритого кошика: п'ять відомих компаній з великою капіталізацією на кожен сектор, загалом п'ятдесят п'ять, кожна з яких внесена до SQL. Це вибірка відомих назв, а не фактичні активи фондів — обмеження кошика зазначені в примітках до даних.

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

Найбільшу увагу привертають два рядки. Охорона здоров'я: усі 5 з п'яти назв кошика зросли, при медіані 21.7% — тоді як фонд XLV за півроку зріс на 2.5%. Дохідність фонду зважена за ринковою капіталізацією; медіана кошика зважує кожного учасника однаково — сектор охорони здоров'я демонструє найширшу перевагу кошика над фондом. У технологічному секторі спостерігається такий самий розрив у зворотному напрямку — і, виміряна від початку до кінця, він є найбільшим серед усіх: фонд зріс на 30.8%, тоді як п'ять його найбільших відомих назв розділили результати на 3 зростання та 2 падіння з медіаною 5.2%, а ORCL показав -25.7%. Основне зростання сектору було зумовлене не його класичними мега-компаніями — звідки воно було отримане, показано в наступній панелі. В інших частинах таблиці: 84.3% компанії CAT є найкращим показником серед усіх п'ятдесяти п'яти назв, а комунікаційні послуги є найслабшим сектором — 1 з п'яти зросли, при медіані -15.2%, а NFLX становить -24.2%.

Торгівля акціями виробників пам'яті та напівпровідників у технологічному секторі

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

Якщо проаналізувати технологічний сектор, можна виділити ключовий тренд окремих акцій. SNDK приніс 830.1% за шість місяців, MU 290%, INTC 269.3%, та AMD 165.3% — тоді як NVDA, чий обсяг торгівлі за пів року склав $3287.9 мільярдів, забезпечив прибуток 5.2%, AVGO — 6.9%, а QCOM — 6.3%. Складний розподіл став очевидним: акції виробників пам'яті та літовок зросли, тоді як стабільні компанії, що виробляють прискорювачі для AI, продемонстрували боковий рух. Колонки за Q2 вказують на часовий збіг: показники MU 229.9%, INTC 210% та AMD 179.8% припали на той самий квартал, коли ETF XLK зафіксував 42% — ралі галузевого фонду та переоцінка сегмента пам'яті відбувалися протягом одних і тих самих трьох місяців. Детальний аналіз динаміки MU за червень 2026 року можна знайти тут, а глибокий аналіз NVDA за червень 2026 року відстежує розходження показників за кожною торговельною сесією.

Куди спрямувався обіг коштів

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

Обсяг торгівлі в доларах продемонстрував односпрямовану динаміку: кожен із одинадцяти секторних фондів продемонстрував менший обсяг торгів у другому кварталі порівняно з першим. У верхньому рядку таблиці зафіксовано найменше зниження — XLK на рівні -23%, з $161.2 мільярдів до $124.8 мільярдів, — а найменший показник має сектор нерухомості на рівні -45%. Секторні інструменти мали найбільшу активність у кварталі, коли індекси падали; з початком відновлення активність у них знизилася. Два важливі примітки з наведених вище панелей: XLE був найбільш торгуваним секторним фондом у півріччі з обсягом $316.2 мільярдів, а лише MU забезпечив обіг у $2862.1 мільярдів — приблизно в десять разів більше, ніж $286 мільярдів у фонді XLK. Секторні продукти відображали загальну картину; основна активність у H1 була зосереджена в окремих акціях.

Вартість торгівлі в кожному секторі

Таблиці прибутковості зустрічаються часто, а стрічки котирувань — рідко. Ця панель вимірює медіанний bid-ask spread кожного фонду — вартість операції в обидва боки — за одну повну торгову сесію 29 червня 2026 року на основі всіх оновлень NBBO, зафіксованих того дня.

SELECT ticker,
    round(quantileDeterministicIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 2) AS med_spread_bps,
    round(count() / 1e6, 2) AS quote_updates_m,
    countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-29 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-06-29 20:00:00', 9)
GROUP BY ticker
ORDER BY med_spread_bps, ticker

Найдешевшим фондом для торгівлі в ту сесію був XLV з медіаною 0.62 базисних пунктів; найдорожчим став XLRE з показником 2.23. Один базисний пункт становить одну соту відсотка, тому всі значення в таблиці вимірюються сотими частками відсотка за одну операцію — це і є практичне значення твердження «секторні ETF є ліквідними». Кількість оновлень котирувань у таблиці відрізняється майже в десять разів, проте медіанні значення все одно знаходяться в межах кількох базисних пунктів одне від одного. Для порівняння, глибокий аналіз мікроструктури за 29 червня розглядає стрічку котирувань SPY тієї ж сесії, яка має ще вужчий спред, ніж будь-який фонд у цій таблиці.

FAQ

Який сектор показав найкращі результати у H1 2026?

Технології. XLK приніс 30.8% за півроку, причому весь прибуток був отриманий у другому кварталі (42% у Q2 після -8.7% у Q1). Комунікаційні послуги (XLC) показали найгірший результат на рівні -9.3%.

Чи були одні й ті самі сектори лідерами у Q1 та Q2 2026?

Ні — ці два квартали були майже протилежними. Енергетика очолила Q1 з показником 36.9% і завершила Q2 на рівні -11%; технологічний сектор продемонстрував -8.7% у Q1 і став лідером у Q2 з результатом 42%. Комунальні послуги та споживчі товари першого необхідності були лідерами на початку періоду, але втратили позиції наприкінці.

Яка вартість торгівлі секторним ETF від SPDR?

За даними сесії від 29 червня 2026 року, медіанні котирувані спреди становили від 0.62 базисних пунктів (XLV) до 2.23 (XLRE) — сотіхні відсотка за цикл, що значно вужче, ніж у типових окремих акціях.

Чому прибутковість секторного ETF відрізняється від прибутковості його компонентів?

Фонди зважують активи за ринковою капіталізацією, тому кілька найбільших компаній домінують у результаті, тоді як медіана кошика розглядає кожного учасника однаково. У H1 2026 найбільший розрив спостерігався у сфері охорони здоров'я: медіана кошика з п'яти назв становила 21.7% проти 2.5% у XLV.

Які існують одинадцять секторних ETF?

XLB (матеріали), XLC (комунікаційні послуги), XLE (енергетика), XLF (фінанси), XLI (промисловість), XLK (технології), XLP (споживчі товари першого необхідності), XLRE (нерухомість), XLU (комунальні послуги), XLV (охорона здоров'я) та XLY (споживчі товари другого необхідності). Разом вони охоплюють S&P 500.

Примітки до даних

Методологія

• Період охоплює з 1 січня по 30 червня 2026 року. Дохідність розраховується від відкриття до закриття регулярних торгів у межах кожного періоду за допомогою наведених запитів. Регулярні години фільтруються за часом східного узбережжя (9:30–15:59, з урахуванням переведення для кожного рядка) — з урахуванням переходу на DST між місяцями EST та EDT у межах півріччя.
• Межі кварталів застосовуються за датою торгів за часом східного узбережжя: Q1 закінчується 31 березня, Q2 починається 1 квітня.
• Обсяг у доларах (Dollar volume) — це сума ціни та кількості акцій під час регулярних торгів, розрахована в тих самих запитах.
• Генерація даних виконується через обмежений доступ лише для читання; публічна сторінка ніколи не робить запитів до ринку в реальному часі. Стан сховища даних станом на 12 липня 2026 року.

Повний реєстр півріччя — індекси, ставки, дані по опціонах — представлений у огляді ринку за H1 2026. Щоб змінити параметри сектору, кожен SQL-запит панелі можна запустити у терміналі Strasmore у початковому вигляді.