AAPL ارننگ ڈے موو: رات کا گیپ اور PKT ٹائم لائن
ایپل امریکی مارکیٹ بند ہونے کے بعد نتائج دیتا ہے، پاکستان میں رات 1:30 سے 2:30 بجے۔ تین سال کی رپورٹوں کا اوورنائٹ گیپ، پورے دن کی حرکت اور آپشنز کی متوقع حرکت۔
AAPL ارننگ ڈے موو پاکستان میں بیٹھے ہولڈر کے لیے ایک الگ قسم کا مسئلہ ہے: ایپل اپنے سہ ماہی نتائج امریکی ریگولر سیشن بند ہونے کے بعد جاری کرتا ہے، اور پاکستانی وقت میں وہ لمحہ رات تقریباً 1:30 سے 2:30 بجے کے درمیان آتا ہے۔ آپ حرکت ہوتے ہوئے نہیں دیکھتے۔ آپ کو صبح ایک گیپ ملتا ہے، یعنی پچھلی بندش اور نئی قیمت کے درمیان فاصلہ۔ نیچے کے پینلز ناپتے ہیں کہ حالیہ 3 رپورٹوں میں یہ گیپ کتنا بڑا رہا، اس نے اگلے پورے دن کی حرکت کا کتنا حصہ پہلے ہی طے کر دیا، اور ریلیز سے پہلے آپشنز کی قیمتوں میں کتنی حرکت شامل تھی۔
ایپل نتائج پاکستانی وقت میں کب دیتا ہے
پاکستان کا وقت UTC+5 ہے اور اس میں ڈے لائٹ سیونگ نہیں ہوتی، جبکہ نیویارک سال میں دو بار گھڑی بدلتا ہے۔ اس لیے فرق کبھی 9 گھنٹے کا ہوتا ہے اور کبھی 10 گھنٹے کا۔ امریکی گرمیوں (EDT) میں کراچی نیویارک سے 9 گھنٹے آگے ہے، سردیوں (EST) میں 10 گھنٹے۔ ایپل روایتی طور پر جمعرات کو رپورٹ کرتا ہے، اور پاکستانی ہولڈر کی رات اس ترتیب سے گزرتی ہے:
- شام 6:30 یا 7:30 بجے PKT: امریکی ریگولر سیشن کھلتا ہے (9:30 ET)
- رات 1:00 یا 2:00 بجے PKT: ریگولر سیشن بند (16:00 ET)، یہی وہ بندش ہے جس سے گیپ ناپا جاتا ہے
- رات 1:30 سے 2:30 بجے PKT: پریس ریلیز، اور اس کے تقریباً آدھے گھنٹے بعد کانفرنس کال
- اگلی دوپہر 1:00 یا 2:00 بجے PKT: امریکی پری مارکیٹ کھلتی ہے (4:00 ET)، یہاں پہلی بار قابلِ دید کوٹس بنتے ہیں
- اسی شام 6:30 یا 7:30 بجے PKT: پوسٹ ارننگ ریگولر اوپن، جہاں گیپ کی پہلی سرکاری قیمت پرنٹ ہوتی ہے
یعنی آپ کے جاگنے کے وقت امریکی مارکیٹ بند ہوتی ہے اور ایپ میں آفٹر آورز کی قیمت دکھتی ہے۔ تاریخ ہر سہ ماہی بدلتی ہے، اس لیے ہر بار اسے خود دیکھ لینا بہتر ہے۔ طریقہ کسی اسٹاک کی ارننگ تاریخ کیسے معلوم کریں میں موجود ہے۔
AAPL ارننگ ڈے موو: رات بھر کا گیپ کتنا بڑا ہوتا ہے
دو پیمانے الگ الگ سمجھنے ضروری ہیں۔ پہلا اوورنائٹ گیپ ہے: رپورٹ والے دن کی بندش سے اگلے سیشن کی کھلنے والی قیمت تک تبدیلی۔ یہی حصہ آپ کی نیند میں طے ہوتا ہے۔ دوسرا پورے دن کی حرکت ہے: اسی بندش سے اگلے دن کی بندش تک، یعنی گیپ کے ساتھ اگلا مکمل سیشن بھی شامل۔ پینل ہر رپورٹ کے لیے دونوں کو ساتھ رکھتا ہے۔
| report_date | report_label | gap_pct | full_day_pct |
|---|---|---|---|
| 2025-01-30 | Jan 30, 2025 | 4.04 | -0.67 |
| 2026-01-29 | Jan 29, 2026 | -1.21 | 0.46 |
| 2026-07-30 | Jul 30, 2026 | -8.58 | -7.35 |
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH
reports AS
(
SELECT DISTINCT filing_date AS report_date
FROM global_markets.stocks_8k_text
WHERE ticker = 'AAPL'
AND startsWith(form_type, '8-K')
AND filing_date >= '2023-09-01'
AND (positionCaseInsensitive(items_text, 'Results of Operations') > 0
OR positionCaseInsensitive(items_text, 'Item 2.02') > 0)
),
bars AS
(
SELECT
date,
toFloat64(any(open)) AS open_px,
toFloat64(any(close)) AS close_px
FROM global_markets.stocks_daily_aggs
WHERE ticker = 'AAPL'
AND date >= '2023-08-01'
GROUP BY date
),
seq AS
(
SELECT
date,
open_px,
close_px,
row_number() OVER (ORDER BY date) AS n
FROM bars
)
SELECT
toString(d0.date) AS report_date,
formatDateTime(d0.date, '%b %e, %Y') AS report_label,
round((d1.open_px / d0.close_px - 1) * 100, 2) AS gap_pct,
round((d1.close_px / d0.close_px - 1) * 100, 2) AS full_day_pct
FROM seq AS d0
INNER JOIN seq AS d1 ON d1.n = d0.n + 1
INNER JOIN reports AS r ON r.report_date = d0.date
ORDER BY d0.dateتازہ ترین رپورٹ (Jul 30, 2026) پر گیپ -8.58% رہا اور اسی سیشن کی بندش تک کل تبدیلی -7.35% تھی۔ اس سے پہلی رپورٹ (Jan 29, 2026) پر یہی دو اعداد -1.21% اور 0.46% بنے۔ ونڈو کی سب سے پرانی رپورٹ (Jan 30, 2025) پر گیپ 4.04% تھا۔ دونوں سیریز ایک ہی سمت میں کتنی بار گئیں، یہ آگے اسکور بورڈ میں گنا گیا ہے۔
درمیانی گیپ اور سب سے بڑی حرکت
ایک ایک رپورٹ کا عدد شور بھی رکھتا ہے، اس لیے دو خلاصے کام آتے ہیں: درمیانی (median) مطلق حرکت، اور اسی ونڈو کی سب سے بڑی مطلق حرکت۔ مطلق کا مطلب سمت نظرانداز کرکے صرف فاصلہ ناپنا، یعنی اوپر اور نیچے دونوں کو ایک ہی ترازو میں رکھنا۔
| label | median_abs_pct | largest_abs_pct | largest_on |
|---|---|---|---|
| اوورنائٹ گیپ | 4.04 | 8.58 | Jul 30, 2026 |
| پورے دن کی حرکت | 0.67 | 7.35 | Jul 30, 2026 |
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH
reports AS
(
SELECT DISTINCT filing_date AS report_date
FROM global_markets.stocks_8k_text
WHERE ticker = 'AAPL'
AND startsWith(form_type, '8-K')
AND filing_date >= '2023-09-01'
AND (positionCaseInsensitive(items_text, 'Results of Operations') > 0
OR positionCaseInsensitive(items_text, 'Item 2.02') > 0)
),
bars AS
(
SELECT
date,
toFloat64(any(open)) AS open_px,
toFloat64(any(close)) AS close_px
FROM global_markets.stocks_daily_aggs
WHERE ticker = 'AAPL'
AND date >= '2023-08-01'
GROUP BY date
),
seq AS
(
SELECT date, open_px, close_px, row_number() OVER (ORDER BY date) AS n
FROM bars
),
per_report AS
(
SELECT
d0.date AS report_date,
formatDateTime(d0.date, '%b %e, %Y') AS report_label,
abs(d1.open_px / d0.close_px - 1) * 100 AS abs_gap_pct,
abs(d1.close_px / d0.close_px - 1) * 100 AS abs_full_day_pct
FROM seq AS d0
INNER JOIN seq AS d1 ON d1.n = d0.n + 1
INNER JOIN reports AS r ON r.report_date = d0.date
),
stats AS
(
SELECT
round(quantileDeterministic(0.5)(abs_gap_pct, toUInt64(toUnixTimestamp(report_date))), 2) AS median_gap,
round(quantileDeterministic(0.5)(abs_full_day_pct, toUInt64(toUnixTimestamp(report_date))), 2) AS median_day,
round(max(abs_gap_pct), 2) AS max_gap,
round(max(abs_full_day_pct), 2) AS max_day,
argMax(report_label, abs_gap_pct) AS max_gap_report,
argMax(report_label, abs_full_day_pct) AS max_day_report
FROM per_report
)
SELECT
['اوورنائٹ گیپ', 'پورے دن کی حرکت'][idx] AS label,
[median_gap, median_day][idx] AS median_abs_pct,
[max_gap, max_day][idx] AS largest_abs_pct,
[max_gap_report, max_day_report][idx] AS largest_on
FROM stats
ARRAY JOIN [1, 2] AS idxپینل کے مطابق درمیانی اوورنائٹ گیپ 4.04% رہا اور درمیانی بندش تا بندش حرکت 0.67%۔ سب سے بڑا گیپ 8.58% تھا، Jul 30, 2026 کی رپورٹ کے بعد والے اوپن پر۔ کسی ایک دن کی سب سے بڑی مطلق حرکت 7.35% رہی (Jul 30, 2026)۔ یہ اعداد ماضی کا ریکارڈ ہیں۔ اگلی سہ ماہی کے لیے یہاں کوئی پیش گوئی نہیں، صرف پیمانہ ہے کہ ایک رات میں قیمت کتنی ہل چکی ہے۔
آپشنز نے جو حرکت مانگی تھی، اصل حرکت اس سے کم رہی یا زیادہ
ریلیز سے پہلے آپشنز کی قیمتیں خود ایک نمبر بتا دیتی ہیں: متوقع حرکت (expected move)۔ اسے نکالنے کا سیدھا طریقہ یہ ہے کہ رپورٹ والے دن کی بندش پر، موجودہ قیمت کے قریب اسٹرائیک والے (at the money) اور سب سے قریبی ایکسپائری والے کانٹریکٹس کی امپلائیڈ وولیٹیلیٹی لی جائے اور اسے بقیہ وقت کے جذر (square root) سے ضرب دیا جائے۔ امپلائیڈ وولیٹیلیٹی سالانہ فیصد میں چھپتی ہے، اس کی پوری وضاحت ایپل کی امپلائیڈ وولیٹیلیٹی میں ہے۔
| report_date | implied_move_pct | realised_move_pct | realised_minus_implied_pct |
|---|---|---|---|
| 2025-01-30 | 6.28 | 0.67 | -5.61 |
| 2026-01-29 | 5.58 | 0.46 | -5.12 |
| 2026-07-30 | 11.83 | 7.35 | -4.48 |
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH
reports AS
(
SELECT DISTINCT filing_date AS report_date
FROM global_markets.stocks_8k_text
WHERE ticker = 'AAPL'
AND startsWith(form_type, '8-K')
AND filing_date >= '2023-09-01'
AND (positionCaseInsensitive(items_text, 'Results of Operations') > 0
OR positionCaseInsensitive(items_text, 'Item 2.02') > 0)
),
bars AS
(
SELECT
date,
toFloat64(any(open)) AS open_px,
toFloat64(any(close)) AS close_px
FROM global_markets.stocks_daily_aggs
WHERE ticker = 'AAPL'
AND date >= '2023-08-01'
GROUP BY date
),
seq AS
(
SELECT date, open_px, close_px, row_number() OVER (ORDER BY date) AS n
FROM bars
),
per_report AS
(
SELECT
d0.date AS report_date,
abs(d1.close_px / d0.close_px - 1) * 100 AS abs_full_day_pct
FROM seq AS d0
INNER JOIN seq AS d1 ON d1.n = d0.n + 1
INNER JOIN reports AS r ON r.report_date = d0.date
),
atm_raw AS
(
SELECT
date,
days_to_expiry,
implied_volatility
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
AND date >= '2023-09-01'
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND days_to_expiry BETWEEN 1 AND 10
AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.025
),
nearest AS
(
SELECT date, min(days_to_expiry) AS dte
FROM atm_raw
GROUP BY date
),
atm AS
(
SELECT
a.date AS date,
round(avg(a.implied_volatility * sqrt(a.days_to_expiry / 365)) * 100, 2) AS implied_move_pct
FROM atm_raw AS a
INNER JOIN nearest AS n ON n.date = a.date AND a.days_to_expiry = n.dte
GROUP BY a.date
HAVING count() > 0
)
SELECT
toString(p.report_date) AS report_date,
a.implied_move_pct AS implied_move_pct,
round(p.abs_full_day_pct, 2) AS realised_move_pct,
round(p.abs_full_day_pct - a.implied_move_pct, 2) AS realised_minus_implied_pct
FROM per_report AS p
INNER JOIN atm AS a ON a.date = p.report_date
ORDER BY p.report_dateتازہ ترین رپورٹ پر آپشنز میں شامل متوقع حرکت 11.83% تھی اور اگلے دن کی اصل مطلق حرکت 7.35%، یعنی فرق -4.48 فیصدی پوائنٹ۔ تیسری سیریز یہی فرق ہر رپورٹ کے لیے دکھاتی ہے: صفر سے اوپر کا پوائنٹ وہ موقع ہے جہاں اصل حرکت متوقع حرکت سے بڑی نکلی، صفر سے نیچے کا وہ جہاں چھوٹی۔ یہ وہی سوال ہے جو کیا اسٹاک اتنا ہلتے ہیں جتنا آپشنز بتاتے ہیں میں پورے بازار کے لیے ناپا گیا ہے۔
ساتھ ہی ایک مکینکس یاد رکھنے کی ہے۔ ریلیز سے پہلے آپشن کی پریمیم میں ایونٹ کی غیر یقینی شامل ہوتی ہے۔ ریلیز کے بعد وہ غیر یقینی ختم ہو جاتی ہے اور امپلائیڈ وولیٹیلیٹی نیچے آ جاتی ہے، اسی کے ساتھ پریمیم سکڑ جاتی ہے۔ نتیجہ یہ شکل بناتا ہے کہ شیئر متوقع حرکت کے برابر ہل جائے اور پھر بھی آپشن خریدار کے ہاتھ میں کم قیمت رہے۔ اس رویے کا نام IV crush ہے۔
اسکور بورڈ: کتنی بار کیا ہوا
اب وہی سوالات گنتی کی شکل میں۔ ہر بار ایک شرط ہے اور اس کے آگے اتنی رپورٹیں جن میں وہ شرط پوری ہوئی، آخری بار ونڈو کی کل رپورٹیں بتاتا ہے۔
| label | report_count |
|---|---|
| گیپ نے دن کی حرکت کا 80% یا اس سے زیادہ پکڑا | 3 |
| گیپ اور دن کی بندش ایک ہی سمت میں | 1 |
| گیپ 3% یا اس سے بڑا | 2 |
| اصل حرکت متوقع حرکت سے کم رہی | 3 |
| ونڈو کی کل رپورٹیں | 3 |
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH
reports AS
(
SELECT DISTINCT filing_date AS report_date
FROM global_markets.stocks_8k_text
WHERE ticker = 'AAPL'
AND startsWith(form_type, '8-K')
AND filing_date >= '2023-09-01'
AND (positionCaseInsensitive(items_text, 'Results of Operations') > 0
OR positionCaseInsensitive(items_text, 'Item 2.02') > 0)
),
bars AS
(
SELECT
date,
toFloat64(any(open)) AS open_px,
toFloat64(any(close)) AS close_px
FROM global_markets.stocks_daily_aggs
WHERE ticker = 'AAPL'
AND date >= '2023-08-01'
GROUP BY date
),
seq AS
(
SELECT date, open_px, close_px, row_number() OVER (ORDER BY date) AS n
FROM bars
),
atm_raw AS
(
SELECT date, days_to_expiry, implied_volatility
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
AND date >= '2023-09-01'
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND days_to_expiry BETWEEN 1 AND 10
AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.025
),
nearest AS
(
SELECT date, min(days_to_expiry) AS dte
FROM atm_raw
GROUP BY date
),
atm AS
(
SELECT
a.date AS date,
round(avg(a.implied_volatility * sqrt(a.days_to_expiry / 365)) * 100, 2) AS implied_move_pct
FROM atm_raw AS a
INNER JOIN nearest AS n ON n.date = a.date AND a.days_to_expiry = n.dte
GROUP BY a.date
),
per_report AS
(
SELECT
d0.date AS report_date,
abs(d1.open_px / d0.close_px - 1) * 100 AS abs_gap_pct,
abs(d1.close_px / d0.close_px - 1) * 100 AS abs_full_day_pct,
sign(d1.open_px - d0.close_px) AS gap_dir,
sign(d1.close_px - d0.close_px) AS day_dir,
ifNull(a.implied_move_pct, 0) AS implied_move_pct
FROM seq AS d0
INNER JOIN seq AS d1 ON d1.n = d0.n + 1
INNER JOIN reports AS r ON r.report_date = d0.date
LEFT JOIN atm AS a ON a.date = d0.date
),
tally AS
(
SELECT
countIf(abs_full_day_pct > 0 AND abs_gap_pct / abs_full_day_pct >= 0.8) AS gap_heavy,
countIf(gap_dir = day_dir) AS same_dir,
countIf(abs_gap_pct >= 3) AS big_gap,
countIf(implied_move_pct > 0 AND abs_full_day_pct < implied_move_pct) AS under_implied,
count() AS reports_total
FROM per_report
)
SELECT
['گیپ نے دن کی حرکت کا 80% یا اس سے زیادہ پکڑا',
'گیپ اور دن کی بندش ایک ہی سمت میں',
'گیپ 3% یا اس سے بڑا',
'اصل حرکت متوقع حرکت سے کم رہی',
'ونڈو کی کل رپورٹیں'][idx] AS label,
[gap_heavy, same_dir, big_gap, under_implied, reports_total][idx] AS report_count
FROM tally
ARRAY JOIN [1, 2, 3, 4, 5] AS idxکل 3 رپورٹوں میں سے 3 میں اوورنائٹ گیپ نے اگلے پورے دن کی مطلق حرکت کا 80% یا اس سے زیادہ حصہ پہلے ہی پکڑ لیا تھا۔ 1 رپورٹوں میں گیپ اور دن کی بندش ایک ہی سمت میں رہے، اور 2 میں گیپ 3% یا اس سے بڑا تھا۔ آپشنز کی متوقع حرکت کے مقابلے میں اصل حرکت 3 بار کم نکلی۔ سونے سے پہلے اور جاگنے کے بعد کی تصویر کا فرق اسی پہلے بار میں ہے: جو حصہ رات میں طے ہوا، وہ صبح کسی فیصلے کے لیے دستیاب نہیں تھا۔
روپے میں یہ حرکت کیسے ناپیں
ایپل کا شیئر ڈالر میں ٹریڈ ہوتا ہے، اس لیے پاکستانی ہولڈر کے لیے دو چیزیں ساتھ ساتھ بدلتی ہیں: شیئر کی ڈالر قیمت اور ڈالر روپیہ ریٹ۔ کام کی بات یہ ہے کہ فیصد والی حرکت کرنسی سے آزاد ہوتی ہے۔ اگر گیپ -8.58% تھا تو ڈالر میں پوزیشن اسی فیصد سے بدلی، اور روپے میں بھی اتنی ہی، جمع اسی عرصے میں ریٹ کی اپنی تبدیلی۔
حساب کا سانچہ سادہ ہے۔ ڈالر کی قیمت کو R روپے فی ڈالر کہیے۔ پوزیشن کی روپے والی قیمت = شیئرز کی تعداد × ڈالر قیمت × R۔ مثال کے طور پر 10 شیئرز اور 4% گیپ پر ڈالر والی قیمت 4% بدلتی ہے، اور روپے والی قیمت 4% جمع R کی تبدیلی۔ ہمارے کسی پینل میں ڈالر روپیہ ریٹ کی سیریز موجود نہیں ہے، اس لیے ہم روپے کا کوئی ہندسہ نہیں چھاپ رہے: R اپنے بروکر یا بینک کا لیجیے، اور وہی ایک ریٹ ہر حساب میں استعمال کریں تاکہ دو جگہوں کے اعداد ایک دوسرے سے الگ نہ ہوں۔
کھلنے کے پہلے منٹ اور مارکیٹ آرڈر کی اصل قیمت
پاکستان سے عملاً دو کھڑکیاں ملتی ہیں: سونے سے پہلے کا امریکی سیشن، اور اگلے دن شام کو کھلنے والا پوسٹ ارننگ سیشن۔ جاگنے کے بعد مارکیٹ بند ہوتی ہے، تو زیادہ تر لوگ دن میں آرڈر لگا کر چھوڑ دیتے ہیں اور وہ اوپن پر چلتا ہے۔ یہیں ایک قیمت چھپی ہوتی ہے جو چارٹ پر نظر نہیں آتی: کوٹڈ اسپریڈ، یعنی خریدار کی بولی (bid) اور بیچنے والے کی مانگ (ask) کے درمیان فاصلہ۔ نیچے کا پینل ایک حقیقی پوسٹ ارننگ صبح کا یہ فاصلہ ہر دس منٹ کی بالٹی میں ناپتا ہے، bps میں (ایک bps ایک فیصد کا سواں حصہ)۔
| et_time | avg_spread_bps | p95_spread_bps | quote_count_millions |
|---|---|---|---|
| 09:00 | 4.32 | 12.55 | 0.001 |
| 09:10 | 4.1 | 10.43 | 0.001 |
| 09:20 | 5.2 | 15.79 | 0.002 |
| 09:30 | 2.45 | 4.87 | 0.051 |
| 09:40 | 1.98 | 3.3 | 0.045 |
| 09:50 | 1.92 | 3.29 | 0.036 |
| 10:00 | 1.74 | 2.89 | 0.036 |
| 10:10 | 2 | 3.3 | 0.028 |
| 10:20 | 1.81 | 2.91 | 0.029 |
| 10:30 | 1.54 | 2.49 | 0.022 |
| 10:40 | 1.74 | 2.5 | 0.028 |
| 10:50 | 1.54 | 2.49 | 0.017 |
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
SELECT
formatDateTime(toStartOfInterval(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York'), INTERVAL 10 MINUTE), '%H:%i') AS et_time,
round(avg((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price))
/ ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000), 2) AS avg_spread_bps,
round(quantileDeterministic(0.95)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price))
/ ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(sequence_number)), 2) AS p95_spread_bps,
round(count() / 1000000, 3) AS quote_count_millions
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'AAPL'
AND sip_timestamp >= '2025-01-31 14:00:00'
AND sip_timestamp < '2025-01-31 16:00:00'
AND bid_price > 0
AND ask_price > bid_price
AND bid_size > 0
AND ask_size > 0
GROUP BY et_time
ORDER BY et_timeیہ ونڈو 09:00 سے 10:50 ET تک ہے، جو اس تاریخ پر پاکستان میں شام 7:00 سے 8:50 بجے بنتی ہے۔ 09:30 کی بالٹی، یعنی ریگولر اوپن کے پہلے دس منٹ، میں اوسط اسپریڈ 2.45 bps رہا اور اسی بالٹی کا 95واں پرسنٹائل 4.87 bps۔ تقریباً سوا گھنٹہ بعد، 10:50 کی بالٹی میں اوسط 1.54 bps تھا۔ اوپن سے پہلے، 09:00 کی بالٹی میں اوسط 4.32 bps بنا، جب کوٹ پری مارکیٹ کا تھا۔ انہی دس منٹوں میں کوٹ 0.051 ملین بار بدلا۔
اس کا مطلب آرڈر کی زبان میں یہ ہے۔ مارکیٹ آرڈر قیمت نہیں پوچھتا، وہ اس وقت موجود کوٹ قبول کر لیتا ہے، یعنی فل کی ضمانت ملتی ہے اور قیمت کی نہیں۔ لمٹ آرڈر میں ترتیب الٹی ہے: قیمت آپ طے کرتے ہیں اور فل کی ضمانت نہیں ہوتی۔ اوپن کے پہلے منٹوں میں اسپریڈ اپنی سب سے چوڑی حالت کے قریب ہوتا ہے، اور وہی مارکیٹ آرڈر اسی چوڑائی کی پوری قیمت ادا کرتا ہے۔ یہ تعلیمی مشاہدہ ہے، کوئی مشورہ نہیں: فیصلہ آپ کا، مگر ناپ ہو جانا چاہیے۔
ڈیٹا کے نوٹس اور طریقہ
- رپورٹ کی تاریخیں کمپنی کی اپنی 8-K فائلنگ (آئٹم 2.02، نتائج کا اعلان) سے لی گئی ہیں، نہ کہ کسی اندازے سے۔ ستمبر 2023 سے اب تک اس متن کی تلاش 3 ایسی فائلنگ پہچانتی ہے، جو اس عرصے کی سہ ماہیوں کی تعداد سے کم ہیں: فائلنگ کے متن کی کوریج ونڈو کے ہر حصے پر پوری نہیں ہے۔ یعنی یہ پینلز ایپل کی ہر سہ ماہی کا مکمل سلسلہ نہیں، بلکہ انہی پہچانی گئی رپورٹوں کا نمونہ ہیں، اور درمیانی و سب سے بڑی قدریں اسی چھوٹے نمونے پر ناپی گئی ہیں۔
- گیپ کی تعریف: رپورٹ والے دن کی بندش سے اگلے ٹریڈنگ دن کے کھلنے تک۔ پورے دن کی حرکت: اسی بندش سے اگلے دن کی بندش تک۔ اگلا ٹریڈنگ دن تاریخ کے حساب سے نہیں، بلکہ اصل سیشنوں کی ترتیب سے چنا گیا ہے، تاکہ چھٹی یا ویک اینڈ درمیان میں ہو تو بھی حساب درست رہے۔
- متوقع حرکت کا تخمینہ: رپورٹ والے دن کی ڈیلی آپشنز سنیپ شاٹ سے، سب سے قریبی ایکسپائری، قیمت کے 2.5% اندر والے اسٹرائیک،
iv_converged = 1اورvolume > 0۔ فارمولا امپلائیڈ وولیٹیلیٹی × جذرِ وقت ہے، جو اسٹریڈل کی قیمت سے نکالی گئی متوقع حرکت کا قریبی تخمینہ ہے، بالکل برابر نہیں۔ - اسپریڈ والا پینل ایک پن کی ہوئی ماضی کی تاریخ پر کھڑا ہے (31 جنوری 2025، اس سے پہلی شام کی رپورٹ کے بعد کا سیشن)، اس لیے اس کے اعداد ہر بار نئے نہیں بنتے۔
- روپے کی کوئی قیمت یہاں نہیں چھاپی گئی، کیونکہ ہمارے پینلز میں ڈالر روپیہ ریٹ کی سیریز نہیں ہے۔ فیصد والے تمام اعداد بغیر تبدیلی روپے پر لاگو ہوتے ہیں۔
- ڈیٹا کے سامنے والے کنارے پر ایک سے دو دن کا ان جیسٹ تاخیر رہتی ہے، اس لیے بالکل تازہ سیشن کسی پینل میں دیر سے آ سکتا ہے۔
FAQ
ایپل نتائج پاکستانی وقت کے مطابق کب جاری کرتا ہے؟
امریکی ریگولر سیشن 16:00 ET پر بند ہوتا ہے اور ایپل کی ریلیز اس کے تھوڑی دیر بعد آتی ہے۔ پاکستان UTC+5 پر ہے، تو امریکی گرمیوں میں وہ لمحہ رات تقریباً 1:30 بجے اور سردیوں میں تقریباً 2:30 بجے بنتا ہے۔ کانفرنس کال اس سے کچھ دیر بعد شروع ہوتی ہے۔
اوورنائٹ گیپ کیا ہوتا ہے؟
یہ ایک دن کی بندش اور اگلے دن کے کھلنے کی قیمت کا فرق ہے۔ درمیان میں کوئی ریگولر ٹریڈنگ نہیں ہوتی، اس لیے چارٹ پر یہ ایک جست کی شکل میں دکھتا ہے۔ اوپر کے پینل میں یہی فرق ہر ارننگ رپورٹ کے لیے ناپا گیا ہے۔
کیا آپشنز کی متوقع حرکت ایپل کی اصل حرکت سے بڑی ہوتی ہے؟
اس ونڈو کی 3 رپورٹوں میں سے 3 میں اصل مطلق حرکت رپورٹ سے پہلے کی متوقع حرکت سے کم رہی۔ باقی مواقع پر اصل حرکت بڑی نکلی۔ یہ ماپ ماضی کا ہے اور کسی اگلی رپورٹ کا وعدہ نہیں۔
کھلنے کے وقت اسپریڈ کتنا چوڑا ہوتا ہے؟
پن کی ہوئی پوسٹ ارننگ صبح میں 09:30 کی دس منٹ والی بالٹی کا اوسط اسپریڈ 2.45 bps تھا، جبکہ 10:50 کی بالٹی میں 1.54 bps۔ مارکیٹ آرڈر اسی وقت کا کوٹ قبول کرتا ہے، اس لیے فرق براہِ راست بھرنے والی قیمت میں شامل ہوتا ہے۔
روپے میں اپنی ہولڈنگ پر گیپ کا اثر کیسے ناپوں؟
فیصد والی حرکت دونوں کرنسیوں میں ایک ہی رہتی ہے، تو شیئر کے فیصد گیپ کو اپنی ہولڈنگ پر لگائیں اور اس کے بعد اسی عرصے کی ڈالر روپیہ ریٹ کی تبدیلی الگ جوڑیں۔ ریٹ اپنے بروکر کا لیں اور ہر حساب میں وہی استعمال کریں۔
ہر پینل کے نیچے اس کا پورا SQL کھلتا ہے، اعداد کی گنتی وہیں کھلی پڑی ہے۔ یہی سوالات اپنے الفاظ میں Strasmore ٹرمینل پر پوچھ کر آپ خود بھی چلا سکتے ہیں۔