Strasmore Research
مارکیٹ خلاصہ Matt Connorاز Matt Connor · اپ ڈیٹ شدہ 2026-07-24 · data as of July 24, 2026 · refreshed weekly

2026 کے سب سے زیادہ منافع بخش اور گرتے اسٹاکس

2026 کے بہترین اور بدترین اسٹاکس کی درجہ بندی جو ایکسچینج ٹیپ اور حقیقی liquidity پر مبنی ہے، جس میں stock splits اور leveraged funds کو شامل نہیں کیا گیا ہے۔

2026 کے اب تک کے بہترین کارکردگی دکھانے والے اسٹاکس کی قیادت SNDK کر رہا ہے، جس میں سال کے پہلے سیشن سے لے کر حالیہ مکمل شدہ سیشن تک 554.9% اضافہ ہوا ہے۔ یہ صفحہ 2026 کے ان اسٹاکس کی درجہ بندی کرتا ہے جن میں سب سے زیادہ اضافہ یا کمی دیکھی گئی ہے اور ان کا انتخاب حقیقی ٹریڈنگ کی بنیاد پر کیا گیا ہے، جس کی پیمائش کسی بھی وینڈر سمری کے بجائے ایکسچینج ٹیپ سے کی گئی ہے، اور یہ فہرست سال کے دوران اپ ڈیٹ ہوتی رہتی ہے۔ درجہ بندی سے پہلے اسٹاک splits اور leveraged funds کو نکال دیا گیا ہے، کیونکہ زیادہ تر year-to-date فہرستیں خاموشی سے اسی جگہ غلطی کرتی ہیں۔

2026 کے سب سے زیادہ منافع بخش اسٹاکس

نیچے دیے گئے ہر نام کو رینک کرنے سے پہلے لیکویڈیٹی فلور کی شرط پوری کی گئی ہے: گزشتہ ایک ماہ کے دوران ہر مکمل سیشن میں اوسطاً کم از کم $100 million کے اسٹاکز کی خرید و فروخت ہوئی۔ کسی ایسے اسٹاک پر بڑا فیصد جس میں کوئی تجارت نہ ہو، وہ محض ایک کوٹ (quote) ہوتا ہے، نتیجہ نہیں۔

استفسار کریں2026 کے سب سے بڑے stock gainers: زیادہ ٹریڈ ہونے والے ناموں میں سال کے آغاز سے اب تک کی ٹاپ ٹین
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT e.ticker AS ticker,
    round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    round(u.adv / 1e6, 0) AS avg_daily_dollar_m
FROM edges AS e
INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
WHERE e.year_open >= 10
ORDER BY (e.latest_close / e.year_open) DESC
LIMIT 10

SNDK سال کے آغاز میں 554.9% کے ساتھ لیڈ کر رہا ہے، جس کے بعد MXL 386.3% پر ہے اور AEHR تیسرے نمبر پر 345% کے ساتھ ہے۔ فہرست میں دسویں نمبر پر موجود AAOI اب بھی 204.3% اوپر ہے، جس کا مطلب ہے کہ پوری ٹیبل کسی بھی وسیع index سے بہت آگے نکل گئی ہے۔

ہر موومنٹ کے ساتھ موجود ڈالر کا کالم اتنا ہی اہم ہے جتنا کہ فیصد۔ AAOI کا روزانہ اوسط ٹرن اوور تقریباً $817 million ہے۔ فہرست میں سب سے اوپر موجود SNDK کا اوسط $18348 million ہے۔ یہاں موجود ہر نام روزانہ $100 million کی حد کو عبور کرتا ہے، اور اس فلور سے اوپر کی رینج اتنی وسیع ہے کہ ایک ہی ہیڈ لائن فیصد اپنے دونوں سروں پر دو مختلف معنی رکھتی ہے۔ کم لیکویڈیٹی والے نام کو اوپر دھکیلنا آسان ہوتا ہے لیکن اسکرین پر موجود قیمت پر اسے بیچنا مشکل ہوتا ہے۔

2026 کے سب سے بڑے گرنے والے اسٹاکس

وہی پیمائش، لیکن الٹی ترتیب میں: ان اسٹاکس میں سال کے آغاز سے اب تک کی شدید ترین گراوٹ جنہوں نے لیکویڈیٹی کی وہی کم از کم حد عبور کی ہے۔

استفسار کریں2026 کے سب سے بڑے stock losers: زیادہ ٹریڈ ہونے والے ناموں میں سال کے آغاز سے اب تک کے بدترین دس
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT e.ticker AS ticker,
    round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    round(u.adv / 1e6, 0) AS avg_daily_dollar_m
FROM edges AS e
INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
WHERE e.year_open >= 10
ORDER BY (e.latest_close / e.year_open) ASC
LIMIT 10

سال کے آغاز سے اب تک کی سب سے شدید گراوٹ EOSE کی ہے جو -65.9% ہے، جس کے بعد CSGP ہے جو -58.7% پر ہے۔ فہرست میں دسویں نمبر پر TEAM ہے، جو -47.3% پر ہے۔ یہاں کئی نام قیاس آرائی پر مبنی مائیکرو کیپس کے بجائے بڑی اور وسیع پیمانے پر ملکیت والی کمپنیاں ہیں، اور یہ وہ حصہ ہے جو لوگوں کو حیران کرتا ہے۔ لیکویڈیٹی اور اینالسٹ کوریج شیئر کی قیمت کے لیے کوئی حد مقرر نہیں کرتے۔ جس کسی نے بھی اپنے پورٹ فولیو میں ان میں سے کسی ایک کا غیر متناسب حصہ رکھا، اسے پوری گراوٹ کا سامنا کرنا پڑا، جسے ایک اسٹاک رکھنے کے خطرے کا صفحہ والٹیلیٹی اور ڈرا ڈاؤن نمبرز کے ذریعے ناپتا ہے۔

2026 میں مارکیٹ کا کتنا حصہ اوپر ہے

لیڈر بورڈ صرف دو سرے دکھاتا ہے۔ Breadth مارکیٹ کے اصل ڈھانچے کو ظاہر کرتا ہے: یعنی انڈیکس فنڈز سمیت پوری اسکرین شدہ کائنات، بڑھنے والے اور گرنے والے ناموں کے درمیان کس طرح تقسیم ہے، جسے موومنٹ کی جسامت کے لحاظ سے مختلف گروپس میں بانٹا گیا ہے۔

استفسار کریںYear-to-date breadth: screened universe کی return buckets میں تقسیم
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                         WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today())
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
rets AS (
    SELECT e.ticker AS ticker, (e.latest_close / e.year_open - 1) * 100 AS ret
    FROM edges AS e
    INNER JOIN universe AS u ON e.ticker = u.ticker
    WHERE e.year_open >= 10
)
SELECT bucket,
       names,
       round(100 * sum(names) OVER (PARTITION BY side) / sum(names) OVER (), 1) AS side_share_pct
FROM (
    SELECT tup.1 AS bucket, tup.2 AS names, tup.3 AS ord, tup.4 AS side
    FROM (
        SELECT arrayJoin([
            ('Down 40%+',   countIf(ret < -40),               1, 'down'),
            ('Down 20-40%', countIf(ret >= -40 AND ret < -20), 2, 'down'),
            ('Down 10-20%', countIf(ret >= -20 AND ret < -10), 3, 'down'),
            ('Down 0-10%',  countIf(ret >= -10 AND ret < 0),   4, 'down'),
            ('Up 0-10%',    countIf(ret >= 0 AND ret < 10),    5, 'up'),
            ('Up 10-25%',   countIf(ret >= 10 AND ret < 25),   6, 'up'),
            ('Up 25-50%',   countIf(ret >= 25 AND ret < 50),   7, 'up'),
            ('Up 50%+',     countIf(ret >= 50),                8, 'up')
        ]) AS tup
        FROM rets
    )
)
ORDER BY ord

اسکرین شدہ ناموں میں سے 61.9% سالانہ بنیادوں پر اوپر ہیں اور 38.1% نیچے ہیں۔ یہ تقسیم وہ حقیقت ہے جسے ٹاپ ٹین ٹیبل چھپا لیتا ہے۔ ایک سرے پر 22 نام Down 40%+ کے گروپ میں ہیں اور دوسرے سرے پر 130 نام Up 50%+ کے گروپ میں ہیں، جبکہ غیر تبدیل شدہ قیمتوں کے دونوں اطراف 146 نام Down 0-10% میں اور 159 نام Up 0-10% میں ہیں۔ کسی بھی سال مارکیٹ کا زیادہ تر حصہ عام رویہ اختیار کرتا ہے، اور اوپر دیے گئے دو ٹیبلز میں موجود نام وہ استثنائی مثالیں ہیں جن سے اوسط (averages) تیار کی جاتی ہیں۔

مارکیٹ کی موجودہ صورتحال

کسی ایک اسٹاک کی سالانہ کارکردگی کا موازنہ مجموعی مارکیٹ سے مختلف ہوتا ہے۔ بالکل اسی مدت کے دوران چار بڑے index ETFs کی صورتحال یہ ہے:

استفسار کریںچار بڑے index ETFs: ایک ہی پیمائش شدہ مدت کے دوران سال کے آغاز سے اب تک
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
)
SELECT multiIf(ticker = 'SPY', 'S&P 500 (SPY)', ticker = 'QQQ', 'Nasdaq 100 (QQQ)',
               ticker = 'DIA', 'Dow (DIA)', ticker = 'IWM', 'Russell 2000 (IWM)', ticker) AS label,
    round((latest_close / year_open - 1) * 100, 1) AS ytd_return_pct,
    (SELECT toString(min(d)) FROM complete) AS measured_from_date,
    (SELECT toString(max(d)) FROM complete) AS measured_through_date
FROM edges
ORDER BY ytd_return_pct DESC

دونوں بورڈز اور اوپر والا پینل ایک ہی مدت کے مطابق ہیں: 2026 کے پہلے مکمل سیشن (2026-01-02) سے لے کر حالیہ مکمل شدہ سیشن (2026-07-22) تک۔ اس دوران Russell 2000 (IWM) نے 18.6% اور Dow (DIA) نے 8.2% ریٹرن دیا۔ گینرز ٹیبل میں موجود ہر نام نے ان چاروں کو بڑے فرق سے پیچھے چھوڑ دیا، جو کہ ایک index کی ریاضی ہے: سینکڑوں holdings کا اوسط ایک لائن میں ظاہر ہوتا ہے، جہاں انفرادی تبدیلیاں ایک دوسرے کے اثر کو کم کر دیتی ہیں۔ اس لائن کے نیچے spread اس لائن کی نسبت کہیں زیادہ وسیع تھا، اور پہلی ششماہی کا سیکٹر اسکور کارڈ تمام گیارہ سیکٹرز کی ایک دوسرے کے مقابلے میں درجہ بندی کرتا ہے۔

اسٹاک اسپلٹ جو سالانہ کارکردگی کے اعداد و شمار کو غلط ظاہر کرتا ہے

اسٹاک اسپلٹ شیئرز کی تعداد اور فی شیئر قیمت کو تبدیل کرتا ہے، لیکن ہولڈنگ کی مجموعی مالیت تبدیل نہیں ہوتی۔ اتنے طویل عرصے میں بہت سی کمپنیاں اسپلٹ کرتی ہیں، اور ایک غیر ایڈجسٹڈ year-to-date کیلکولیشن فی شیئر قیمت میں تبدیلی کو کارکردگی کے طور پر ظاہر کرتی ہے۔ نیچے دیے گئے ناموں میں سے ہر ایک کا 2026 میں اسپلٹ یا اسٹاک ڈیویڈنڈ اتنا بڑا تھا کہ اس نے قیمت کو کم از کم پانچویں حصے تک تبدیل کر دیا، اور ہر ایک نے لیکویڈیٹی کی کم از کم حد کو پورا کیا، اس لیے اسپلٹ فلٹر کے ذریعے نکالے جانے سے پہلے یہ تمام نام اوپر والے بورڈز کے لیے اہل تھے۔

استفسار کریںboards سے خارج: 2026 کے وہ splits جو year-to-date move کو مصنوعی طور پر تبدیل کر سکتے تھے
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS adv
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING adv >= 100000000
),
split_terms AS (
    SELECT ticker,
        argMax(split_to, execution_date) AS new_shares,
        argMax(split_from, execution_date) AS old_shares,
        round((old_shares / new_shares - 1) * 100, 1) AS split_price_effect_pct,
        replaceAll(argMax(adjustment_type, execution_date), '_', ' ') AS split_type,
        toString(max(execution_date)) AS split_date
    FROM global_markets.stocks_splits
    WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today()
    GROUP BY ticker
    HAVING new_shares > 0 AND old_shares > 0
       AND greatest(new_shares / old_shares, old_shares / new_shares) >= 1.25
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
      AND ticker NOT IN ('KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL')
      AND ticker IN (SELECT ticker FROM split_terms)
    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
ranked AS (
    SELECT e.ticker AS ticker,
        round((e.latest_close / e.year_open - 1) * 100, 1) AS unadjusted_ytd_pct,
        s.split_price_effect_pct AS split_price_effect_pct,
        s.split_type AS split_type,
        s.split_date AS split_date
    FROM edges AS e
    INNER JOIN split_terms AS s ON e.ticker = s.ticker
    WHERE e.year_open >= 10 AND e.ticker IN (SELECT ticker FROM universe)
)
SELECT ticker, unadjusted_ytd_pct, split_price_effect_pct, split_type, split_date
FROM (
    SELECT ticker, unadjusted_ytd_pct, split_price_effect_pct, split_type, split_date,
           row_number() OVER (ORDER BY unadjusted_ytd_pct ASC) AS rn_low,
           row_number() OVER (ORDER BY unadjusted_ytd_pct DESC) AS rn_high
    FROM ranked
)
WHERE rn_low <= 14 OR rn_high = 1
ORDER BY unadjusted_ytd_pct ASC

ایک غیر ایڈجسٹڈ اسکرین پر BKNG کی قیمت -96.7% ظاہر ہوگی کیونکہ forward split نے اس کی فی شیئر قیمت کو -96% تک منتقل کر دیا، اور CVNA کی قیمت -85.1% ظاہر ہوگی کیونکہ forward split نے اس کی قیمت کو -80% تک منتقل کر دیا۔ اسپلٹ کے نافذ ہونے والے دن کسی بھی ہولڈر کو کوئی نقصان نہیں ہوا۔ فی شیئر قیمت کو تقسیم کیا گیا اور شیئرز کی تعداد کو اسی تناسب سے ضرب دی گئی۔ 'اسپلٹ ایفیکٹ' کا کالم قیمت میں اس تبدیلی کو الگ کرتا ہے جو صرف اسپلٹ کی وجہ سے ہوئی، اور یہی وہ حصہ ہے جسے ایک غیر ایڈجسٹڈ اسکرین کارکردگی کے طور پر پڑھتی ہے۔

پینل کی آخری لائن اس کے برعکس کام کرتی ہے: DD کی قیمت 245.3% ظاہر ہوتی ہے کیونکہ reverse split نے اس کی فی شیئر قیمت کو 200% تک بڑھا دیا، جس سے قیمت کم ہونے کے بجائے بڑھ گئی۔ کوئی بھی فہرست جو اس مرحلے کو نظر انداز کرتی ہے، وہ بیک وقت اوپر اور نیچے غلط معلومات شائع کرتی ہے، یہی وجہ ہے کہ اسکرین اسپلٹ ٹکرز کی قیمتوں کو ٹھیک کرنے کی کوشش کرنے کے بجائے انہیں الگ کر دیتی ہے۔ ایک فنڈ بھی اتنی ہی آسانی سے اس پینل میں آ سکتا ہے جتنی آسانی سے ایک کمپنی: انڈیکس فنڈز بھی اپنے شیئرز کو اسپلٹ کرتے ہیں، اور یہ اسکرین دونوں کا احاطہ کرتی ہے۔

اس اسکرین کی پیمائش کیسے کی جاتی ہے

اسکرین کا ہر مرحلہ، اور اس کے بعد باقی رہ جانے والے ناموں کی تعداد:

استفسار کریںscreen کا مرحلہ وار عمل: ہر فلٹر کے بعد کتنے نام باقی رہے
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH complete AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY d
    HAVING count() >= 380
),
universe AS (
    SELECT ticker
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 21 DAY
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= today() - 20
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) IN (SELECT d FROM complete)
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
    GROUP BY ticker
    HAVING sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 100000000
),
edges AS (
    SELECT ticker,
        argMinIf(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS year_open,
        argMaxIf(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS latest_close,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT min(d) FROM complete)) AS bars_open,
        countIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = (SELECT max(d) FROM complete)) AS bars_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ((window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-01-10 00:00:00'))
        OR (window_start >= now() - INTERVAL 8 DAY))
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960

    GROUP BY ticker
    HAVING bars_open >= 100 AND bars_close >= 100
),
flagged AS (
    SELECT ticker,
        year_open,
        ticker IN (SELECT ticker FROM universe) AS liquid,
        ticker NOT IN ('SPCX','KORU','SOXL','SOXS','SOXY','TQQQ','SQQQ','QQQU','SPXL','SPXS','UPRO','SPXU','SPYU','LABU','LABD','FAS','FAZ','TNA','TZA','YINN','YANG','UDOW','SDOW','BOIL','KOLD','UCO','SCO','USD','SSO','SDS','QLD','QID','ERX','ERY','DRN','DRV','CURE','MUU','SNXX','UVXY','SVXY','UVIX','SVIX','BULZ','WEBL','WEBS','DPST','DRIP','GUSH','AGQ','ZSL','GDXU','GDXD','FNGU','FNGD','DUST','JNUG','JDST','NUGT','BITX','BITU','SBIT','ETHU','ETHT','NVDL','NVDS','NVD','NVDX','NVDU','NVDD','NVDQ','TSLL','TSLQ','TSLZ','TSLR','TSLT','TSLS','TSDD','AAPU','AAPD','MSFU','MSFD','GGLL','GGLS','AMZU','AMZD','METU','METD','PLTU','PLTD','SMCX','SMCZ','CONL','CONI','MSTX','MSTU','MSTZ','BRKU','AMDL','AMUU','AMDD','ELIL','ELIS','HOOX','AVGX','AVGU','TSMX','TSMZ','MULL') AS not_geared,
        ticker NOT IN (SELECT ticker FROM global_markets.stocks_splits
                       WHERE execution_date BETWEEN toDate('2026-01-01') AND today()) AS no_split
    FROM edges
)
SELECT tup.1 AS screen_step, tup.2 AS names
FROM (
    SELECT arrayJoin([
        ('Traded the first and the last full session', count()),
        ('Averaging $100m+ a day over the past month', countIf(liquid)),
        ('Opened 2026 above $10 a share', countIf(liquid AND year_open >= 10)),
        ('Not on the excluded-fund list', countIf(liquid AND year_open >= 10 AND not_geared)),
        ('No split or stock dividend in 2026', countIf(liquid AND year_open >= 10 AND not_geared AND no_split))
    ]) AS tup
    FROM flagged
)

مکمل طریقہ کار درج ذیل ہے:

  • ونڈو (The window)۔ 2026 کے پہلے مکمل ٹریڈنگ سیشن سے لے کر ٹیپ پر موجود حالیہ مکمل سیشن تک۔ دونوں اینڈ پوائنٹس منٹ بارز سے پڑھے جاتے ہیں۔ ایک سیشن صرف تب شمار ہوتا ہے جب اس میں ریگولر آورز کے بارز کی مکمل تعداد ہو، لہذا جاری دن کو کبھی مکمل نہیں سمجھا جاتا۔
  • ریٹرن (The return)۔ سال کے پہلے ریگولر سیشن کے اوپن اور آخری ریگولر سیشن کے کلوز کے درمیان فرق، جس کا حساب منٹ بارز سے لگایا جاتا ہے۔ پری مارکیٹ اور آفٹر آورز کی قیمتوں کو نظر انداز کیا جاتا ہے۔ یہ پرائس ریٹرنز ہیں؛ ڈیویڈنڈز کو شامل نہیں کیا گیا، اس لیے ہائی ییلڈ والے نام یہاں ٹوٹل ریٹرن کے مقابلے میں تھوڑے کم نظر آئیں گے۔
  • لیکویڈیٹی فلور (The liquidity floor)۔ گزشتہ بیس کیلنڈر دنوں میں فی سیشن ریگولر آورز کے ٹرن اوور کی اوسط کم از کم 100 ملین ڈالر، جس میں صرف شروع سے آخر تک چلنے والے سیشنز شمار کیے گئے ہیں۔ جزوی سیشن ایک دن کے کچھ ڈالرز کو پورے دن سے تقسیم کر دے گا جس سے ہر نام کا ٹرن اوور کم ظاہر ہوگا۔ یہ واحد فلٹر فیلڈ کو 4492 ٹکرز سے کم کر کے 1036 کر دیتا ہے۔
  • پرائس فلور (The price floor)۔ اسٹاک نے سال کا آغاز 10 ڈالر فی شیئر سے اوپر کیا۔ 10 ڈالر سے کم قیمت والے نام چھوٹی قیمت کی تبدیلیوں سے بڑے فیصد پیدا کرتے ہیں۔
  • لیوریجڈ اور انورس فنڈز (Leveraged and inverse funds) کو ایک منتخب فہرست کے ذریعے نکال دیا گیا ہے، جو ہر ٹیبل کے نیچے SQL میں مکمل طور پر درج ہے۔ اس میں انڈیکس گیئرڈ فنڈز اور سنگل اسٹاک فنڈز شامل ہیں جو ایک کمپنی کی روزانہ کی نقل و حرکت کو ضرب دیتے ہیں۔ ایک گیئرڈ فنڈ کمپنی کی کسی خبر کے بغیر بھی کسی بھی را موورز لسٹ میں ٹاپ کر سکتا ہے۔ یہ فہرست دستی طور پر برقرار رکھی جاتی ہے، جو اس کی کمزوری ہے: اس مہینے شروع ہونے والا فنڈ صرف تب نکالا جائے گا جب کوئی اسے شامل کرے گا۔
  • عام فنڈز کو فلٹر نہیں کیا جاتا۔ ایک ان لیوریجڈ انڈیکس یا سیکٹر ETF جو لیکویڈیٹی اور پرائس فلور کی شرائط پوری کرتا ہے، اسے آپریٹنگ کمپنیوں کے ساتھ رینک کیا جاتا ہے، اور یہ بریڈتھ کاؤنٹس میں بھی شامل ہوتا ہے۔ ایک فنڈ ان ناموں کی ٹوکری ہے جنہیں پہلے ہی اسی یونیورس میں شمار کیا جا چکا ہے، لہذا ان قطاروں کو ایک کمپنی کے سال کے بجائے ٹوکری کی کارکردگی کے طور پر پڑھیں۔
  • اسپلٹس (Splits)۔ کوئی بھی ٹکر جس کا اسپلٹ یا اسٹاک ڈیویڈنڈ 2026 کے دوران نافذ ہوا ہو، اسے الگ کر دیا گیا ہے، چاہے تناسب کتنا ہی کم کیوں نہ ہو۔ یہ ایک محتاط انتخاب ہے: اس کی وجہ سے چند حقیقی پرفارمرز بورڈ پر جگہ کھو دیتے ہیں، لیکن یہ شیئر تعداد کی تبدیلی کو ریٹرن کے طور پر ظاہر نہیں کرتا۔ اوپر والا پینل ان نکالے گئے ناموں کو دکھاتا ہے جن کا اسپلٹ اتنا بڑا تھا کہ وہ ایک جعلی موو پیدا کر سکتا تھا۔
  • لیٹ لسٹنگز (Late listings)۔ وہ کمپنی جس نے سال کے پہلے سیشن کے بعد لسٹنگ کی، اس کی جنوری کی قیمت موجود نہیں ہے اور وہ ان ٹیبلز سے غائب ہے، جو کہ نئی لسٹنگز کے بھاری کیلنڈر والے سال میں ایک حقیقی خلا ہے۔
  • نتیجہ (The result)۔ 954 ناموں کو رینک کیا گیا ہے، اور ان میں سے ٹاپ اور باٹم دس اس صفحے کے دو بورڈز ہیں۔

تین مختلف وقفوں میں ایک ہی سوال

سال کے آغاز سے اب تک کا ڈیٹا ایک سیڑھی کے ایک قدم کی مانند ہے، اور ہر وقفے میں قیمتوں کی تبدیلی مختلف نظر آتی ہے۔ ہفتہ وار منظرنامہ اس ہفتے کے سب سے بڑے اسٹاک گینرز اور لوزرز ہے، ماہانہ منظرنامہ اس ماہ کے سب سے بڑے اسٹاک موورز ہے، اور یہ صفحہ سالانہ جائزہ ہے۔ ہر قدم کے معیار مختلف ہیں: یہ صفحہ گزشتہ ایک ماہ کے دوران اوسطاً 100 ملین ڈالر روزانہ کی ٹریڈنگ پر مشتمل ہے، جبکہ ہفتہ وار اور ماہانہ صفحات اپنے مخصوص وقفوں میں کل ٹریڈ شدہ ڈالرز کی بنیاد پر فلٹر کیے جاتے ہیں، اس لیے ایک اسٹاک ایک بورڈ پر نمایاں ہو سکتا ہے اور دوسرے پر نہیں۔ ایک اسٹاک جو ارننگز کے ردعمل پر ہفتہ وار بورڈ میں ٹاپ پر ہوتا ہے، وہ اکثر سالانہ بنیاد پر درمیانی پوزیشن پر رہتا ہے۔ اب تک کے سال کے وسیع تر تناظر کے لیے، پہلی ششماہی کا مارکیٹ ری کیپ میں انڈیکس، ریٹس اور سیکٹر کی تفصیلات موجود ہیں، اور لیوریجڈ ETFs کیسے کام کرتے ہیں یہ واضح کرتا ہے کہ کیوں گیئرڈ فنڈز کو یہاں الگ رکھا گیا ہے۔

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

2026 کا بہترین کارکردگی دکھانے والا اسٹاک کون سا ہے؟

ایسے اسٹاکس جن کی روزانہ اوسط ٹریڈنگ کم از کم $100 ملین ہے، سال کا آغاز $10 سے اوپر کیا، 2026 میں کوئی split نہیں ہوا اور جو leveraged-fund کی فہرست میں شامل نہیں ہیں، ان میں SNDK اب تک 2026 کا بہترین کارکردگی دکھانے والا اسٹاک ہے، جس میں سال کے پہلے سیشن سے 554.9% اضافہ ہوا ہے۔ MXL فیصد 386.3% کے ساتھ دوسرے نمبر پر ہے۔

2026 میں کن اسٹاکس میں سب سے زیادہ گراوٹ آئی ہے؟

اس اسکرین کے مطابق EOSE فیصد -65.9% کے ساتھ 2026 کا بدترین کارکردگی دکھانے والا اسٹاک ہے، جس کے بعد CSGP فیصد -58.7% کے ساتھ ہے۔ 2026 کے سب سے زیادہ نقصان دہ اسٹاکس کی مکمل فہرست اوپر دوسرے ٹیبل میں ہے، جسے سال کے دوران اپ ڈیٹ کیا جاتا رہے گا۔

سال کے آغاز سے اب تک (year-to-date) اسٹاک ریٹرن کا حساب کیسے لگایا جاتا ہے؟

year-to-date ریٹرن حالیہ قیمت کا تقابل کیلنڈر سال کے آغاز کی قیمت سے کرتا ہے اور اس تبدیلی کو فیصد میں ظاہر کرتا ہے۔ یہاں 2026 کے پہلے ریگولر سیشن کی اوپننگ کا موازنہ حالیہ مکمل شدہ سیشن کی کلوزنگ سے کیا گیا ہے۔ وہ اسٹاکس جن میں سال کے دوران split ہوا، انہیں ایڈجسٹ کرنے کے بجائے الگ کر دیا گیا ہے، تاکہ قاری اور ٹیپ کے درمیان کوئی ایڈجسٹمنٹ فیکٹر نہ رہے۔

کیا 2026 کی گینرز لسٹ میں leveraged ETFs شامل ہیں؟

جی نہیں۔ ایک leveraged یا inverse فنڈ کسی index یا ایک واحد اسٹاک کی روزانہ کی نقل و حرکت کو ضرب دیتا ہے، اس لیے یہ اکثر کسی کمپنی کی خبر کے بغیر ہی raw movers لسٹ میں ٹاپ پر آ جاتا ہے۔ ان فنڈز کو رینکنگ سے پہلے نام کے ذریعے نکال دیا جاتا ہے، اور یہ فہرست ہر ٹیبل کے نیچے SQL میں دیکھی جا سکتی ہے۔ عام index اور sector ETFs مختلف ہیں: وہ کسی بھی اسٹاک کی طرح ہی معیار پر پورا اترتے ہیں اور یہاں رینک کیے جاتے ہیں، اس لیے ایک فنڈ دونوں بورڈز پر ظاہر ہو سکتا ہے۔

یہاں موجود ہر ٹیبل ایک stored query ہے جس کے ساتھ اس کا SQL منسلک ہے۔ اسکرین کی جانچ کے لیے کسی بھی پینل کو پھیلائیں، یا Strasmore terminal پر اپنے معیار کے مطابق اسے دوبارہ ترتیب دیں۔

#market movers#gainers and losers#year to date#stock splits#market breadth