Strasmore Research
تفصیلی تجزیہ Matt Connorاز Matt Connor

کیا اعلیٰ put/call ratio bullish ہے؟

Contrarian سرمایہ کار اسے bullish اشارہ سمجھتے ہیں۔ equity اور index options کے percentile bands دیکھیں اور جانیں کہ انتہائی readings کے بعد حقیقت میں کیا ہوا۔

اعلیٰ put/call ratio روایتی contrarian bullish اشارہ سمجھا جاتا ہے: put options کی غیر معمولی بھاری خریداری سے یہ نتیجہ اخذ کیا جاتا ہے کہ مارکیٹ کے بیشتر شرکا پہلے ہی گراوٹ کے لیے تیار ہو چکے ہیں۔ تاہم اس اشارے پر عمل میں ایک مسئلہ ہے۔ “اعلیٰ” کی کوئی مقررہ قدر نہیں ہوتی۔ آپ کی screen پر 1.15 کی reading single-stock options میں انتہائی سطح ہو سکتی ہے، جبکہ index products میں یہ ایک معمول کی trading session کی سطح ہو سکتی ہے۔

اس سوال کا جواب دینے کے لیے reference distribution درکار ہے۔ یہ صفحہ دونوں books کے لیے ایسی distribution پیش کرتا ہے، پھر high readings کے بعد ہونے والی حرکات کی پیمائش کرتا ہے۔ put/call ratio کی وضاحت میں بتایا گیا ہے کہ یہ ratio کیسے بنایا جاتا ہے، اور ذیل کا تمام تجزیہ اسی تعریف سے شروع ہوتا ہے۔

پیمائش کے بارے میں دو نکات اہم ہیں۔ یہاں ہر ratio میں اس دن traded contracts شمار کیے جاتے ہیں، اس لیے یہ volume ratio ہے۔ Open interest ان positions کو شمار کرتا ہے جو اب بھی کھلی ہوں، اور یہ ایک مختلف پیمانہ ہے (volume اور open interest کا فرق دونوں کے درمیان فرق واضح کرتا ہے)۔ اعداد و شمار ایک fixed basket سے بھی لیے گئے ہیں: دس معروف single-stock names اور تین broad-market ETFs۔ یہ پورے market tape کی نمائندگی نہیں کرتے۔ اس لیے آخری decimal کے بجائے distribution کی مجموعی ساخت پر توجہ دیں۔

بلند put/call ratio سے کیا مراد ہے؟

Percentile اس سوال کا جواب دیتا ہے جو محض ایک level نہیں دے سکتا۔ ذیل کا curve جنوری 2022 سے جولائی 2026 تک ہر session کا احاطہ کرتا ہے، اور ہر book کے لیے ہر session میں ایک ratio دکھاتا ہے۔

استفسار کریںPut/call volume ratio کے percentile: single-stock basket بمقابلہ index ETFs، 2022 تا جولائی 2026
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH book_days AS (
    SELECT date AS day,
           if(underlying_symbol IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM'), 'index_etf', 'equity') AS book,
           sumIf(volume, upper(substring(ticker, length(ticker) - 8, 1)) = 'P') AS put_volume,
           sumIf(volume, upper(substring(ticker, length(ticker) - 8, 1)) = 'C') AS call_volume
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE date >= toDate('2022-01-01')
      AND date <= toDate('2026-07-31')
      AND volume > 0
      AND underlying_symbol IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN',
                                'META', 'TSLA', 'GOOGL', 'JPM', 'KO', 'XOM')
    GROUP BY day, book
    HAVING call_volume > 0
),
paired AS (
    SELECT day,
           toFloat64(sumIf(put_volume, book = 'equity'))
             / toFloat64(sumIf(call_volume, book = 'equity')) AS equity_pcr,
           toFloat64(sumIf(put_volume, book = 'index_etf'))
             / toFloat64(sumIf(call_volume, book = 'index_etf')) AS index_pcr
    FROM book_days
    GROUP BY day
    HAVING sumIf(call_volume, book = 'equity') > 0
       AND sumIf(call_volume, book = 'index_etf') > 0
),
curves AS (
    SELECT arrayMap(v -> round(v, 2),
                    quantilesDeterministic(0.05, 0.10, 0.25, 0.50, 0.75, 0.90, 0.95, 0.99)
                                          (equity_pcr, cityHash64(day))) AS eq,
           arrayMap(v -> round(v, 2),
                    quantilesDeterministic(0.05, 0.10, 0.25, 0.50, 0.75, 0.90, 0.95, 0.99)
                                          (index_pcr, cityHash64(day))) AS idx
    FROM paired
)
SELECT z.1 AS percentile,
       z.2 AS equity_pcr,
       z.3 AS index_etf_pcr
FROM (
    SELECT arrayJoin(arrayZip(['p05', 'p10', 'p25', 'p50', 'p75', 'p90', 'p95', 'p99'], eq, idx)) AS z
    FROM curves
)
Run this yourself

Single-stock basket میں median session کے دوران ہر call کے مقابلے میں 0.67 puts رہے۔ sessions کے بالائی decile کا آغاز 0.89 سے ہوا، جبکہ انتہائی بلند ایک فیصد readings 1.34 سے اوپر رہیں۔ کم سرگرمی والا سرا بھی calibration کے لیے اتنا ہی مفید ہے: ہر بیس sessions میں سے ایک session 0.48 یا اس سے کم پر ختم ہوا۔

ETF column میں curve کے ہر مقام پر distribution مختلف ہے۔ اس کا median session 1.45 رہا، جو one-to-one line سے اوپر ہے؛ single-stock median اس line سے خاصا نیچے رہتا ہے۔ ETF کا اپنا بالائی decile 1.77 سے شروع ہوا۔ جس book کا نام نہ بتایا جائے، اس کے بغیر کسی ratio کا حوالہ تقریباً بے معنی ہے۔ 1.15 کا یہ print اس بات پر منحصر ہے کہ وہ کس column سے آیا ہے، کیونکہ دونوں صورتوں میں اس کا مطلب مختلف ہوگا۔

انڈیکس ratio کا ایک سے زیادہ ہونا معمول ہے، جبکہ equity ratio کا ایک سے زیادہ ہونا معمول نہیں

اسی volume کو underlying کے لحاظ سے تقسیم کریں تو دونوں levels واضح طور پر الگ ہو جاتے ہیں۔

استفسار کریںUnderlying کے لحاظ سے Put/call volume ratio: 1 جنوری تا 31 جولائی 2026
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH symbol_days AS (
    SELECT underlying_symbol AS symbol,
           date AS day,
           sumIf(volume, upper(substring(ticker, length(ticker) - 8, 1)) = 'P') AS put_volume,
           sumIf(volume, upper(substring(ticker, length(ticker) - 8, 1)) = 'C') AS call_volume
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE date >= toDate('2026-01-01')
      AND date <= toDate('2026-07-31')
      AND volume > 0
      AND underlying_symbol IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN',
                                'META', 'TSLA', 'GOOGL', 'JPM', 'KO', 'XOM')
    GROUP BY symbol, day
    HAVING call_volume > 0
)
SELECT symbol,
       round(toFloat64(sum(put_volume)) / toFloat64(sum(call_volume)), 2) AS put_call_ratio,
       round(100 * countIf(put_volume > call_volume) / count(), 1) AS above_one_pct,
       count() AS observations
FROM symbol_days
GROUP BY symbol
ORDER BY put_call_ratio DESC
Run this yourself

2026 کے پہلے سات ماہ کے دوران IWM فہرست میں سرفہرست رہا، جہاں 2.73 puts فی call ریکارڈ ہوئے، اور اس کے 144 sessions میں سے 98.6% میں ratio ایک سے زیادہ رہا۔ فہرست کے آخر میں XOM نے 0.38 پر trading کی، جبکہ 2.8% sessions میں ratio ایک سے زیادہ تھا۔

یہ فرق structural ہے۔ Broad-market ETF options میں portfolio hedging کی جاتی ہے۔ دو سو positions رکھنے والا manager ہر holding پر put خریدنے کے بجائے index puts خریدتا ہے۔ اس flow کے مقابل کوئی matching call trade ضروری نہیں ہوتی۔ Single-stock option volume کا رجحان اس کے برعکس ہوتا ہے۔ اس میں upside کے لیے calls خریدی جاتی ہیں اور پہلے سے موجود stock کے خلاف calls لکھی جاتی ہیں۔ "total" ratio دونوں books کو ملا دیتا ہے۔ اس لیے یہ دونوں کے درمیان رہتا ہے اور sentiment کے ساتھ ساتھ دن کے product mix سے بھی بدلتا ہے۔

ایک اور level shift کو سمجھنا بھی ضروری ہے۔ Index اور ETF volume میں اب same-day expiries (0DTE options) کا بڑا حصہ شامل ہے۔ جب یہ معروف thresholds وضع کیے گئے تھے، اس وقت یہ category آج کے پیمانے کے قریب بھی trade نہیں کرتی تھی۔ مختلف composition والی tape پر پرانے levels لاگو نہیں ہوتے۔

کیا high put/call ratio bullish ہے؟ extreme readings کے بعد کیا ہوا

Contrarian مؤقف کو جانچا جا سکتا ہے۔ ہر session کو اس دن کے equity ratio کی بنیاد پر پانچ حصوں میں تقسیم کریں، پھر دیکھیں کہ اگلے 5 اور 20 sessions کے دوران S&P 500 tracker کی حرکت کیا رہی۔

استفسار کریںEquity put/call ratio کے ہر پانچویں حصے کے بعد S&P 500 tracker کی حرکات، 2022 تا جولائی 2026
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH raw AS (
    SELECT date AS day,
           sumIf(volume, upper(substring(ticker, length(ticker) - 8, 1)) = 'P') AS put_volume,
           sumIf(volume, upper(substring(ticker, length(ticker) - 8, 1)) = 'C') AS call_volume
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE date >= toDate('2022-01-01')
      AND date <= toDate('2026-07-31')
      AND volume > 0
      AND underlying_symbol IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'META',
                                'TSLA', 'GOOGL', 'JPM', 'KO', 'XOM')
    GROUP BY day
    HAVING call_volume > 0
),
equity_pcr AS (
    SELECT day, toFloat64(put_volume) / toFloat64(call_volume) AS pcr
    FROM raw
),
spy_daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
           toFloat64(argMax(close, window_start)) AS close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2022-01-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-08-01')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY day
),
forward AS (
    SELECT day,
           close,
           any(close) OVER (ORDER BY day ASC ROWS BETWEEN 5 FOLLOWING AND 5 FOLLOWING) AS close_5,
           any(close) OVER (ORDER BY day ASC ROWS BETWEEN 20 FOLLOWING AND 20 FOLLOWING) AS close_20
    FROM spy_daily
),
joined AS (
    SELECT p.day AS day,
           p.pcr AS pcr,
           100 * (f.close_5 / f.close - 1) AS fwd_5d_pct,
           100 * (f.close_20 / f.close - 1) AS fwd_20d_pct
    FROM equity_pcr AS p
    INNER JOIN forward AS f ON p.day = f.day
    WHERE f.close_5 > 0 AND f.close_20 > 0
),
cuts AS (
    SELECT quantilesDeterministic(0.2, 0.4, 0.6, 0.8)(pcr, cityHash64(day)) AS q
    FROM joined
)
SELECT multiIf(pcr < q[1], 'lowest fifth',
               pcr < q[2], 'second fifth',
               pcr < q[3], 'middle fifth',
               pcr < q[4], 'fourth fifth',
               'highest fifth') AS pcr_band,
       count() AS observations,
       round(min(pcr), 2) AS band_floor_ratio,
       round(quantileDeterministic(0.5)(fwd_5d_pct, cityHash64(day)), 2) AS fwd_5d_median_pct,
       round(quantileDeterministic(0.5)(fwd_20d_pct, cityHash64(day)), 2) AS fwd_20d_median_pct,
       round(quantileDeterministic(0.25)(fwd_20d_pct, cityHash64(day)), 2) AS fwd_20d_p25_pct,
       round(quantileDeterministic(0.75)(fwd_20d_pct, cityHash64(day)), 2) AS fwd_20d_p75_pct
FROM joined CROSS JOIN cuts
GROUP BY pcr_band
ORDER BY band_floor_ratio ASC
Run this yourself

سب سے پرسکون پانچواں حصہ 0.34 سے شروع ہوتا ہے، جبکہ سب سے زیادہ سرگرم پانچواں حصہ 0.81 سے شروع ہوتا ہے۔ اس لیے سب سے اوپر والے band میں وہ تمام readings شامل ہیں جنہیں کوئی contrarian stretched کہے گا۔ ان 226 sessions کے دوران 20-session move کا median 3% رہا، جبکہ سب سے پرسکون پانچویں حصے کے بعد یہ 0.91% تھا۔ پانچ sessions کے بعد یہی دونوں bands بالترتیب 0.82% اور 0.3% رہے۔

Medians اہم نکتے کو چھپا دیتے ہیں۔ سب سے اوپر والے پانچویں حصے میں 20-session outcomes کے درمیانی نصف کا دائرہ -1.82% سے 5.71% تک رہا۔ سب سے پرسکون پانچویں حصے میں درمیانی نصف -0.83% سے 2.67% تک رہا۔ یہ دونوں دائرے کافی حد تک ایک دوسرے سے ملتے ہیں۔ کسی session کا band distribution کے مرکز کو بدلتا ہے، لیکن اس مرکز کے گرد موجود range کو تقریباً محدود نہیں کرتا۔ یہی وہ پہلو ہے جسے ایک عمومی rule of thumb نظرانداز کر دیتا ہے۔

نمونے کے وزن کے حوالے سے ایک caveat ضروری ہے۔ January 2022 سے July 2026 تک کے عرصے میں ایک bear market اور اس کے بعد کی recovery شامل ہے، جبکہ ہر band میں تقریباً 226 sessions آتے ہیں۔ یہ ایک حقیقی sample ہے، لیکن market history کا صرف ایک دور بھی ہے۔

کیا انتہائی readings مارکیٹ کی نچلی سطحوں پر مجتمع ہوتی ہیں؟

یہ گرتے ہوئے مہینوں میں مجتمع ہوتی ہیں، جو ایک مختلف دعویٰ ہے۔ 2022 کے بعد کے ہر مہینے کو اس بنیاد پر گروپ کریں کہ tracker کے اندر اس کی حرکت کیسی رہی، پھر شمار کریں کہ top-decile put/call readings میں سے کتنی ہر گروپ میں آئیں۔

استفسار کریںماہانہ Top-decile put/call readings، S&P 500 tracker کی حرکت کے لحاظ سے گروپ شدہ
ہر عدد کے پیچھے موجود درست SQL
WITH raw AS (
    SELECT date AS day,
           sumIf(volume, upper(substring(ticker, length(ticker) - 8, 1)) = 'P') AS put_volume,
           sumIf(volume, upper(substring(ticker, length(ticker) - 8, 1)) = 'C') AS call_volume
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE date >= toDate('2022-01-01')
      AND date <= toDate('2026-07-31')
      AND volume > 0
      AND underlying_symbol IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'META',
                                'TSLA', 'GOOGL', 'JPM', 'KO', 'XOM')
    GROUP BY day
    HAVING call_volume > 0
),
equity_pcr AS (
    SELECT day, toFloat64(put_volume) / toFloat64(call_volume) AS pcr
    FROM raw
),
cut AS (
    SELECT quantileDeterministic(0.90)(pcr, cityHash64(day)) AS p90
    FROM equity_pcr
),
by_month AS (
    SELECT toStartOfMonth(day) AS month_start,
           countIf(pcr >= cut.p90) AS extreme_reads,
           quantileDeterministic(0.5)(pcr, cityHash64(day)) AS median_pcr
    FROM equity_pcr CROSS JOIN cut
    GROUP BY month_start
),
spy_daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
           toFloat64(argMax(close, window_start)) AS close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2022-01-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-07-31')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY day
),
spy_month AS (
    SELECT toStartOfMonth(day) AS month_start,
           100 * (argMax(close, day) / argMin(close, day) - 1) AS move_pct
    FROM spy_daily
    GROUP BY month_start
)
SELECT multiIf(s.move_pct <= -3, 'index down 3% or more',
               s.move_pct < 0, 'index down under 3%',
               s.move_pct < 3, 'index up under 3%',
               'index up 3% or more') AS index_move_bucket,
       count() AS observations,
       round(avg(m.extreme_reads), 1) AS top_decile_reads_avg,
       round(quantileDeterministic(0.5)(m.median_pcr, cityHash64(m.month_start)), 2) AS typical_pcr_ratio
FROM by_month AS m
INNER JOIN spy_month AS s ON m.month_start = s.month_start
GROUP BY index_move_bucket
ORDER BY min(s.move_pct) ASC
Run this yourself

جن مہینوں میں tracker تین فیصد یا اس سے زیادہ نیچے بند ہوا، ان میں فی ماہ اوسطاً 4.2 top-decile readings آئیں۔ اس کے مقابلے میں، تین فیصد یا اس سے زیادہ اضافے والے مہینوں میں یہ تعداد 1.9 رہی۔ ہر گروپ کی روزانہ reading کا median آخری کالم میں موجود ہے: بدترین گروپ کے لیے 0.75 اور بہترین گروپ کے لیے 0.62۔ جدول کے دونوں سروں پر بالترتیب 12 اور 22 مہینے ہیں۔

انتہائی put/call readings اور گرتی ہوئی قیمتیں ایک ساتھ نظر آتی ہیں۔ یہ co-occurrence ہے، اور پچھلے حصے کے forward اعداد اسی کی قدر واضح کرتے ہیں۔ یہ ratio اسی دن کی tape کی اسی دن کی پیمائش ہے، اس لیے اس کے spikes گراوٹ سے پہلے نہیں بلکہ گراوٹ کے دوران دکھائی دیتے ہیں۔ low ایک ایسا label ہے جو بعد میں لگایا جاتا ہے۔

کسی سطح کو distribution کے تناظر میں پڑھنا

مندرجہ بالا اعداد سے دو اہم عادات اخذ ہوتی ہیں۔

اول، مماثل چیزوں کا موازنہ کریں۔ کوئی reading اسی وقت معنی رکھتی ہے جب اسے اسی book کی اپنی تاریخ کے ساتھ ایک قابلِ موازنہ مدت میں دیکھا جائے۔ یہی سہولت percentile table فراہم کرتی ہے، جبکہ یاد رکھا ہوا threshold یہ نہیں دے سکتا۔

دوم، denominator پر نظر رکھیں۔ اگر put buying میں کوئی تبدیلی نہ بھی آئے، تب بھی call volume میں تیزی کے باعث ratio گر سکتا ہے۔ ratio میں کمی اور اس میں spike، دونوں اس وقت پیدا ہو سکتے ہیں جب fraction کا صرف ایک فریق حرکت کرے۔ اس لیے put volume اور call volume کو الگ الگ دیکھنے سے arithmetic واضح رہتی ہے۔

یہی اصول ہر اس sentiment gauge پر لاگو ہوتا ہے جسے صرف ایک عدد کے طور پر پیش کیا جائے۔ VIX اور 30% implied volatility print کو ان کی اپنی distributions کے بغیر سمجھنا ممکن نہیں، جبکہ contrarian sentiment rules صرف اسی وقت data کی کسوٹی پر پورے اترتے ہیں جب reference level کو فرض کرنے کے بجائے ناپا گیا ہو۔

عمومی سوالات

کیا بلند put/call ratio تیزی کی علامت ہے؟

Contrarian تشریح کے مطابق، بڑے پیمانے پر puts کی خریداری اس بات کی نشان دہی کرتی ہے کہ مارکیٹ کے بہت سے شرکا پہلے ہی گراوٹ کی پوزیشن لے چکے ہیں۔ اوپر دیے گئے single-stock basket کے مقابلے میں، readings کے بلند ترین پانچویں حصے والے sessions کے بعد S&P 500 tracker میں 20-session move کا median 3% رہا۔ سب سے پرسکون پانچویں حصے کے بعد یہ 0.91% تھا۔ بلند ترین پانچویں حصے کے نتائج کے درمیانی نصف کی حد -1.82% سے 5.71% تک رہی۔

معمول کا put/call ratio کیا ہوتا ہے؟

یہ مکمل طور پر اس بات پر منحصر ہے کہ کن options کو شمار کیا جا رہا ہے۔ 2022 سے July 2026 تک دس معروف single-stock names کے basket میں ایک عام session کا median 0.67 puts per call رہا۔ اسی عرصے کے sessions میں تین broad-market ETFs کا median 1.45 تھا۔

index put/call ratio، equity put/call ratio سے زیادہ کیوں ہوتا ہے؟

Broad index اور ETF options پورٹ فولیو hedging کے لیے standard vehicle ہیں۔ جب hedger index puts خریدتا ہے تو اس کے مقابلے میں کوئی matching call trade ضروری نہیں ہوتا۔ Single-stock volume میں upside کے لیے خریدے گئے calls اور پہلے سے موجود shares کے خلاف لکھے گئے calls کا حصہ زیادہ ہوتا ہے۔ اس سے اس book کا ratio کم رہتا ہے۔

کیا put/call ratio market timing کے لیے مؤثر ہے؟

اوپر دی گئی پیمائش ہر پانچویں reading کے بعد ہونے والی حرکت کی distribution دکھاتی ہے۔ کسی بھی ایک band کے اندر spread، bands کے medians کے درمیان فاصلے سے کہیں زیادہ وسیع ہے۔ Top-decile readings ان مہینوں میں بھی زیادہ دیکھی جاتی ہیں جن میں index کم سطح پر بند ہوا۔ بدترین group میں یہ شرح 4.2 فی ماہ رہی۔

volume put/call ratio اور open interest ratio میں کیا فرق ہے؟

Volume ratio ایک session کے دوران trade کیے گئے contracts کو شمار کرتا ہے۔ اس لیے یہ ہر روز reset ہوتا ہے اور تیزی سے ردِعمل دیتا ہے۔ Open interest ratio ان positions کو شمار کرتا ہے جو اب بھی outstanding ہوں۔ یہ آہستہ تبدیل ہوتا ہے اور اپنی الگ سطح پر رہتا ہے۔ دونوں کو ایک دوسرے کا متبادل نہیں سمجھا جا سکتا۔ ایک ratio سے لیا گیا threshold دوسرے پر لاگو کرنے سے غلط نتیجہ نکل سکتا ہے۔

یہ اعداد کیسے تیار کیے جاتے ہیں
  • ماخذ: ہر session میں ہر option contract کے لیے ایک row، جس میں اسی session کا traded volume شامل ہے۔ Puts اور calls کو OCC contract code سے الگ کیا جاتا ہے۔ اس code کے آخری آٹھ characters strike ہوتے ہیں، جبکہ ان سے پہلے والا character call کے لیے C اور put کے لیے P ہوتا ہے۔ مکمل table اور filters دیکھنے کے لیے کسی بھی panel کے نیچے موجود SQL کھولیں۔
  • اس page پر ہر ratio volume ratio ہے۔ Open interest computation کا حصہ نہیں، اس لیے یہاں کوئی بھی ratio open-interest ratio نہیں ہے۔
  • Implied-volatility کے معیار پر کوئی filter لاگو نہیں کیا گیا۔ Contracts صرف traded volume کی بنیاد پر شامل کیے جاتے ہیں، کیونکہ یہ panels trading activity کو شمار کرتے ہیں، volatility کی پیمائش نہیں کرتے۔
  • Basket میں single-stock book کے لیے AAPL، MSFT، NVDA، AMZN، META، TSLA، GOOGL، JPM، KO اور XOM شامل ہیں۔ Index-ETF book میں SPY، QQQ اور IWM شامل ہیں۔ Exchange کی جانب سے شائع کردہ ratios پورے market کا احاطہ کرتے ہیں اور SPX جیسی index products بھی شامل کرتے ہیں۔ اس لیے ان کی levels مختلف ہوتی ہیں۔
  • Index prices ہر دن S&P 500 tracker کے آخری regular-session print پر مبنی ہیں۔ Sample کے آخری 20 sessions کو forward returns سے خارج کیا گیا ہے، کیونکہ ان کے بعد ابھی 20-session future موجود نہیں۔ Monthly moves ہر ماہ کے پہلے session کے close سے اسی ماہ کے آخری session کے close تک شمار کیے جاتے ہیں۔

اوپر موجود ہر panel اپنے پیچھے موجود SQL کو expand کرتا ہے۔ یہی percentile queries Strasmore terminal پر آپ کی فالو کی جانے والی کسی بھی underlying کے خلاف بھی چلائی جا سکتی ہیں۔

#put-call ratio#sentiment#options structure#contrarian#reference levels