Các cổ phiếu có days to cover cao nhất hiện nay

Days to cover đo lường mức độ tập trung của các vị thế bán khống: được tính bằng số lượng cổ phiếu bán khống chia cho khối lượng giao dịch trung bình hàng ngày của cổ phiếu đó. Chỉ số này cho biết số ngày giao dịch trọn vẹn mà các nhà bán khống cần để mua lại toàn bộ vị thế của họ. Trang này xếp hạng các cổ phiếu có days to cover cao nhất dựa trên dữ liệu quyết toán short-interest mới nhất từ sàn giao dịch, đồng thời chỉ ra rủi ro tiềm ẩn mà mọi bảng xếp hạng days-to-cover thường gặp phải. Những cổ phiếu đứng đầu danh sách thô thường là kết quả của tính thanh khoản thấp, chứ không hẳn là một giao dịch tập trung. Cột settled cho biết bạn đang xem dữ liệu quyết toán định kỳ hai lần một tháng nào, và trang sẽ tự động cập nhật khi có dữ liệu quyết toán mới.

Những cổ phiếu có số ngày bù đắp lệnh bán khống cao nhất hiện nay

Days to cover (còn gọi là tỷ lệ short interest) là một phân số: số lượng cổ phiếu bán khống nằm ở tử số, và khối lượng giao dịch trung bình hàng ngày nằm ở mẫu số. Dưới đây là các chỉ số cao nhất trong kỳ thanh toán gần nhất, với điều kiện khối lượng giao dịch trung bình tối thiểu đạt 500,000 cổ phiếu.

SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 2) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 2) AS avg_daily_volume_m,
       toString(settlement_date) AS settled
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume > 500000
  AND days_to_cover > 0
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
LIMIT 12

Cổ phiếu dẫn đầu hiện tại, IVPAF, có 146.9 days to cover tính đến kỳ thanh toán 2026-06-30: có 105.49 triệu cổ phiếu đang bán khống so với chỉ 0.72 triệu cổ phiếu khối lượng giao dịch trung bình hàng ngày. Với tốc độ đó, vị thế bán khống tương đương với hơn một trăm phiên giao dịch đầy đủ của toàn bộ khối lượng cổ phiếu này. Khi xem xét cột ticker, một quy luật sẽ xuất hiện: danh sách days-to-cover thô chứa đầy các mã nước ngoài và các mã có thanh khoản thấp, một vài mã kết thúc bằng ký hiệu F (hậu tố OTC cho cổ phiếu phổ thông nước ngoài). Ngay cả hàng cuối cùng được hiển thị vẫn ở mức 21.9 ngày. Đây không phải là các giao dịch bị dồn toa (crowded trades) theo nghĩa gây ra squeeze. Đó là các vị thế bán khống nhỏ được đo lường dựa trên khối lượng giao dịch gần như không đáng kể.

Tại sao các mã đứng đầu danh sách chỉ là hệ quả của tính thanh khoản

Days to cover là một tỷ lệ, và tỷ lệ này sẽ tăng vọt khi mẫu số tiến dần về mức không. Nếu nhóm toàn bộ tệp quyết toán theo khối lượng giao dịch thực tế của từng cổ phiếu, cơ chế này sẽ hiện rõ trong một bảng dữ liệu.

SELECT multiIf(avg_daily_volume >= 2e7, '1 Very liquid (20M+ ADV)',
               avg_daily_volume >= 5e6, '2 Liquid (5-20M ADV)',
               avg_daily_volume >= 1e6, '3 Moderate (1-5M ADV)',
               avg_daily_volume >= 2e5, '4 Thin (200k-1M ADV)',
                                        '5 Very thin (<200k ADV)') AS liquidity_band,
       count() AS names,
       round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 1) AS median_dtc,
       round(max(days_to_cover), 1) AS max_dtc
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND days_to_cover > 0
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY liquidity_band
ORDER BY liquidity_band

Giá trị trung vị của các mã cổ phiếu đều ở mức một chữ số thấp trong mọi nhóm, từ 1.3 ngày ở nhóm có khối lượng giao dịch lớn nhất đến 2.8 ở nhóm có mức độ giao dịch trung bình. Cột giá trị lớn nhất mới phản ánh thực tế. Ở nhóm thanh khoản cao nhất, với các cổ phiếu giao dịch từ hai mươi triệu cổ phiếu mỗi ngày trở lên, days to cover cao nhất đạt mức 8.4; ở nhóm thanh khoản rất thấp, con số này đạt mức 1000, áp dụng cho hơn 16021 mã có khối lượng giao dịch dưới 200,000 cổ phiếu mỗi phiên. Các chỉ số cực đoan chỉ xuất hiện ở những cổ phiếu hầu như không có giao dịch, nơi một vị thế bán khống khiêm tốn chia cho khối lượng giao dịch gần bằng không sẽ tạo ra một con số khổng lồ. Một bộ lọc days-to-cover đáng tin cậy cần phải có một ngưỡng thanh khoản tối thiểu, chứ không phải là không có.

Các cổ phiếu có số ngày bù đắp lệnh bán khống cao nhất trong nhóm cổ phiếu thanh khoản

Khi áp dụng bộ lọc thanh khoản thực tế với khối lượng giao dịch trung bình hàng ngày là năm triệu cổ phiếu, danh sách dẫn đầu sẽ là những cái tên quen thuộc và có thể giao dịch được.

SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 2) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 2) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover > 0
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
LIMIT 12

Với mức sàn được nâng lên, MPT dẫn đầu với 16.9 ngày bù đắp: 138.11 triệu cổ phiếu bán khống so với 8.16 triệu cổ phiếu khối lượng giao dịch hàng ngày. Đây là danh sách mà những người theo dõi hiện tượng squeeze thực sự ám chỉ khi nói về "số ngày bù đắp cao": những cổ phiếu được giao dịch mạnh mẽ với vị thế bán khống lớn so với khối lượng giao dịch của chính cổ phiếu đó. Dòng cuối cùng ở đây vẫn là 8.4 ngày, gấp nhiều lần mức trung vị 1.8 ngày của tất cả các mã thanh khoản trong danh sách dưới đây. Bảng xếp hạng bán khống nhiều nhất xếp hạng cùng một tệp dữ liệu thanh toán này dựa trên số lượng cổ phiếu bán khống thô, một trục khác làm nổi bật các cổ phiếu vốn hóa lớn có vị thế khổng lồ nhưng vẫn được tất toán nhanh chóng.

Sự tập trung vị thế đang tăng lên hay đang giảm dần?

Một kỳ thanh toán đơn lẻ chỉ là một khung hình tĩnh. Dữ liệu lịch sử kéo dài nhiều năm, vì vậy câu hỏi tiếp theo là: làm thế nào để các mã dẫn dắt thanh khoản hiện tại đạt được trạng thái này? Chúng ta có câu trả lời từ dữ liệu. Bảng này truy xuất ngược ba mã thanh khoản hàng đầu hiện tại qua tám kỳ thanh toán gần nhất, tương đương khoảng bốn tháng.

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 8
),
top3 AS (
    SELECT ticker, row_number() OVER (ORDER BY days_to_cover DESC, ticker) AS rank
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover > 0
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 3
)
SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 1)) AS leader_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 2)) AS second_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 3)) AS third_dtc
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top3)
  AND settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date

Các cột dữ liệu theo dõi các mã dẫn dắt ngược về trước, do đó hàng mới nhất sẽ khớp với bảng thanh khoản ở trên: 16.9, 11.5 và 10.9 ngày. Đọc mỗi cột từ trên xuống dưới để thấy được bản chất mà một bức ảnh chụp nhanh thường che giấu. Sự tập trung vị thế (crowding) ở quy mô này tăng lên hoặc giảm dần qua các kỳ thanh toán, kéo dài nhiều tuần và nhiều tháng chứ không phải qua đêm; một mã có thể duy trì ở mức số ngày hai chữ số trong suốt cả một quý mà không có biến động nào xảy ra. Một nửa của việc theo dõi hiện tượng squeeze là biết được bạn đang nhìn vào một dòng tiền mới gia nhập hay một vị thế đã tồn tại lâu dài, và cơ chế squeeze sẽ giải thích những gì cần phải xảy ra để một chỉ số cao thực sự có ý nghĩa.

Cách lập danh sách này và cách đọc dữ liệu một cách khách quan

Bắt đầu với các con số, sau đó là những lưu ý đi kèm với mỗi dòng dữ liệu ở trên.

SELECT count() AS tickers_reported,
       countIf(avg_daily_volume >= 5e6 AND days_to_cover > 0) AS liquid_names,
       countIf(avg_daily_volume < 1e6 AND days_to_cover > 0) AS thin_names,
       round(quantileDeterministicIf(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker), avg_daily_volume >= 5e6), 1) AS liquid_median_dtc,
       toString(max(settlement_date)) AS settled
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND days_to_cover > 0

• Hầu hết các mã trong danh sách này không thể giao dịch được. Kỳ quyết toán gần nhất có 22207 ticker có chỉ số days-to-cover dương, trong đó 19005 có khối lượng giao dịch dưới một triệu cổ phiếu mỗi ngày và chỉ 947 vượt mức sàn năm triệu cổ phiếu. Việc sắp xếp theo "days to cover cao nhất" chỉ cho thấy các mã có thanh khoản thấp, chứ không phải các mã có thanh khoản lớn.
• Mức độ tập trung lệnh (crowding) ở mức trung bình thấp ngay cả với các mã thanh khoản cao. Một cổ phiếu thanh khoản điển hình có 1.8 days to cover, vì vậy các mã dẫn đầu ở trên có con số cao gấp nhiều lần mức thông thường. Một con số cao thực sự là bất thường sau khi đã loại bỏ yếu tố thanh khoản.
• Dữ liệu có độ trễ về mặt cấu trúc. Các dữ liệu quyết toán được các sàn giao dịch báo cáo hai lần một tháng và được công bố chậm hơn, vì vậy dữ liệu bạn đang đọc đã cũ vài ngày trước khi xuất hiện trên màn hình, và các vị thế có thể đã thay đổi kể từ đó.
• Một mã bị loại bỏ khỏi truy vấn SQL. Một ticker trong tệp hiện tại vừa được chuyển đổi từ công ty này sang một công ty mới niêm yết, và các nguồn dữ liệu của nhà cung cấp có thể trộn lẫn hai thực thể này dưới cùng một ticker, vì vậy mọi truy vấn ở đây đều loại bỏ mã đó để tránh sai sót dữ liệu.
• Days to cover cao là một mô tả, không phải là một kết luận. Một vị thế bán khống tập trung là điều kiện cần để xảy ra hiện tượng squeeze, chứ không phải là dự báo về một đợt squeeze. Hầu hết các mã bị bán khống mạnh nhất không bao giờ xảy ra squeeze, và chỉ riêng tỷ lệ này không thể phân biệt giữa một đợt squeeze trong tương lai với một công ty mà thị trường đã đánh giá đúng về giá trị.

Câu hỏi thường gặp về days to cover cao nhất

Cổ phiếu nào có days to cover cao nhất hiện nay?

Dựa trên danh sách sắp xếp thô từ dữ liệu chốt phiên mới nhất, IVPAF đứng đầu với 146.9 ngày, mặc dù đây là một mã có thanh khoản thấp khiến tỷ lệ này tăng vọt do khối lượng giao dịch gần bằng không. Trong số các cổ phiếu có thanh khoản thực sự (trên năm triệu cổ phiếu mỗi ngày), MPT dẫn đầu với 16.9 ngày. Cả hai bảng dữ liệu đều được cập nhật khi có dữ liệu chốt phiên mới.

Tỷ lệ days to cover cao là gì?

Đối với các mã có thanh khoản, mức trung vị là khoảng 1.8 ngày, vì vậy bất kỳ con số nào ở mức giữa hàng đơn vị đã được coi là cao và các chỉ số ở mức hai chữ số là rất hiếm. Các giá trị lên tới hàng chục hoặc hàng trăm hầu hết luôn đến từ các cổ phiếu có thanh khoản thấp với mẫu số là khối lượng giao dịch trung bình rất nhỏ, chứ không phải do vị thế short lớn bất thường.

Tại sao các cổ phiếu thanh khoản thấp lại có days to cover cao như vậy?

Days to cover được tính bằng cách lấy số lượng cổ phiếu short chia cho khối lượng giao dịch trung bình hàng ngày. Khi một cổ phiếu có lượng giao dịch rất ít, mẫu số sẽ gần bằng không, do đó ngay cả một vị thế short nhỏ cũng tạo ra tỷ lệ khổng lồ. Bảng phân loại thanh khoản ở trên cho thấy chỉ số tối đa tăng từ mức hàng đơn vị ở các cổ phiếu giao dịch nhiều lên đến hàng trăm ở các cổ phiếu có thanh khoản thấp nhất.

Days to cover cao có nghĩa là sắp có short squeeze không?

Không. Đây là một điều kiện cần, không phải là một dự báo. Việc quá nhiều người cùng muốn thoát vị thế có thể quan trọng nếu có áp lực mua xuất hiện, nhưng hầu hết các cổ phiếu có days to cover cao không bao giờ xảy ra squeeze. Hãy kết hợp chỉ số này với hướng dẫn đầy đủ về days-to-cover và bảng xếp hạng shares-short trước khi đưa ra nhận định dựa trên bất kỳ con số đơn lẻ nào.

Mọi bảng dữ liệu ở đây đều là các truy vấn đã được lưu trữ và phân phiên từ tệp báo cáo interest short của sàn giao dịch. Bạn có thể mở rộng mã SQL dưới bất kỳ bảng nào, hoặc tự lọc toàn bộ danh mục theo cách riêng của mình trên terminal Strasmore.