深度研究

作者： Matt Connor 2026-07-12 · 更新于 2026-09-28

2020年新冠暴跌：四次熔断与峰谷跌幅

复盘2020年新冠暴跌：四次熔断、3月9日逐分钟记录缺口，以及SPY从峰值到谷值的完整路径，查看数据证据与SQL查询。

2020年的新冠疫情暴跌使标普500指数从2月19日的历史收盘高点，在23个交易日内录得-34.2%的峰谷跌幅。期间发生了四次全市场熔断，这是1997年以来的首次。

本页根据交易记录回放了整个过程：暴跌路径；3月9日熔断交易日的逐分钟走势；数据中缺失的分钟记录——这是本页最有力的证据；跌幅最大的股票；以及美国国债和期权交易记录同期的表现。所有数字均来自存储查询。展开任一面板即可查看SQL。

整场崩盘，一行呈现

先看那一天之前的整体图景。通过一次查询，统计 SPY 常规交易时段的日收盘价，即可确定峰值、谷值、下跌速度和恢复情况；同时对 2008 年熊市进行相同测算，以便比较规模。

查询COVID暴跌：从峰值到谷底再到复苏：SPY日收盘价，单行

峰值日期	峰值收盘价	谷值日期	谷值收盘价	跌幅（%）	峰值至谷值交易日数	日历天数	至下跌30%交易日数	2008年金融危机至下跌30%交易日数	恢复日期	谷值至恢复交易日数
2020-02-19	338.31	2020-03-23	222.51	-34.2	23	33	22	250	2020-08-18	103

每个数字背后的完整 SQL

WITH dailies AS (
    SELECT
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2020-02-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-09-01 00:00:00')
    GROUP BY d
),
peak AS (SELECT argMax(d, (c, -toInt32(d))) AS pd, max(c) AS pc FROM dailies WHERE d < toDate('2020-03-01')),
trough AS (SELECT argMin(d, (c, toInt32(d))) AS td, min(c) AS tc FROM dailies WHERE d < toDate('2020-04-01')),
gfc AS (
    SELECT
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2007-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2009-01-01 00:00:00')
    GROUP BY d
),
gpeak AS (SELECT argMax(d, (c, -toInt32(d))) AS pd, max(c) AS pc FROM gfc WHERE d < toDate('2008-01-01'))
SELECT
    toString((SELECT pd FROM peak)) AS peak_date,
    round((SELECT pc FROM peak), 2) AS peak_close,
    toString((SELECT td FROM trough)) AS trough_date,
    round((SELECT tc FROM trough), 2) AS trough_close,
    round(((SELECT tc FROM trough) / (SELECT pc FROM peak) - 1) * 100, 1) AS decline_pct,
    countIf(d > (SELECT pd FROM peak) AND d <= (SELECT td FROM trough)) AS sessions_peak_to_trough,
    dateDiff('day', (SELECT pd FROM peak), (SELECT td FROM trough)) AS calendar_days,
    countIf(d > (SELECT pd FROM peak) AND d <= (SELECT min(d) FROM dailies WHERE c <= 0.7 * (SELECT pc FROM peak))) AS sessions_to_minus_30,
    (SELECT countIf(d > (SELECT pd FROM gpeak) AND d <= (SELECT min(d) FROM gfc WHERE c <= 0.7 * (SELECT pc FROM gpeak))) FROM gfc) AS gfc_2008_sessions_to_minus_30,
    toString((SELECT min(d) FROM dailies WHERE d > (SELECT td FROM trough) AND c >= (SELECT pc FROM peak))) AS recovery_date,
    countIf(d > (SELECT td FROM trough) AND d <= (SELECT min(d) FROM dailies WHERE d > (SELECT td FROM trough) AND c >= (SELECT pc FROM peak))) AS sessions_trough_to_recovery
FROM dailies

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SPY 的峰值收盘价为 $338.31，日期为 2020-02-19。谷值收盘价为 $222.51，日期为 2020-03-23，较峰值低 -34.2%。这轮熊市在 23 个交易日、33 个日历日内完成压缩。市场经常引用的“有记录以来最快下跌 30%”这一说法，也能在同一行数据中得到验证：SPY 收盘价仅在第 22 个交易日就首次跌破峰值下方 30% 的位置。采用相同方法、以 2007 年 10 月的峰值收盘价为起点测算，2008 年熊市用了 250 个交易日才下跌同样的 30%。2008 年大约需要一年的跌幅，2020 年只用了约一个月。

这轮崩盘的时间线如下，所有数字均来自本页各面板：

2020 年 2 月 19 日，SPY 创纪录收盘，报 $338.31。
3 月 9 日，自 1997 年以来首次触发全市场熔断；SPY 收跌 -7.7%。下文将按分钟提供数据记录。
3 月 12 日、16 日和 18 日，又发生三次一级熔断。3 月 16 日收跌 -11.6%，为本轮崩盘中最糟糕的单日表现。
3 月 23 日，收盘低点为 $222.51，较峰值低 -34.2%。
3 月 24 日，市场转向。3 月 24 日的刺激措施驱动反弹推动了这轮行情。
2020-08-18，SPY 收盘价再次高于 2 月峰值，距低点已过去 103 个交易日。

2020年3月9日：触发熔断机制的交易时段

全市场熔断机制以标普500指数为依据。因此，本节通过SPY（标普500 ETF）读取停牌情况，而不是使用其他代理标的。此前周末，疫情引发的重新定价与供应冲击叠加（下文将详述），市场始终未能以有序方式真正开盘。

查询2020年3月9日的SPY：熔断交易日，成交明细

前收盘价	常规时段开盘价	跳空幅度（%）	停牌首次缺失ET时间	停牌缺失分钟数	常规时段最低价	最低价ET时间	常规时段收盘价	日变动（%）	日成交股数（百万）	常规时段分钟K线数
297.42	275.3	-7.4	09:35	14	273.45	14:44	274.4	-7.7	304.6	376

每个数字背后的完整 SQL

WITH
    (
        SELECT argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2020-03-06 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-09 04:00:00')
    ) AS prior_rth_close,
    (
        SELECT (formatDateTime(toTimeZone(addMinutes(prev_bar, 1), 'America/New_York'), '%H:%i'), gap_minutes - 1)
        FROM (
            SELECT
                lagInFrame(window_start) OVER (ORDER BY window_start ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prev_bar,
                dateDiff('minute', prev_bar, window_start) AS gap_minutes
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'SPY'
              AND window_start >= toDateTime('2020-03-09 04:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-09 23:59:00')
              AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
        )
        WHERE prev_bar > toDateTime('2020-03-09 00:00:00')
        ORDER BY gap_minutes DESC
        LIMIT 1
    ) AS halt_gap
SELECT
    round(prior_rth_close, 2) AS prior_close,
    round(toFloat64(argMinIf(open, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)), 2) AS rth_open,
    round((toFloat64(argMinIf(open, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)) / prior_rth_close - 1) * 100, 1) AS gap_pct,
    halt_gap.1 AS halt_first_missing_et,
    halt_gap.2 AS halt_missing_minutes,
    round(minIf(toFloat64(low), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS rth_low,
    formatDateTime(toTimeZone(argMinIf(window_start, (toFloat64(low), toInt64(toUnixTimestamp(window_start))), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 'America/New_York'), '%H:%i') AS low_et,
    round(toFloat64(argMaxIf(close, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)), 2) AS rth_close,
    round((toFloat64(argMaxIf(close, window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)) / prior_rth_close - 1) * 100, 1) AS day_change_pct,
    round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS day_shares_m,
    countIf((toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS rth_minute_bars
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
  AND window_start >= toDateTime('2020-03-09 04:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-09 23:59:00')

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先看两个数字。第一是跳空幅度：SPY开盘价为$275.3，较周五收盘价$297.42低-7.4%。开盘后最初几分钟内，标普500指数跌幅达到7%的一级熔断阈值。第二个数字更值得关注：本交易时段有376根分钟K线，而通常为390根。行情在上午9:34后停止：从美国东部时间09:35开始，连续14分钟完全没有任何成交记录。市场各处都没有成交。数据中的这段空白，正是熔断机制。该交易时段最终以$274.4收盘，跌幅为-7.7%，成交量为304.6百万股。

暂停交易时段的走势形态

查询SPY半小时走势：2020年3月9日常规交易时段，最后半小时收盘撮合价

ET时间	区间收盘价	区间最低价	成交股数（百万）
09:30	279.93	273.5	17.4
10:00	280.72	275.6	23.4
10:30	278.61	275.5	19.1
11:00	281.03	275.5	17.2
11:30	282.69	280.06	19.1
12:00	281.01	280.95	17.2
12:30	279.71	275.95	13.4
13:00	278.59	278.24	11.5
13:30	275.84	275.34	19.4
14:00	274.95	274.06	21.2
14:30	276.59	273.45	25.9
15:00	277.9	275.55	24.5
15:30	274.4	274.37	50.2

每个数字背后的完整 SQL

SELECT
    b.et_time                                                                   AS et_time,
    b.bucket_close                                                              AS bucket_close,
    b.bucket_low                                                                AS bucket_low,
    round((b.bar_shares + if(b.et_time = '15:30', p.print_shares, 0)) / 1e6, 1) AS shares_m
FROM
(
    SELECT
        formatDateTime(toStartOfInterval(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), INTERVAL 30 MINUTE), '%H:%i') AS et_time,
        round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) AS bucket_close,
        round(min(toFloat64(low)), 2) AS bucket_low,
        toFloat64(sum(volume)) AS bar_shares
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2020-03-09 04:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-09 23:59:00')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY et_time
) AS b
CROSS JOIN
(
    SELECT toFloat64(maxIf(size, has(conditions, 8))) AS print_shares
    FROM global_markets.stocks_trades
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND sip_timestamp >= toDateTime('2020-03-09 20:00:00', 'UTC')
      AND sip_timestamp <  toDateTime('2020-03-09 20:15:00', 'UTC')
) AS p
ORDER BY et_time

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开盘时段同时包含了暴跌、暂停交易和恢复交易：该时段低点为$273.5，与全天低点$273.45仅相差几美分；东部时间14:44的午后成交价只是再次测试了早盘水平。恢复交易后，行情几乎没有进一步变化：每个半小时收盘价都处于恢复交易价格上下几美元的范围内，全天跌幅在开盘后的最初几分钟内就已形成。成交量也从反方向印证了这一点。最后半小时成交量达到50.2百万股，是全天成交量最大的时段，因为收盘资金流在此时完成交叉撮合。熔断机制正是为了形成这种走势：阻止瀑布式下跌，强制进行重新开盘拍卖，并让连续交易在重新定价后的水平恢复。如今，市场时钟已将这套机制永久嵌入其中。

八个交易日内四次熔断

3月9日只是第一次。

查询2020年3月四个熔断交易日：SPY收盘价、变动、成交量

交易时段	收盘价（美元）	涨跌幅	成交股数（百万）
2020-03-09	274.4	-7.7	304.6
2020-03-12	248.1	-9.6	389.3
2020-03-16	239.41	-11.6	291.5
2020-03-18	241.01	-5.2	324.7

每个数字背后的完整 SQL

SELECT
    toString(et_date) AS session,
    close_usd,
    change_pct,
    shares_m
FROM (
    SELECT et_date, close_usd, shares_m,
           round((close_usd / lagInFrame(close_usd) OVER (ORDER BY et_date ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) - 1) * 100, 1) AS change_pct
    FROM (
        SELECT
            toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS et_date,
            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), 2) AS close_usd,
            round(toFloat64(sum(volume)) / 1e6, 1) AS shares_m
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= toDateTime('2020-03-06 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-19 00:00:00')
        GROUP BY et_date
    )
)
WHERE toString(et_date) IN ('2020-03-09', '2020-03-12', '2020-03-16', '2020-03-18')
ORDER BY et_date

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3月12日也触发了一级熔断（收于-9.6%）；3月16日触发熔断（收于-11.6%，标普指数单日跌幅为1987年以来最大，收于$239.41）；3月18日盘中暂停交易（收于-5.2%）。八个交易日内出现四次全市场熔断，而此前已有二十三年未发生过此类情况。需要注意的是，从未触发更高级别的熔断：每次都是一级熔断，即7%这一档。13%和20%两档从未触发。即使在3月16日，熔断后跌势也有所放缓，最终收盘点位仍处于二级熔断线以内。

跌幅最大的股票

指数只显示一个整体数字，掩盖了其下的分化。将同样的日收盘价计算方法应用于几只具有代表性的大盘股，可以看出这场崩跌实际冲击了哪些股票，包括3月9日当天以及2月19日至3月23日整段下跌期间的表现。

查询3月9日及全面暴跌行情：邮轮、航空、能源、银行、科技、必需消费品对比SPY

ticker	3月9日涨跌幅	崩盘跌幅
CCL	-19.9	-72.3
UAL	-10.4	-66.9
XOM	-12.2	-47.9
JPM	-13.7	-42.6
SPY	-7.7	-34.2
AAPL	-7.9	-31
WMT	-0.1	-2.9

每个数字背后的完整 SQL

WITH dailies AS (
    SELECT
        ticker,
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('UAL', 'CCL', 'XOM', 'JPM', 'AAPL', 'WMT', 'SPY')
      AND window_start >= toDateTime('2020-02-18 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2020-03-25 00:00:00')
    GROUP BY ticker, d
)
SELECT
    ticker,
    round((anyIf(c, d = toDate('2020-03-09')) / anyIf(c, d = toDate('2020-03-06')) - 1) * 100, 1) AS mar9_pct,
    round((anyIf(c, d = toDate('2020-03-23')) / anyIf(c, d = toDate('2020-02-19')) - 1) * 100, 1) AS crash_pct
FROM dailies
GROUP BY ticker
ORDER BY crash_pct ASC

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样本中跌幅最大的股票是CCL（邮轮运营商嘉年华），仅3月9日就下跌了-19.9%，从峰值到谷底累计下跌-72.3%。联合航空在这轮崩跌中下跌了-66.9%；埃克森美孚下跌-47.9%；摩根大通下跌-42.6%。相比之下，SPY下跌-34.2%，跌幅显得温和得多；苹果大致跟随市场下跌-31%；沃尔玛销售食品杂货和必需品，在封锁期间仍保持营业，同一时期仅下跌-2.9%。旅行和能源股重新反映了一个停摆世界的估值，而必需消费品股几乎没有变动。

简述油价战

上方的能源行值得用一段话解释，因为“油价战”涵盖了3月9日报道的另一半内容。2020年3月6日（星期五），沙特阿拉伯与俄罗斯之间的 OPEC+ 产量谈判未能达成协议。周末，沙特阿拉伯下调官方销售价格，并宣布计划提高产量。当时，全球出行需求已经开始停滞。这是供给冲击叠加需求冲击。周一股市开盘时，两种冲击同时显现。上方图表记录了结果：ExxonMobil 当天跌幅为 -12.2%，而 SPY 为 -7.7%。

避险潮，以及它逆转的那一周

股市只是其中一半。另一半发生在美国国债市场。经典的避险潮曾达到纪录水平，但随后在非同寻常的一周内逆转。

查询暴跌期间10年期和3个月期美国国债收益率：日收盘价

31 rows (showing 20)
日期	10年期涨跌幅	3个月涨跌幅
2020-02-18	1.55	1.58
2020-02-19	1.56	1.58
2020-02-20	1.52	1.58
2020-02-21	1.46	1.56
2020-02-24	1.38	1.53
2020-02-25	1.33	1.53
2020-02-26	1.33	1.53
2020-02-27	1.3	1.45
2020-02-28	1.13	1.27
2020-03-02	1.1	1.13
2020-03-03	1.02	0.95
2020-03-04	1.02	0.72
2020-03-05	0.92	0.62
2020-03-06	0.74	0.45
2020-03-09	0.54	0.33
2020-03-10	0.76	0.44
2020-03-11	0.82	0.42
2020-03-12	0.88	0.33
2020-03-13	0.94	0.28
2020-03-16	0.73	0.24

每个数字背后的完整 SQL

SELECT
    toString(date) AS date,
    round(yield_10_year, 2) AS ten_year_pct,
    round(yield_3_month, 2) AS three_month_pct
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= '2020-02-18' AND date <= '2020-03-31'
  AND isNotNull(yield_10_year)
ORDER BY date

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2月19日股市见顶时，10年期国债收益率为1.56%。截至3月9日，也就是熔断交易日，收益率收于0.54%，创历史新低。买家接受了连续十年每年仅半个百分点的回报，以换取安全性。随后走势发生逆转：截至3月18日，10年期收益率上升至1.18%，而股市继续下跌。这就是“争相获取现金”的一周。基金、企业和海外持有者纷纷卖出包括美国国债在内的各种高流动性资产，以筹集美元。与此同时，3个月期国库券当日收于0.02%，现金等价物收益率被压至零。当最安全的资产与风险最高的资产同时下跌时，市场买入的其实是流动性本身。收益率曲线将这一幕永久记录在其历史中。

期权交易记录显示了什么

SPY的上市期权是市场主要的对冲场所。其交易记录反映了这场恐慌，而时点尤其值得关注。

查询SPY期权：看跌期权与看涨期权成交量，2020年3月2日至13日（百万张合约）

交易时段	看跌期权合约数（百万）	看涨期权合约数（百万）	看跌/看涨比率
2020-03-02	3.74	2.54	1.47
2020-03-03	3.14	2.24	1.4
2020-03-04	3.06	2.27	1.35
2020-03-05	3.14	1.82	1.73
2020-03-06	4.64	2.38	1.95
2020-03-09	4.35	2.38	1.83
2020-03-10	3.61	2.4	1.5
2020-03-11	3.75	2.44	1.54
2020-03-12	4.53	3.43	1.32
2020-03-13	4.63	3.27	1.41

每个数字背后的完整 SQL

SELECT
    toString(toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York'))) AS session,
    round(sumIf(toFloat64(size), substring(ticker, 12, 1) = 'P') / 1e6, 2) AS put_contracts_m,
    round(sumIf(toFloat64(size), substring(ticker, 12, 1) = 'C') / 1e6, 2) AS call_contracts_m,
    round(sumIf(toFloat64(size), substring(ticker, 12, 1) = 'P') / sumIf(toFloat64(size), substring(ticker, 12, 1) = 'C'), 2) AS put_call_ratio
FROM global_markets.options_trades
WHERE ticker >= 'O:SPY2' AND ticker < 'O:SPY3'
  AND sip_timestamp >= toDateTime('2020-03-02 00:00:00') AND sip_timestamp < toDateTime('2020-03-14 00:00:00')
GROUP BY session
ORDER BY session

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3月6日星期五，在触发熔断的交易日之前，看跌期权与看涨期权的成交量比率升至 1.95，即每成交一份看涨期权，几乎对应两份看跌期权。3月9日当天，成交量为4.35百万份看跌期权、2.38百万份看涨期权，比例为1.83。到3月12日这一-9.6%交易日，随着看涨期权成交量与看跌期权同步增加，该比率回落至1.32。看跌期权偏斜最严重的阶段出现在这轮下跌初期，而不是底部：市场较早买入保护性期权；随后更大幅度的下跌日中，期权交易的多空方向更为均衡。

市场范围熔断机制究竟如何运作

由于这类机制很少启动，使用间隔一长就容易被遗忘。市场范围熔断以标普500指数较前一交易日收盘点位的跌幅为依据：若在美东时间下午3:25前触及7%（一级）或13%（二级），市场将暂停交易15分钟；触及20%（三级）则直接结束当日交易。暂停期间，所有交易所均停止交易。订单会排队等待重新开盘竞价，将累积的买卖意愿集中到一个价格上，机制与每天早晨的开盘竞价相同。这套设计源于2010年闪崩后的改革。当年的事件表明，旧有阈值过于宽松，即使市场出现真正的连锁暴跌，也可能无法触发熔断。

2020年3月是这套设计首次、迄今唯一一次实盘检验。上方图表已经给出了结果：一级熔断共触发四次，每次之后都实现了有序重开；二级和三级熔断从未触发。在该指数历史上最快速的大幅回撤期间，23个交易日的市场均保持正常运作。此后，相关规则继续有效：以标普500指数为基准的7%/13%/20%阈值至今仍在执行。系统出现弯曲，但市场基础设施经受住了考验。

COVID-19暴跌常见问题

2020年3月9日是什么触发了熔断机制？

开盘几分钟内，标普500指数较前一收盘价下跌7%，达到全市场一级熔断阈值。全市场交易暂停15分钟，随后通过集合竞价恢复。该停牌在本页的分钟级成交记录中显示为从09:35 ET开始连续缺失的14根K线。

COVID-19暴跌期间股市下跌了多少？

按SPY的日收盘价计算，从2020年2月19日的$338.31跌至2020年3月23日的$222.51，跌幅为-34.2%，期间共经历23个交易日。

2020年3月触发了多少次熔断？

共触发四次全市场一级熔断，日期分别为3月9日、12日、16日和18日。这是自1997年10月以来首次触发全市场熔断。

2020年是否触发过二级或三级熔断？

没有。2020年的四次停牌全部属于一级熔断（7%）。在现行机制下，全市场二级熔断（13%）或三级熔断（20%）从未触发过，包括3月16日这次暴跌中跌幅最大的交易日，当日跌幅为-11.6%。

市场是否完全收复了COVID-19暴跌期间的失地？

是。SPY于2020-08-18收盘价超过2020年2月19日的峰值，距离3月23日低点仅103个交易日。这是如此深度的熊市中最快的全面复苏之一。

以上每个面板都是基于历史成交记录生成的、带版本控制的查询。展开SQL即可查看每项测量的具体过程。想亲身感受这一天，而不是只阅读相关内容？您可以在Strasmore Labs交易模拟器中体验这一场景。

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