Strasmore Research
Market Recap

2026年Q2市场回顾

Matt ConnorBy Matt Connor Updated 2026-07-23

2026年第二季度是复苏季度：在第一季度下跌后，各大主要指数 ETF 均实现了两位数增长，其中 QQQ 领涨，涨幅达 26.5%。下文各板块展示了本季度的走势——包括月度阶梯式增长、利率背景、日历安排，以及文中披露的两项数据注意事项。所有数据均为存储查询结果；如需查看确切的 SQL 语句，请展开相应板块。

季度表现概览

本季度较第一季度波动有多大？本面板通过单次查询计算两个季度的回报率。26.5 的参考值是基于相同定义实时重新计算的，而非读取历史数据。

查询四大指数 ETF 2026 年 Q2 回报率（Q1 已实时重算以供对比）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959), 2) AS q2_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'DIA', 'IWM')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

在经历 -6.9% 的第一季度后，QQQ 在本季度上涨了 26.5%；SPY 在 -5.2% 后上涨了 14.1%；IWM 为 20.2%。所有在第一季度下跌的指数，在第二季度均实现了大幅反弹。这四个指数呈现了三种不同的走势：增长型指数在第一季度跌幅最大，但本季度反弹也最强；DIA（价格加权工业指数）从 -3.9% 波动至 12.1%；而 IWM 在第一季度几乎没有下跌（0.1%），因此其 20.2% 的季度表现是平稳开局后的延续，而非修复跌幅。在季度回报列中，反弹与动能的表现看起来完全一致；只有第一季度列能将两者区分开来。

本季度与历年第二季度的表现对比

复苏季度的感官体验往往具有历史意义；但数据才能证明本季度是否真的如此。通过单次查询，系统会对历史记录中每一年的4月至6月收益率进行相同的计算，每年的算法完全一致，随后将本季度与其他季度进行排名对比。

查询历年第二季度行情：SPY 与 QQQ（按年份统一重算，显示交易日数量）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT toYear(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS y,
       ticker,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions,
       round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
  AND window_start >= toDateTime('2003-01-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
  AND toMonth(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 4 AND 6
  AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY y, ticker
HAVING sessions >= 50
ORDER BY y ASC, ticker ASC
查询排名情况：本季度与往年各第二季度对比（排名 1 为最优；已排除自身）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT ticker,
       round(anyIf(ret, y = 2026), 1) AS q2_2026_pct,
       arrayCount(x -> x > anyIf(ret, y = 2026), groupArrayIf(ret, y != 2026)) + 1 AS rank_best,
       count() AS q2s_compared,
       min(y) AS first_year,
       anyIf(sessions, y = 2026) AS sessions_2026
FROM (
    SELECT toYear(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS y,
           ticker,
           uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions,
           (argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100 AS ret
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
      AND window_start >= toDateTime('2003-01-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND toMonth(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 4 AND 6
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY y, ticker
    HAVING sessions >= 50
)
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker ASC

该排名接近历史真实水平：QQQ 的 26.5% 在 17 个类似的第二季度中排名 2（排名第1为最优）——此前仅有一个第二季度表现更好，上表列出了具体年份。SPY 的 14.1% 在自 2004 以来的 23 个季度中排名 3。以下为两项说明：QQQ 的数据序列较短（该基金在部分年份使用不同的代码交易，为确保准确，系统通过交易天数过滤掉了这些年份，具体见表中的年度统计）；此外，所有历史查询均以本季度末作为上限，因此对比样本不会随后续年份的到来而自动增加。本页面所有排名的计算基准为：日历季度内常规交易时段的开盘至收盘价格。

月度阶梯式走势

查询Q2 每月回报：4月、5月、6月（SPY 与 QQQ，统一重算）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start, ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct,
    round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199), 2) AS month_close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ')
  AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY period_start, ticker
ORDER BY period_start, ticker

本季度涨幅集中在前期：4月贡献了主要涨幅（SPY 9.9%, QQQ 14.8%），5月继续上涨（4.9% 和 10.3%），6月则略有回调 —— SPY -1.2%。6月回顾 详细介绍了当月表现及市场广度分布。

季度领涨股概览

查询Q2 交易时段全市场美元成交额（排除一个待核实实体的重复代码）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT ticker,
    round(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / 1e9, 1) AS dollar_bn,
    round(100 * sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) / max(sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume))) OVER (), 1) AS pct_of_leader
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
  AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
ORDER BY dollar_bn DESC
LIMIT 8

整个季度中，MU ($2047.5 十亿) 的交易量略高于 SPY ($2032 十亿)，位居榜首。单只股票在三个月内的交易量超过了这一旗舰指数基金，增幅达该领头羊总额的 99.2%。紧随其后的是 QQQ ($1658.5 十亿) 和 NVDA ($1591.8 十亿) —— 关于 NVDA 六月份的详细分析请见 逐笔数据 —— 以及 TSLA ($1198.8 十亿)。请注意，此列表衡量的是常规交易时段的成交额，而非涨跌幅 —— 在市场下跌的月份，某只股票仍可能占据交易量首位。关于该领头羊六月份的详细分析，请参阅 深度解析逐笔数据。数据统计范围为 4 月 1 日至 6 月 30 日的常规交易时段；由于正在进行实体核实，已排除一个重复符号的六月列表 (查看凭证)。

市场宽度：季度走势

查询Q2 交易日涨跌分布（单项统计）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT countIf(day_ret > 0) AS up_sessions,
       countIf(day_ret < 0) AS down_sessions,
       countIf(day_ret = 0) AS flat_sessions,
       count() AS sessions_total
FROM (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 2) AS day_ret
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND (toHour(window_start) * 60 + toMinute(window_start)) BETWEEN 810 AND 1199
    GROUP BY d
)

本季度 36 的 62 个交易日中，SPY 上涨，而 26 个交易日下跌。上涨交易占主导地位，与双位数增长的季度表现一致。股票涨跌家数（所有上涨与下跌股票的总数）在季度尺度上受限：由于全市场扫描的单次查询量超过了本页面的生成预算，因此等量宽度仅能维持在月度尺度。6 月份的涨跌分布显示下跌家数多于上涨家数，详情请见 6 月回顾。此处直接披露限制条件，而非隐瞒缩小范围。

期权交易数据月度分析

本季度微观结构分析基于全市场挂牌期权交易数据的月度对比。交易量在季度末持续增长：4 月成交量为 1386.9 百万份合约，6 月达到 1477.9 百万份，为本季度最繁忙月份。末日期权 (0DTE) 占比同步上升，从 30.3% 升至 34.3% —— 6 月的占比创下上半年新高。关于 1 月以来的演变趋势，请参阅 上半年回顾。

查询4月：全市场期权合约成交量及当日到期占比（单次扫描）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-05-01 00:00:00')
查询5月：全市场期权合约成交量及当日到期占比（单次扫描）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-05-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
查询6月：全市场期权合约成交量及当日到期占比（单次扫描）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT round(sum(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS contracts_mm,
       round(100.0 * sumIf(toFloat64(volume), toDateOrNull(concat('20', substring(ticker, length(ticker) - 14, 6))) = toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) / sum(toFloat64(volume)), 1) AS zero_dte_pct,
       uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS sessions
FROM global_markets.options_minute_aggs
WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')

每月抽样交易成本

查询SPY 每月第二个周三的报价中值价差样本
每个数字背后的完整 SQL
SELECT toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS session,
       round(quantileDeterministicIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 3) AS med_spread_bps,
       round(count() / 1e6, 2) AS quote_updates_m,
       countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker = 'SPY'
  AND ((sip_timestamp >= toDateTime64('2026-04-15 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-04-15 20:00:00', 9))
    OR (sip_timestamp >= toDateTime64('2026-05-13 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-05-13 20:00:00', 9))
    OR (sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-10 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-06-10 20:00:00', 9)))
GROUP BY session
ORDER BY session ASC

SPY 在本季度月度抽样交易中的中位数报价价差为：4月样本 0.286 bps，5月样本 0.27 bps，6月样本 0.409 bps —— 6月样本价差最宽。数据说明：采用单日标记样本（每月第二个星期三），而非全月中位数；无效报价计入样本，不予剔除。

利率：收益率曲线趋于平缓的季度

查询2s10s 利差及 10 年期利率至 Q2 日线
每个数字背后的完整 SQL
SELECT toString(date) AS d,
    round(yield_10_year, 2) AS y10,
    round((yield_10_year - yield_2_year) * 100, 0) AS spread_2s10s_bp
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= toDate('2026-04-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
  AND isNotNull(yield_10_year) AND isNotNull(yield_2_year)
ORDER BY date

本季度 2s10s 利差 从 52 个基点降至 30，曲线趋于平缓，10年期收益率收于 4.44%。关于6个月期收益率的详细情况，请参阅 H1 回顾。从机制上看，曲线平缓意味着短端收益率与长端收益率的差距缩小；该趋势是否会持续，本表无法提供答案，本页面亦不对此进行预测。

日历与季度规模

查询Q2 公司日程（已披露 6 月 30 日申报与指数缺口）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-04-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')) AS ex_div_events,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-04-01') AND execution_date <= toDate('2026-06-30')) AS splits,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-04-01') AND listing_date <= toDate('2026-06-30')) AS ipos,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date >= toDate('2026-04-01') AND filing_date <= toDate('2026-06-30')) AS q2_filings,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = toDate('2026-04-30')) AS filings_apr30,
    (SELECT uniqExact(accession_number) FROM global_markets.stocks_sec_edgar_index WHERE filing_date = toDate('2026-06-30')) AS filings_jun30

本季度内，共有 105 家公司上市，435 次拆股，以及 15402 次除息派息。申报数量 (235075) 存在披露缺口：截至 6 月 30 日（季度最后一天），指数仅包含 31 份申报文件；而 4 月 30 日仅包含 34 份。相比相邻日期的数千份文件，季度总数因缺失两个月末数据而偏低，直至数据回填后才会恢复准确。关于月末缺口的诊断说明。

季度末的日程安排

查询季度内按月划分的上市、拆股及除权事件
每个数字背后的完整 SQL
SELECT m, ipos, splits, ex_divs FROM (
    SELECT '2026-04' AS m,
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-04-01') AND listing_date <= toDate('2026-04-30')) AS ipos,
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-04-01') AND execution_date <= toDate('2026-04-30')) AS splits,
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-04-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-04-30')) AS ex_divs, 1 AS o
    UNION ALL SELECT '2026-05',
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-05-01') AND listing_date <= toDate('2026-05-31')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-05-01') AND execution_date <= toDate('2026-05-31')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-05-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-05-31')), 2
    UNION ALL SELECT '2026-06',
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_ipos WHERE listing_date >= toDate('2026-06-01') AND listing_date <= toDate('2026-06-30')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_splits WHERE execution_date >= toDate('2026-06-01') AND execution_date <= toDate('2026-06-30')),
        (SELECT count() FROM global_markets.stocks_dividends WHERE ex_dividend_date >= toDate('2026-06-01') AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')), 3
) ORDER BY o

随着季度推进，公司日程安排愈发密集：除息事件逐月增加，从 4 月的 3947 升至 6 月的 6651，同时拆股事件也随之增加（129 升至 164）。这三个月内，新股上市数量保持稳定——本季度的波动主要体现在股息方面，而非 IPO。

交易时段汇总

查询本季度共 62 个交易日，已按月核实
每个数字背后的完整 SQL
SELECT
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')) AS q2_sessions,
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-05-01 00:00:00')) AS april_sessions,
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-05-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-06-01 00:00:00')) AS may_sessions,
    (SELECT uniqExact(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
     WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= toDateTime('2026-06-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')) AS june_sessions

62 交易时段已通过观察到的 K 线进行验证，而非基于日历推算：21 在 4 月，20 在 5 月（阵亡将士纪念日），21 在 6 月（六月节）。月度汇总及收盘证据请参阅 6 月回顾 和 节假日说明。

数据说明

完整数据说明
  • 空头头寸数据截至 6 月 15 日结算 —— 当前生成的数据仅到此日期；6 月底的数据尚未公布；完整披露请见 6 月回顾。该文章将在新数据发布后重新生成。
  • 月末申报与指数之间的差异 已在文中说明：6 月 30 日和 4 月 30 日均属于本季度，3 月 31 日也呈现相同特征 —— 凡是最后一天为工作日的 2026 年月末数据，目前几乎为空。诊断说明 提供了相关凭证及界定结论。
  • 微观结构（逐笔交易细节）在此未予展示 —— 6 月 29 日深度分析 包含了完整的交易日行情分析。
  • 成交量领先股排除说明： 一项因实体验证尚未完成而排除的 6 月重复代码列表。

方法论

  • 统计周期为 2026 年 4 月 1 日至 6 月 30 日，经观察 K 线验证共计 62 个交易日。季度收益率计算方式为该周期内常规交易时段的开盘价至收盘价；Q1 对比数据采用相同的定义进行实时重新计算。
  • 时间戳以 UTC 存储，并使用原始 UTC 范围进行过滤；该季度（EDT）的常规交易时段为 13:30–20:00 UTC。美元成交额计算方式为常规交易时段内每分钟收盘价乘以每分钟成交量。多年历史数据块按东部时间进行常规时段过滤（每行均进行转换，以确保跨年代的夏令时一致性），并将上限设定在本季度末；深度验证（分钟级历史数据至 2003 年 9 月）详见 H1 回顾 的方法论。
  • 数据通过受限的只读路径生成；公开页面永不查询实时数据。数据仓库状态截至 2026 年 7 月 5 日。

这是定期季度回顾的首版；第三季度版本将链接至此处。月份详情：六月。本季度完成的半年度数据：2026 年 H1。

#market recap#quarterly#rates#成交量#ipos