Strasmore Research
Deep Dives · Matt ConnorBy Matt Connor · · Updated 2026-07-23

2026年6月期权盈亏复盘

6月最佳期权回报达495x，若卖出该合约则亏损494,000美元。通过历史数据为您揭示市场极端波动背后的真相。

2026年6月表现最佳的单笔期权交易是什么？如果投入一千美元，最终会变成多少？

答案包含四个方面：头奖交易；作为新闻核心的两份合约的异常成交价；围绕该交易的九千笔近乎全损的交易；以及镜像交易——即卖出赢家所买入的合约——其中一千美元的权利金最终演变成六位数的亏损。

所有数据均是根据历史成交记录进行的后验计算；“后验最优交易”衡量的是该月内实际发生的行情，而非任何人都能执行的策略。所有数字均为存储查询的结果；如需查看准确的 SQL 语句，请展开相应面板。

2026年6月的市场波动有多大？

百倍期权获利者是否需要一个历史性的市场月份？6月的数据表明并非如此。本小组每月对 SPY 和 NVDA（获利期权的标的）进行相同的重新计算——计算标准为常规交易时段的开盘价至收盘价，以及最高价与最低价之差占开盘价的百分比。6月共经历了 21 个交易日。

查询校准：2026年每月计算方式一致 —— SPY与NVDA，开盘至收盘及波动范围
每个数字背后的完整 SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS period_start,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, ticker = 'SPY' 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, ticker = 'SPY' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS spy_month_pct,
    round((maxIf(toFloat64(high), ticker = 'SPY' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - minIf(toFloat64(low), ticker = 'SPY' 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, ticker = 'SPY' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) * 100, 1) AS spy_range_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, ticker = 'NVDA' 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, ticker = 'NVDA' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS nvda_month_pct,
    round((maxIf(toFloat64(high), ticker = 'NVDA' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - minIf(toFloat64(low), ticker = 'NVDA' 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, ticker = 'NVDA' AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) * 100, 1) AS nvda_range_pct,
    uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), ticker = 'SPY') AS trading_days
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'NVDA')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 05:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
GROUP BY period_start
HAVING uniqExactIf(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')), ticker = 'SPY') >= 17
ORDER BY period_start ASC

SPY 在6月的收盘价较其开盘价波动了 -1.2%，且波动幅度处于 5.8% 范围内——这比3月 (8.7%) 或4月 (11.4%) 的波动更窄。市场波动主要由单一标的驱动：NVDA 在经历 19.7% 的波动范围后，收盘价较其6月开盘价波动了 -7.4%（2026年6月市场回顾 包含市场整体情况）。实现百倍收益并不需要市场崩盘——单只权重股在两周内大幅下跌便已足够。

本月最大倍数

统计范围：六种流动性强的标的，且每种标的在六月至少有五十笔交易 —— 30951 份合约 —— 价格区间从六月首笔成交价至末笔成交价，涵盖买卖双方：即以首笔成交价买入并在末笔成交价时的价值，以及以一千美元权利金卖出后的最终盈亏。

查询6月五大最高涨幅倍数：基于双向报价（6个流动性根源，50+笔交易）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT ticker AS contract,
    substring(ticker, -9, 1) = 'P' AS is_put,
    round(first_px, 2) AS first_price,
    round(last_px, 2) AS last_price,
    round(last_px / first_px, 1) AS multiple,
    toUInt32(floor(1000 / (first_px * 100))) AS contracts_for_a_thousand,
    round(floor(1000 / (first_px * 100)) * last_px * 100, 0) AS bought_end_value_usd,
    round(1000 * (last_px / first_px) - 1000, 0) AS sold_net_loss_usd,
    trades
FROM (
    SELECT ticker,
        toFloat64(argMin(price, (sip_timestamp, price))) AS first_px,
        toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) AS last_px,
        count() AS trades
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ((startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19) OR (startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:SPY') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:QQQ') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:AAPL') AND length(ticker) = 21))
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 50 AND argMin(price, (sip_timestamp, price)) > 0
)
ORDER BY multiple DESC, contract ASC
LIMIT 5

涨幅冠军为看跌期权：O:NVDA260629P00200000，首笔成交价为 $0.01，末笔成交价为 $4.95 —— 实现 495x 倍数。详情如下：一份行权价为 $200 的 NVDA 看跌期权，于 6 月 29 日到期。以首笔成交价投入一千美元可购买 1000 份合约；按末笔成交价计算，该头寸市值达 $495000。NVDA 在六月下半月持续下跌 —— 其深度分析记录了逐日的跌幅 —— 该合约通过杠杆放大了这一跌幅。提前预知走势是任何表格都无法提供的；首笔成交价的详细分析见下文。

其他上榜合约

五份合约均为看跌期权 —— is_put 列即为盈亏结果 —— 即使是倍数最小的合约也超过了十倍。第二行是 AAPL $240 看跌期权（7 月 24 日到期），价格从 $0.01 涨至 $0.34，实现 34x 倍数，且在月底仍处于活跃状态（由于是 7 月到期，该末笔价格为市值而非结算价）。第三行是 MU $100 看跌期权（7 月 10 日到期），实现了 20x 倍数，同样延续至 7 月。第四行和第五行分别是 TSLA $397.50 看跌期权和 QQQ $707 看跌期权，两者均在六月初的下跌中分别实现了 12.5x 和 11.7x 倍数。五份合约，五次对下跌的押注。

卖出期权：如何让一千美元变成负五十万

买入获胜期权的风险仅为一千美元。而卖出该期权——即收取这笔一千美元的权利金——则承担了价格波动的风险。sold_net_loss_usd 列从卖方视角计算每一行数据，未计入保证金、行权及强制买入成本。卖出 1000 张价格为 $0.01 的合约共计收取一千美元；最后一次成交价使卖方头寸价值为 $495000 —— 净亏损为 $494,000。买方的最大损失是权利金；卖方的最大损失是价格波动，而六月份最大的波动幅度达到了五百个点位。

分分成交问题

495x 是如何得出的？下方的收据将该获利合约整个六月的成交记录压缩成了一行：包括其首次成交、第二次成交，以及其生命周期内所有分分成交（penny print）的统计。

查询入场记录：获胜者的首次成交价、第二次成交价及6月期间的每笔分笔成交（单行）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT
    toString(toDate(min(sip_timestamp))) AS first_print_date,
    formatDateTime(toTimeZone(min(sip_timestamp), 'America/New_York'), '%H:%i:%S') AS first_print_et,
    round(anyIf(price, rn = 1), 2) AS first_price,
    toUInt64(anyIf(size, rn = 1)) AS first_print_contracts,
    countIf(price <= 0.011) AS penny_prints_in_june,
    toUInt64(sumIf(size, price <= 0.011)) AS penny_contracts_in_june,
    round(anyIf(price, rn = 2), 2) AS second_price,
    toUInt32(dateDiff('second', min(sip_timestamp), anyIf(sip_timestamp, rn = 2))) AS seconds_to_second_print,
    round(argMax(price, (sip_timestamp, price)), 2) AS month_last_price,
    round(argMax(price, (sip_timestamp, price)) / anyIf(price, rn = 2), 1) AS second_print_multiple_to_last,
    round(floor(1000 / (anyIf(price, rn = 2) * 100)) * argMax(price, (sip_timestamp, price)) * 100, 0) AS thousand_at_second_print_end_usd
FROM (
    SELECT sip_timestamp, toFloat64(price) AS price, size,
        row_number() OVER (ORDER BY sip_timestamp, price) AS rn
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ticker = 'O:NVDA260629P00200000'
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
)

该合约在六月的成交记录中直到 2026-06-15 才出现。其首次成交发生在东部时间 09:49:30，成交量为 2 手，价格为 $0.01 —— 权利金约为两美元。101 秒后的下一次成交价格为 $2.44，此后再未出现过分分成交（整个月仅有 1 次分分成交，成交量为 2 手）。标题中所假设的一千手头寸，其规模是该价格成交量的五百倍。若从第二次成交入场，到本月最后一次成交时，一千美元将变为 $1980 —— 这是 2 倍，而非 495 倍。从第二次成交开始，在剧烈的波动路径中，两周内实现约两倍的收益是真实且可交易的。但按打印数据计算出的巨额回报则是虚假的。

交易历程：从上市到到期的十个交易日

假设订单已成交并持有至到期：记录每个交易日的成交量、最后成交价及持仓市值。

查询逐交易日走势：每日成交额、最后成交价及千美元头寸标记
每个数字背后的完整 SQL
WITH (
    SELECT (ticker, first_px)
    FROM (
    SELECT ticker,
        toFloat64(argMin(price, (sip_timestamp, price))) AS first_px,
        toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) AS last_px,
        count() AS trades
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ((startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19) OR (startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:SPY') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:QQQ') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:AAPL') AND length(ticker) = 21))
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 50 AND argMin(price, (sip_timestamp, price)) > 0
    )
    ORDER BY last_px / first_px DESC, ticker ASC
    LIMIT 1
) AS winner
SELECT toDate(sip_timestamp) AS date,
    toUInt64(sum(size)) AS contracts_traded,
    round(sum(toFloat64(price) * toFloat64(size)) * 100 / 1e6, 2) AS day_premium_usd_m,
    round(toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))), 2) AS day_last_price,
    round(floor(1000 / (winner.2 * 100)) * toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) * 100, 0) AS position_value_usd,
    round(100 * toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) / max(toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price)))) OVER (), 1) AS pct_of_peak
FROM global_markets.options_trades
WHERE ticker = winner.1
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
GROUP BY date
ORDER BY date ASC

该合约在生命周期内的所有 10 个交易日内均有报价，从 2026-06-15 一直持续到 2026-06-29 到期。第一天收于 $1.4，较每股一美元的入场价已亏损 $140000。随后行情反转：2026-06-17 当天的 $287000 市值在 2026-06-22 时缩减至 $106000，跌幅接近三分之二。峰值 $745000 出现在 2026-06-26，即到期前一个交易日；最终结算价为 $495000 —— 仅为峰值的 66.4%。即便本月表现最佳的交易，其收盘价也比自身高点低了三分之一。成交量方面：第一天全天成交 385 张合约——约等于前三个交易日的总持仓量；而交易最活跃的 2026-06-23 当天，成交量达到 9718 张，保费规模为 $2.86 百万。规模效应在行情启动后才显现。

账面另一端

查询完整分布：每笔巨额收益对应的数千笔近乎全损（含看涨/看跌期权分布）
每个数字背后的完整 SQL
SELECT
    count() AS contracts_with_50_trades,
    countIf(substring(ticker, -9, 1) = 'P') AS put_contracts,
    countIf(last_px / first_px >= 100) AS up_100x_plus,
    countIf(last_px / first_px >= 10) AS up_10x_plus,
    countIf(last_px / first_px >= 10 AND substring(ticker, -9, 1) = 'P') AS up_10x_puts,
    countIf(last_px / first_px >= 10 AND substring(ticker, -9, 1) = 'C') AS up_10x_calls,
    countIf(last_px / first_px <= 0.1) AS down_90_pct_plus,
    countIf(last_px / first_px <= 0.1 AND substring(ticker, -9, 1) = 'C') AS down_90_calls,
    round(100.0 * countIf(last_px / first_px <= 0.1 AND substring(ticker, -9, 1) = 'C') / countIf(last_px / first_px <= 0.1), 1) AS down_90_call_share_pct,
    countIf(last_px <= 0.02) AS ended_at_two_cents_or_less
FROM (
    SELECT ticker,
        toFloat64(argMin(price, (sip_timestamp, price))) AS first_px,
        toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) AS last_px,
        count() AS trades
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ((startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19) OR (startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:SPY') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:QQQ') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:AAPL') AND length(ticker) = 21))
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 50 AND argMin(price, (sip_timestamp, price)) > 0
)
查询归零成本最高的合约：最终价格为2美分或更低的最高价合约
每个数字背后的完整 SQL
SELECT ticker AS contract,
    round(first_px, 2) AS first_price,
    round(last_px, 2) AS last_price,
    toUInt32(floor(1000 / (first_px * 100))) AS contracts_a_thousand_bought,
    round(floor(1000 / (first_px * 100)) * last_px * 100, 0) AS ending_value_usd
FROM (
    SELECT ticker,
        toFloat64(argMin(price, (sip_timestamp, price))) AS first_px,
        toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) AS last_px,
        count() AS trades
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ((startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19) OR (startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:SPY') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:QQQ') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:AAPL') AND length(ticker) = 21))
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 50 AND argMin(price, (sip_timestamp, price)) > 0
)
WHERE last_px <= 0.02 AND floor(1000 / (first_px * 100)) >= 1
ORDER BY first_px DESC, contract ASC
LIMIT 1

与头奖相对的数据如下：在 30951 份流动性合约中，仅有 1 获得了百倍回报，而 9385 损失了百分之九十或更多。在全市场范围内，共有 8949 份合约最终价格为两美分或更低。如果盲目从这些合约中抽取，每出现一个头奖，就会出现数千个损失百分之九十的案例。亏损最严重的案例是：O:MU260612C01350000，一份 6 月 12 日到期的 1,350 美元行权价 MU 看涨期权，6 月开盘价为 $10，收盘价为 $0.01，导致一千美元缩水至 $1。

看涨还是看跌：哪方获胜？

两端的表现并不一致。获胜方全是看跌期权：在 14 个十倍回报案例中，全部为看跌期权（14 份看跌期权，0 份看涨期权）；而在 14994 份看跌期权与 30951 份总合约的市场中，看跌期权占据主导。亏损方则接近持平：在 9385 个近乎全损的案例中，4403 —— 46.9% —— 是看涨期权，看跌期权略占多数。方向预测决定了所有大赢家，但仅靠方向无法挽救任何人：数千份看跌期权也进入了亏损名单，原因在于行权价错误、到期周错误，或两者皆是。

亏损集中在哪里

哪些标的提供了“坟场”？并非仅指暴跌的股票。

查询按根源分类的亏损：较首次成交价下跌90%以上的合约、亏损占比及各根源的十倍收益情况
每个数字背后的完整 SQL
SELECT
    multiIf(startsWith(ticker, 'O:NVDA'), 'NVDA', startsWith(ticker, 'O:TSLA'), 'TSLA', startsWith(ticker, 'O:AAPL'), 'AAPL', startsWith(ticker, 'O:SPY'), 'SPY', startsWith(ticker, 'O:QQQ'), 'QQQ', 'MU') AS root,
    count() AS contracts,
    countIf(last_px / first_px <= 0.1) AS down_90_pct_plus,
    round(100.0 * countIf(last_px / first_px <= 0.1) / count(), 1) AS pct_of_root_wiped,
    round(100.0 * countIf(last_px / first_px <= 0.1) / sum(countIf(last_px / first_px <= 0.1)) OVER (), 1) AS share_of_all_down_90_pct,
    countIf(last_px / first_px >= 10) AS up_10x_plus
FROM (
    SELECT ticker,
        toFloat64(argMin(price, (sip_timestamp, price))) AS first_px,
        toFloat64(argMax(price, (sip_timestamp, price))) AS last_px,
        count() AS trades
    FROM global_markets.options_trades
    WHERE ((startsWith(ticker, 'O:MU') AND length(ticker) = 19) OR (startsWith(ticker, 'O:NVDA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:TSLA') AND length(ticker) = 21) OR (startsWith(ticker, 'O:SPY') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:QQQ') AND length(ticker) = 20) OR (startsWith(ticker, 'O:AAPL') AND length(ticker) = 21))
      AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-01 00:00:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-07-01 00:00:00', 9)
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 50 AND argMin(price, (sip_timestamp, price)) > 0
)
GROUP BY root
ORDER BY down_90_pct_plus DESC, root ASC

QQQ 贡献了最大的亏损规模：2923 份近乎全损的合约 —— 占总亏损量的 31.1% —— 其 35.7% 的流动性合约被清零。加上 SPY 的 24.7%，指数成分股占据了“坟场”的一半以上。亏损率最低的两类标的是 NVDA 和 AAPL（21.8% 和 21.8%）—— 其中第一个是 NVDA，即本月最大赢家的标的。在权利金停滞不前的标的中，亏损规模增长最快。同一张表格的另一面：QQQ 产生了本月 14 个十倍回报中的 9 个；SPY 在亏损名单中有 2319 份合约，贡献了 0。

本表说明了什么（以及无法说明什么）

四点启示。凸性是真实存在的：当标的资产快速波动时，虚值期权的价格会呈指数级增长——这正是彩票式期权交易价格极低的原因。市盈率倍数需要深入分析：6月的 495x 倍数仅基于一笔两手规模的成交；实际可交易的涨幅仅为两倍。收益分布是为凸性支付的代价：14 个十倍股与 9385 个近乎归零的标的并存（做市商说明 解释了谁在出售这些期权）。事后诸葛中无法进行交易：获胜的期权在 6 月 1 日并不存在——它于 6 月 15 日才首次成交——购买它意味着在当天就能预知随后两周的走势与时机。本页面衡量的是 6 月的情况。它并不预测 7 月的走势。

常见问题

2026年6月表现最好的期权交易是什么？

在六种高流动性标的中，从首次成交价到最后成交价计算，行权价为 200 美元的 NVDA 看跌期权（2026年6月29日到期）表现最佳：从 $0.01 涨至 $4.95，涨幅达 495 倍 —— 该交易基于两手一分钱（two-lot penny）的首次成交价（随后成交价为 $2.44）。

期权交易的亏损会超过投资额吗？

买入期权不会：买方最大亏损仅限于已支付的权利金。卖出期权会：6月份的数据显示，一名卖方在收取了 1,000 美元权利金后，最终成交价使其处于 $494,000 的亏损状态。

为什么大多数廉价期权会到期归零？

廉价期权定价的是市场认为不太可能发生的行情：即在临近到期日之前出现大幅波动。大多数月份很少出现此类波动，因此大多数合约会随时间贬值。在 2026 年 6 月，9385 的 30951 个活跃交易合约损失了至少 90% 的首次成交价值；8949 的最后成交价为两美分或更低。

专业交易员能捕捉到 495 倍的涨幅吗？

以目前的成交规模来看，几乎不可能：仅有 2 份合约在 $0.01 的价格成交，且价格在 101 秒内便达到了 $2.44。以第二次成交时的 1,000 美元计算，到最后一次成交时价值约为 $1980 —— 这是一笔成功的交易，但只有在事后看来才称得上是改变命运的倍数。

数据说明

完整数据说明
  • 卖方计算逻辑设计上不计入利润率、行权及强制平仓：真实的空头头寸在最后一次报价前早已平仓或被行权。该指标衡量的是价格波动，而非经纪账户账单。
  • 事后数据，非投资建议。所有数据均根据已成交的历史交易计算得出。
  • 从首次报价到最后报价是衡量标准，而非执行报告；因此这些数据标注为倍数，而非收益率。
  • 一分钱警告具有普遍性：任何首价为一美分的数据行（包括冠军股和 AAPL 亚军）都具有相同的脆弱性。
  • 样本范围：六个核心标的 —— MU, NVDA, TSLA, SPY, QQQ, AAPL —— 仅限标准 OCC 代码（因长度限制排除了调整后的合约），6 月份交易量 ≥50 且首价不为零。

方法论

  • 周期：2026年6月1日至30日；时间戳以 UTC 存储，并使用原始 UTC 范围进行过滤。校准面板作为基准块，刻意回溯 2026 年全年的数据，计算方式完全一致。
  • 每份合约：首个价格为 6 月份 SIP 最早时间戳的成交价，最后一个为最晚时间戳的成交价；若时间戳相同，则按价格确定顺序。若存在多个数值，则取最后一个而非第一个，在查询中计算得出。
  • 日内路径面板在每次生成时，均从相同的排名扫描中重新推导获胜者；入场收据通过代码进行符号锁定，若两者不一致，则保留边界值。
  • 生成过程仅通过受限的只读路径进行批量处理；页面永不查询实时数据。数据仓库状态截至 2026 年 7 月 12 日。

每个面板都是一个存储对象——包含图表、表格和 SQL。您可以在 Strasmore 终端自行查询账本。

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