ความผันผวนโดยนัยของตัวเลือกคืออะไรและคำนวณอย่างไร?

ความผันผวนโดยนัยของตัวเลือกคืออะไรและคำนวณอย่างไร?
Anonim
a:

ความผันผวนโดยนัยเป็นส่วนหนึ่งของรูปแบบการกำหนดราคาตัวเลือกเช่นรูปแบบ Black-Scholes ที่ให้ราคาในตลาดของตัวเลือก ความผันผวนโดยนัยแสดงให้เห็นว่าตลาดมองว่าความผันผวนควรอยู่ในอนาคตอย่างไร เนื่องจากความผันผวนโดยนัยหมายถึงการคาดการณ์ในอนาคตจะช่วยในการวัดความเชื่อมั่นเกี่ยวกับความผันผวนของหุ้นหรือตลาด อย่างไรก็ตามมันไม่ได้คาดการณ์ทิศทางที่ตัวเลือกจะมุ่งหน้าไป

ความผันผวนโดยนัยไม่สามารถสังเกตได้โดยตรงดังนั้นจึงต้องแก้ไขโดยใช้ปัจจัยการผลิตอื่น ๆ อีก 5 แบบของโมเดล ได้แก่ ราคาตลาดของราคาตลาดราคาหุ้นราคาการตีราคา หมดอายุและอัตราดอกเบี้ยที่ปราศจากความเสี่ยง ความผันผวนโดยนัยคำนวณจากราคาตลาดของราคาตลาดโดยป้อนสูตร B-S และคำนวณหาค่าความผันผวน

มีวิธีการต่างๆในการคำนวณความผันแปรโดยนัย วิธีง่ายๆคือการใช้การค้นหาซ้ำหรือการทดลองและข้อผิดพลาดเพื่อหาค่าความแปรปรวนโดยนัย สมมติว่าค่าตัวเลือกการโทรที่เป็นเงิน Walgreens Boots Alliance, Inc. (WBA) อยู่ที่ 3 บาท 23 เมื่อราคาหุ้นอยู่ที่ 83 เหรียญ 11 ราคาประท้วงคือ 80 เหรียญอัตราการปลอดจากความเสี่ยงคือ 0 25% และเวลาที่จะหมดอายุคือหนึ่งวัน ความผันผวนโดยนัยสามารถคำนวณได้โดยใช้แบบจำลอง B-S โดยให้พารามิเตอร์ด้านบนโดยป้อนค่าความแปรปรวนที่ต่างกันในรูปแบบการคิดราคา ตัวอย่างเช่นเริ่มต้นด้วยการพยายามผันแปรโดยนัยของ 0 3. ค่านี้จะให้ค่าโทรที่ $ 3 14 ซึ่งต่ำเกินไป เนื่องจากตัวเลือกการโทรเป็นฟังก์ชันที่เพิ่มขึ้นความผันผวนจึงต้องสูงขึ้น ถัดไปลอง 0. 6 สำหรับความผันผวน; ที่ให้มูลค่า $ 3 37 สำหรับตัวเลือกการโทรซึ่งสูงเกินไป กำลังพยายาม 0. 45 สำหรับความผันแปรโดยนัยจะให้ผลตอบแทน $ 3 20 สำหรับราคาของตัวเลือกดังนั้นความผันผวนโดยนัยอยู่ระหว่าง 0 ถึง 45 และ 0 6. ขั้นตอนนี้สามารถทำได้หลายครั้งเพื่อคำนวณความผันผวนโดยนัย ในตัวอย่างนี้ความผันผวนโดยนัยคือ 0 541 หรือ 54 1%

ความผันผวนทางประวัติศาสตร์ซึ่งแตกต่างจากความผันผวนโดยนัยคือความผันผวนที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่กำหนดและมองย้อนกลับไปในราคาที่ผ่านมา วิธีหนึ่งในการใช้ความผันแปรโดยนัยคือการเปรียบเทียบกับความผันผวนทางประวัติศาสตร์ จากตัวอย่างข้างต้นความผันผวนโดยนัยใน WBA คือ 54.1% ในวันที่ 5 มีนาคม 2015 เวลา 01:00 น. ม. เมื่อย้อนกลับไปในช่วง 30 วันที่ผ่านมาค่าความผันผวนทางประวัติศาสตร์จะคำนวณได้เท่ากับ 19. 35% เมื่อเปรียบเทียบกับความผันผวนตามนัยในปัจจุบันควรเตือนผู้ค้าว่าอาจมีเหตุการณ์ที่อาจส่งผลต่อราคาหุ้นอย่างมาก นี่อาจเป็นเหตุการณ์ข่าวที่มีความหมายเพียงพอที่จะยกระดับความผันผวนโดยนัยซึ่งสัมพันธ์กับความผันผวนทางประวัติศาสตร์ในช่วง 30 วันที่ผ่านมา