দ্বারা Matt Connor
Event Contract-এর দাম কীভাবে সম্ভাবনা দেখায়
Event contract-এর দাম কেন সম্ভাবনা নির্দেশ করে, এবং Yes ও No মিলিয়ে $1-এর বেশি হলে spread বাদ দিয়ে প্রকৃত সম্ভাবনা কীভাবে বের করবেন তা জানুন।
একটি event contract-এর দাম হলো তার চারপাশে spread-সহ প্রকাশিত একটি সম্ভাবনা। নির্ধারিত ঘটনা ঘটলে contractটি $1.00 পরিশোধ করে, আর ঘটনা না ঘটলে $0.00। এই নির্দিষ্ট payout-ই হিসাবটি কার্যকর করে: $1 পরিশোধকারী contract-এর দাম 30 cent হলে, বাজার মোটামুটি 30% সম্ভাবনা নির্দেশ করছে। সংখ্যাটি সঠিকভাবে বুঝতে হলে spread-এর জন্য একটি সমন্বয় করতে হবে এবং settlement-এর পেছনে থাকা কার্যপ্রক্রিয়াটিও বিবেচনায় নিতে হবে।
একটি event contract-এর দাম সম্ভাবনা সম্পর্কে কী বলে
সবকিছু payout থেকে নির্ধারিত হয়। p দামে একটি Yes contract কিনলে outcome Yes হিসেবে resolve হলে আপনি $1.00 পাবেন, আর No হলে কিছুই পাবেন না। বহুবার একই লেনদেনের পুনরাবৃত্তি হলে গড় payout হবে Yes হওয়ার প্রকৃত probability। ঠিক সেই probability-র সমান দাম দিলে আপনি break-even অবস্থায় থাকবেন। প্রদত্ত দামটিই break-even probability। তাই একই সংখ্যা দুটি কাজ করে।
চারটি শব্দ একবারে সংজ্ঞায়িত করা হলো:
- Yes contract: outcome ঘটলে $1.00 দেয়, অন্যথায় $0.00।
- No contract: outcome না ঘটলে $1.00 দেয়। Yes এবং No একই coin-এর দুটি দিক।
- Settlement: contract resolve হওয়ার মুহূর্ত, যখন একটি পক্ষ $1.00 পায়।
- Resolution source: যে নামযুক্ত রিপোর্ট বা feed-এর ভিত্তিতে contract-এর settlement হয়। ওই source যা উল্লেখ করে, তার ভিত্তিতেই payout হয়; বাস্তবে কী ঘটেছে, তার ভিত্তিতে নয়।
Event contract-এর quotes এই পৃষ্ঠার পেছনে থাকা data set-এর অংশ নয়। নিচের প্রতিটি panel, যেখানে সরাসরি পরিমাপ করা সম্ভব, একই arithmetic পরিমাপ করে—listed US equity options-এ। একটি call option-এর delta 0 থেকে 1-এর মধ্যে থাকে এবং contract in the money অবস্থায় expire হওয়ার market odds আনুমানিকভাবে প্রকাশ করে। এটি event contract-এর একই binary প্রশ্ন: settlement date-এ দাম নির্ধারিত সীমার ওপরে থাকবে কি না। Delta ওই probability-র একটি approximation, এবং এটি forecast নয়; এটি risk-neutral probability। নিচের panel-গুলোতে উভয় সীমাবদ্ধতার প্রভাব দেখা যায়। option delta guide-এ এই measure সম্পর্কে বিস্তারিত আছে।
Yes এবং No-এর যোগফল $1-এর বেশি হয় কেন?
Yes এবং তার মিল থাকা No মিলে পুরো সম্ভাব্য ফলাফলকে কভার করে, এবং এদের মধ্যে ঠিক একটিই পেআউট দেয়। একটি options chain-এ একই জোড়া হলো একই strike ও expiry-র একটি call এবং একটি put: strike-এর ওপরে call in the money অবস্থায় শেষ হয়, আর strike-এর নিচে put in the money অবস্থায় শেষ হয়। এদের সম্ভাবনা মোট 100% হওয়ার কথা। এক দিনের একটি SPY chain-এ spot price-এর চারপাশে 2% band অনুযায়ী ভাগ করা সেই জোড়াটি এখানে দেখানো হয়েছে।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH chain AS (
SELECT strike_price,
toFloat64(any(underlying_close)) AS spot,
avgIf(delta, delta > 0) AS call_delta,
avgIf(-delta, delta < 0) AS put_delta_abs,
countIf(delta > 0) AS calls,
countIf(delta < 0) AS puts
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'SPY'
AND date = toDate('2026-06-30')
AND expiration_date = toDate('2026-07-31')
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
GROUP BY strike_price
HAVING calls > 0 AND puts > 0
),
banded AS (
SELECT toInt32(round(100 * (toFloat64(strike_price) / spot - 1) / 2) * 2) AS band,
call_delta,
put_delta_abs
FROM chain
)
SELECT concat(if(band > 0, '+', ''), toString(band), '% vs spot') AS strike_vs_spot,
round(100 * avg(call_delta), 1) AS yes_prob_pct,
round(100 * avg(put_delta_abs), 1) AS no_prob_pct,
round(100 * avg(call_delta + put_delta_abs), 1) AS pair_total_pct,
count() AS strikes
FROM banded
WHERE abs(band) <= 8
GROUP BY band
ORDER BY band-8% vs spot-এ call side-এর মান 91.6% এবং put side-এর মান 7.8%, ফলে জোড়াটির মোট 99.5%। Ladder-এর দূরের প্রান্তে, +6% vs spot-এ, দুটির মান যথাক্রমে 3.6% এবং 82.5%, মোট 86.2%। সব 8 band-ই rounding-এর সীমার মধ্যে 100%-এ পৌঁছায়। Chart জুড়ে এই সমতল রেখাই সেই সীমা, যার অধীনে প্রতিটি binary market পরিচালিত হয়। দুই পাশের সামগ্রিক positioning-ই put call ratio মাপে।
Model value নিয়ম মেনে চলে। Quote তা করে না। ধরুন, একটি contract-এর bid 62 এবং ask 66, আর তার No side-এর bid 36 এবং ask 40। Yes 66-এ এবং No 40-এ কিনলে আপনি $1.06 পরিশোধ করেছেন, অথচ নিশ্চিতভাবে $1.00 ফেরত পাবেন। উভয়টি bid-এ বিক্রি করলে $1.00-এর liability-এর বিপরীতে আপনি 98 cent সংগ্রহ করবেন। দুই ask-এর মধ্যে 6 cent ব্যবধানই overround; sports bettor-রা যাকে vig বলে। সেখানে অবস্থান নেওয়ার জন্য venue এবং market maker এই অর্থ পায়। bid ask spread পৃষ্ঠায় এই ব্যবধান কেন তৈরি হয়, তা ব্যাখ্যা করা হয়েছে।
de-vig গণিত, ধাপে ধাপে
দুটি কোট করা দাম ইনপুট হিসেবে নেওয়া হয়। এর থেকে এমন দুটি ন্যায্য সম্ভাবনা বের হয়, যাদের যোগফল এক।
- প্রতিটি পক্ষের mid নিন। Yes mid হলো 64 cents, আর No mid হলো 38 cents।
- দুটি mid যোগ করুন। book-এর মোট পরিমাণ দাঁড়ায় 102 cents।
- প্রতিটি mid-কে ওই মোট দিয়ে ভাগ করুন। 64 / 102 হলো 62.7%। 38 / 102 হলো 37.3%।
- যোগফল যাচাই করুন। এখন জোড়াটির মোট 100%।
এই rescaling-ই de-vigging-এর অর্থ। Decimal odds-এ bettor যে normalization প্রয়োগ করেন, এটিও একই প্রক্রিয়া।
এবার আরও tight market-এ একই হিসাব করুন। চুক্তিটির কোট ধরুন Yes-এর জন্য 63 bid এবং 64 ask, আর No-এর জন্য 36 bid এবং 37 ask। mid দুটি হলো 63.5 এবং 36.5। book-এর মোট পরিমাণ ঠিক 100 cents। de-vigged probability হলো 63.5%। দুটি হিসাব—wide market থেকে 62.7% এবং tight market থেকে 63.5%—একে অপরের থেকে 1 percentage point-এরও কম দূরে। তবে তাদের ঘিরে থাকা বাস্তবসম্মত range এতটা সংকীর্ণ নয়। wide quote-এর সঙ্গে 62 cent bid থেকে 66 cent ask-এর মধ্যে যেকোনো probability সামঞ্জস্যপূর্ণ। তাই 4 cent market odds-কে প্রায় 4 percentage point-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ করে, এর চেয়ে বেশি নির্ভুলতা দেয় না। 4 cent market থেকে "62.7%" লেখা এমন তিন ঘরের precision প্রকাশ করে, যা market-এ নেই। Spread width-ই precision নির্ধারণ করে।
30% মূল্য কি বোঝায় যে এটি 30% সময় ঘটে?
Calibration-ই হলো পরীক্ষা: বাজার যেসব ফলাফলের সম্ভাবনা প্রায় 30% হিসেবে মূল্যায়ন করেছিল, সেগুলো একত্র করুন। তারপর দেখুন, সেগুলো কতবার ঘটেছে। 2022 সালের January থেকে নথিভুক্ত প্রতিটি SPY call contract নেওয়া হয়েছে। Expiry-এর প্রায় 30 দিন আগে snapshot করা এসব contract-কে implied probability bucket-এ সাজানো হয়েছে। এরপর দেখা হয়েছে, expiration date-এ SPY strike-এর ওপরে বন্ধ হয়েছিল কি না।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH px AS (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2022-01-01')
AND 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
GROUP BY session
),
snap AS (
SELECT ticker AS contract,
argMin(delta, abs(days_to_expiry - 30)) AS implied_prob,
toFloat64(any(strike_price)) AS strike,
any(expiration_date) AS expiry
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'SPY'
AND date >= toDate('2022-01-01')
AND expiration_date <= toDate('2026-06-30')
AND days_to_expiry BETWEEN 25 AND 35
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND delta > 0.02
AND delta < 0.98
GROUP BY contract
)
SELECT multiIf(implied_prob < 0.10, '2-10%',
implied_prob < 0.20, '10-20%',
implied_prob < 0.30, '20-30%',
implied_prob < 0.40, '30-40%',
implied_prob < 0.50, '40-50%',
implied_prob < 0.60, '50-60%',
implied_prob < 0.70, '60-70%',
implied_prob < 0.80, '70-80%',
implied_prob < 0.90, '80-90%',
'90-98%') AS implied_bucket,
count() AS contracts,
round(100 * avg(implied_prob), 1) AS implied_prob_pct,
round(100 * avg(close_px > strike), 1) AS finished_above_pct
FROM snap
INNER JOIN px ON px.session = snap.expiry
GROUP BY implied_bucket
ORDER BY implied_prob_pctImplied column-টি ladder জুড়ে নির্মাণগত কারণেই বাড়ে। Realized column-ই হলো সেই অংশ, যা আগে থেকে কেউ জানত না। Ladder-এর নিচে, 2-10% bucket-এ 4276টি contract জুড়ে গড় implied probability ছিল 4.7%। এসব contract-এর 4.9% ক্ষেত্রে SPY strike-এর ওপরে বন্ধ হয়েছে। Ladder-এর শীর্ষে, 90-98%-এর গড় implied probability ছিল 94.3%, আর strike-এর ওপরে বন্ধ হয়েছে 97.8% ক্ষেত্রে। Ladder-এর নিচের realized share, উপরের realized share-এর তুলনায় অনেক কম। Implied probability মোটামুটি সঠিকভাবে calibrated হলে এমন চিত্রই দেখা যায়।
এ ধরনের যেকোনো table-এর সঙ্গে দুটি সতর্কতা থাকে। প্রথমত, সময়কাল গুরুত্বপূর্ণ। প্রধানত ঊর্ধ্বমুখী দামের সময়কাল নিলে প্রতিটি call bucket-এর realized column বেড়ে যায়। অন্য সময়কাল একই পরিমাপকে বদলে দিতে পারে। দ্বিতীয়ত, delta এমন probability দেখায়, যা pricing-কে অভ্যন্তরীণভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ করে। এটি কোনো forecaster-এর বিশ্বাসের probability নয়। একই chain একটি threshold-এর বদলে পুরো distribution-এর মূল্য নির্ধারণ করে (প্রত্যাশিত মূল্য-পরিবর্তন)।
ছয়টি household name জুড়ে বাজার যেসব contract-কে প্রায় coin flip হিসেবে মূল্যায়ন করেছিল, অর্থাৎ প্রতি dollar-এ প্রায় 50 cents, সেগুলোতে সীমাবদ্ধ করলে:
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH px AS (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'KO', 'XOM')
AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2023-01-01')
AND 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
GROUP BY ticker, session
),
snap AS (
SELECT underlying_symbol AS symbol,
ticker AS contract,
argMin(delta, abs(days_to_expiry - 30)) AS implied_prob,
toFloat64(any(strike_price)) AS strike,
any(expiration_date) AS expiry
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol IN ('SPY', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'KO', 'XOM')
AND date >= toDate('2023-01-01')
AND expiration_date <= toDate('2026-06-30')
AND days_to_expiry BETWEEN 25 AND 35
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND delta BETWEEN 0.40 AND 0.60
GROUP BY symbol, contract
)
SELECT snap.symbol AS symbol,
count() AS contracts,
round(100 * avg(implied_prob), 1) AS implied_prob_pct,
round(100 * avg(close_px > strike), 1) AS finished_above_pct
FROM snap
INNER JOIN px ON px.ticker = snap.symbol AND px.session = snap.expiry
GROUP BY symbol
ORDER BY finished_above_pct DESCনির্মাণগত কারণেই প্রতিটি row-তে implied probability প্রায় 50%। Realized column-এ বিস্তর পার্থক্য দেখা যায়: SPY-এর ক্ষেত্রে 4785টি contract জুড়ে strike-এর ওপরে বন্ধ হওয়ার হার ছিল 68.4%। তুলনায় XOM-এর ক্ষেত্রে এই হার ছিল 49.9%। 6টি name, একই implied probability, কিন্তু বাস্তবে ঘটে যাওয়া ফলাফলে বিস্তর পার্থক্য। প্রায় 50 cents-এর price বাজারের odds বোঝায়। তবে প্রতিটি একক contract শেষ পর্যন্ত $1.00 অথবা $0.00-তে settle হয়।
$0.70 কন্ট্রাক্টে ব্রেক-ইভেন কত?
70 সেন্টে কেনা একটি কন্ট্রাক্টে Yes হলে $1.00 এবং No হলে কিছুই পরিশোধ করা হয় না। লাভ 30 সেন্ট, ক্ষতি 70 সেন্ট, আর ব্রেক-ইভেন সম্ভাবনা ঠিক কন্ট্রাক্টের দামের সমান। প্রকৃত সম্ভাবনা 70% হলে অতিরিক্ত কয়েকটি ধাপসহ এটি কার্যত মুদ্রা নিক্ষেপের মতো। 70%-এর ওপরে ক্রেতার পক্ষে হিসাব যায়, নিচে গেলে বিপক্ষে যায়—লেনদেনের খরচ ধরার আগেই।
খরচ এই সীমারেখাকে অসমভাবে সরিয়ে দেয়। 70 সেন্টের কন্ট্রাক্টে round-trip খরচ হিসেবে 1 সেন্ট যোগ করলে ব্রেক-ইভেন 70% থেকে প্রায় 71%-এ যায়। এই অবস্থানে তা প্রায় তুচ্ছ। একই 1 সেন্ট 5 সেন্টের কন্ট্রাক্টে যোগ করলে ব্রেক-ইভেন 5% থেকে 6%-এ উঠে যায়। এতে তাত্ত্বিক edge-এর এক-পঞ্চমাংশ নষ্ট হয়। সবচেয়ে সস্তা long-shot কন্ট্রাক্টে fixed fee-র ক্ষতি বেশি, কারণ প্রদত্ত দামের তুলনায় ফি-র অংশ সেখানে সবচেয়ে বড়। Order type-এর ক্ষেত্রেও একই বিষয় প্রযোজ্য: spread অতিক্রম করলে পুরো ask দিতে হয়, আর resting limit order আপনার নির্ধারিত দামে অপেক্ষা করে এবং কখনও execute নাও হতে পারে (market order বনাম limit order)।
প্রায় নিশ্চিত ফলাফল $0.97 দরে কেন লেনদেন হয়?
যে ফলাফল নিয়ে কেউ আপত্তি করে না, সেটিও খুব কম ক্ষেত্রেই $1.00 দরে লেনদেন হয়। শেষ 3 সেন্টের মধ্যে চারটি বিষয় থাকে:
- অর্থের সময়মূল্য। ডলারটি settlement-এর সময় পাওয়া যাবে। 3 মাস পরে $1.00 পাওয়ার জন্য আজ 97 সেন্ট দেওয়া মূলধনের ওপর রিটার্ন নির্দেশ করে। সেই নগদের অন্য ব্যবহারও থাকতে পারে (অব্যবহৃত নগদ সাময়িকভাবে রাখা)।
- Resolution source-এর ঝুঁকি। চুক্তির settlement হবে নামযুক্ত source যা রিপোর্ট করে এবং যে সময়সূচি মেনে sourceটি চলে, তার ভিত্তিতে। ফলাফল নিয়ে ঐকমত্য থাকলেও সংশোধন, বিলম্ব এবং অস্পষ্ট ভাষা অনিশ্চয়তা তৈরি করতে পারে।
- নিজস্ব spread। কোনো মার্কেটে bid 96 এবং ask 98 হলে mid হয় 97 সেন্ট, কিন্তু 97 দরে কোনো trade নাও হতে পারে। শতাংশের হিসাবে, book-এর spread প্রায়ই প্রান্তিক দরে সবচেয়ে বেশি হয়।
- Tail risk। মানুষ “নিশ্চিত” শব্দটি প্রায়ই ঢিলেঢালাভাবে ব্যবহার করে। চুক্তির settlement হয় rulebook-এ দেওয়া সংজ্ঞা অনুযায়ী।
এই convergence পরিমাপ করা যায়। Expiry-এর 1 মাস আগে coin flip-এর কাছাকাছি দরে থাকা SPY call নিন। পরে কী ফলাফল হয়েছিল, তার ভিত্তিতে সেগুলো ভাগ করুন। এরপর 6টি checkpoint-এ average implied probability দেখুন।
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH px AS (
SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2025-06-01')
AND 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
GROUP BY session
),
coin_flips AS (
SELECT ticker AS contract
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'SPY'
AND date >= toDate('2025-06-01')
AND expiration_date <= toDate('2026-06-30')
AND days_to_expiry BETWEEN 28 AND 32
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND delta > 0
GROUP BY contract
HAVING avg(delta) BETWEEN 0.35 AND 0.65
),
obs AS (
SELECT g.days_to_expiry AS dte,
g.delta AS implied_prob,
if(px.close_px > toFloat64(g.strike_price), 1, 0) AS finished_above
FROM global_markets.options_greeks AS g
INNER JOIN coin_flips AS c ON g.ticker = c.contract
INNER JOIN px ON px.session = g.expiration_date
WHERE g.underlying_symbol = 'SPY'
AND g.date >= toDate('2025-06-01')
AND g.expiration_date <= toDate('2026-06-30')
AND g.iv_converged = 1
AND g.volume > 0
AND g.delta > 0
AND (g.days_to_expiry BETWEEN 28 AND 32
OR g.days_to_expiry BETWEEN 19 AND 23
OR g.days_to_expiry BETWEEN 12 AND 16
OR g.days_to_expiry BETWEEN 6 AND 8
OR g.days_to_expiry BETWEEN 3 AND 4
OR g.days_to_expiry <= 1)
)
SELECT multiIf(dte >= 28, '30 days out',
dte >= 19, '21 days out',
dte >= 12, '14 days out',
dte >= 6, '7 days out',
dte >= 3, '3 days out',
'1 day out') AS checkpoint,
round(100 * avgIf(implied_prob, finished_above = 1), 1) AS eventual_yes_pct,
round(100 * avgIf(implied_prob, finished_above = 0), 1) AS eventual_no_pct,
count() AS contract_days
FROM obs
GROUP BY checkpoint
HAVING countIf(finished_above = 1) > 0 AND countIf(finished_above = 0) > 0
ORDER BY avg(dte) DESC30 days out-এ শেষ পর্যন্ত strike-এর ওপরে যে contract-গুলো বন্ধ হয়েছিল, সেগুলোর average implied probability ছিল 52.6%। অন্যদিকে, যেগুলো তা হয়নি, সেগুলোর ক্ষেত্রে ছিল 47.8%। 1 day out-এ একই দুই গ্রুপের মান ছিল যথাক্রমে 79.8% এবং 14.4%। এই বিভাজন hindsight-এর ভিত্তিতে করা হয়েছে। প্রথম checkpoint-এ chain দেখে কেউ দুই গ্রুপের পার্থক্য বুঝতে পারত না। একটি live event contract সবসময় এই অবস্থাতেই থাকে। Settlement date-এ নিশ্চিততা আসে, আর দাম ধীরে ধীরে সেই স্তরে পৌঁছায়। Settlement rules সঠিক মুহূর্ত নির্ধারণ করে: AM বনাম PM settled options দেখায়, সময়ের এই সূক্ষ্ম পার্থক্য কতটা গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। আর implied volatility একই chain-এর মাধ্যমে direction নয়, সম্ভাব্য পরিবর্তনের মাত্রার উত্তর দেয়।
ডেটা-সংক্রান্ত নোট ও সীমাবদ্ধতা
Delta একটি Yes price-এর বিকল্প সূচক, তবে এটি একই জিনিস নয়। এটি in the money অবস্থায় expiry হওয়ার risk-neutral odds আনুমানিকভাবে নির্দেশ করে। একই event-এর model probability থেকে এটি সামান্য আলাদা। এখানে ফলাফল নির্ধারণে expiration date-এর regular-session closing price এবং strike তুলনা করা হয়েছে। এটি settlement-এর আনুমানিক হিসাব দেয়, তবে official settlement value পুনরুৎপাদন করে না। প্রতিটি options panel-এ ওই তারিখে সংশ্লিষ্ট contract-এর converged implied volatility এবং non-zero volume থাকতে হবে। তাই কম লেনদেন হওয়া contract-গুলো sample থেকে বাদ পড়ে। প্রতিটি contract calibration panel-এ একবার প্রবেশ করেছে, expiry থেকে 30 দিনের সবচেয়ে কাছের snapshot-এ।
ইভেন্ট কনট্র্যাক্টের মূল্য নির্ধারণ: প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
ইভেন্ট কনট্র্যাক্টের দাম কি সম্ভাব্যতার সমান?
এটি দুটি সমন্বয়সহ একটি সম্ভাব্যতা। কোটে venue এবং market maker-দের নেওয়া spread অন্তর্ভুক্ত থাকে। পাশাপাশি, এতে আজকের বদলে settlement-এর সময় পাওয়া $1-এর মূল্য নির্ধারিত হয়। এই দুটি প্রভাব বাদ দিলে যা থাকে, তা হলো বাজারের clearing estimate অনুযায়ী সম্ভাব্যতা।
দুই দিকের বাজারে de-vigging করলে কী হয়?
এতে দুই mid-এর অনুপাত এমনভাবে পুনর্নির্ধারণ করা হয়, যাতে তাদের যোগফল 100% হয়। Yes mid এবং No mid যোগ করে মোটটি বের করুন। এরপর প্রতিটিকে সেই মোট দিয়ে ভাগ করুন। 64 cent-এর Yes এবং 38 cent-এর No-এর যোগফল 102 cent। de-vig করার পর জোড়াটি দাঁড়ায় 62.7% এবং 37.3%।
Yes এবং No-এর দাম 1 dollar-এর বেশি হয় কেন?
দুটির একটিতে নিশ্চিতভাবে $1.00 পরিশোধ করা হবে। তাই কোনো friction না থাকলে দুটি মিলে ঠিক $1.00 খরচ হওয়ার কথা। ask side-এ অতিরিক্ত cent-গুলো হলো overround। এটি দুই দিকের বাজারে অন্তর্নির্মিত spread revenue। উভয় দিক বিক্রি করলে আপনি 1 dollar-এর কম পাবেন। একই ব্যবধানের বিপরীত প্রতিফলন এটিই।
90 cent দামে থাকা একটি কনট্র্যাক্ট কি 10টির মধ্যে 1 বার ব্যর্থ হয়?
অনেক একই ধরনের কনট্র্যাক্টে বাজারটি ভালোভাবে calibrated হলে মোটামুটি তাই। উপরের SPY panel-এ 90-98% bucket-এর average implied probability ছিল 94.3%। এটি 97.8% সময় strike-এর ওপরে শেষ হয়েছে। তবে একটি নির্দিষ্ট কনট্র্যাক্টের নিষ্পত্তি হবে 1 dollar অথবা zero-তে।
বিস্তৃত spread implied probability কতটা পরিবর্তন করে?
প্রায় spread-এর প্রস্থের সমান। 1 cent-এর market সম্ভাব্যতাকে 1 percentage point-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ করে। 4 cent-এর market 4 percentage point-এর একটি band রেখে যায়। ওই band-এর ভেতরের প্রতিটি সম্ভাব্যতা কোটের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
উপরের প্রতিটি সংখ্যা listed contract data-র ওপর চালানো একটি stored query থেকে নেওয়া হয়েছে। প্রতিটি panel-এর পেছনের SQL এক ক্লিকেই দেখা যায়। Strasmore terminal-এ live chain-এর বিরুদ্ধে একই de-vig arithmetic চালান।