Strasmore Research
বাজারের সারসংক্ষেপ Matt Connorদ্বারা Matt Connor · আপডেট করা হয়েছে 2026-07-23 · data as of July 23, 2026 · refreshed weekly

MSTR ইমপ্লাইড ভলাটিলিটি ও এর ইতিহাস

MSTR এর ইমপ্লাইড ভলাটিলিটি দেখুন রিয়েল অপশন প্রাইস থেকে। গত ৯০ দিনের প্রতিটি সেশন, SPY ও QQQ এর বিপরীতে ইতিহাস এবং টার্ম স্ট্রাকচার এখানে পাওয়া যাবে।

Strategy (MicroStrategy) একটি bitcoin-treasury প্রক্সি হিসেবে কাজ করে যার বড় মূলধনের (big-cap) IV বা ইমপ্লাইড ভলাটিলিটি মার্কেটে অন্যতম সর্বোচ্চ। এই পৃষ্ঠাটি MSTR-এর ইমপ্লাইড ভলাটিলিটি — যা এর ভবিষ্যৎ মুভমেন্টের জন্য মার্কেটের লাইভ প্রাইস — তিনটি উপায়ে ট্র্যাক করে: গত তিন মাসের প্রতিটি সেশন, ইনডেক্স বেঞ্চমার্কের বিপরীতে এর মাসভিত্তিক ইতিহাস, এবং এক্সপায়রেশনের ভিত্তিতে এর ঢাল (slope)। প্রতিটি সংখ্যা রিয়েল অপশন ক্লোজিং প্রাইস থেকে পরিমাপ করা হয়েছে এবং সাপ্তাহিক ব্যাচের মাধ্যমে রিফ্রেশ করা হয়েছে।

MSTR ইমপ্লাইড ভলাটিলিটি, গত ৯০ দিন

কুয়েরিMSTR at-the-money implied volatility অনুযায়ী সেশন — গত ৯০ দিন
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT toString(date) AS session_date,
       round(100 * quantileExact(0.5)(implied_volatility), 1) AS atm_iv_pct
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'MSTR'
  AND date >= (SELECT max(date) - 90 FROM global_markets.options_greeks)
  AND iv_converged AND implied_volatility BETWEEN 0.02 AND 5
  AND abs(strike_price / underlying_close - 1) <= 0.05
  AND expiration_date BETWEEN date + 7 AND date + 60
GROUP BY date
HAVING count() >= 10
ORDER BY date

প্রতিটি পয়েন্ট হলো MSTR-এর near-the-money কন্ট্রাক্টের (স্টকের ৫% এর মধ্যে স্ট্রাইক প্রাইস, যা এক সপ্তাহ থেকে দুই মাস পরে এক্সপায়ার হয়) একটি সেশনের মিডিয়ান ইমপ্লাইড ভলাটিলিটি। সর্বশেষ রিডিং হলো 87.4%। এই আকারের IV একটি বার্ষিক সংখ্যা: অপশন প্রাইসগুলো যে বার্ষিক শতাংশ মুভমেন্টকে স্বাভাবিক হিসেবে ধরে নেয়, তাকে ১৬ দিয়ে ভাগ করলে ইমপ্লাইড একদিনের মুভমেন্ট পাওয়া যায়।

MSTR IV ইতিহাস বনাম মার্কেট, মাস ভিত্তিক

কুয়েরিMSTR বনাম SPY এবং QQQ: মাস ভিত্তিক median ATM implied volatility, mid-2022 থেকে
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT toString(toStartOfMonth(date)) AS month,
       round(100 * quantileExactIf(0.5)(implied_volatility, underlying_symbol = 'MSTR'), 1) AS mstr_iv_pct,
       round(100 * quantileExactIf(0.5)(implied_volatility, underlying_symbol = 'SPY'), 1) AS spy_iv_pct,
       round(100 * quantileExactIf(0.5)(implied_volatility, underlying_symbol = 'QQQ'), 1) AS qqq_iv_pct
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol IN ('MSTR', 'SPY', 'QQQ')
  AND date >= toDate('2022-07-01')
  AND iv_converged AND implied_volatility BETWEEN 0.02 AND 5
  AND abs(strike_price / underlying_close - 1) <= 0.05
  AND expiration_date BETWEEN date + 7 AND date + 60
GROUP BY month
HAVING countIf(underlying_symbol = 'MSTR') >= 50
ORDER BY month

এই চার্টটি সময়ের সাথে MSTR-এর ভয়ের পরিমাপক (fear gauge), যা মার্কেটের নিজস্ব পরিমাপকের বিপরীতে আঁকা হয়েছে। SPY এবং QQQ লাইনগুলো মার্কেটের বেঞ্চমার্ক চেইনের জন্য একই পরিমাপ বহন করে — সর্বশেষ মাসে MSTR-এর জন্য 91.1%, SPY-এর জন্য 13.3% এবং QQQ-এর জন্য 23.5%। একটি ডাইভারসিফাইড ইনডেক্স প্রায় সব সময়ই তার ভিতরের কোনো একক স্টকের তুলনায় কম ইমপ্লাইড ভলাটিলিটি বহন করে — লাইন দুটির মাঝখানের ব্যবধান হলো একক স্টকের প্রিমিয়াম, এবং এই ব্যবধান কীভাবে চওড়া বা সরু হয় তা হলো MSTR-এর রিস্ক সাইকেল বা ঝুঁকির চক্রের ইতিহাস। পিক বা সর্বোচ্চ বিন্দুগুলো সেই সময় নির্দেশ করে যখন অপশন ক্রেতারা সবচেয়ে বেশি প্রিমিয়াম দিয়ে কিনেছিল; আর সর্বনিম্ন বিন্দুগুলো হলো সেই সময় যখন মার্কেট এই স্টোকটিকে শান্ত হিসেবে বিবেচনা করেছিল।

দ্য টার্ম স্ট্রাকচার: এক্সপায়রেশন অনুযায়ী MSTR IV

কুয়েরিMSTR ATM implied volatility অনুযায়ী মেয়াদকাল — সর্বশেষ সেশন
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT multiIf(days_to_expiry <= 14, 'Under 2 weeks', days_to_expiry <= 45, '2-6 weeks',
               days_to_expiry <= 120, '6 weeks - 4 months', 'Beyond 4 months') AS expiry_bucket,
       round(100 * quantileExact(0.5)(implied_volatility), 1) AS atm_iv_pct,
       count() AS contracts
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'MSTR'
  AND date = (SELECT max(date) FROM global_markets.options_greeks)
  AND iv_converged AND implied_volatility BETWEEN 0.02 AND 5
  AND abs(strike_price / underlying_close - 1) <= 0.05
GROUP BY expiry_bucket
HAVING count() >= 5
ORDER BY min(days_to_expiry)

বিভিন্ন বাকেটের মাধ্যমে দেখলে বোঝা যায় মার্কেট 'কখন' প্রত্যাশা করছে। সামনের দিকের (front end) ভলাটিলিটি যদি পেছনের দিকের (back end) চেয়ে বেশি হয়, তার মানে হলো নিকটবর্তী কোনো ইভেন্ট রিস্ক বা ঘটনা (যেমন কোনো রিপোর্ট, সিদ্ধান্ত বা অনুঘটক) প্রাইসিংয়ে অন্তর্ভুক্ত করা হচ্ছে। একটি সমতল বা ঊর্ধ্বমুখী কার্ভ হলো স্বাভাবিক অবস্থা: বেশি সময় মানে বেশি অনিশ্চয়তা, যা ধীরে ধীরে উচ্চতর IV তৈরি করে।

FAQ

বর্তমানে MSTR-এর ইমপ্লাইড ভলাটিলিটি কত?

সর্বশেষ সেশনের তথ্যানুযায়ী at the money-তে 87.4%, যা ৭-৬০ দিন পরে এক্সপায়ার হওয়া near-the-money কন্ট্রাক্টগুলোর ভিত্তিতে পরিমাপ করা হয়েছে। উপরের ৯০-দিনের চার্টে সাম্প্রতিক সম্পূর্ণ পথ দেখানো হয়েছে; সংখ্যাটি সাপ্তাহিক ব্যাচের সাথে রিফ্রেশ করা হয়।

বর্তমানে MSTR-এর IV কি বেশি নাকি কম?

তিনটি উপায়ে এটি বিচার করুন: এর নিজস্ব সাম্প্রতিক পথের বিপরীতে (৯০-দিনের চার্ট), এর নিজস্ব ইতিহাসের বিপরীতে (মাসিক চার্ট, যেখানে সর্বশেষ মাস 91.1%), এবং একই অক্ষে আঁকা বেঞ্চমার্কগুলোর বিপরীতে। মার্কেটের চরম অবস্থার জন্য, high-IV board সবচেয়ে বড় মুভমেন্ট প্রাইস করছে এমন নামগুলো ট্র্যাক করে।

এটি কীভাবে পরিমাপ করা হয়?

প্রতিটি সেশনের ক্লোজিংয়ের সময় MSTR-এর near-the-money কন্ট্রাক্ট (স্টক প্রাইসের ৫% এর মধ্যে স্ট্রাইক প্রাইস) থেকে, শুধুমাত্র সেই কন্ট্রাক্টগুলো রাখা হয় যেখানে ভলাটিলিটি সমাধানটি কনভার্জ করেছে; প্রতিটি মান হলো মিডিয়ান, এবং প্রতিটি প্যানেলের SQL-এ দৃশ্যমান কন্ট্রাক্ট ফ্লোর অনুযায়ী কম লেনদেনের সেশন এবং মাসগুলো বাদ দেওয়া হয়।

কী MSTR-এর ইমপ্লাইড ভলাটিলিটি পরিবর্তন করে?

নির্ধারিত ইভেন্টগুলো আগে থেকেই IV বাড়িয়ে দেয় এবং এরপর তা কমিয়ে দেয় (crush it); বাস্তব অস্থিরতা এটি বাড়িয়ে দেয়; আর শান্ত পরিস্থিতি এটি কমিয়ে দেয়। উপরের মাসিক ইতিহাস হলো ঠিক এই চক্রগুলোরই রেকর্ড।


প্রতিটি প্যানেল হলো সম্পূর্ণ অপশন টেপের ওপর একটি স্টোরড এবং ভার্সনড কুয়েরি — যেকোনো প্যানেল বিস্তারিত দেখতে বড় করুন, অথবা Strasmore টার্মিনালে MSTR-এর যেকোনো স্ট্রাইক পরিমাপ করুন। ধারণাটি বুঝতে, what implied volatility is থেকে শুরু করুন; একই স্টকের স্ট্রাইকগুলোর মধ্যে পার্থক্য কীভাবে হয় তা দেখতে volatility skew দেখুন।