SPCX Implied Volatility: IV Rank ও ইতিহাস

SPCX-এর implied volatility হলো বাজারের নিজস্ব অনুমান। এটি সরাসরি option contract-এর দামে অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং আজ থেকে expiry পর্যন্ত শেয়ারটির সম্ভাব্য মূল্যপরিসর নির্দেশ করে। এই ticker-এর ক্ষেত্রে অনুমানটির সঙ্গে একটি গুরুত্বপূর্ণ সতর্কতা আছে, যা অধিকাংশ screener আড়াল করে: তালিকাভুক্ত option-এর রেকর্ড খুবই সংক্ষিপ্ত। ফলে এক বছরের ইতিহাস প্রয়োজন এমন প্রতিটি পরিসংখ্যান এক বছরেরও কম তথ্যের ওপর ভিত্তি করে গণনা হচ্ছে। নিচের panel-গুলোতে বিদ্যমান প্রতিটি দৈনিক reading দেখানো হয়েছে। এর ওপর ভিত্তি করে IV rank-এর arithmetic-ও বাস্তব তথ্যের সীমাবদ্ধতা স্বীকার করে উপস্থাপন করা হয়েছে।

আজ SPCX-এর implied volatility কত?

Implied volatility বা IV বার্ষিকীকৃত শতাংশ হিসেবে প্রকাশ করা হয়। 60% IV-এর অর্থ হলো, পুরো এক বছরে অপশন বাজার প্রায় 60% মাত্রার one standard deviation price move নির্ধারণ করছে। এক মাসে এর পরিমাণ প্রায় 17% (60 ভাগ 12-এর বর্গমূল দিয়ে ভাগ করলে)। এটি option chain থেকে পাওয়া একটি price reading; এটি বাজার কোন দিকে যাবে তার পূর্বাভাস নয়। এই reading-এর বিস্তারিত ব্যাখ্যা আছে implied volatility-এর প্রকৃত অর্থ কী, আর solver কীভাবে কাজ করে তা ব্যাখ্যা করা হয়েছে implied volatility কীভাবে হিসাব করা হয়-এ।

নিচের series-টি standard 30-day line তৈরি করে। প্রতিটি session-এর জন্য এটি সেই দিন লেনদেন হওয়া SPCX-এর সব contract বিবেচনা করে, যেগুলোর strike price ওই দিনের closing stock price-এর 5%-এর মধ্যে এবং মেয়াদ শেষ হতে 20 থেকে 45 দিন বাকি ছিল। এরপর সেগুলোর implied volatility-এর গড় নেওয়া হয়। যেসব contract-এর IV solver converge করেনি, সেগুলো বাদ দেওয়া হয়।

SELECT
    toString(d)                             AS date,
    iv_30d_pct,
    contract_count,
    concat(monthName(d), ' ', toString(toDayOfMonth(d)), ', ', toString(toYear(d))) AS date_label
FROM
(
    SELECT
        date                                    AS d,
        round(100 * avg(implied_volatility), 1) AS iv_30d_pct,
        count()                                 AS contract_count
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol = 'SPCX'
      AND date >= (
          SELECT max(toDate(listing_date))
          FROM global_markets.stocks_ipos
          WHERE ticker = 'SPCX'
            AND toDate(listing_date) <= today()
      )
      AND iv_converged = 1
      AND volume > 0
      AND underlying_close > 0
      AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
      AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
    GROUP BY d
)
ORDER BY d

রেকর্ড শুরু হয়েছে June 16, 2026 তারিখে, 111%-এ। ডেটার সর্বশেষ session August 19, 2026-এ, 86টি qualifying contract জুড়ে 62.4% print হয়েছে। শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত এই panel-এ 45টি দৈনিক reading রয়েছে। এই পৃষ্ঠার বাকি অংশে এই সংখ্যাটি মনে রাখুন: SPCX-এর volatility-সংক্রান্ত যেকোনো statistic-এর ভিত্তি হিসেবে ব্যবহারের জন্য এটিই সম্পূর্ণ data population।

SPCX-এর IV range কতটা বিস্তৃত হয়েছে?

IV rank এবং IV percentile—দুটিরই একটি নির্দিষ্ট range প্রয়োজন। Rank দেখায়, গত 52 সপ্তাহের সর্বনিম্ন ও সর্বোচ্চ IV-এর মধ্যবর্তী পরিসরে আজকের reading কোথায় রয়েছে। এটি 0 থেকে 100 স্কেলে মাপা হয়। Percentile দেখায়, একই সময়সীমায় কত শতাংশ দিনের closing reading আজকের reading-এর নিচে ছিল। সময়সীমাটি পুরোপুরি পূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত কোনো সংখ্যারই খুব বেশি অর্থ থাকে না। মাসভিত্তিকভাবে, এখন পর্যন্ত SPCX যে range-এ লেনদেন করেছে, তা নিচে দেখানো হয়েছে।

SELECT
    formatDateTime(toStartOfMonth(d), '%Y-%m')      AS month,
    round(100 * avg(iv), 1)                         AS iv_avg_pct,
    round(100 * max(iv), 1)                         AS iv_high_pct,
    round(100 * min(iv), 1)                         AS iv_low_pct,
    round(100 * (max(iv) - min(iv)), 1)             AS iv_range_pct,
    count()                                         AS session_count,
    concat(monthName(d), ' ', toString(toYear(d)))  AS month_label
FROM
(
    SELECT
        date                    AS d,
        avg(implied_volatility) AS iv
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol = 'SPCX'
      AND date >= (
          SELECT max(toDate(listing_date))
          FROM global_markets.stocks_ipos
          WHERE ticker = 'SPCX'
            AND toDate(listing_date) <= today()
      )
      AND iv_converged = 1
      AND volume > 0
      AND underlying_close > 0
      AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
      AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
    GROUP BY d
)
GROUP BY month, month_label
ORDER BY month

রেকর্ডের প্রথম মাস, June 2026, গড়ে ছিল 84.3%। ওই মাসে সর্বনিম্ন ও সর্বোচ্চ দৈনিক reading-এর মধ্যে ব্যবধান ছিল 38.9 পয়েন্ট। সর্বশেষ মাস, August 2026, 13টি সেশনে গড়ে 79.8% ছিল। এই panel-এ মোট 3টি calendar month অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

এই মাসগুলো এমন একটি calendar-এর সঙ্গে মিলে যায়, যা আমরা ইতিমধ্যে পর্যালোচনা করেছি। শুরুর সারিগুলো SPCX-এর প্রথম trading month-এ অন্তর্ভুক্ত সময়ের সঙ্গে মিলে যায়। পরের সারিগুলো SPCX lockup expiration-এর আশপাশের সময় পর্যন্ত বিস্তৃত। তখন লেনদেনের জন্য উন্মুক্ত শেয়ারের সংখ্যা পরিবর্তিত হয়েছিল। ওই তারিখগুলোর সঙ্গে মাসিক high মিলিয়ে দেখা যুক্তিসঙ্গত। কিন্তু একই সারির ভিত্তিতে 52 week IV rank পড়া যুক্তিসঙ্গত নয়।

কেন SPCX-এর IV rank এবং IV percentile প্রায় অর্থহীন

এখানে SPCX এবং চারটি পরিচিত বড় কোম্পানির জন্য একইভাবে হিসাব করা হয়েছে। পাঁচটির ক্ষেত্রেই একই filter এবং trailing 365 day request ব্যবহার করা হয়েছে। পার্থক্য শুধু এই যে, প্রতিটি নাম ওই সময়সীমার কতটা অংশ বাস্তবে পূরণ করতে পারে।

WITH daily_iv AS
(
    SELECT
        underlying_symbol       AS symbol,
        date,
        avg(implied_volatility) AS iv
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol IN ('SPCX', 'AAPL', 'AMZN', 'NVDA', 'SPY')
      AND date >= today() - 365
      AND (underlying_symbol != 'SPCX'
           OR date >= (
               SELECT max(toDate(listing_date))
               FROM global_markets.stocks_ipos
               WHERE ticker = 'SPCX'
                 AND toDate(listing_date) <= today()
           ))
      AND iv_converged = 1
      AND volume > 0
      AND underlying_close > 0
      AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
      AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
    GROUP BY symbol, date
)
SELECT
    d.symbol                                              AS symbol,
    count()                                               AS iv_observation_count,
    round(100 * any(l.iv_last), 1)                        AS iv_now_pct,
    round(100 * (any(l.iv_last) - min(d.iv)) / nullIf(max(d.iv) - min(d.iv), 0), 1) AS iv_rank_pct,
    round(100 * countIf(d.iv <= l.iv_last) / count(), 1)  AS iv_percentile_pct
FROM daily_iv AS d
INNER JOIN
(
    SELECT
        symbol,
        argMax(iv, date) AS iv_last
    FROM daily_iv
    GROUP BY symbol
) AS l ON l.symbol = d.symbol
GROUP BY d.symbol
ORDER BY d.symbol = 'SPCX' DESC, iv_observation_count ASC

SPCX ওই সময়সীমায় 45টি দৈনিক observation যোগ করে। NVDA যোগ করে 250টি, যা এই panel-এর সবচেয়ে দীর্ঘ ইতিহাস। উভয় নামের ক্ষেত্রেই IV rank এবং IV percentile পাওয়া যায়, এবং screener-এ দুটিকেই সমান নির্ভরযোগ্য মনে হয়। SPCX-এর 62.4% reading থেকে IV rank দাঁড়ায় 0 এবং percentile দাঁড়ায় 2.2।

এই দুটি সংখ্যার ভিত্তি কী, তা দেখুন। Rank নির্ধারণের সময় ঠিক দুটি observation-এর মধ্যকার দূরত্ব দিয়ে হিসাব করা হয়—সময়সীমার একেবারে সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ reading। কোনো নামের ক্ষেত্রে যদি মাত্র কয়েক মাসের data থাকে, তাহলে নতুন কোনো extreme reading এলেই denominator সম্পূর্ণ বদলে যায়। সেটিকে সামাল দেওয়ার মতো পুরোনো reading সেখানে থাকে না। Percentile তুলনামূলকভাবে কিছুটা স্থিতিশীল, কারণ এতে বিদ্যমান প্রতিটি observation গণনা করা হয়। তবে 60 দিনের data থেকে তৈরি 90 percentile এবং 250 দিনের data থেকে তৈরি 90 percentile একই অর্থ বহন করে না। যেকোনো ticker-এর ক্ষেত্রে IV rank এবং IV percentile-এর পার্থক্য জানা গুরুত্বপূর্ণ। এই ticker-এর ক্ষেত্রে এটিই মূল বিষয়।

ব্যবহারিকভাবে, উভয় figure-কে options সস্তা না ব্যয়বহুল—তার চূড়ান্ত রায় হিসেবে নয়, বরং অল্প সময়ের record-এর বর্ণনা হিসেবে বিবেচনা করুন। এমন রায় দিতে হলে এর পেছনে একটি পূর্ণ market cycle-এর history থাকা দরকার। তুলনার জন্য, সবচেয়ে বেশি implied volatility থাকা stocks screen-এ থাকা নামগুলোর percentile-এর পেছনে বহু বছরের reading রয়েছে।

SPCX-এর IV term structure কেমন?

Term structure হলো মেয়াদ শেষ হওয়া পর্যন্ত সময়ের বিপরীতে দেখানো implied volatility। এটি সামনের সপ্তাহের কনট্র্যাক্ট থেকে শুরু করে সবচেয়ে দীর্ঘমেয়াদি কনট্র্যাক্ট পর্যন্ত বিস্তৃত। একটি সংক্ষিপ্ত listing-এও এটি তুলনামূলকভাবে নির্ভরযোগ্যভাবে দেখানো যায়, কারণ প্রতিদিনের curve সম্পূর্ণভাবে ওই দিনের option chain থেকে তৈরি হয় এবং এর জন্য কোনো historical data প্রয়োজন হয় না।

SELECT
    multiIf(days_to_expiry <= 7,  '0 to 7 days',
            days_to_expiry <= 21, '8 to 21 days',
            days_to_expiry <= 45, '22 to 45 days',
            days_to_expiry <= 90, '46 to 90 days',
                                  '91 or more days')  AS dte_bucket,
    round(100 * avg(implied_volatility), 1)           AS iv_pct,
    count()                                           AS contract_count
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'SPCX'
  AND date > (
      SELECT max(date)
      FROM global_markets.options_greeks
      WHERE underlying_symbol = 'SPCX'
  ) - 21
  AND date >= (
      SELECT max(toDate(listing_date))
      FROM global_markets.stocks_ipos
      WHERE ticker = 'SPCX'
        AND toDate(listing_date) <= today()
  )
  AND iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND underlying_close > 0
  AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
GROUP BY dte_bucket
ORDER BY min(days_to_expiry)

ওই তিন সপ্তাহে, অর্থের কাছাকাছি কনট্র্যাক্টগুলোর মধ্যে 0 to 7 days bucket-এর গড় ছিল 113.5%, আর 91 or more days bucket-এর গড় ছিল 71.3%। সামনের মেয়াদ থেকে দূরের মেয়াদের দিকে curve ঊর্ধ্বমুখী হওয়াই সাধারণ স্বাভাবিক আকৃতি। কোনো নির্দিষ্ট তারিখের event যদি near contract-এর মেয়াদের মধ্যে পড়ে, তখন front end সাধারণত back end-এর ওপরে অবস্থান করে। Curve-টিকে শেয়ারটির বাস্তব মূল্যগত গতিবিধির সঙ্গে তুলনা করা একটি পৃথক বিশ্লেষণ; এ বিষয়ে historical volatility বনাম implied volatility অংশে আলোচনা করা হয়েছে।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

SPCX-এর অপশন ট্রেডিং কবে শুরু হয়?

যে প্রথম সেশনে মেয়াদ শেষ হতে 20 থেকে 45 দিন বাকি থাকা at-the-money-এর কাছাকাছি কনট্র্যাক্টে ট্রেড হয় এবং সেগুলোর implied volatility-এর হিসাব converged হয়, সেটি হলো June 16, 2026। কনট্র্যাক্ট ট্রেডিং শুরুর কিছু আগে তালিকাভুক্ত হতে পারে। তাই এই তারিখকে এক্সচেঞ্জে তালিকাভুক্তির তারিখ না ধরে ব্যবহারযোগ্য IV রেকর্ড শুরুর তারিখ হিসেবে দেখুন।

SPCX-এর স্বাভাবিক implied volatility কত?

এই পৃষ্ঠার কোনো সংখ্যা এখনো সেই প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে না। স্বাভাবিক range নির্ধারণ করতে বহু বছরের reading দরকার। এখানে মোট 45টি দৈনিক observation রয়েছে। মাসিক panel-এ এখন পর্যন্ত রেকর্ড হওয়া range দেখানো হয়েছে। এটি এখন পর্যন্ত পাওয়া রেকর্ড, স্থির baseline নয়।

আমার screener-এ SPCX-এর IV rank কি নির্ভরযোগ্য?

গাণিতিকভাবে এটি সঠিক, তবে ব্যবহারিকভাবে এর ভিত্তি সীমিত। উপরে দেখানো rank, 0, পূর্ণ 52 সপ্তাহের বদলে 45টি দৈনিক observation থেকে হিসাব করা হয়েছে। নতুন কোনো সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন reading এলে rank দ্রুত বদলে যেতে পারে। Screeners সাধারণত rank-এর পাশে sample size দেখায় না।

এই পৃষ্ঠায় 30 দিনের implied volatility কীভাবে হিসাব করা হয়েছে?

প্রতিটি দিনের figure সেই সেশনে ট্রেড হওয়া SPCX কনট্র্যাক্টগুলোর implied volatility-এর গড়। কনট্র্যাক্টগুলোর strike একই দিনের closing stock price-এর 5%-এর মধ্যে হতে হবে, মেয়াদ শেষ হতে 20 থেকে 45 দিন বাকি থাকতে হবে এবং কেবল যেসব কনট্র্যাক্টের IV solver converged হয়েছে সেগুলো রাখা হয়েছে। প্রতিটি panel-এর নিচের SQL-এ সঠিক filter দেখানো আছে।

SELECT
    toString(toDate(listing_date))          AS listing_date,
    issuer_name,
    primary_exchange,
    security_type,
    ipo_status,
    round(toFloat64(final_issue_price), 2)  AS final_issue_price
FROM global_markets.stocks_ipos
WHERE ticker = 'SPCX'
ORDER BY toDate(listing_date)

SELECT
    formatDateTime(toStartOfMonth(date), '%Y-%m') AS month,
    count()                                       AS sessions_traded
FROM global_markets.stocks_daily_aggs
WHERE ticker = 'SPCX'
GROUP BY month
ORDER BY month

এখানে প্রতিটি panel-এর সঙ্গে সেটি তৈরি করা SQL দেওয়া আছে। যেকোনো একটি খুলে ticker বদলান এবং Strasmore terminal-এ নিজে চালান।