ঐতিহাসিক ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি ডেটা পাওয়ার উপায়

ঐতিহাসিক ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি (IV)

ঐতিহাসিক ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি ডেটা রেকর্ড করা হয় না, বরং এটি বিভিন্ন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে বের করে নিতে হয়। এই একটি কারণেই দামের ইতিহাসের তুলনায় এর উৎস খুঁজে পাওয়া কঠিন। কোনো অপশনের বাজারমূল্যকে একটি প্রাইসিং মডেলের মাধ্যমে উল্টোভাবে বিশ্লেষণ করলে যে সংখ্যাটি পাওয়া যায়, সেটিই হলো IV; যতক্ষণ না মডেলের মান স্ক্রিনে দেখা দামের সাথে মিলে যায়। কোনো এক্সচেঞ্জ টেপে এটি প্রিন্ট করে না। তাই প্রকাশিত প্রতিটি IV-এর ইতিহাসে মডেল, কোট, কন্ট্রাক্ট নির্বাচন এবং ইন্টারপোলেশনের ক্ষেত্রে ভিন্ন ভিন্ন পদ্ধতি অবলম্বন করা হয়। আর এই পদ্ধতিগত পার্থক্যের কারণেই একই বিষয়ের পরিমাপক হিসেবে দাবি করা দুটি ডেটা সিরিজের মধ্যে বিস্তর ফারাক দেখা যায়।

আপনি যদি প্রথমেই এর সংজ্ঞা জানতে চান, তবে ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি কী এবং কীভাবে ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি গণনা করা হয় অংশে এর কার্যপদ্ধতি আলোচনা করা হয়েছে। নিচে আলোচনা করা হলো এই ইতিহাস কোথায় পাওয়া যায় এবং এর দুটি সংস্করণের মধ্যে পার্থক্য কীভাবে বোঝা যায়।

ঐতিহাসিক ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি ডেটা কেন প্রাইস ডেটার চেয়ে পাওয়া কঠিন?

দৈনিক ক্লোজিং প্রাইস পর্যবেক্ষণযোগ্য: এটি একটি সম্পন্ন ট্রেড এবং প্রতিটি ভেন্ডর একই সংখ্যা রিপোর্ট করে। কিন্তু একটি IV লেভেল গণনা করা হয় এবং এই গণনার চারটি ইনপুট উৎসভেদে ভিন্ন হতে পারে।

• মডেল: ইউরোপীয় ব্ল্যাক-শোলস সলভ, ডিসক্রিট ডিভিডেন্ডসহ আমেরিকান বাইনোমিয়াল ট্রি, অথবা নিজস্ব রেট ও বোরো এজাম্পশনসহ কোনো ভেন্ডর ভেরিয়েন্ট।
• ইনপুট প্রাইস: বিড, আস্ক, মিড, সর্বশেষ ট্রেড বা এক্সচেঞ্জ সেটেলমেন্ট প্রাইস।
• কোন কন্ট্রাক্টগুলো গণ্য হবে: একটি অ্যাট-দ্য-মানি স্ট্রাইক, একটি মানিনেস ব্যান্ড, অথবা ভলিউম বা ওপেন-ইন্টারেস্ট ফিল্টার।
• সংখ্যাটি কীভাবে একটি নির্দিষ্ট ম্যাচিউরিটিতে পৌঁছায়: 30 দিনের কাছাকাছি থাকা দুটি এক্সপায়ারির মধ্যে ইন্টারপোলেশন, অথবা ডেইজ-টু-এক্সপায়ারি উইন্ডোর ভেতরের সবকিছুর গড়।

একটি ইনপুট পরিবর্তন করলেই লেভেল পরিবর্তিত হয়। চারটি ইনপুটই পরিবর্তন করলে দুজন সতর্ক ডেটা সরবরাহকারী একই সেশনের জন্য ভোলাটিলিটির বেশ কয়েক পয়েন্ট পার্থক্য দেখাতে পারেন, অথচ তাদের কেউই ভুল নন।

এই পার্থক্য একটি সিঙ্গেল নেমের ভেতরেই শুরু হয়। নিচের প্যানেলে জুন 2026-এর AAPL-কে নেওয়া হয়েছে, যেখানে শুধুমাত্র স্পট প্রাইসের 5% সীমার মধ্যে থাকা স্ট্রাইকগুলো রাখা হয়েছে এবং সেগুলোকে এক্সপায়ারির বাকি সময়ের ভিত্তিতে ভাগ করা হয়েছে।

SELECT
    dte_band,
    round(100 * quantileDeterministic(0.25)(iv, contract_hash), 1) AS iv_p25_pct,
    round(100 * quantileDeterministic(0.50)(iv, contract_hash), 1) AS iv_median_pct,
    round(100 * quantileDeterministic(0.75)(iv, contract_hash), 1) AS iv_p75_pct,
    count()                                                        AS contract_day_count
FROM
(
    SELECT
        multiIf(days_to_expiry <=   7, '01-07d',
                days_to_expiry <=  21, '08-21d',
                days_to_expiry <=  45, '22-45d',
                days_to_expiry <=  90, '46-90d',
                days_to_expiry <= 180, '91-180d',
                                       '181d+')  AS dte_band,
        toFloat64(implied_volatility)             AS iv,
        cityHash64(ticker)                        AS contract_hash,
        days_to_expiry                            AS dte
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
      AND date >= '2026-06-01'
      AND date <  '2026-07-01'
      AND iv_converged = 1
      AND volume > 0
      AND days_to_expiry > 0
      AND underlying_close > 0
      AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
)
GROUP BY dte_band
ORDER BY min(dte)

একই আন্ডারলাইং, একই মাস, শুধুমাত্র নিয়ার-দ্য-মানি স্ট্রাইক। প্রদর্শিত সবচেয়ে সংক্ষিপ্ত ব্যান্ড, 01-07d, এর মিডিয়ান IV ছিল 29.6%। দীর্ঘতম ব্যান্ডটি, 181d+, ছিল 28.1%-এ। শুধুমাত্র প্রথম ব্যান্ডের ভেতরেই 25তম এবং 75তম পার্সেন্টাইল ছিল যথাক্রমে 24.9% এবং 35.8%। এক্সপায়ারি জুড়ে এই আকারটি হলো টার্ম স্ট্রাকচার, এবং স্ট্রাইক জুড়ে এর সমগোত্রীয় বিষয়টিকে বলা হয় ভোলাটিলিটি স্কিউ। এখানে কোনো একক IV নেই। এখানে একটি সারফেস বা তল রয়েছে এবং প্রকাশিত যেকোনো AAPL IV ফিগার হলো সেই সারফেসের একটি সারাংশ মাত্র, যা আমাদের AAPL ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি পেজে ট্র্যাক করা হয়।

কেন দুটি 30-দিনের IV চার্টে ভিন্ন ভিন্ন সংখ্যা দেখা যায়?

একটি লিকুইড আন্ডারলাইং এবং এক বছরের সেশন নিন, এবং একই সারি থেকে তিনভাবে 30-দিনের IV তৈরি করুন। প্রথম কলামটি স্পট প্রাইসের 1% এর মধ্যে স্ট্রাইক এবং 25 থেকে 35 দিনের এক্সপায়ারি বজায় রাখে, যা সবচেয়ে নিখুঁত রিডিং। দ্বিতীয়টি স্পট প্রাইসের 5% এবং 20 থেকে 45 দিনের পরিসরে বিস্তৃত হয়, যা প্রতিটি সেশনের ডেটা পূর্ণ করার জন্য একটি ব্যবহারিক ডিফল্ট পদ্ধতি। তৃতীয়টি সেই বিস্তৃত সেটকে কন্ট্রাক্ট ভলিউম অনুযায়ী ওয়েট করে, যা গড় মানকে সেই স্ট্রাইকগুলোর দিকে নিয়ে আসে যেগুলোতে প্রকৃতপক্ষে ট্রেড হয়েছে।

WITH
    near_money AS
    (
        SELECT
            toMonday(date)                                                 AS week_start,
            toFloat64(implied_volatility)                                  AS iv,
            days_to_expiry                                                 AS dte,
            volume                                                         AS vol,
            abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) AS moneyness
        FROM global_markets.options_greeks
        WHERE underlying_symbol = 'SPY'
          AND date >= '2025-08-01'
          AND date <  '2026-08-01'
          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
    ),
    weekly AS
    (
        SELECT
            week_start,
            avgIf(iv, dte BETWEEN 25 AND 35 AND moneyness < 0.01) AS tight_atm,
            avg(iv)                                               AS wide_atm,
            sum(iv * vol) / sum(vol)                              AS volume_weighted
        FROM near_money
        GROUP BY week_start
        HAVING countIf(dte BETWEEN 25 AND 35 AND moneyness < 0.01) > 0
    )
SELECT
    toString(week_start) AS week,
    concat(monthName(week_start), ' ', toString(toDayOfMonth(week_start)), ', ', toString(toYear(week_start))) AS week_label,
    round(100 * tight_atm, 1)       AS tight_atm_pct,
    round(100 * wide_atm, 1)        AS wide_atm_pct,
    round(100 * volume_weighted, 1) AS volume_weighted_pct,
    round(100 * (greatest(tight_atm, wide_atm, volume_weighted)
               - least(tight_atm, wide_atm, volume_weighted)), 1) AS spread_pp
FROM weekly
ORDER BY week_start

পর্যবেক্ষণের প্রথম সপ্তাহে, July 28, 2025, তিনটি পদ্ধতি 16.6%, 16.4% এবং 16.7% প্রিন্ট করেছে। এদের মধ্যে সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মানের ব্যবধান ছিল 0.2 শতাংশ পয়েন্ট, এবং স্প্রেড কলামটি সমস্ত 53 সপ্তাহ জুড়ে সেই ব্যবধান ট্র্যাক করে। এই তিনটির কোনোটিই ফান্ডের প্রকৃত 30-দিনের IV নয়। প্রতিটি পদ্ধতি সামান্য ভিন্ন প্রশ্নের উত্তর দেয়, এবং ভেন্ডর চার্ট হলো এদের মধ্যে একটি, যার লেবেলে পদ্ধতিটি উল্লেখ করা থাকে না।

প্রতি-কন্ট্রাক্ট ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি (IV) হিস্ট্রি কতদূর পর্যন্ত পাওয়া যায়?

এই প্যানেলগুলোর পেছনের ডেটাসেটটি হলো global_markets.options_greeks: প্রতিটি ট্রেডিং দিনে প্রতি কন্ট্রাক্টের জন্য একটি সারি, যেখানে ডেল্টা, গামা, ভেগা, থিটা এবং রো-এর পাশাপাশি ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি, স্ট্রাইক প্রাইস, এক্সপায়ারেশন, মেয়াদপূর্তির দিন, আন্ডারলাইং সিম্বল এবং আন্ডারলাইং ক্লোজিং প্রাইস থাকে। এটি দিনের শেষ বা end-of-day ডেটা, কোনো লাইভ চেইন স্ন্যাপশট নয়। নিচের প্যানেলটি গণনা করে দেখায় যে, প্রতিটি কোয়ার্টারে অন্তত একটি কনভার্জড IV সারি আছে এমন আন্ডারলাইং নামের সংখ্যা কত।

SELECT
    concat(toString(toYear(date)), '-Q', toString(toQuarter(date))) AS quarter,
    uniqExact(underlying_symbol)                                    AS underlyings_covered
FROM global_markets.options_greeks
WHERE iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND underlying_symbol NOT IN ('SPCX')
  AND date < '2026-07-01'
GROUP BY quarter
ORDER BY min(date)

এই কাভারেজ 2014-Q2 থেকে শুরু করে 2026-Q2 পর্যন্ত বিস্তৃত, যা মোট 49টি কোয়ার্টার। সর্বশেষ পূর্ণ কোয়ার্টারে 5799টি আন্ডারলাইং নামের বিপরীতে কনভার্জড ডেইলি IV পাওয়া গেছে।

এই ধরনের ডেটাসেট কোয়েরি করার সময় চারটি ফিল্টার সবচেয়ে বেশি কার্যকর ভূমিকা পালন করে।

• iv_converged = 1 বজায় রাখুন। সলভার সবসময় সঠিক মানে পৌঁছাতে পারে না, তাই আনকনভার্জড সারি মানে কম রিডিং নয়, বরং এটি একটি ব্যর্থ ফিট।
• volume > 0 বজায় রাখুন। যে কন্ট্রাক্টটি কখনোই ট্রেড হয়নি, তার IV একটি পুরনো বা স্টেইল কোট থেকে সমাধান করা হয়।
• underlying_symbol অনুযায়ী গ্রুপ করুন। ticker কলামে OCC কন্ট্রাক্ট কোড থাকে, তাই এটি ব্যবহার করে গ্রুপ করলে প্রতিটি কোম্পানির জন্য একটির পরিবর্তে প্রতিটি স্ট্রাইক এবং এক্সপায়ারেশনের জন্য একটি সারি পাওয়া যায়।
• সচেতনভাবে কন্ট্রাক্ট নির্বাচন করুন, বিশেষ করে মানি-র কাছাকাছি (near the money) এবং নির্দিষ্ট মেয়াদপূর্তির উইন্ডোর মধ্যে। এই ধাপটি বাদ দিলে স্কিউ (skew) এবং টার্ম স্ট্রাকচার গড় হয়ে একটিমাত্র ফিগারে পরিণত হয়।

বিনামূল্যে কি কোনো ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি API পাওয়া যায়?

বিনামূল্যে ব্যবহারের সুযোগ রয়েছে, তবে প্রতিটি উৎসেরই নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতা আছে।

• ব্রোকার প্ল্যাটফর্মগুলো তাদের নিজস্ব চেইনের ওপর ভিত্তি করে ইমপ্লাইড ভোলাটিলিটি (IV) গণনা করে এবং তা সরাসরি প্রদর্শন করে। এদের ডাউনলোডযোগ্য হিস্টোরিক্যাল ডেটা খুব সীমিত বা নেই বললেই চলে, তাছাড়া এই সংখ্যাটি কোনো স্ট্যান্ডার্ড নয়, বরং ওই নির্দিষ্ট ব্রোকারের নিজস্ব মডেলের ফলাফল।
• এক্সচেঞ্জ থেকে প্রকাশিত ভোলাটিলিটি ইনডেক্সগুলো কয়েক দশক পুরনো ডেটা প্রদান করে এবং এগুলো সম্পূর্ণ বিনামূল্যে পাওয়া যায়। প্রতিটি ইনডেক্স একটি নির্দিষ্ট বাস্কেটের জন্য একক মিশ্রিত মান নির্দেশ করে, তাই এটি পুরো বাজারের সামগ্রিক চিত্র দেয়, কোনো একক কোম্পানির নয়।
• সাধারণ মার্কেট ডেটা API-গুলো মূলত দামের তথ্যের মধ্যেই সীমাবদ্ধ। প্রায় সব ক্ষেত্রেই পার-কন্ট্রাক্ট গ্রিকস (greeks) একটি আলাদা পণ্য হিসেবে বিবেচিত হয়। যে ফ্রি টিয়ারগুলোতে এগুলো অন্তর্ভুক্ত থাকে, সেগুলো সাধারণত কোনো আর্কাইভ ছাড়া কেবল লাইভ স্ন্যাপশট প্রদান করে। আমাদের ফ্রি স্টক মার্কেট ডেটা API পর্যালোচনায় ওপেন টিয়ারগুলো আসলে কী কী সুবিধা দেয়, তা বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে।
• ভেন্ডর-প্রাইসড পার-কন্ট্রাক্ট হিস্টোরিক্যাল ডেটা হলো সেই জায়গা যেখানে একক কোম্পানির দীর্ঘমেয়াদী আর্কাইভ পাওয়া যায়। এগুলো সাধারণত মাস বা বছরভিত্তিক এন্ড-অফ-ডে ফাইল হিসেবে বিক্রি হয়, যেখানে রিয়েল-টাইম চেইনের দাম হিস্টোরিক্যাল সেটের চেয়ে অনেক বেশি। রিয়েল টাইম মার্কেট ডেটার খরচ অংশে এই প্রাইস লিস্টগুলোর কাঠামো তুলে ধরা হয়েছে।

স্ন্যাপশট এবং এন্ড-অফ-ডে ডেটার মধ্যে পার্থক্যটি দামের মতোই গুরুত্বপূর্ণ। বিকেল 4:00টা ET-তে নেওয়া একটি স্ন্যাপশট সেই মুহূর্তে বিদ্যমান কোটগুলো ব্যবহার করে। অন্যদিকে, সেটেলমেন্ট প্রাইস থেকে তৈরি করা ফাইল সম্পূর্ণ ভিন্ন ইনপুট ব্যবহার করে, এবং বাজারের অস্থিরতার দিনগুলোতে এই দুইয়ের মধ্যে পার্থক্য সবচেয়ে বেশি দেখা যায়।

ব্লেন্ডেড ইনডেক্স ভোলাটিলিটি এবং একক কোম্পানির ভোলাটিলিটি একে অপরের পরিপূরক নয়। একটি ইনডেক্স অপশন একটি বাস্কেটের মুভমেন্টের ওপর ভিত্তি করে নির্ধারিত হয়, যেখানে সদস্যদের বিপরীতমুখী মুভমেন্ট সামগ্রিক অস্থিরতাকে কমিয়ে দেয়। অন্যদিকে, একটি একক কোম্পানির অপশন কেবল সেই কোম্পানির নিজস্ব গতিপথের ওপর ভিত্তি করে নির্ধারিত হয়। নিচের প্যানেলে পরিচিত কিছু কোম্পানির ডেটা এক মাসের জন্য একই ফিল্টারে পাশাপাশি রাখা হয়েছে।

SELECT
    underlying_symbol                                              AS symbol,
    round(100 * quantileDeterministic(0.50)(iv, contract_hash), 1) AS median_iv_pct,
    count()                                                        AS contract_day_count
FROM
(
    SELECT
        underlying_symbol,
        toFloat64(implied_volatility) AS iv,
        cityHash64(ticker)            AS contract_hash
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol IN ('SPY', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'KO', 'XOM', 'TLT')
      AND date >= '2026-06-01'
      AND date <  '2026-07-01'
      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
ORDER BY median_iv_pct DESC

জুন 2026 মাসজুড়ে, 20 থেকে 45 দিনের উইন্ডোতে মিডিয়ান নিয়ার-দ্য-মানি IV ছিল 38.5%, যা NVDA থেকে শুরু করে 10.4% পর্যন্ত ছিল, যার মান TLT, মোট 8 সংখ্যক কোম্পানির ক্ষেত্রে। একই উইন্ডো, একই ফিল্টার এবং একই গণনা পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে। এই ধরনের র‍্যাঙ্কিং তখনই কার্যকর থাকে যখন প্রতিটি কোম্পানির জন্য একই পদ্ধতি বা রেসিপি অপরিবর্তিত থাকে।

IV rank এবং IV percentile-এর ক্ষেত্রে উৎস কি গুরুত্বপূর্ণ?

এটিই উত্তরের নির্ধারক। IV rank বর্তমান IV-কে একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার, সাধারণত এক বছরের, সর্বোচ্চ ও সর্বনিম্ন মানের সাথে তুলনা করে। অন্যদিকে, IV percentile ওই সময়সীমার মোট কত শতাংশ দিন বর্তমান IV-এর নিচে ছিল তা গণনা করে। উভয় পদ্ধতিই একটি নির্দিষ্ট সিরিজকে শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত বিশ্লেষণ করে, তাই সিরিজের তথ্যে কোনো পরিবর্তন এলে বাজারে কোনো পরিবর্তন না হওয়া সত্ত্বেও স্কোরে পরিবর্তন আসে। আপনি যদি কোনো ব্রোকারের mid-quote IV-এর সাথে কোনো ভেন্ডরের settlement-ভিত্তিক আর্কাইভ জুড়ে দেন, তবে পুরো সময়সীমার মাঝখানে একটি স্থায়ী ব্যবধান তৈরি হবে এবং এর ভিত্তিতে গণনা করা প্রতিটি র‍্যাঙ্ক সেই ব্যবধানের প্রভাব বহন করবে। IV rank বনাম IV percentile-এ উভয় গণনার বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে। implied volatility এবং realized movement-এর তুলনা করার সময়ও একই নিয়ম প্রযোজ্য: historical volatility বনাম implied volatility-তে এই বিষয়টি ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

কার্যকরী মানদণ্ড হলো তথ্যের উৎস বা provenance-এর নিয়ম মেনে চলা। একটি উৎস, একটি মডেল, একটি contract-selection পদ্ধতি এবং একটি maturity convention বেছে নিন এবং পুরো সময়সীমার জন্য এই চারটি বিষয় অপরিবর্তিত রাখুন। একটি সিরিজ যা অভ্যন্তরীণভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিন্তু অন্যদের থেকে কিছুটা আলাদা, সেটি বিভিন্ন ভেন্ডরের তথ্যের জোড়াতালি দেওয়া সিরিজের চেয়ে অনেক বেশি মূল্যবান।

সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী (FAQ)

আমি ঐতিহাসিক ইমপ্লাইড ভোলাটালিটি (implied volatility) ডেটা কোথায় পেতে পারি?

নির্দিষ্ট একক শেয়ারের দীর্ঘমেয়াদী ইতিহাস অপশন ডেটা বিক্রেতাদের কাছ থেকে পাওয়া যায়, যারা সাধারণত মাসিক বা বার্ষিক ফাইল হিসেবে প্রতিটি কন্ট্রাক্টের জন্য দিনের শেষভাগের (end-of-day) গ্রিকস (greeks) বিক্রি করে। এক্সচেঞ্জগুলো সূচক-স্তরের ভোলাটালিটির ইতিহাস বিনামূল্যে প্রকাশ করে। ব্রোকার প্ল্যাটফর্মগুলো তাদের অপশন চেইনে লাইভ IV প্রদর্শন করে, তবে সেখান থেকে খুব সামান্যই ডেটা ডাউনলোড করা যায়। উপরের প্যানেলগুলো প্রতিটি তালিকাভুক্ত কন্ট্রাক্টের জন্য দৈনিক ডেটাসেটের ওপর ভিত্তি করে একটি কনভার্জড ফিট (converged fit) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে।

কোনো ফ্রি ইমপ্লাইড ভোলাটালিটি API আছে কি?

প্রতিটি কন্ট্রাক্টের গ্রিকসসহ ফ্রি টায়ার খুব কমই পাওয়া যায় এবং যেগুলো আছে, সেগুলো সাধারণত আর্কাইভের পরিবর্তে লাইভ স্ন্যাপশট প্রদান করে। সূচকের ভোলাটালিটির ইতিহাসই মূলত দীর্ঘমেয়াদী ডেটার একমাত্র প্রকৃত ফ্রি উৎস। একক শেয়ারের গভীর ইতিহাস সাধারণত একটি পেইড প্রোডাক্ট।

একই স্টকের জন্য দুটি উৎস ভিন্ন ভিন্ন ইমপ্লাইড ভোলাটালিটি দেখায় কেন?

এর কারণ হলো ভিন্ন ভিন্ন প্রাইসিং মডেল, ভিন্ন ভিন্ন ইনপুট কোট, ভিন্ন ভিন্ন কন্ট্রাক্ট সিলেকশন এবং ম্যাচিউরিটি ইন্টারপোলেশন। উপরের প্যানেলটি একটি ডেটাসেট থেকে তিনটি 30-দিনের সিরিজ তৈরি করে এবং প্রথম সপ্তাহেই সেগুলো 0.2 শতাংশ পয়েন্ট ব্যবধানে থাকে, তাই দুটি বিক্রেতার মধ্যে পার্থক্য থাকাটা কোনো ত্রুটি নয়, বরং প্রত্যাশিত।

ইমপ্লাইড ভোলাটালিটি ডেটা কত পুরনো হতে পারে?

এটি উৎসের ওপর নির্ভর করে এবং সব জায়গাতেই প্রাইস আর্কাইভের তুলনায় কন্ট্রাক্ট-ভিত্তিক আর্কাইভের সময়কাল কম। এই পৃষ্ঠার পেছনের ডেটাসেটটি 2014-Q2 থেকে শুরু হয়েছে এবং সেই সময় থেকে প্রতিটি কনভার্জড কন্ট্রাক্টের জন্য দৈনিক সারি (daily rows) সংরক্ষণ করে রেখেছে।

এখানে প্রতিটি প্যানেল সেই SQL-এর সাথে আসে যা এটি তৈরি করেছে; কোনো একটি প্যানেল প্রসারিত করে দেখুন ঠিক কোন কোন কন্ট্রাক্ট এই সংখ্যা তৈরিতে ব্যবহৃত হয়েছে। অন্য কোনো নাম, অন্য কোনো উইন্ডো বা অন্য কোনো রেসিপির জন্য একই সিরিজ তৈরি করতে চাইলে Strasmore টার্মিনালে সাধারণ ইংরেজিতে অনুরোধ করুন।