מבנה הטווח של IV: מה העקומה אומרת

מבנה הטווח של IV הוא גרף של התנודתיות הגלומה מול מועד הפקיעה, עם קריאה אחת לכל מועד פקיעה, באמצעות אופציות שמחיר המימוש שלהן קרוב למחיר המניה הנוכחי. כמעט כל המבנים שתפגשו נכללים בשתי צורות: שיפוע עולה בתנאים שקטים, כאשר מועדי הפקיעה הרחוקים נושאים את הנתון הגבוה יותר, ועקומה הפוכה כאשר אירוע מתוזמן מתרחש בחודש הקדמי. שתי הצורות שלהלן מבוססות על נתוני אופציות לכל חוזה, ולא על תרשים מספר לימוד.

מה מודד מבנה הטווח של IV

תנודתיות גלומה היא גודל התנועה השנתי שהמחיר של אופציה מגלם עבור מניית הבסיס. היא מצוטטת לכל חוזה, ולכן למניה בודדת יש בכל רגע מאות קריאות, אחת לכל מחיר מימוש ולכל מועד פקיעה בלוח. מקבעים את מחיר המימוש בקרבת המחיר הנוכחי, מאפשרים למועד הפקיעה להשתנות, ומסדרים את הקריאות האלה על גבי עקומה. עקומה זו היא מבנה הטווח.

לאופן הדגימה יש חשיבות גדולה מכפי שרוב ההסברים מודים. כל תרשים כאן כולל חוזים שהדלתא המוחלטת שלהם נמצאת בין 0.35 ל-0.65. זו הדרך המקובלת לומר שהאופציות קרובות למחיר המימוש, בלי להצמיד את הבחירה למחיר מימוש מסוים. לאחר מכן נלקחת התנודתיות הגלומה החציונית בכל טווח לפקיעה. חציון ולא ממוצע: ציטוט מיושן אחד בחוזה דל-סחירות עלול להציג נתון בלתי סביר, וממוצע יגרור אותו לתוצאה.

זו העקומה של שש מניות סחירות במהלך ימי המסחר של יוני 2026.

WITH (
    SELECT quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker))
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol IN ('SPY', 'AAPL', 'MSFT', 'KO', 'JNJ', 'PG')
      AND date >= toDate('2026-06-01')
      AND date < toDate('2026-07-01')
      AND iv_converged = 1
      AND volume > 0
      AND implied_volatility BETWEEN 0.03 AND 3
      AND abs(toFloat64(delta)) BETWEEN 0.35 AND 0.65
      AND days_to_expiry BETWEEN 5 AND 20
) AS front_band_iv
SELECT multiIf(days_to_expiry <= 20, '5-20 days',
               days_to_expiry <= 45, '21-45 days',
               days_to_expiry <= 90, '46-90 days',
               days_to_expiry <= 180, '91-180 days',
               '181-365 days') AS expiry_band,
       round(100 * quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker)), 1) AS median_iv_pct,
       round(100 * (quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker)) - front_band_iv), 1) AS pts_vs_front_band,
       count() AS contract_count
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol IN ('SPY', 'AAPL', 'MSFT', 'KO', 'JNJ', 'PG')
  AND date >= toDate('2026-06-01')
  AND date < toDate('2026-07-01')
  AND iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND implied_volatility BETWEEN 0.03 AND 3
  AND abs(toFloat64(delta)) BETWEEN 0.35 AND 0.65
  AND days_to_expiry BETWEEN 5 AND 365
GROUP BY expiry_band
ORDER BY min(days_to_expiry)

התנודתיות הגלומה החציונית עמדה על 19.6% בטווח 5-20 days ועל 21.5% בטווח 181-365 days, כלומר 1.9 נקודות מעל הקצה הקדמי. לצורה זו יש שם שהושאל משווקי החוזים העתידיים: קונטנגו, שבו מועד מסירה מאוחר יותר נושא מחיר גבוה יותר. עקומה הפוכה נקראת backwardation.

מדוע העקומה בדרך כלל עולה

שני מנגנונים משמרים את הצורה הרגילה.

הראשון הוא צפיפות האירועים. חוזה שפוקע בעוד תשעה ימים מכסה תשעה ימי סיכון קלנדריים. במניית large cap שאין בה אירוע מתוכנן בתוך החלון הזה, רובם יהיו ימי מסחר רגילים. חוזה שפוקע בעוד שנה מכסה ארבעה דוחות רבעוניים, כמה ישיבות של בנקים מרכזיים וכל כותרת בלתי מתוכננת שביניהם. יותר אי-ודאויות ידועות בכל חוזה מעלות את הנתון השנתי שהשוק מוכן לשלם.

השני הוא התנהגות התנודתיות עצמה. התנודתיות הממומשת נוטה להצטבר: שבועות שקטים באים אחרי שבועות שקטים, ושבועות סוערים באים אחרי שבועות סוערים. כשהשוק שקט, אופציות שמועד הפקיעה שלהן קרוב מתומחרות בסמוך לקריאה השקטה של היום, ואילו אופציות שפוקעות בעוד שנה מתומחרות קרוב יותר לממוצע ארוך הטווח, שנמצא ברמה גבוהה יותר. אותה אריתמטיקה פועלת בכיוון ההפוך לאחר זעזוע. בימי המסחר שלאחר מפולת, האופציה הקרובה ביותר מציגה את התנודתיות הגלומה הגבוהה ביותר בלוח, והעקומה מתהפכת לכל אורכה, כאשר החודשים הרחוקים נותרים מעוגנים בקרבת רמתם הרגילה.

מה הופך את העקומה: אירוע מתוזמן

דוח רווחים מתוזמן הוא הדוגמה הברורה ביותר להיפוך שאפשר לעקוב אחריו. הדוח מתפרסם לאחר סגירת המסחר במועד ידוע. כל מועד פקיעה שחל לאחר המועד הזה כולל את התנועה, וכל מועד פקיעה שחל לפניו אינו כולל אותה. למועד הפקיעה הקרוב ביותר שמכסה את האירוע יש את מספר ימי המסחר הרגילים הקטן ביותר שעליהם ניתן לפרוס את התנועה. לכן הקריאה השנתית שלו עולה במידה הרבה ביותר. אופציה לשישה חודשים פורסת את אותו אירוע על פני כ-125 ימי מסחר, ולכן כמעט אינה משקפת אותו.

NVIDIA פרסמה את הדוח לאחר סגירת המסחר ביום רביעי, 26 בפברואר 2025. התרשים מציג את העקומה כולה פעמיים: ביום המסחר האחרון שלפני הפרסום, 25 בפברואר, וביום המסחר הראשון שלאחריו, 27 בפברואר.

SELECT multiIf(days_to_expiry <= 20, '5-20 days',
               days_to_expiry <= 45, '21-45 days',
               days_to_expiry <= 90, '46-90 days',
               days_to_expiry <= 180, '91-180 days',
               '181-365 days') AS expiry_band,
       round(100 * quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
                                                toDate(date) = toDate('2025-02-25')), 1) AS iv_before_print_pct,
       round(100 * quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
                                                toDate(date) = toDate('2025-02-27')), 1) AS iv_after_print_pct,
       round(100 * (quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
                                                 toDate(date) = toDate('2025-02-25'))
                  - quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
                                                 toDate(date) = toDate('2025-02-27'))), 1) AS iv_drop_pts
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'NVDA'
  AND date >= toDate('2025-02-25')
  AND date < toDate('2025-02-28')
  AND iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND implied_volatility BETWEEN 0.05 AND 5
  AND abs(toFloat64(delta)) BETWEEN 0.35 AND 0.65
  AND days_to_expiry BETWEEN 5 AND 365
GROUP BY expiry_band
HAVING countIf(toDate(date) = toDate('2025-02-25')) >= 3
   AND countIf(toDate(date) = toDate('2025-02-27')) >= 3
ORDER BY min(days_to_expiry)

הטווח 5-20 days עמד על 84.9% ביום המסחר שלפני הפרסום ועל 66.4% ביום המסחר שלאחריו, שינוי של 18.5 נקודות. הטווח 181-365 days השתנה ב-1 נקודות בין שני מחירי הסגירה, חלק קטן מהשינוי בטווח הקדמי. אותו נכס בסיס ואותו אירוע יוצרים חוויה הפוכה בשני קצות העקומה. קריסה זו בקצה הקדמי נקראת מעיכת IV, ומבנה הטווח הוא המקום שבו ניתן לראות אותה מראש.

מעקב אחר בניית העקומה וקריסתה

יום מסחר אחד מכל צד של דוח הוא תמונת מצב. תהליך הבנייה נמשך שבועות, והוא מופיע כהתרחבות הפער בין שני קצות העקומה.

SELECT toDate(date) AS session_date,
       round(100 * quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
                                                days_to_expiry BETWEEN 5 AND 20), 1) AS front_iv_pct,
       round(100 * quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
                                                days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180), 1) AS back_iv_pct,
       round(100 * (quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
                                                 days_to_expiry BETWEEN 5 AND 20)
                  - quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
                                                 days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180)), 1) AS front_minus_back_pts
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'NVDA'
  AND date >= toDate('2025-02-10')
  AND date < toDate('2025-03-15')
  AND iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND implied_volatility BETWEEN 0.05 AND 5
  AND abs(toFloat64(delta)) BETWEEN 0.35 AND 0.65
  AND ((days_to_expiry BETWEEN 5 AND 20) OR (days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180))
GROUP BY session_date
HAVING countIf(days_to_expiry BETWEEN 5 AND 20) >= 3
   AND countIf(days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180) >= 3
ORDER BY session_date

הפער בין הטווחים עמד על 12.4 נקודות ביום המסחר הראשון של החלון ועל 3.3 נקודות ביום המסחר האחרון, לאורך 24 ימי מסחר. יש לעקוב אחר צורת הקו הקדמי ולא אחר הרמה שלו: הוא עולה ככל שהדוח מתקרב, מגיע לשיא בימי המסחר שסביבו, ויורד בחזרה בתוך יום מסחר אחד לאחר מכן. הקו האחורי כמעט אינו משתנה לאורך כל התקופה. דוחות רווחים והיווניות של האופציות מסביר כיצד אותו אירוע משפיע על vega ועל theta בחוזים הבודדים.

באיזו תדירות העקומה הפוכה?

היפוך אינו נדיר, והיקף הזמן שכל מניה מבלה במצב זה משתנה מאוד בין טיקרים.

WITH daily AS (
    SELECT underlying_symbol,
           toDate(date) AS session_date,
           quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
                                        days_to_expiry BETWEEN 5 AND 30) AS front_iv,
           quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
                                        days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180) AS back_iv
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol IN ('NVDA', 'AAPL', 'MSFT', 'AMZN', 'KO', 'JNJ', 'PG', 'SPY', 'XOM', 'WMT')
      AND date >= toDate('2025-08-01')
      AND date < toDate('2026-08-01')
      AND iv_converged = 1
      AND volume > 0
      AND implied_volatility BETWEEN 0.03 AND 5
      AND abs(toFloat64(delta)) BETWEEN 0.35 AND 0.65
      AND ((days_to_expiry BETWEEN 5 AND 30) OR (days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180))
    GROUP BY underlying_symbol, session_date
    HAVING countIf(days_to_expiry BETWEEN 5 AND 30) >= 3
       AND countIf(days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180) >= 3
)
SELECT underlying_symbol AS ticker,
       count() AS sessions,
       round(100 * countIf(front_iv > back_iv) / count(), 1) AS inverted_pct,
       round(100 * quantileDeterministic(0.5)(front_iv - back_iv,
                                              cityHash64(concat(underlying_symbol, toString(session_date)))), 1) AS median_spread_pts
FROM daily
GROUP BY underlying_symbol
ORDER BY inverted_pct DESC

במהלך 251 ימי המסחר ב-12 החודשים שהסתיימו ב-31 ביולי 2026, XOM הציגה את הטווח הקדמי מעל לטווח של 91 עד 180 יום ב-68.5% מהם, לעומת 19.5% עבור SPY. הפערים החציוניים ביניהם עמדו על 1.4 נקודות ועל -2.1 נקודות. מניות עם אירועים מתוזמנים בלוח זמנים קבוע מבלות חלק גדול יותר מהשנה בעקומה הפוכה, בעוד שקרן מדד רחב נמצאת רוב הזמן בקונטנגו, עם היפוכים שמתרכזים סביב ירידות חדות. דירוג IV מודד דבר אחר: את מיקום הרמה של היום בתוך השנה הקודמת של אותו נכס, ולא את צורת העקומה בין מועדי הפקיעה.

כיצד עקומה שטוחה או הפוכה משפיעה על calendar spread

calendar spread מוכר אופציה שמועד פקיעתה קרוב ורוכש אופציה שמועד פקיעתה רחוק יותר, באותו מחיר מימוש. Diagonal עושה את אותו הדבר בשני מחירי מימוש שונים. בכל אחד מהמקרים הפוזיציה היא long בתנודתיות הגלומה של מועד הפקיעה הרחוק ו-short בתנודתיות הגלומה של מועד הפקיעה הקרוב. לכן מבנה הטווח הוא התשומה המרכזית שלה, ולא פרט רקע.

כאשר העקומה עולה, הרגל הקרובה נמכרת בתנודתיות גלומה נמוכה מזו שבה נרכשת הרגל הרחוקה. כאשר החודש הקדמי נמצא בעקומה הפוכה לקראת אירוע, היחס מתהפך, והפוזיציה נפתחת מול עקומה שיש לה לאן להתכנס. לאחר מכן הקצה הקדמי קורס לכיוון הקצה האחורי, הקצה האחורי משתנה מעט, והפער בין שתי הקריאות חוזר לצורתו הרגילה. המקום שבו הפוזיציה תיסגר בפועל תלוי גם במידת התנועה של המניה, ועל כך העקומה אינה אומרת דבר. דף התנועה הצפויה עוסק במחצית זו של הבעיה.

עקומה שטוחה היא המקרה המורכב. אין שיפוע שאפשר לנצל באף כיוון, והתוצאה תלויה כמעט לחלוטין במסלול המניה ובחלוף הזמן.

שאלות נפוצות על מבנה הטווח של IV

מהו מבנה הטווח של IV באופציות?

זהו גרף של התנודתיות הגלומה לפי מועד הפקיעה, עבור אופציות הקרובות למחיר המימוש. בשש מניות סחירות במהלך יוני 2026, הקריאה החציונית עמדה על 19.6% בטווח 5-20 days ועל 21.5% בטווח 181-365 days.

מה המשמעות של מבנה טווח הפוך של IV?

בעקומה הפוכה התנודתיות הגלומה הגבוהה ביותר מופיעה במועדי הפקיעה הקרובים ביותר. מצב זה מופיע כאשר אירוע מתוזמן נמצא בתוך החודש הקדמי, וכן בימי המסחר שלאחר ירידה חדה, כאשר חוזים קרובים מתמחרים תנועות גדולות שהתרחשו לאחרונה, בעוד שהחוזים הרחוקים נותרים קרובים יותר לממוצע ארוך טווח.

מדוע התנודתיות הגלומה בחודש הקדמי גבוהה כל כך לפני דוחות רווחים?

לחוזה שמועד פקיעתו קרוב יש מעט מאוד ימי מסחר רגילים שעליהם ניתן לפרוס תנועה לילית גדולה אחת שהשוק מצפה לה, ולכן הנתון השנתי עולה כדי לשקף אותה. טווח 5-20 days של NVIDIA עמד על 84.9% ביום המסחר שלפני הדוח שלה ב-26 בפברואר 2025 ועל 66.4% ביום המסחר שלאחריו.

האם מבנה הטווח זהה ל-volatility skew?

לא. Skew משווה את התנודתיות הגלומה בין מחירי מימוש בתוך מועד פקיעה אחד. מבנה הטווח שומר בקירוב על מידת הכסף קבועה ומשווה בין מועדי פקיעה. Volatility skew עוסק בממד מחירי המימוש של אותו משטח.

כל נתון לעיל הוא שאילתה שמורה על תנודתיות גלומה לכל חוזה, כאשר ניתן להרחיב את ה-SQL מתחת לכל תרשים. ניתן לשרטט את אותה עקומה עבור כל טיקר במסוף Strasmore.