מאת Matt Connor
מה זה שקלול בטא (Beta Weighting) בתיק השקעות?
הסבר על שקלול בטא בתיק השקעות וכיצד הוא מתרגם דלתא של אופציות למספר שווה ערך של מניות SPY. המדריך מפרט מדוע דלתא גולמית אינה מסתכמת נכון ומציג חישוב מעשי לניהול סיכונים.
7
דלתא של תיק השקעות
דלתא של תיק השקעות היא המספר היחיד שנותן מענה לשאלה אחת: אם השוק הרחב נע בשיעור של אחוז אחד, בכמה בקירוב ישתנה ערך התיק כולו? חיבור הדלתות של כל פוזיציה בנפרד מניב מספר, אך לא את המספר הזה. שקלול בטא (Beta weighting) הוא ההתאמה שהופכת את הסכום לבעל משמעות, שכן הוא מציג מחדש כל אחזקה כמספר שווה ערך של מניות SPY.
למידע נוסף על ניהול סיכונים
מדוע הדלתא של התיק אינה מסתכמת באופן ליניארי בין טיקרים
דלתא מודדת בכמה ישתנה ערך הפוזיציה בתגובה לשינוי של דולר אחד במחיר נכס הבסיס. מניה אחת היא בעלת דלתא של 1. חוזה אופציה אחד מכסה מאה מניות, לכן אופציית Call עם דלתא של 0.30 מייצגת חשיפה של 30 דלתות. מבט זה על פוזיציה בודדת הוא נושא המאמר מה מודדת דלתא של אופציה.
הבעיה מתעוררת כאשר משלבים טיקר שני. מאה דלתות של מניה יקרה בעלת בטא גבוהה ומאה דלתות של מניה דפנסיבית זולה הן אמנם אותו מספר, אך החשיפה שהן מייצגות שונה בתכלית. האחת מייצגת עשרות אלפי דולרים במניה שנוטה היסטורית לתנודות חריפות יותר מהמדד. השנייה מייצגת אלפי דולרים בודדים במניה שנוטה היסטורית לתנודות מתונות יותר. חיבור שלהן מניב 200, נתון ביחידות שאיש אינו יכול לפעול לפיהן.
מהו דלתא משוקלל בטא (Beta Weighted Delta)?
שקלול בטא מתרגם כל דלתא בתיק לדלתא של מדד ייחוס נבחר, בדרך כלל SPY עבור תיק מניות אמריקאי. שני מכפילים מבצעים את העבודה.
הראשון הוא בטא: הרגישות ההיסטורית של מניה למדד הייחוס, הנמדדת כשיפוע התשואות היומיות שלה מול התשואות היומיות של המדד לאורך תקופה נבחרת. בטא של 1.4 משמעותה שהמניה נעה בממוצע בכ-1.4% על כל תנועה של 1% במדד לאורך אותה תקופה.
השני הוא יחס המחירים, מחיר המניה חלקי מחיר מדד הייחוס. דלתא סופרת מניות, ומניות במחירים שונים מייצגות סכומי כסף שונים. היחס מציב אותן על קנה מידה אחיד.
מכפילים את הדלתא הגולמית של פוזיציה בשניהם, והתוצאה היא הדלתא משוקלל הבטא שלה: מספר מניות SPY שהיו מתנהגות באותו אופן לאורך תקופת המדידה. הלוח להלן מודד את הבטא של כל נייר ערך מתוך תשואות סגירה יומיות לאורך השנה שהסתיימה ב-30 ביוני 2026, ולאחר מכן מציג את מחירו מול מחיר SPY ואת מכפלת השניים. SPY מופיע ברשימה כעוגן, עם בטא של 1 ויחס מחיר של 1, מה שהופך מניית SPY אחת בדיוק לדלתא משוקלל בטא אחת.
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH
sessions AS
(
SELECT
ticker AS ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
toFloat64(argMax(close, window_start)) AS px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'NVDA', 'AAPL', 'MSFT', 'XOM', 'JNJ', 'KO')
AND window_start >= toDateTime('2025-07-01 04:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 570
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) < 960
GROUP BY ticker, d
),
steps AS
(
SELECT
ticker,
d,
px,
any(px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS prev_px
FROM sessions
),
daily_ret AS
(
SELECT ticker, d, (px / prev_px) - 1 AS r
FROM steps
WHERE prev_px > 0
),
bench AS
(
SELECT d, r AS spy_r
FROM daily_ret
WHERE ticker = 'SPY'
),
betas AS
(
SELECT
s.ticker AS ticker,
covarPop(s.r, b.spy_r) / varPop(b.spy_r) AS beta_vs_spy,
1 AS k
FROM daily_ret AS s
INNER JOIN bench AS b ON b.d = s.d
GROUP BY s.ticker
),
prices AS
(
SELECT ticker, argMax(px, d) AS close_px
FROM sessions
GROUP BY ticker
),
spy_price AS
(
SELECT argMax(px, d) AS spy_close, 1 AS k
FROM sessions
WHERE ticker = 'SPY'
)
SELECT
betas.ticker AS ticker,
round(betas.beta_vs_spy, 2) AS beta_vs_spy,
round(prices.close_px / spy_price.spy_close, 3) AS price_vs_spy,
round(betas.beta_vs_spy * prices.close_px / spy_price.spy_close, 3) AS spy_shares_per_share
FROM betas
INNER JOIN prices ON prices.ticker = betas.ticker
INNER JOIN spy_price ON spy_price.k = betas.k
ORDER BY beta_vs_spy DESCNVDA בראש הרשימה עם בטא של 1.86, ונסחרת במחיר של פי 0.268 ממחיר SPY. נכפיל את הזוג: מניה אחת שלה נשאה חשיפה למדד השקולה ל-0.498 מניות SPY. הקצה המרוחק של 7 הניירות נמצא מתחת לאפס. XOM מדדה בטא של -0.36 לאורך תקופה זו, שיפוע הפוך מתון מול המדד ולא גרסה מוחלשת שלו, ומניה אחת שלה מתורגמת ל--0.067 מניות SPY. דלתא אחת בספרים בשני המקרים. פער רחב בחשיפה של אותה דלתא, ורמז מוקדם לכך שבטא המודפסת לשתי ספרות אחרי הנקודה היא הערכה התלויה בתקופת מדידה, נקודה שנדון בה בסוף פוסט זה.
מקור הדלתא של אופציות
הדלתא של מניה קבועה על רמה של 1 לכל מניה. הדלתא של אופציה אינה קבועה, והיא משתנה בהתאם למחיר המימוש, הזמן שנותר לפקיעה, מחיר נכס הבסיס והתנודתיות הגלומה. הלוח להלן מציג את הדלתא של כל חוזה AAPL שנסחר ב-30 ביוני 2026 עם 20 עד 45 ימים לפקיעה, בחלוקה לקבוצות (buckets) של 2% לפי המרחק של מחיר המימוש ממחיר הסגירה.
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
SELECT
concat(if(bucket_pct > 0, '+', ''), toString(bucket_pct), '%') AS strike_vs_spot,
round(avgIf(contract_delta, contract_delta > 0), 3) AS call_delta,
round(avgIf(contract_delta, contract_delta < 0), 3) AS put_delta,
count() AS contract_count
FROM
(
SELECT
toInt32(round((toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) * 50)) * 2 AS bucket_pct,
toFloat64(delta) AS contract_delta
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
AND date >= toDate('2026-06-30')
AND date < toDate('2026-07-01')
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) <= 0.12
)
GROUP BY bucket_pct
HAVING countIf(contract_delta > 0) > 0 AND countIf(contract_delta < 0) > 0
ORDER BY bucket_pctבקבוצה -12%, ממוצע הדלתא של אופציות Call עמד על 0.924 עבור 4 חוזים שנסחרו, בעוד ממוצע אופציות ה-Put עמד על -0.084. ב-+10%, ממוצע ה-Call היה 0.106 וה-Put עמד על -0.834. לאופציית Call ולאופציית Put באותו מחיר מימוש יש דלתא בעלת סימן הפוך; זו הסיבה לכך ש-Short Call ו-Long Put שניהם מקזזים פוזיציית Long במניה. האופן שבו העקומה כולה משתנה ככל שמתקרב מועד הפקיעה מוסבר ב-כיצד היווניות של אופציות משתנות לאורך זמן.
צמצום תיק בעל שלושה רכיבים למספר אחד
קחו תיק בעל שלושה רכיבים, המנוהל ידנית. לונג של שלוש מאות מניות AAPL. שורט של שלוש אופציות Call על AAPL במחיר הגבוה בכחמישה אחוזים ממחיר השוק עם פקיעה בעוד כחודש, אסטרטגיית covered-call סטנדרטית. לונג של חמש אופציות Put על KO קרוב למחיר השוק עם פקיעה דומה, כגידור על מניה שנייה. כמויות המניות והחוזים הן היפותטיות. כל דלתא ובטא בלוח נמדדות.
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH
sessions AS
(
SELECT
ticker AS ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
toFloat64(argMax(close, window_start)) AS px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'AAPL', 'KO')
AND window_start >= toDateTime('2025-07-01 04:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 570
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) < 960
GROUP BY ticker, d
),
steps AS
(
SELECT
ticker,
d,
px,
any(px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS prev_px
FROM sessions
),
daily_ret AS
(
SELECT ticker, d, (px / prev_px) - 1 AS r
FROM steps
WHERE prev_px > 0
),
bench AS
(
SELECT d, r AS spy_r
FROM daily_ret
WHERE ticker = 'SPY'
),
betas AS
(
SELECT
s.ticker AS ticker,
covarPop(s.r, b.spy_r) / varPop(b.spy_r) AS beta_vs_spy
FROM daily_ret AS s
INNER JOIN bench AS b ON b.d = s.d
GROUP BY s.ticker
),
prices AS
(
SELECT ticker, argMax(px, d) AS close_px, 1 AS k
FROM sessions
GROUP BY ticker
),
spy_price AS
(
SELECT argMax(px, d) AS spy_close, 1 AS k
FROM sessions
WHERE ticker = 'SPY'
),
opt_delta AS
(
SELECT
underlying_symbol AS ticker,
if(toFloat64(delta) > 0, 'call', 'put') AS kind,
avg(toFloat64(delta)) AS per_share_delta
FROM global_markets.options_greeks
WHERE date >= toDate('2026-06-30')
AND date < toDate('2026-07-01')
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND days_to_expiry BETWEEN 25 AND 40
AND (
(underlying_symbol = 'AAPL' AND toFloat64(delta) > 0
AND toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) BETWEEN 1.03 AND 1.07)
OR (underlying_symbol = 'KO' AND toFloat64(delta) < 0
AND toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) BETWEEN 0.97 AND 1.03)
)
GROUP BY ticker, kind
),
legs AS
(
SELECT
tupleElement(leg, 1) AS leg_no,
tupleElement(leg, 2) AS position,
tupleElement(leg, 3) AS ticker,
tupleElement(leg, 4) AS kind,
tupleElement(leg, 5) AS qty,
tupleElement(leg, 6) AS multiplier
FROM
(
SELECT arrayJoin([
(1, 'Long 300 AAPL', 'AAPL', 'stock', 300., 1.),
(2, 'Short 3 AAPL calls', 'AAPL', 'call', -3., 100.),
(3, 'Long 5 KO puts', 'KO', 'put', 5., 100.)
]) AS leg
)
)
SELECT
position AS position,
round(raw_share_delta) AS raw_share_delta,
round(beta_vs_spy, 2) AS beta_vs_spy,
round(bw_delta) AS beta_weighted_delta,
round(sum(bw_delta) OVER (ORDER BY leg_no ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)) AS running_book_delta,
round(sum(bw_delta) OVER (ORDER BY leg_no ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) * spy_close / 100.) AS dollars_per_1pct_spy
FROM
(
SELECT
l.leg_no AS leg_no,
l.position AS position,
l.qty * l.multiplier * if(l.kind = 'stock', 1., o.per_share_delta) AS raw_share_delta,
bt.beta_vs_spy AS beta_vs_spy,
sp.spy_close AS spy_close,
raw_share_delta * bt.beta_vs_spy * pr.close_px / sp.spy_close AS bw_delta
FROM legs AS l
LEFT JOIN opt_delta AS o ON o.ticker = l.ticker AND o.kind = l.kind
INNER JOIN betas AS bt ON bt.ticker = l.ticker
INNER JOIN prices AS pr ON pr.ticker = l.ticker
INNER JOIN spy_price AS sp ON sp.k = pr.k
)
ORDER BY leg_noרכיב המניות מניב 300 דלתות גולמיות, אחת לכל מניה. אופציות ה-Call בשורט מניבות -98 ואופציות ה-Put בלונג מניבות -217. חיבור שלושת המספרים הללו נותן נתון אחד. שקלול בטא נותן נתון אחר.
AAPL הציגה בטא של 0.88 לאורך התקופה ו-KO הציגה -0.27, שיפוע שלילי מול המדד לאורך אותם שנים-עשר חודשים. לאחר התאמת כל רכיב לפי הבטא שלו ולפי מחירו מול SPY, רכיב המניות הופך ל-103 מניות SPY, אופציות ה-Call בשורט ל--34, וה-Put ל-6. רכיב ה-Put הוא זה שראוי לעצור בו. ספירת הדלתות הגולמית שלו, העומדת על -217, היא בשורט על KO, והכפלת חשיפה בשורט בבטא שלילית מעבירה אותה לצד החיובי של המאזן עם 6 מניות SPY, קריאה קטנה של לונג על המדד. מעבר לסימן, גודל החשיפה הוא העיקר: גידור שנראה משמעותי במונחי דלתא גולמית מתורגם לשבריר קטן מהספירה הזו במונחי מדד, ועבודתו מתבצעת על KO ולא על השוק. עמודת הסיכום המצטבר נושאת את הרכיבים לפי הסדר, והתיק מסתכם ב-76 דלתות משוקללות בטא.
מה המשמעות בפועל של beta weighted delta בסדר גודל כזה
תיק בעל 76 יחידות של beta weighted delta התנהג, לאורך תקופת המדידה, כאילו החזיק במספר זהה של מניות SPY. נתון חיובי מתאר תיק בעל חשיפה לונג למדד. נתון שלילי מתאר תיק בעל חשיפה שורט למדד, וזהו המצב שאליו מתכוונים סוחרים כשהם מדברים על הטיית דלתא לשורט. העמודה האחרונה מתרגמת את הסכום המצטבר לערך כספי. תנועה של אחוז אחד ב-SPY, בהנחה ששאר המשתנים נותרים ללא שינוי, משנה את שווי התיק ב-565 דולרים.
צמצום הנתון משמעו הוספת beta weighted delta מקזזת, בעלת גודל זהה וסימן הפוך. מכירה בחסר (שורט) של מניות SPY מבצעת זאת ביחס של אחד לאחד: מניית SPY אחת שווה ליחידה אחת של beta weighted delta מעצם הגדרתה. אופציות על SPY מבצעות זאת בשברים, לפי הדלתא של החוזה שנבחר. צמצום פוזיציית מניית הבסיס מבצע זאת לפי יחס ההמרה של אותה מניה כפי שמופיע בלוח הראשון. כל נתיב כרוך בעלויות משלו ובמדדי ה-greeks הייחודיים לו.
היכן ששקלול בטא נכשל
בטא היא אומדן רגרסיה, והחלון שעל פיו היא נמדדת משנה את התוצאה. הלוח להלן מחשב מחדש את אותן שתי בטאות על פני שישה טווחי זמן, כולם מסתיימים באותו תאריך.
ה-SQL המדויק מאחורי כל מספר
WITH
sessions AS
(
SELECT
ticker AS ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
toFloat64(argMax(close, window_start)) AS px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'AAPL', 'KO')
AND window_start >= toDateTime('2024-04-01 04:00:00')
AND window_start < toDateTime('2026-07-01 04:00:00')
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 570
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) < 960
GROUP BY ticker, d
),
steps AS
(
SELECT
ticker,
d,
px,
any(px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY d ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS prev_px
FROM sessions
),
daily_ret AS
(
SELECT ticker, d, (px / prev_px) - 1 AS r
FROM steps
WHERE prev_px > 0
),
bench AS
(
SELECT d, r AS spy_r
FROM daily_ret
WHERE ticker = 'SPY'
),
paired AS
(
SELECT
s.ticker AS ticker,
s.r AS r,
b.spy_r AS spy_r,
row_number() OVER (PARTITION BY s.ticker ORDER BY s.d DESC) AS rn
FROM daily_ret AS s
INNER JOIN bench AS b ON b.d = s.d
WHERE s.ticker IN ('AAPL', 'KO')
),
windows AS
(
SELECT arrayJoin([30, 60, 90, 180, 252, 504]) AS lookback
)
SELECT
w.lookback AS lookback_sessions,
round(covarPopIf(p.r, p.spy_r, p.ticker = 'AAPL') / varPopIf(p.spy_r, p.ticker = 'AAPL'), 2) AS aapl_beta,
round(covarPopIf(p.r, p.spy_r, p.ticker = 'KO') / varPopIf(p.spy_r, p.ticker = 'KO'), 2) AS ko_beta
FROM paired AS p
CROSS JOIN windows AS w
WHERE p.rn <= w.lookback
GROUP BY w.lookback
HAVING countIf(p.ticker = 'AAPL') > 0 AND countIf(p.ticker = 'KO') > 0
ORDER BY lookback_sessionsבמהלך 30 ימי המסחר האחרונים, AAPL נמדדה כ-0.54, לעומת 1.14 לאורך 504 ימי מסחר. KO נמדדה כ--1.04 בחלון הקצר ו--0.03 בחלון הארוך. כל 6 האומדנים נכונים מבחינה חשבונית. הם עונים על שאלות שונות, ודלתא של תיק משוקלל בטא יורשת את החלון שבחרה הפלטפורמה באקראי. מניה דפנסיבית שמציגה בטא שלילית קלות בחלון אחד ובטא חיובית קלות בחלון הבא היא המקרה השכיח, לא חריגה, וכל סימן בתיק המחושב לעיל נשען על בחירה זו.
התנהגות המתאם היא המגבלה השנייה. בטא היא ממוצע של ימי מסחר רגילים. במהלך ירידות שערים רוחביות, מניות שבדרך כלל נעות בקצב שלהן נוטות לנוע יחד, והבטאות הנמדדות מתכנסות לכיוון 1. תיק שנראה מאוזן לפי בטא של שוק רגוע עלול להיות רחוק מאיזון ביום המסחר שבו הגידור הוא החשוב ביותר. סיכון ריכוזיות מתאר את אותו "שטח מת" מהצד השני: מדד סטטיסטי מסכם מספר לך על מרכז ההתפלגות, לא על זנבות ההתפלגות.
שלישית, החישוב הוא מסדר ראשון ואינו יודע דבר על גמא. דלתא משוקללת בטא היא השיפוע של ערך התיק במחירי היום, והיא מניחה ששיפוע זה נשמר. גמא, הקצב שבו הדלתא עצמה משתנה, אינה מופיעה בו כלל. תיק שמחזיק אופציות בפוזיציית שורט יכול להציג דלתא משוקללת בטא מתונה ועדיין לשנות את אופיו במהירות בתנועה של 3% במדד. הדלתאות שהזינו את החישוב אינן מתארות עוד את הפוזיציות הללו במחירים החדשים. התייחס לנתון כתיאור של תנועות קטנות בלבד. פוזיציות שנבנו עבור אירועי קיצון, כגון אלו המפורטות ב-אופציות Put להגנה, נראות זניחות במונחים של שקלול בטא ובכל מקרה אינן מבצעות את תפקידן בטווח זה.
מדד הייחוס הוא גם עניין של בחירה. תיק של מניות בעלות שווי שוק קטן (small caps) המשוקלל מול SPY "קובר" כל חלק בתנועה שלו שנובע מגודל החברה ולא מהשוק הרחב. דלתא היא יוונית אחת מתוך כמה, ושאר המדדים מוסברים ב-הסבר על היווניות באופציות.
שאלות נפוצות
מהו דלתא משוקלל בטא (Beta weighted delta)?
דלתא משוקלל בטא מציג מחדש כל פוזיציה בתיק כמספר שווה ערך של מניות במדד ייחוס אחד, בדרך כלל SPY. הדלתא הגולמית של כל פוזיציה מוכפלת בבטא של נכס הבסיס ביחס לאותו מדד ובמכפיל היחס בין שני המחירים, והתוצאות מסוכמות לנתון אחד עבור התיק כולו.
כיצד מחשבים דלתא משוקלל בטא באופן ידני?
מתחילים עם הדלתא של הפוזיציה במונחי מניות: 1 עבור כל מנייה, או פי מאה מדלתא האופציה עבור כל חוזה. מכפילים בבטא של נכס הבסיס מול מדד הייחוס, ולאחר מכן מכפילים שוב במחיר נכס הבסיס חלקי מחיר מדד הייחוס. מסכמים את התוצאות עבור כל הפוזיציות.
מה המשמעות של דלתא משוקלל בטא שלילי?
הוא מתאר תיק הממוצב להרוויח ערך כאשר מדד הייחוס יורד ולהפסיד ערך כאשר הוא עולה, בשיעור המקביל בקירוב לתיק בשורט על מספר מניות זהה במדד הייחוס. סוחרים מכנים זאת הטיית דלתא לשורט. הנתון תקף לתנועות קטנות בלבד.
האם מניה יכולה להיות בעלת בטא שלילי?
כן, בטווח זמן נתון. בטא היא השיפוע הנמדד של התשואות היומיות של מניה מול אלו של המדד, ומניה דפנסיבית יכולה להציג בטא מעט מתחת לאפס לאורך תקופה של שנים-עשר חודשים, ומעט מעל אפס בתקופה שלאחריה. בטא שלילי הופך את הסימן של הדלתא משוקלל הבטא של אותה פוזיציה, וזו הסיבה שהמדד נקרא לצד חלון הזמן שבו הוא נמדד.
איזה חלון זמן לבחינה לאחור (lookback window) מספק את הבטא הנכון?
אין חלון זמן אחד שהוא "הנכון". בטא של שלושים ימי מסחר עוקב אחר התנהגות עדכנית ומשתנה בתדירות גבוהה, בעוד שבטא של שנה או שנתיים הוא יציב יותר ואיטי יותר בשיקוף שינויים בפעילות העסקית של נכס הבסיס. לוח היציבות לעיל מציג עד כמה שני חלונות זמן יכולים להיות שונים עבור אותה מניה באותו תאריך.
האם שקלול בטא מתחשב ב-Gamma או בתנודתיות?
לא. זהו מדד מסדר ראשון הבנוי מדלתות נוכחיות ומבטא היסטורי. Gamma, Vega, Theta ו-Rho אינם נכללים בו, לכן תיק של אופציות בשורט עשוי להיראות ניטרלי במונחי דלתא משוקלל בטא, ועדיין לשאת סיכון משמעותי במקרה של תנועה חדה.
כל לוח לעיל מגיע עם קוד ה-SQL שיצר אותו. פתחו לוח, החליפו את ה-tickers או את חלון המדידה, ואותה אריתמטיקה של דלתא משוקלל בטא תרוץ מול כל תיק שניתן להגדיר במסוף Strasmore.