Implied Volatility और Vega के बीच मुख्य अंतर क्या है

8.14

Implied volatility और vega के बीच का अंतर एक ऐसी बारीकी है जिसे option chain में स्पष्ट नहीं किया जाता है। Implied volatility, या IV, एक इनपुट है: यह वह volatility संख्या है जिसे आप pricing model के लिए तब निकालते हैं जब बाजार पहले ही option की कीमत तय कर चुका होता है। Vega परिवर्तन की एक दर है: यह उन डॉलर की राशि को दर्शाता है जिससे option की कीमत उस इनपुट में एक अंक के बदलाव पर बदलती है। IV आपको बताता है कि कितनी volatility का शुल्क लिया जा रहा है। Vega आपको बताता है कि एक पोजीशन उस शुल्क का कितना हिस्सा वहन कर रही है।

वित्तीय शब्दावली

बाजार की गतिशीलता और जोखिम प्रबंधन

Implied volatility बाजार की अपेक्षाओं का प्रतिबिंब है। जब निवेशक भविष्य में अधिक उतार-चढ़ाव की उम्मीद करते हैं, तो option के प्रीमियम बढ़ जाते हैं, जिससे IV का स्तर ऊपर चला जाता है। इसके विपरीत, Vega यह मापता है कि आपकी पोजीशन volatility में होने वाले बदलावों के प्रति कितनी संवेदनशील है। एक ट्रेडर के लिए, यह समझना आवश्यक है कि IV का उच्च स्तर केवल एक महंगा प्रीमियम नहीं है, बल्कि यह उस जोखिम का सूचक है जो Vega के माध्यम से पोर्टफोलियो के मूल्य को प्रभावित कर सकता है। यदि volatility गिरती है, तो Vega के कारण option की कीमत में गिरावट आएगी, भले ही अंतर्निहित शेयर की कीमत स्थिर रहे।

Implied volatility बनाम vega: एक इनपुट और एक दर

एक option pricing मॉडल कुछ ऐसे तथ्यों को लेता है जिन्हें कोई भी देख सकता है: spot price, strike, शेष समय, और एक फाइनेंसिंग दर। यह एक ऐसा तथ्य भी लेता है जिसे कोई नहीं देख सकता, जो यह है कि expiry तक अंतर्निहित परिसंपत्ति (underlying) में कितनी हलचल होगी। मॉडल को एक volatility आंकड़ा दें और यह एक कीमत प्रदान करता है।

Implied volatility इसे उल्टा करती है। आप बाजार द्वारा उद्धृत कीमत से शुरुआत करते हैं और उस volatility आंकड़े को खोजते हैं जो मॉडल को बिल्कुल वही कीमत देने पर मजबूर करता है। वह हल किया गया नंबर चेन पर IV है, और implied volatility की गणना कैसे की जाती है खोज की प्रक्रिया को विस्तार से समझाता है। यह कोई पूर्वानुमान नहीं है। यह आज की कीमत के भीतर निहित volatility की धारणा है, और implied volatility तब बदलती है जब भी option की कीमतें बदलती हैं, भले ही उस दिन शेयर की कीमत में बहुत कम बदलाव हुआ हो।

Vega उसी मॉडल से एक कदम बाद निकलता है। बाकी सब कुछ स्थिर रखें, volatility इनपुट को एक पॉइंट बढ़ाएं, और रिकॉर्ड करें कि मॉडल की कीमत कितनी दूर जाती है। वह दूरी vega है। एक काल्पनिक कॉन्ट्रैक्ट लें जिसका vega प्रति शेयर शून्य दशमलव दो शून्य है: IV में एक पॉइंट की वृद्धि इसकी मॉडल कीमत को लगभग बीस सेंट प्रति शेयर बढ़ा देती है, जो एक मानक सौ शेयर वाले कॉन्ट्रैक्ट पर लगभग बीस डॉलर है, और दो पॉइंट का मतलब लगभग चालीस डॉलर है। IV, volatility की कीमत है। Vega, टिकट का आकार है। Option vega इसकी पूरी कार्यप्रणाली को कवर करता है।

लंबी अवधि के ऑप्शन में वेगा (vega) अधिक क्यों होता है?

वोलैटिलिटी प्रति इकाई समय अनिश्चितता है, और एक लंबी अवधि का अनुबंध इसे अधिक मात्रा में संचित करता है। एक ही अंडरलाइंग पर समान IV वाले दो अनुबंधों का वेगा बहुत अलग हो सकता है, और एक्सपायरी जितनी दूर होती है, यह अंतर उतना ही बढ़ता जाता है।

नीचे दिया गया पैनल जुलाई 2026 तक ट्रेड किए गए AAPL अनुबंधों को एक्सपायरी के दिनों के अनुसार समूहित करता है, स्ट्राइक प्राइस को स्पॉट प्राइस के पांच प्रतिशत के दायरे में रखता है, और प्रत्येक बकेट के औसत वेगा को निकटतम बकेट के सापेक्ष इंडेक्स करता है। प्रति-अनुबंध दैनिक IV और ग्रीक्स global_markets.options_greeks से लिए गए हैं, जिन्हें उन पंक्तियों तक सीमित किया गया है जहाँ वोलैटिलिटी का समाधान प्राप्त हुआ और अनुबंध उस दिन वास्तव में ट्रेड हुआ।

WITH ntm AS
(
    SELECT
        intDiv(days_to_expiry, 30) * 30 AS dte_floor,
        avg(toFloat64(vega))            AS vega_avg,
        avg(implied_volatility)         AS iv_avg,
        count()                         AS contract_days
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
      AND date >= '2026-07-01'
      AND date <  '2026-08-01'
      AND iv_converged = 1
      AND volume > 0
      AND days_to_expiry BETWEEN 1 AND 545
      AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
    GROUP BY dte_floor
    HAVING count() >= 50
)
SELECT
    concat(toString(dte_floor), ' to ', toString(dte_floor + 29), ' days') AS dte_bucket,
    round(iv_avg * 100, 1)                                                 AS avg_iv_pct,
    round(vega_avg / first_value(vega_avg) OVER (ORDER BY dte_floor ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING), 2) AS vega_vs_front,
    toUInt32(contract_days)                                                AS contract_day_count
FROM ntm
ORDER BY dte_floor

पूरे महीने का औसत निकालने पर, 0 to 29 days बकेट की कीमत 33.2% के IV पर थी, जबकि 510 to 539 days बकेट के लिए यह 29.5% थी। यह मान लेने के लिए पर्याप्त है कि समान वोलैटिलिटी चार्ज की जा रही है। उन्हीं पंक्तियों में वेगा कॉलम बिल्कुल भी समान नहीं है: सबसे लंबी बकेट का वेगा सबसे छोटी बकेट की तुलना में 8.14 गुना था, जो कर्व के 14 बकेट पर आधारित है।

वह मल्टीपल ही व्यावहारिक बिंदु है। IV का एक पॉइंट दोनों अनुबंधों पर एक पॉइंट ही होता है। उस पॉइंट से जो राशि बदलती है, वह दोनों पर समान नहीं होती। जो व्यक्ति लंबी अवधि का अनुबंध रखता है, उसके पास समान कोटेड IV पर फ्रंट-मंथ अनुबंध रखने वाले व्यक्ति की तुलना में कई गुना अधिक वोलैटिलिटी एक्सपोज़र होता है, और जैसे-जैसे अनुबंध पुराना होता है, यह एक्सपोज़र अपना आकार बदलता रहता है, जिसे समय के साथ ऑप्शन ग्रीक्स ट्रैक करता है।

क्या vega भी strike के साथ बदलता है?

यह बदलता है, और इसका आकार एक उभार (hump) जैसा होता है। Vega 'at-the-money' के पास सबसे अधिक होता है और दोनों दिशाओं में कम होता जाता है। 'Far out-of-the-money' कॉन्ट्रैक्ट में पुनर्मूल्यांकन के लिए बहुत कम premium होता है, इसलिए volatility की धारणा में बदलाव आने पर इसकी कीमत में निरपेक्ष (absolute) रूप से कम परिवर्तन होता है।

नीचे दिया गया पैनल expiry को लगभग स्थिर, बीस से पैंतालीस दिनों के दायरे में रखता है, और इसके बजाय अलग-अलग strikes पर चलता है, जहाँ प्रत्येक strike बकेट के औसत vega को कर्व के सबसे बड़े बकेट के सापेक्ष इंडेक्स किया गया है।

WITH mny AS
(
    SELECT
        floor((toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) * 50) / 50 AS strike_offset,
        avg(toFloat64(vega))    AS vega_avg,
        avg(implied_volatility) AS iv_avg,
        count()                 AS contract_days
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
      AND date >= '2026-07-01'
      AND date <  '2026-08-01'
      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 strike_offset
    HAVING count() >= 30
)
SELECT
    concat(toString(toInt32(round(strike_offset * 100))), '% from spot') AS strike_vs_spot,
    round(iv_avg * 100, 1)                                              AS avg_iv_pct,
    round(vega_avg / max(vega_avg) OVER (), 2)                          AS vega_vs_peak,
    toUInt32(contract_days)                                             AS contract_day_count
FROM mny
ORDER BY strike_offset

-12% from spot बकेट में पीक बकेट के vega का 0.46 हिस्सा था, और 10% from spot बकेट में 0.52 हिस्सा। IV कॉलम भी उन्हीं strikes के बीच बदलता है, कर्व के एक छोर पर 35.5% और दूसरे छोर पर 29.3%। यह झुकाव volatility skew है। Skew इनपुट का एक गुण है। उभार संवेदनशीलता (sensitivity) का एक गुण है।

क्या उच्च implied volatility और उच्च vega एक ही हैं?

नहीं। IV केवल एक स्तर है, और एक स्तर का महत्व केवल उसके अपने इतिहास के संदर्भ में होता है। यह तुलना IV rank या IV percentile का काम है, जो आज की IV को उस सीमा के भीतर रखता है जिसमें वही नाम पिछले एक वर्ष से ट्रेड कर रहा है: 30% IV एक ticker की रेंज के निचले स्तर के पास हो सकती है और दूसरे की रेंज के ऊपरी स्तर के पास। क्या उच्च implied volatility अच्छी है यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप कॉन्ट्रैक्ट के किस पक्ष में हैं, और vega यह मापता है कि उस पक्ष का आकार कितना है।

नीचे दिया गया पैनल तीन प्रसिद्ध नामों के लिए साप्ताहिक औसत IV को ट्रैक करता है, जो कर्व पर एक तुलनीय बिंदु पर हैं, यानी expiry के लिए 20 से 45 दिन और spot के 5% के भीतर strike price, पिछले एक वर्ष के दौरान।

SELECT
    toString(toMonday(date))                                              AS week,
    formatDateTime(toMonday(date), '%b %e, %Y')                           AS week_label,
    round(avgIf(implied_volatility, underlying_symbol = 'AAPL') * 100, 1) AS aapl_iv_pct,
    round(avgIf(implied_volatility, underlying_symbol = 'NVDA') * 100, 1) AS nvda_iv_pct,
    round(avgIf(implied_volatility, underlying_symbol = 'KO') * 100, 1)   AS ko_iv_pct
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol IN ('AAPL', 'NVDA', 'KO')
  AND date >= '2025-08-01'
  AND date <  '2026-08-01'
  AND iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
  AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
GROUP BY week, week_label
HAVING countIf(underlying_symbol = 'AAPL') > 0
   AND countIf(underlying_symbol = 'NVDA') > 0
   AND countIf(underlying_symbol = 'KO') > 0
ORDER BY week

इस सीरीज में 53 साप्ताहिक बिंदु हैं, जो Jul 28, 2025 के सप्ताह से लेकर Jul 27, 2026 के सप्ताह तक हैं। उस अंतिम सप्ताह में AAPL का औसत 32%, NVDA का 43.6% और KO का 21.2% रहा। तीन नाम, तीन volatility स्तर, और इनमें से कोई भी संख्या यह नहीं बताती कि एक बिंदु की चाल किसी विशेष पोजीशन के लिए कितना मूल्य रखेगी। वह दूसरा प्रश्न vega से संबंधित है।

यही कारण है कि एक पोजीशन एक ही समय में short volatility और vega neutral हो सकती है। Vega अलग-अलग legs के बीच संतुलित हो जाता है। एक 30-दिन का option बेचें, 90-दिन के option की कम मात्रा खरीदें, और दोनों का आकार तब तक समायोजित करें जब तक कि उनके vega एक-दूसरे को रद्द न कर दें: पूरी सतह पर IV में एक बिंदु की समानांतर वृद्धि फिर बुक को मुश्किल से ही हिलाती है, जबकि पोजीशन front expiry पर short और back expiry पर long बनी रहती है। उस संरचना को calendar spread कहा जाता है। Vega neutral संवेदनशीलता का वर्णन करता है, नजरिए का नहीं।

IV rank यह उत्तर देता है कि क्या volatility महंगी है। Vega यह उत्तर देता है कि उस दांव का कितना हिस्सा बुक पर है। तीसरा नंबर जो समान इनपुट से प्राप्त होता है, वह दूरी है जिसे बाजार expiry तक स्टॉक के तय करने के लिए मूल्य निर्धारित कर रहा है, वह implied volatility से अपेक्षित चाल है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या implied volatility और vega एक ही हैं?

नहीं। Implied volatility एक option pricing मॉडल के लिए एक इनपुट है, जिसे बाजार में चल रही कीमत से पीछे की ओर गणना करके निकाला जाता है। Vega उस मॉडल की इनपुट के प्रति संवेदनशीलता है: यानी IV में एक अंक के बदलाव पर कीमत में होने वाला परिवर्तन। एक स्तर (level) है, तो दूसरा दर (rate) है।

क्या उच्च implied volatility का मतलब उच्च vega होता है?

केवल इसी आधार पर नहीं। Vega मुख्य रूप से expiry तक के समय और strike price के spot price से दूरी पर निर्भर करता है। एक लंबी अवधि का at-the-money कॉन्ट्रैक्ट, समान IV वाले front-week कॉन्ट्रैक्ट की तुलना में कई गुना अधिक vega रख सकता है, जिसे ऊपर दिया गया पहला पैनल मापता है।

0.20 के vega का क्या अर्थ है?

इसका अर्थ है कि implied volatility में एक अंक के बदलाव पर उस कॉन्ट्रैक्ट की मॉडल कीमत प्रति शेयर लगभग $0.20 बदलती है, जो 100 शेयरों वाले कॉन्ट्रैक्ट पर लगभग $20 के बराबर है। Vega स्वयं एक अनुमान है जो spot, समय और volatility के बदलने पर बदलता रहता है, इसलिए यह $20 का आंकड़ा बड़े बदलावों के बजाय छोटे बदलावों के लिए सटीक रहता है।

क्या कोई पोजीशन एक ही समय में short volatility और vega neutral हो सकती है?

हाँ। Vega अलग-अलग legs के बीच जुड़ता और कटता है, इसलिए एक ऐसी बुक जो near expiry पर short है और दूर की expiry पर long है, उसका कुल vega लगभग शून्य हो सकता है, जबकि वह अभी भी front कॉन्ट्रैक्ट की volatility पर अपना नजरिया रखती है। सभी expiries पर एक समान IV बदलाव इसे शायद ही प्रभावित करता है। हालांकि, term structure के आकार में बदलाव इसे प्रभावित करता है।

इस पेज पर IV और vega के आंकड़े कहाँ से आते हैं?

प्रत्येक पैनल global_markets.options_greeks से प्रति-कॉन्ट्रैक्ट दैनिक greeks पढ़ता है, जिसमें अगस्त 2021 से प्रत्येक सूचीबद्ध कॉन्ट्रैक्ट के लिए implied volatility, delta, gamma, vega, theta और rho शामिल हैं। पैनल केवल उन्हीं पंक्तियों को रखते हैं जहाँ volatility का समाधान (solve) सफल रहा और उस सत्र में कॉन्ट्रैक्ट का ट्रेड हुआ।

SELECT
    toString(toStartOfMonth(date))                AS month,
    formatDateTime(toStartOfMonth(date), '%b %Y') AS month_label,
    countIf(underlying_symbol = 'AAPL')           AS aapl_contract_day_count,
    countIf(underlying_symbol = 'NVDA')           AS nvda_contract_day_count,
    countIf(underlying_symbol = 'KO')             AS ko_contract_day_count
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol IN ('AAPL', 'NVDA', 'KO')
  AND date >= '2025-08-01'
  AND date <  '2026-08-01'
  AND iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
  AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
GROUP BY month, month_label
ORDER BY month

यहाँ प्रत्येक पैनल के नीचे सटीक SQL दिया गया है, यह देखने के लिए कि प्रत्येक औसत की गणना कैसे की गई, किसी एक को विस्तार से देखें। जिस ticker को आप फॉलो करते हैं, उस पर समान IV और vega तुलना करने के लिए, Strasmore टर्मिनल पर सरल अंग्रेजी में पूछें।