लेखक: Matt Connor
IV term structure क्या है और यह कैसे काम करता है
IV term structure का अर्थ और इसके महत्व को समझें। जानें कि कैसे ऊपर की ओर ढलान और inverted curve बाजार की स्थितियों और आगामी घटनाओं के बारे में महत्वपूर्ण संकेत प्रदान करते हैं।
IV term structure का अर्थ है expiration के आधार पर implied volatility का ग्राफ, जिसमें प्रत्येक expiry के लिए एक रीडिंग ली जाती है और वर्तमान शेयर मूल्य के करीब के options का उपयोग किया जाता है। लगभग सभी स्थितियों को दो आकृतियों में समझा जा सकता है: शांत बाजार में ऊपर की ओर ढलान, जहाँ दूर की expirations में उच्च संख्या होती है, और एक inverted curve जब निकट भविष्य में कोई निर्धारित घटना (event) होने वाली हो। नीचे दी गई दोनों आकृतियाँ पाठ्यपुस्तक के आरेखों के बजाय प्रति-अनुबंध (per-contract) option डेटा से तैयार की गई हैं।
IV term structure क्या मापता है
Implied volatility उस चाल का वार्षिक आकार है जो एक option की कीमत अंतर्निहित शेयर के लिए दर्शाती है। इसे प्रति-अनुबंध उद्धृत किया जाता है, इसलिए किसी भी समय एक स्टॉक में सैकड़ों रीडिंग होती हैं, जो बोर्ड पर मौजूद प्रत्येक strike और expiration के लिए होती हैं। यदि strike को वर्तमान मूल्य के करीब स्थिर रखा जाए और expiration को बदला जाए, तो वे रीडिंग एक वक्र (curve) बनाती हैं। यही वक्र term structure है।
सैंपलिंग अधिकांश स्पष्टीकरणों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है। यहाँ प्रत्येक पैनल उन अनुबंधों को लेता है जिनका absolute delta 0.35 और 0.65 के बीच है, जो बिना किसी विशिष्ट strike को चुने 'near the money' कहने का मानक तरीका है, और फिर प्रत्येक maturity band के भीतर median implied volatility लेता है। औसत के बजाय median का उपयोग इसलिए किया जाता है क्योंकि मुश्किल से ट्रेड होने वाले अनुबंध पर एक पुराना quote अवास्तविक संख्या दिखा सकता है, और औसत उसे परिणाम में शामिल कर लेता है।
यहाँ जून 2026 के सत्रों में छह liquid नामों के लिए वक्र दिया गया है।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
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)Median implied volatility 19.6% band में 5-20 days और 181-365 days band में 21.5% मापी गई, जो front band से 1.9 अंक ऊपर है। इस आकार का नाम futures बाजारों से लिया गया है: contango, जहाँ बाद की डिलीवरी की कीमत अधिक होती है। एक inverted वक्र को backwardation कहा जाता है।
वक्र आमतौर पर ऊपर की ओर क्यों ढलान वाला होता है
दो तंत्र सामान्य आकार को बनाए रखते हैं।
पहला है event density। नौ दिनों में समाप्त होने वाला अनुबंध नौ दिनों के कैलेंडर जोखिम को कवर करता है, और एक large cap स्टॉक पर जिसके लिए उस अवधि में कुछ भी निर्धारित नहीं है, ये ज्यादातर सामान्य ट्रेडिंग दिन होते हैं। एक वर्ष में समाप्त होने वाला अनुबंध चार तिमाही रिपोर्ट, कई केंद्रीय बैंक बैठकें और बीच की हर अनपेक्षित खबर को कवर करता है। प्रति अनुबंध अधिक 'known unknowns' उस वार्षिक संख्या को बढ़ा देते हैं जिसे बाजार चुकाने के लिए तैयार रहता है।
दूसरा है स्वयं volatility का व्यवहार। Realized volatility क्लस्टर में होती है: शांत सप्ताहों के बाद शांत सप्ताह आते हैं, और उतार-चढ़ाव वाले सप्ताहों के बाद उतार-चढ़ाव वाले सप्ताह। जब बाजार शांत होता है, तो निकट-दिनांकित (near-dated) options आज की शांत रीडिंग के करीब कीमत तय करते हैं, और एक साल बाद समाप्त होने वाले options लंबी अवधि के औसत के करीब कीमत तय करते हैं, जो अधिक होता है। झटके के बाद यही गणित उल्टा काम करता है। क्रैश के बाद के सत्रों में, front expiry बोर्ड पर उच्चतम implied volatility दिखाती है और वक्र अपनी पूरी लंबाई में inverted हो जाता है, जबकि दूर के महीने अपने सामान्य स्तर के करीब स्थिर रहते हैं।
वक्र को क्या पलटता है: एक निर्धारित घटना
एक निर्धारित earnings report सबसे स्पष्ट inversion है जिसे आप देख सकते हैं। रिपोर्ट एक ज्ञात तिथि पर बाजार बंद होने के बाद आती है। उस तिथि के बाद समाप्त होने वाला प्रत्येक expiration उस चाल को शामिल करता है, और उससे पहले समाप्त होने वाला कोई भी expiration उसे शामिल नहीं करता है। घटना को कवर करने वाली निकटतम expiry के पास इसे औसत करने के लिए सबसे कम सामान्य दिन होते हैं, और इसकी वार्षिक रीडिंग सबसे अधिक ऊपर जाती है। छह महीने का option उसी घटना को लगभग 125 ट्रेडिंग दिनों में फैला देता है और यह शायद ही दिखाई देता है।
NVIDIA ने बुधवार, 26 फरवरी, 2025 को बाजार बंद होने के बाद रिपोर्ट दी। पैनल पूरे वक्र को दो बार पढ़ता है: रिपोर्ट से पहले के अंतिम सत्र, 25 फरवरी को, और उसके बाद के पहले सत्र, 27 फरवरी को।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
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)5-20 days band ने रिपोर्ट से पहले के सत्र में 84.9% और बाद के सत्र में 66.4% पढ़ा, जो 18.5 अंकों का बदलाव है। 181-365 days band ने उन्हीं दो closes के बीच 1 अंकों की चाल दिखाई, जो front band की चाल का एक छोटा हिस्सा है। एक अंतर्निहित शेयर, एक घटना, वक्र के दोनों सिरों पर विपरीत अनुभव। वह front end का पतन IV crush है, और term structure वह जगह है जहाँ यह पहले से दिखाई देता है।
वक्र के निर्माण और पतन को देखना
रिपोर्ट के दोनों ओर का एक सत्र केवल एक स्नैपशॉट है। निर्माण में हफ्तों का समय लगता है, और यह वक्र के दोनों सिरों के बीच बढ़ते अंतर के रूप में दिखाई देता है।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
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_datebands के बीच का अंतर विंडो के पहले सत्र में 12.4 अंक और अंतिम सत्र में 3.3 अंक था, जो 24 सत्रों में फैला था। स्तर के बजाय front line के आकार को देखें: यह रिपोर्ट के करीब आने पर चढ़ता है, उसके आसपास के सत्रों में शीर्ष पर पहुंचता है, और एक सत्र बाद वापस गिर जाता है। back line पूरे समय लगभग कुछ नहीं करती है। Earnings and the option greeks कवर करता है कि वही घटना व्यक्तिगत अनुबंधों पर vega और theta के साथ क्या करती है।
वक्र कितनी बार inverted होता है?
Inversion दुर्लभ नहीं है, और एक नाम साल का कितना हिस्सा वहां बिताता है, यह tickers के बीच बहुत भिन्न होता है।
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
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 DESC31 जुलाई, 2026 तक बारह महीनों में 251 सत्रों में, XOM ने 68.5% बार front band को 91 से 180 दिन के band से ऊपर प्रिंट किया, जबकि SPY के लिए यह 19.5% था। उनके median अंतर 1.4 अंक और -2.1 अंक थे। नियमित कैलेंडर पर निर्धारित घटनाओं वाले नाम साल का अधिक समय inverted रहते हैं, और एक broad index fund अपना अधिकांश समय contango में बिताता है, जिसमें selloffs के आसपास inversions केंद्रित होते हैं। IV rank कुछ अलग मापता है: कि आज का स्तर अपने पिछले वर्ष के भीतर कहाँ स्थित है, न कि यह कि वक्र expirations के पार कैसे आकार लेता है।
फ्लैट या inverted वक्र calendar spread के साथ क्या करता है
एक calendar spread एक निकट-दिनांकित option बेचता है और उसी strike पर एक लंबी अवधि का option खरीदता है। एक diagonal दो अलग-अलग strikes पर ऐसा ही करता है। किसी भी तरह से, पोजीशन back expiry की implied volatility पर long और front expiry की short होती है, जो term structure को एक पृष्ठभूमि विवरण के बजाय इसका मुख्य इनपुट बनाती है।
जब वक्र ऊपर की ओर ढलान वाला होता है, तो निकट का leg उस implied volatility से कम पर बेचा जाता है जिस पर दूर का leg खरीदा जाता है। जब किसी घटना से पहले front month inverted होता है, तो वह संबंध उलट जाता है, और पोजीशन एक ऐसे वक्र में खोली जाती है जिसे कहीं न कहीं converge होना होता है। बाद में, front, back की ओर गिर जाता है, back में बहुत कम बदलाव होता है, और दोनों रीडिंग के बीच का spread अपने सामान्य आकार में लौट आता है। पोजीशन वास्तव में कहाँ समाप्त होती है, यह इस पर भी निर्भर करता है कि स्टॉक कितनी दूर जाता है, जिसके बारे में वक्र कुछ नहीं कहता। expected move पेज समस्या के उस आधे हिस्से को कवर करता है।
एक फ्लैट वक्र कठिन स्थिति है। इसमें किसी भी दिशा में काम करने के लिए कोई ढलान नहीं होती है, और परिणाम पूरी तरह से स्टॉक के पथ और समय बीतने पर निर्भर करता है।
IV term structure FAQ
Options में IV term structure क्या है?
यह 'near the money' options के लिए expiration तिथि के अनुसार प्लॉट की गई implied volatility है। जून 2026 में छह liquid नामों में median रीडिंग 5-20 days band में 19.6% और 181-365 days band में 21.5% मापी गई।
Inverted IV term structure का क्या अर्थ है?
एक inverted वक्र अपनी उच्चतम implied volatility को निकटतम expirations में प्रिंट करता है। यह तब दिखाई देता है जब front month के भीतर कोई निर्धारित घटना होती है, और तेज selloff के बाद के सत्रों में, जब निकट-दिनांकित अनुबंध हाल की बड़ी चालों के आधार पर कीमत तय करते हैं जबकि दूर के अनुबंध लंबी अवधि के औसत के करीब रहते हैं।
Earnings से पहले front month implied volatility इतनी अधिक क्यों होती है?
एक निकट-दिनांकित अनुबंध के पास एक बड़ी अपेक्षित overnight चाल को औसत करने के लिए बहुत कम सामान्य ट्रेडिंग दिन होते हैं, और इसे समायोजित करने के लिए वार्षिक आंकड़ा बढ़ जाता है। NVIDIA के 5-20 days band ने 26 फरवरी, 2025 की रिपोर्ट से पहले के सत्र में 84.9% और बाद के सत्र में 66.4% पढ़ा।
क्या term structure और volatility skew एक ही चीज हैं?
नहीं। Skew एक expiration के भीतर strikes के पार implied volatility की तुलना करता है। Term structure moneyness को लगभग स्थिर रखता है और expirations के पार तुलना करता है। Volatility skew उसी सतह के strike आयाम को कवर करता है।
ऊपर दिया गया प्रत्येक आंकड़ा प्रति-अनुबंध implied volatility पर एक संग्रहीत क्वेरी है, जिसमें SQL प्रत्येक पैनल के नीचे विस्तार योग्य है। Strasmore टर्मिनल पर किसी भी ticker के लिए वही वक्र प्लॉट करें।