Historical Implied Volatility डेटा कहाँ से प्राप्त करें

ऐतिहासिक implied volatility का डेटा

24.9% ऐतिहासिक implied volatility (IV) डेटा रिकॉर्ड नहीं किया जाता, बल्कि इसे व्युत्पन्न (derive) किया जाता है। यही कारण है कि इसे मूल्य इतिहास (price history) की तुलना में प्राप्त करना अधिक कठिन है। IV वह संख्या है जो किसी option के बाजार मूल्य को एक pricing model के माध्यम से पीछे की ओर (backwards) चलाने पर प्राप्त होती है, जब तक कि मॉडल का मान स्क्रीन पर दिख रहे मूल्य के बराबर न हो जाए।

कोई भी एक्सचेंज इसे टेप पर प्रिंट नहीं करता है। इसलिए, प्रत्येक प्रकाशित IV इतिहास में मॉडल, कोट, कॉन्ट्रैक्ट चयन और इंटरपोलेशन के संबंध में अलग-अलग विकल्प शामिल होते हैं। यही विकल्प उन दो डेटा श्रृंखलाओं के बीच का पूरा अंतर तय करते हैं जो एक ही चीज़ को मापने का दावा करती हैं।

यदि आप पहले परिभाषा जानना चाहते हैं, तो implied volatility क्या है और implied volatility की गणना कैसे की जाती है में इसकी कार्यप्रणाली समझाई गई है। आगे यह बताया गया है कि यह इतिहास कहाँ उपलब्ध होता है और इसके दो संस्करणों में अंतर कैसे किया जाए।

ऐतिहासिक implied volatility डेटा, मूल्य डेटा की तुलना में प्राप्त करना कठिन क्यों है?

दैनिक क्लोजिंग एक देखी गई घटना है: यह प्रिंट हो चुकी होती है, और हर वेंडर एक ही संख्या रिपोर्ट करता है। एक IV स्तर की गणना की जाती है, और उस गणना के लिए उपयोग किए जाने वाले चार इनपुट हर स्रोत के अनुसार अलग-अलग होते हैं।

• मॉडल: एक यूरोपीय Black-Scholes समाधान, discrete dividends के साथ एक अमेरिकी binomial tree, या वेंडर का अपना कोई वेरिएंट जिसमें उसकी अपनी ब्याज दर और borrow assumptions शामिल हों।
• इनपुट के रूप में दिया गया मूल्य: bid, ask, mid, अंतिम ट्रेड, या एक्सचेंज सेटलमेंट मूल्य।
• कौन से कॉन्ट्रैक्ट्स गिने जाते हैं: एक at-the-money स्ट्राइक, एक moneyness बैंड, या वॉल्यूम या open-interest का फिल्टर।
• संख्या एक निश्चित परिपक्वता (maturity) तक कैसे पहुँचती है: 30 दिनों के आसपास की दो expiries के बीच इंटरपोलेशन करना, या days-to-expiry विंडो के भीतर सब कुछ का औसत निकालना।

एक इनपुट बदलें और स्तर बदल जाता है। चारों इनपुट बदलें और दो सावधान स्रोत एक ही सत्र में कई volatility पॉइंट्स के अंतर पर आ जाते हैं, जबकि उनमें से कोई भी गलत नहीं होता।

यह फैलाव एक ही नाम के भीतर शुरू होता है। नीचे दिया गया पैनल जून 2026 में AAPL को लेता है, केवल उन कॉन्ट्रैक्ट्स को रखता है जो स्पॉट मूल्य के पांच प्रतिशत के भीतर हैं, और उन्हें expiry में बचे समय के आधार पर विभाजित करता है।

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)

एक ही अंडरलाइंग, एक ही महीना, केवल near-the-money स्ट्राइक्स। दृश्य में सबसे छोटी बैंड, 01-07d, का median IV 29.6% था। सबसे लंबी, 181d+, 28.1% पर थी। केवल उस पहले बैंड के भीतर 25वां और 75वां परसेंटाइल 24.9% और 35.8% था। expiries के पार का आकार term structure है, और स्ट्राइक्स के पार इसका संबंधी volatility skew है। यहाँ कोई एक IV नहीं है। यहाँ एक सतह (surface) है, और कोई भी प्रकाशित AAPL IV आंकड़ा इसका एक सारांश है, जिसे हमारा AAPL implied volatility पेज ट्रैक करता है।

दो 30-दिवसीय IV चार्ट अलग-अलग संख्याएं क्यों दिखाते हैं?

एक लिक्विड अंडरलाइंग लें, एक वर्ष के सत्र लें, और एक ही पंक्तियों से तीन तरीकों से 30-दिवसीय IV तैयार करें। पहला कॉलम स्पॉट के एक प्रतिशत के भीतर की स्ट्राइक और पच्चीस से पैंतीस दिनों की एक्सपायरी को रखता है, जो सबसे सटीक उपलब्ध रीडिंग है। दूसरा कॉलम स्पॉट के पांच प्रतिशत और बीस से पैंतालीस दिनों तक विस्तृत हो जाता है, जो कि व्यावहारिक डिफ़ॉल्ट है जब हर सत्र को डेटा से भरना होता है। तीसरा उस व्यापक सेट को कॉन्ट्रैक्ट वॉल्यूम के आधार पर वेटेज देता है, जिससे औसत उन स्ट्राइक्स की ओर खिंच जाता है जिनमें वास्तव में ट्रेड हुआ है।

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

दृश्य के पहले सप्ताह में, July 28, 2025, तीनों विधियों ने 16.6%, 16.4% और 16.7% प्रिंट किया। उनमें से उच्चतम और निम्नतम के बीच की दूरी 0.2 प्रतिशत अंक थी, और स्प्रेड कॉलम सभी 53 सप्ताहों में उस अंतर को ट्रैक करता है। तीनों में से कोई भी फंड के लिए वास्तविक 30-दिवसीय IV नहीं है। प्रत्येक एक थोड़ा अलग प्रश्न का उत्तर देता है, और वेंडर चार्ट उनमें से एक है जिसमें लेबल पर विधि का उल्लेख नहीं होता है।

प्रति-अनुबंध (per-contract) implied volatility का इतिहास कितना पुराना है?

इन पैनलों के पीछे का डेटासेट global_markets.options_greeks है: प्रत्येक ट्रेडिंग दिन के लिए प्रति अनुबंध एक पंक्ति, जिसमें delta, gamma, vega, theta और rho के साथ-साथ implied volatility, strike price, expiration, days to expiry, underlying symbol और underlying close की जानकारी होती है। यह दिन के अंत का डेटा है, न कि लाइव चेन स्नैपशॉट। नीचे दिया गया पैनल यह दर्शाता है कि प्रत्येक तिमाही में कितने अलग-अलग underlying नामों में कम से कम एक converged IV पंक्ति मौजूद है।

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)

कवरेज 2014-Q2 से 2026-Q2 तक है, जो कुल 49 तिमाहियों को कवर करती है, जिसमें अंतिम पूर्ण तिमाही में 5799 underlying नामों में converged दैनिक IV उपलब्ध है।

जब आप इस तरह के डेटासेट को क्वेरी करते हैं, तो चार फिल्टर मुख्य रूप से काम करते हैं।

• iv_converged = 1 को बनाए रखें। सॉल्वर हमेशा सफल नहीं होता है, और एक unconverged पंक्ति कम रीडिंग के बजाय एक विफल फिट (failed fit) होती है।
• volume > 0 को बनाए रखें। जिस अनुबंध में कभी ट्रेड नहीं हुआ, उसका IV पुराने कोट (stale quote) से निकाला जाता है।
• underlying_symbol के अनुसार समूहबद्ध (group) करें। ticker कॉलम में OCC अनुबंध कोड होता है, इसलिए इस पर समूहबद्ध करने से प्रत्येक कंपनी के बजाय प्रति स्ट्राइक और एक्सपायरी एक पंक्ति प्राप्त होती है।
• अनुबंधों का चयन सोच-समझकर करें, जो near the money हों और एक निश्चित days-to-expiry विंडो के भीतर हों। इस चरण को छोड़ने से skew और term structure का औसत एक ही आंकड़े में मिल जाता है।

क्या कोई मुफ्त implied volatility API उपलब्ध है?

मुफ्त स्रोत मौजूद हैं, और प्रत्येक अपनी तरह से सीमित है।

• ब्रोकर प्लेटफॉर्म अपनी option chains पर स्वयं IV की गणना करते हैं और उसे लाइव प्रदर्शित करते हैं। इसमें डाउनलोड करने योग्य इतिहास या तो बहुत कम होता है या बिल्कुल नहीं, और यह आंकड़ा किसी मानक के बजाय उस ब्रोकर के मॉडल पर आधारित होता है।
• एक्सचेंज द्वारा प्रकाशित volatility indices दशकों पुराने हैं और निःशुल्क हैं। प्रत्येक इंडेक्स एक बास्केट के लिए एक एकल मिश्रित आंकड़ा होता है, इसलिए यह पूरे बाजार के स्तर पर जानकारी देता है, न कि किसी एक शेयर के लिए।
• सामान्य market data APIs में अधिकतर केवल कीमतें ही मिलती हैं। प्रति-अनुबंध (per-contract) greeks लगभग हर जगह एक अलग उत्पाद है, और जो मुफ्त टियर इन्हें शामिल करते हैं, वे आमतौर पर बिना किसी आर्काइव के केवल एक लाइव स्नैपशॉट प्रदान करते हैं। हमारा free stock market data API विवरण यह बताता है कि ओपन टियर वास्तव में क्या प्रदान करते हैं।
• वेंडर-मूल्य वाले प्रति-अनुबंध इतिहास में ही लंबे समय के एकल-नाम आर्काइव उपलब्ध होते हैं, जिन्हें महीने या साल के आधार पर end-of-day फाइलों के रूप में बेचा जाता है। रियल-टाइम chains की कीमत ऐतिहासिक सेट से काफी अधिक होती है। What real time market data costs उन मूल्य सूचियों का विवरण देता है।

स्नैपशॉट और end-of-day डेटा के बीच का अंतर कीमत जितना ही महत्वपूर्ण है। शाम चार बजे ET पर लिया गया स्नैपशॉट उस क्षण मौजूद सभी quotes का उपयोग करता है। सेटलमेंट कीमतों से बनी फाइल पूरी तरह से अलग इनपुट का उपयोग करती है, और सबसे अस्थिर दिनों में ये दोनों आंकड़े काफी अलग हो सकते हैं।

मिश्रित इंडेक्स volatility और एकल-नाम (single-name) volatility भी एक-दूसरे के स्थान पर उपयोग नहीं की जा सकतीं। एक इंडेक्स option एक बास्केट की चाल को मापता है, जहाँ सदस्यों के बीच विपरीत चालें कुल प्रभाव को कम कर देती हैं। एक एकल-नाम option किसी एक कंपनी के अपने पथ को मापता है। नीचे दी गई तालिका समान फिल्टर का उपयोग करते हुए एक महीने की अवधि के लिए प्रसिद्ध नामों को एक साथ रखती है।

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

जून 2026 के दौरान, 20 से 45 दिनों की विंडो में median near-the-money IV, 8 नामों के लिए NVDA पर 38.5% से लेकर TLT पर 10.4% तक रही। समान विंडो, समान फिल्टर, समान गणना। इस तरह की रैंकिंग तभी मान्य होती है जब इसमें शामिल हर नाम के लिए गणना का तरीका एक समान रहे।

क्या IV rank और IV percentile के लिए स्रोत मायने रखता है?

यह उत्तर निर्धारित करता है। IV rank आज की IV की तुलना एक लुकबैक अवधि, आमतौर पर एक वर्ष, के उच्चतम और निम्नतम मूल्यों से करता है, और IV percentile यह गणना करता है कि उस लुकबैक में कितने प्रतिशत दिन आज के स्तर से नीचे थे। दोनों एक पूरी श्रृंखला का विश्लेषण करते हैं, इसलिए श्रृंखला में बदलाव बाजार में बिना किसी बदलाव के भी स्कोर को बदल देता है। यदि आप किसी ब्रोकर के mid-quote IV को किसी वेंडर के settlement-आधारित डेटा के साथ जोड़ते हैं, तो आप लुकबैक के बीच में एक स्थायी बदलाव लाते हैं, और इसके आधार पर गणना की गई हर रैंक उस बदलाव से प्रभावित होती है। IV rank बनाम IV percentile दोनों गणनाओं को विस्तार से समझाता है। यही आवश्यकता तब लागू होती है जब आप implied movement की तुलना realized movement से करते हैं: historical volatility बनाम implied volatility उस युग्म को कवर करता है।

कार्य मानक एक प्रोवेनेंस (उत्पत्ति) नियम है। एक स्रोत, एक मॉडल, एक कॉन्ट्रैक्ट-चयन विधि और एक मैच्योरिटी कन्वेंशन चुनें, और फिर इन चारों को पूरे लुकबैक के दौरान स्थिर रखें। एक ऐसी श्रृंखला जो आंतरिक रूप से सुसंगत है और दूसरों से थोड़ी अलग है, वह एक ऐसी श्रृंखला से अधिक मूल्यवान है जिसे अलग-अलग वेंडरों के डेटा को जोड़कर बनाया गया है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मुझे ऐतिहासिक implied volatility डेटा कहाँ से मिल सकता है?

सिंगल-नेम (single-name) विकल्पों का लंबा इतिहास उन options डेटा विक्रेताओं से प्राप्त होता है जो प्रति-अनुबंध (per-contract) एंड-ऑफ-डे ग्रीक्स (greeks) बेचते हैं, जो आमतौर पर मासिक या वार्षिक फाइलों के रूप में होते हैं। एक्सचेंज इंडेक्स-स्तर की अस्थिरता (volatility) का इतिहास मुफ्त में प्रकाशित करते हैं। ब्रोकर प्लेटफॉर्म अपनी चेन पर लाइव IV दिखाते हैं, लेकिन उसमें डाउनलोड करने योग्य इतिहास बहुत कम होता है। ऊपर दिए गए पैनल प्रत्येक सूचीबद्ध अनुबंध को कवर करने वाले एक दैनिक सेट के विरुद्ध चलते हैं, जिसमें कन्वर्ज्ड फिट (converged fit) का उपयोग किया गया है।

क्या कोई मुफ्त implied volatility API उपलब्ध है?

ऐसे मुफ्त टियर दुर्लभ हैं जिनमें प्रति-अनुबंध ग्रीक्स शामिल हों, और जो मौजूद हैं वे आमतौर पर आर्काइव के बजाय लाइव स्नैपशॉट प्रदान करते हैं। इंडेक्स अस्थिरता का इतिहास ही मुख्य रूप से पूरी तरह से मुफ्त लंबी श्रृंखला है। सिंगल-नेम का विस्तृत इतिहास आमतौर पर एक सशुल्क उत्पाद है।

दो स्रोत एक ही स्टॉक के लिए अलग-अलग implied volatility क्यों दिखाते हैं?

इसके कारण अलग-अलग प्राइसिंग मॉडल, अलग-अलग इनपुट कोट्स, अलग-अलग अनुबंध चयन और अलग-अलग मैच्योरिटी इंटरपोलेशन (maturity interpolation) हैं। ऊपर दिया गया पैनल पंक्तियों के एक सेट से तीन तीस-दिवसीय श्रृंखलाएं बनाता है और वे पहले सप्ताह में ही 0.2 प्रतिशत अंक अलग हो जाती हैं, इसलिए दो विक्रेताओं के बीच अंतर होना अपेक्षित है, न कि कोई त्रुटि।

implied volatility डेटा कितना पुराना है?

यह स्रोत पर निर्भर करता है, और प्रति-अनुबंध आर्काइव हर जगह मूल्य आर्काइव की तुलना में छोटे होते हैं। इस पृष्ठ के पीछे का डेटा सेट 2014-Q2 से शुरू होता है और तब से प्रत्येक कन्वर्ज्ड अनुबंध के लिए दैनिक पंक्तियाँ रखता है।

यहाँ प्रत्येक पैनल उस SQL के साथ आता है जिसने इसे तैयार किया है, यह देखने के लिए कि संख्या में कौन से अनुबंध शामिल थे, किसी एक को विस्तार से देखें। किसी अन्य नाम, अन्य विंडो या अन्य रेसिपी के लिए समान श्रृंखला बनाने हेतु, Strasmore टर्मिनल पर सादे अंग्रेजी में अनुरोध करें।