작성자 Matt Connor
IV 기간 구조와 곡선 해석 방법
IV 기간 구조는 만기별 내재변동성을 보여줍니다. 우상향과 역전 곡선의 의미를 실제 옵션 데이터로 확인하고 표본 추출법도 살펴봅니다.
IV 기간 구조는 만기별로 표시한 내재변동성이다. 각 만기마다 하나의 값이 있으며, 현재 주가 부근의 행사가격을 가진 옵션을 사용한다. 대부분의 경우 두 가지 형태로 나타난다. 조용한 시장에서는 만기가 멀수록 내재변동성이 높아지는 우상향 곡선이 형성된다. 반면 임박한 만기에 예정된 이벤트가 있으면 곡선이 역전된다. 아래 두 형태는 교과서식 도표가 아니라 계약별 옵션 데이터를 이용해 산출했다.
IV 기간 구조가 측정하는 것
내재변동성은 옵션 가격이 기초 주식에 대해 예상하는 움직임의 연환산 규모다. 내재변동성은 계약별로 호가되므로, 하나의 주식에는 어느 시점이든 거래판에 올라온 각 행사가격과 만기마다 수백 개의 값이 존재한다. 행사가격을 현재 주가 부근에 고정하고 만기만 바꾸면, 이 값들이 곡선으로 정렬된다. 이 곡선이 기간 구조다.
표본 추출 방식은 대부분의 설명에서 인정하는 것보다 중요하다. 이 글의 모든 패널은 절대 델타가 0.35에서 0.65 사이인 계약을 사용한다. 이는 특정 행사가격에 고정하지 않으면서 내가격과 외가격이 아닌 부근의 옵션을 선택하는 표준 방식이다. 그런 다음 각 만기 구간 안에서 내재변동성의 중앙값을 구한다. 평균이 아니라 중앙값을 사용하는 이유는 거래가 거의 없는 계약의 오래된 호가 하나가 비현실적인 값을 기록할 수 있고, 평균은 그 값을 결과에 반영하기 때문이다.
다음은 2026년 6월 거래일 동안 유동성이 높은 6개 종목의 곡선이다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 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)중앙 내재변동성은 19.6% 구간에서 5-20 days, 21.5% 구간에서 181-365 days로 측정됐으며, 근월물보다 1.9포인트 높았다. 이 형태의 명칭은 선물시장에서 차용했다. 후속 인도의 가격이 더 높은 콘탱고(contango)다. 역전된 곡선은 백워데이션(backwardation)이다.
곡선이 보통 우상향하는 이유
정상적인 형태를 유지하는 요인은 두 가지다.
첫째는 이벤트의 밀도다. 9일 후 만기인 계약은 달력상 9일의 위험을 반영한다. 대형주에 해당 기간에 예정된 일정이 없다면, 대부분은 통상적인 거래일이다. 반면 1년 후 만기인 계약은 분기 실적 발표 4회, 여러 중앙은행 회의, 그 사이에 발생할 수 있는 모든 예기치 않은 헤드라인을 포함한다. 계약 하나에 반영되는 알려진 미지의 요인이 더 많으면 시장이 지급하려는 연환산 수치도 높아진다.
둘째는 변동성 자체의 움직임이다. 실현변동성은 군집을 이룬다. 조용한 주간 뒤에는 조용한 주간이 이어지고, 급격한 변동 뒤에는 급격한 변동이 이어진다. 시장이 조용할 때 근월물 옵션은 현재의 낮은 변동성 수준에 가까운 값을 반영한다. 1년 후 만기 옵션은 장기 평균에 가까운 값을 반영하며, 이 평균은 더 높다. 충격 이후에는 같은 산술이 반대로 작동한다. 폭락 뒤 거래일에는 근월물이 거래판에서 가장 높은 내재변동성을 기록하고, 원월물은 평소 수준에 가까운 값에 머물면서 곡선 전체가 역전된다.
곡선을 뒤집는 요인: 예정된 이벤트
예정된 실적 발표는 관찰하기 가장 쉬운 역전 사례다. 실적 발표는 알려진 날짜에 장 마감 후 이뤄진다. 해당 날짜 이후에 결제되는 모든 만기에는 발표에 따른 주가 움직임이 포함되지만, 그 이전에 결제되는 만기에는 포함되지 않는다. 이벤트를 포함하는 가장 가까운 만기는 이를 평균할 통상적인 거래일이 가장 적으므로 연환산 수치가 가장 크게 상승한다. 6개월 만기 옵션은 동일한 이벤트를 약 125거래일에 걸쳐 분산하므로 영향이 거의 나타나지 않는다.
NVIDIA는 2025년 2월 26일 수요일 장 마감 후 실적을 발표했다. 이 패널은 발표 전 마지막 거래일인 2월 25일과 발표 후 첫 거래일인 2월 27일에 전체 곡선을 각각 읽었다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 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 구간은 발표 전 거래일에 84.9%, 발표 후 거래일에 66.4%로 나타나 18.5포인트 변했다. 같은 두 거래일 종가 사이에서 181-365 days 구간은 1포인트 움직였다. 이는 근월 구간 변동의 일부에 불과하다. 하나의 기초자산과 하나의 이벤트가 곡선 양 끝에서 정반대의 결과를 만들었다. 근월물의 이러한 급락이 IV 크러시이며, 기간 구조를 통해 사전에 확인할 수 있다.
곡선이 형성되고 무너지는 과정 관찰
실적 발표 전후의 하루씩을 보는 것은 스냅샷에 불과하다. 곡선의 형성에는 몇 주가 걸리며, 곡선 양 끝의 격차가 확대되는 모습으로 나타난다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 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_date두 구간 사이의 격차는 관찰 기간 첫 거래일에 12.4포인트였고, 마지막 거래일에는 3.3포인트였다. 이는 24거래일 동안의 변화다. 수준보다 근월물 선의 형태를 봐야 한다. 근월물은 발표가 다가올수록 상승하고, 발표 전후 거래일에 정점을 찍은 뒤, 발표 후 한 거래일 안에 다시 하락한다. 원월물 선은 전체 기간에 걸쳐 거의 움직이지 않는다. 실적과 옵션 그릭에서는 동일한 이벤트가 개별 계약의 베가와 세타에 미치는 영향을 다룬다.
곡선은 얼마나 자주 역전되는가?
역전은 드문 현상이 아니다. 종목별로 1년 중 역전 상태에 머무는 기간은 크게 다르다.
모든 수치 뒤에 숨겨진 정확한 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 DESC2026년 7월 31일까지 12개월 동안 251거래일 중 XOM는 68.5%거래일에 근월 구간의 내재변동성이 91~180일 구간보다 높았다. SPY의 경우는 19.5%였다. 두 종목의 중앙 격차는 각각 1.4포인트와 -2.1포인트였다. 정기적으로 예정된 이벤트가 있는 종목은 1년 중 더 많은 기간에 곡선이 역전된다. 반면 광범위한 지수 펀드는 대부분의 기간에 콘탱고 상태를 유지하고, 역전은 매도세가 강한 시기에 집중된다. IV 랭크는 다른 것을 측정한다. 이는 오늘의 수준이 과거 1년의 범위에서 어디에 위치하는지를 나타내며, 만기별 곡선의 형태를 측정하지 않는다.
평탄하거나 역전된 곡선이 캘린더 스프레드에 미치는 영향
캘린더 스프레드는 동일한 행사가격으로 만기가 가까운 옵션을 매도하고 더 긴 만기의 옵션을 매수하는 전략이다. 대각선 스프레드는 서로 다른 행사가격에 대해 같은 방식으로 구성한다. 어느 경우든 포지션은 원월물의 내재변동성을 매수하고 근월물의 내재변동성을 매도한다. 따라서 기간 구조는 부수적인 세부 사항이 아니라 포지션의 핵심 입력값이다.
곡선이 우상향하면 근월물은 원월물을 매수하는 내재변동성보다 낮은 수준에서 매도된다. 이벤트를 앞두고 근월물이 역전되면 이 관계가 반대로 바뀐다. 포지션은 수렴할 여지가 있는 곡선에서 개설된다. 이후 근월물의 내재변동성은 원월물 쪽으로 급락하고, 원월물은 거의 움직이지 않으며, 두 값의 스프레드는 정상적인 형태로 돌아온다. 다만 포지션의 실제 결과는 주가가 얼마나 움직이는지에도 좌우된다. 기간 구조만으로는 이 점을 알 수 없다. 예상 변동폭 페이지에서 이 문제의 나머지 부분을 다룬다.
평탄한 곡선은 판단하기 까다로운 경우다. 어느 방향으로도 활용할 기울기가 없으며, 결과는 거의 전적으로 주가의 경로와 시간 경과에 달려 있다.
IV 기간 구조 FAQ
옵션에서 IV 기간 구조란 무엇인가?
현재 주가 부근의 옵션을 대상으로 만기일별 내재변동성을 표시한 것이다. 2026년 6월 유동성이 높은 6개 종목에서 중앙값은 5-20 days 구간에서 19.6%, 181-365 days 구간에서 21.5%으로 측정됐다.
역전된 IV 기간 구조는 무엇을 의미하는가?
역전된 곡선에서는 가장 가까운 만기의 내재변동성이 가장 높다. 근월물 안에 예정된 이벤트가 있을 때 나타난다. 급격한 매도세 이후에도 나타날 수 있다. 이때 근월물 계약은 최근의 큰 움직임을 반영하지만, 원월물은 장기 평균에 가까운 수준에 머문다.
실적 발표 전에 근월물 내재변동성이 높은 이유는 무엇인가?
근월물 계약에는 예상되는 한 차례의 큰 익일 주가 움직임을 평균할 통상적인 거래일이 거의 없다. 따라서 이를 반영하기 위해 연환산 수치가 상승한다. NVIDIA의 5-20 days 구간은 2025년 2월 26일 실적 발표 전 거래일에 84.9%였고, 발표 후 거래일에는 66.4%였다.
기간 구조는 변동성 스큐와 같은 것인가?
아니다. 스큐는 하나의 만기 안에서 행사가격별 내재변동성을 비교한다. 기간 구조는 옵션의 내가격·외가격 정도를 대략 고정하고 만기별로 비교한다. 변동성 스큐에서는 동일한 변동성 표면에서 행사가격 축을 다룬다.
위의 모든 수치는 계약별 내재변동성에 대한 저장된 쿼리에서 산출했으며, 각 패널 아래에서 SQL을 펼쳐 확인할 수 있다. Strasmore 터미널에서 원하는 ticker의 동일한 곡선을 그릴 수 있다.