작성자 내재변동성 IV 기간 구조의 의미와 해석
내재변동성(IV, Implied Volatility) 기간 구조의 정의와 만기별 곡선 형태가 시장에 주는 의미를 설명합니다. 우상향 및 역전된 곡선의 특징을 실제 옵션 데이터를 기반으로 분석하여 시장 상황을 파악하는 방법을 제시합니다.
내재변동성 기간 구조
내재변동성(IV, Implied Volatility) 기간 구조는 만기별로 내재변동성을 도식화한 것으로, 현재 주가와 가까운 행사가격(strike price)의 옵션을 사용하여 만기별로 하나의 수치를 산출합니다. 시장에서 접하게 되는 대부분의 형태는 두 가지로 압축됩니다. 시장이 안정적인 상황에서는 원거리 만기일수록 높은 수치를 보이는 우상향 곡선이 나타나며, 근월물에 특정 이벤트가 예정된 경우에는 역전된 곡선이 형성됩니다. 아래의 두 가지 형태는 교과서적인 도표가 아닌, 개별 계약 옵션 데이터를 기반으로 작성되었습니다.
내재변동성 기간 구조가 측정하는 것
내재변동성(Implied volatility)은 옵션 가격이 기초자산인 주식에 대해 내포하고 있는 연율화된 변동 폭을 의미합니다. 이는 계약 단위로 호가되므로, 특정 시점의 단일 주식에는 행사가격과 만기 조합만큼 수백 개의 수치가 존재합니다. 행사가격을 현재가 근처로 고정하고 만기를 변화시키면, 이 수치들이 하나의 곡선을 형성합니다. 이 곡선이 바로 기간 구조(term structure)입니다.
대부분의 설명보다 샘플링 방식이 훨씬 중요합니다. 본 분석의 모든 패널은 델타(delta) 절대값이 0.35에서 0.65 사이인 계약만을 사용합니다. 이는 특정 행사가격을 고정하지 않고 등가격(near the money) 수준을 정의하는 표준적인 방식입니다. 이후 각 만기 구간 내의 내재변동성 중앙값을 산출합니다. 평균이 아닌 중앙값을 사용하는 이유는 거래가 거의 없는 계약에서 비현실적인 호가가 발생할 경우, 평균값은 결과 전체를 왜곡할 수 있기 때문입니다.
다음은 2026년 6월 만기까지 유동성이 높은 6개 종목의 곡선입니다.
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)측정된 내재변동성 중앙값은 19.6% 구간에서 5-20 days, 181-365 days 구간에서 21.5%를 기록했으며, 이는 근월물 대비 1.9 포인트 높은 수준입니다. 이러한 곡선 형태는 선물 시장에서 차용된 용어인 콘탱고(contango)라고 부르며, 이는 만기가 멀수록 가격이 높게 형성되는 상태를 의미합니다. 반대로 곡선이 역전된 상태는 백워데이션(backwardation)이라고 합니다.
수익률 곡선이 일반적으로 우상향하는 이유
두 가지 메커니즘이 일반적인 곡선 형태를 유지합니다.
첫 번째는 이벤트 밀도입니다. 만기가 9일 남은 계약은 9일간의 캘린더 리스크를 포함하며, 해당 기간 내에 예정된 일정이 없는 대형주의 경우 이는 대부분 평범한 거래일입니다. 반면 만기가 1년 남은 계약은 4번의 분기 실적 발표, 수차례의 중앙은행 회의, 그리고 그사이에 발생하는 모든 예측 불가능한 뉴스들을 포함합니다. 계약당 '알려진 미지수(known unknowns)'가 많을수록 시장이 지불하고자 하는 연율화된 수치는 높아집니다.
두 번째는 변동성 자체의 속성입니다. 실현 변동성(realized volatility)은 군집하는 경향이 있습니다. 조용한 주간 뒤에는 조용한 주간이, 격동적인 주간 뒤에는 격동적인 주간이 이어집니다. 시장이 조용할 때 단기 옵션은 현재의 낮은 변동성 수준에 가깝게 가격이 형성되지만, 만기가 1년 남은 옵션은 그보다 높은 장기 평균치에 가깝게 가격이 형성됩니다. 충격 이후에는 동일한 산술적 원리가 반대로 작용합니다. 폭락 직후의 장세에서는 가장 가까운 만기의 옵션이 시장에서 가장 높은 내재 변동성(implied volatility)을 기록하며, 원거리 월물은 평소 수준에 머물러 있는 상태에서 곡선 전체가 역전됩니다.
수익률 곡선을 뒤집는 요인: 특정 시점의 이벤트
예정된 실적 발표는 관찰 가능한 가장 명확한 역전 현상을 보여줍니다. 실적 보고서는 사전에 정해진 날짜의 장 마감 후 발표됩니다. 해당 날짜 이후에 만기가 도래하는 모든 옵션에는 실적 발표에 따른 변동성이 반영되지만, 그 이전에 만기가 도래하는 옵션에는 반영되지 않습니다. 이벤트를 포함하는 가장 가까운 만기물은 평균 변동성을 계산할 일반 거래일 수가 가장 적기 때문에 연율화된 수치가 가장 크게 상승합니다. 반면 6개월 만기 옵션은 동일한 이벤트를 약 125거래일에 걸쳐 분산시키므로 변동성 수치에 거의 영향을 주지 않습니다.
NVDA는 2025년 2월 26일 수요일 장 마감 후 실적을 발표했습니다. 아래 패널은 실적 발표 직전 거래일인 2월 25일과 발표 직후 거래일인 2월 27일, 두 시점의 전체 변동성 곡선을 보여줍니다.
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 밴드는 실적 발표 전 거래일에 84.9%를 기록했고, 발표 후에는 66.4%를 기록하여 18.5 포인트의 변화를 보였습니다. 같은 두 종가 사이에서 181-365 days 밴드는 1 포인트 움직였는데, 이는 앞쪽 밴드 변동 폭의 일부에 불과합니다. 동일한 기초자산과 동일한 이벤트임에도 곡선의 양 끝단에서 정반대의 결과가 나타난 것입니다. 이러한 단기 구간의 급락은 IV crush(내재변동성 급락)이며, 기간 구조(term structure)를 통해 이를 사전에 확인할 수 있습니다.
커브의 형성과 붕괴 관찰
보고서 발표 전후 한 세션은 일종의 스냅샷에 불과합니다. 커브가 형성되는 과정은 수주에 걸쳐 진행되며, 커브 양 끝단 사이의 격차가 벌어지는 형태로 나타납니다.
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_date해당 기간 24 세션 동안, 밴드 간 격차는 첫 세션에 12.4 포인트, 마지막 세션에 3.3 포인트를 기록했습니다. 앞쪽 라인의 수준보다는 형태 변화에 주목하십시오. 보고서 발표가 다가올수록 상승하다가 발표 전후 세션에서 정점을 찍고, 이후 한 세션 만에 다시 하락합니다. 반면 뒤쪽 라인은 해당 기간 내내 거의 변동이 없습니다. 실적 발표와 옵션 그릭스(option greeks)에서는 동일한 이벤트가 개별 계약의 베가(vega)와 세타(theta)에 미치는 영향을 다룹니다.
수익률 곡선 역전은 얼마나 자주 발생하는가?
역전 현상은 드문 일이 아니며, 특정 종목이 연간 어느 정도 기간 동안 역전 상태를 유지하는지는 티커(ticker)마다 큰 차이를 보입니다.
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 동안의 251 거래일 중, XOM의 전단부(front band)가 91일~180일 구간보다 높게 형성된 날은 68.5%일이었으며, SPY의 경우 19.5%일이었습니다. 이들의 중앙값 격차는 각각 1.4 포인트와 -2.1 포인트였습니다. 정기적인 일정에 따라 이벤트가 발생하는 종목들은 연중 역전 상태로 머무는 기간이 더 길며, 광범위한 지수 펀드(index fund)는 대부분의 시간을 콘탱고(contango) 상태로 보내고 매도세가 집중될 때만 일시적으로 역전 현상을 보입니다. IV rank는 만기별 곡선 형태가 아닌, 현재 수준이 지난 1년간의 범위 내에서 어느 위치에 있는지를 측정하는 서로 다른 지표입니다.
평탄하거나 역전된 수익률 곡선이 캘린더 스프레드에 미치는 영향
캘린더 스프레드(calendar spread)는 동일한 행사가격(strike price)에서 만기가 가까운 옵션을 매도하고 만기가 먼 옵션을 매수하는 전략입니다. 다이아고널(diagonal)은 서로 다른 행사가격에서 동일한 방식을 취합니다. 어떤 경우든 이 포지션은 만기가 먼 옵션의 내재변동성(implied volatility)을 매수하고 만기가 가까운 옵션의 내재변동성을 매도하는 구조이므로, 기간 구조(term structure)가 부차적인 요소가 아닌 핵심 변수가 됩니다.
곡선이 우상향할 때, 가까운 만기의 옵션은 먼 만기의 옵션보다 낮은 내재변동성으로 매도됩니다. 이벤트 발생을 앞두고 근월물(front month)이 역전되면 이러한 관계는 반전되며, 포지션은 수렴할 여지가 있는 곡선 상태에서 진입하게 됩니다. 이후 근월물의 변동성이 원월물(back expiry) 수준으로 급락하고 원월물은 거의 움직이지 않으면서, 두 지표 간의 스프레드는 일반적인 형태로 회복됩니다. 포지션의 최종 수익은 주가가 얼마나 움직이느냐에 따라 달라지는데, 곡선 자체는 이에 대해 아무런 정보를 제공하지 않습니다. 예상 변동폭(expected move) 페이지에서 문제의 나머지 절반을 다룹니다.
평탄한 곡선은 다루기 까다로운 경우입니다. 어느 방향으로도 활용할 수 있는 기울기가 없기 때문에, 결과는 전적으로 주가의 경로와 시간 경과에 의존하게 됩니다.
내재변동성(IV) 기간 구조 FAQ
옵션의 IV 기간 구조란 무엇입니까?
등가격(near the money) 옵션의 만기일별 내재변동성을 도표로 나타낸 것입니다. 2026년 6월 기준 유동성이 높은 6개 종목의 중앙값은 19.6% 밴드에서 5-20 days, 21.5% 밴드에서 181-365 days로 측정되었습니다.
IV 기간 구조가 역전되었다는 것은 무슨 뜻입니까?
역전된 곡선은 가장 가까운 만기에서 가장 높은 내재변동성을 나타냅니다. 이는 특정 이벤트가 당월물 만기 내에 예정되어 있거나, 급격한 매도세 이후 근월물 계약이 최근의 큰 변동폭을 반영하는 반면 원월물은 장기 평균치에 머물 때 발생합니다.
실적 발표 전 당월물 내재변동성이 높은 이유는 무엇입니까?
근월물 계약은 예상되는 큰 폭의 익일 변동성을 평균화할 일반적인 거래일이 매우 적기 때문에, 이를 반영하기 위해 연율화된 수치가 상승합니다. NVDA의 5-20 days 밴드는 2025년 2월 26일 실적 발표 전 세션에서 84.9%, 발표 후 세션에서 66.4%을 기록했습니다.
기간 구조는 변동성 스큐(volatility skew)와 같은 개념입니까?
아닙니다. 스큐는 동일한 만기 내에서 행사가격(strike)별 내재변동성을 비교합니다. 기간 구조는 화폐성(moneyness)을 대략 고정하고 만기별로 비교합니다. 변동성 스큐는 동일한 변동성 곡면의 행사가격 차원을 다룹니다.
위의 모든 수치는 계약별 내재변동성에 대한 저장된 쿼리 결과이며, 각 패널 하단에서 SQL을 확장하여 확인할 수 있습니다. Strasmore 터미널에서 임의의 티커에 대해 동일한 곡선을 도출할 수 있습니다.