Jinsi ya kupata data ya kihistoria ya implied volatility

Data ya kihistoria ya implied volatility

Data ya kihistoria ya implied volatility hutokana na hesabu, hairekodiwi moja kwa moja, na ukweli huu ndio unaoeleza kwa nini ni vigumu kuipata ikilinganishwa na historia ya bei. IV ni namba unayopata kwa kuendesha bei ya soko ya option kinyume kupitia modeli ya bei hadi thamani ya modeli ilingane na bei iliyo kwenye skrini. Hakuna soko la hisa linalochapisha namba hii kwenye rekodi za biashara, kwa hivyo kila historia ya IV iliyochapishwa hubeba maamuzi kuhusu modeli, nukuu, uteuzi wa mkataba, na interpolation, na maamuzi hayo ndiyo tofauti nzima kati ya mfululizo wa data mbili zinazodai kupima kitu kimoja.

Ikiwa unataka ufafanuzi kwanza, nini maana ya implied volatility na jinsi implied volatility inavyokokotolewa zinaelezea mbinu zake. Kinachofuata hapa ni mahali ambapo historia hiyo hupatikana na jinsi ya kutofautisha matoleo mawili yake.

Kwa nini data ya kihistoria ya implied volatility ni vigumu kuipata kuliko data ya bei?

Bei ya kufunga ya kila siku huonekana: imetekelezwa, na kila mtoa huduma huripoti namba ileile. Kiwango cha IV huhesabiwa, na pembejeo nne za hesabu hiyo hutofautiana kutoka chanzo kimoja hadi kingine.

• Mfano (model): hesabu ya European Black-Scholes, mti wa binomial wa American wenye dividends za kipekee, au lahaja ya mtoa huduma inayobeba viwango vyake vya riba na makisio ya kukopa.
• Bei inayotumika: bid, ask, mid, trade ya mwisho, au bei ya settlement ya soko.
• Mikataba inayozingatiwa: strike price moja ya at-the-money, bendi ya moneyness, au kichujio cha volume au open-interest.
• Jinsi namba inavyofikia muda wa ukomavu uliowekwa: kukokotoa kati ya tarehe mbili za ukomavu zinazozunguka siku thelathini, au kupata wastani wa kila kitu ndani ya kipindi cha siku zilizobaki hadi ukomavu.

Badilisha pembejeo moja na kiwango hubadilika. Badilisha zote nne na vyanzo viwili makini vitatoa matokeo yenye tofauti ya pointi kadhaa za volatility katika kikao kimoja, bila yeyote kati yao kuwa na makosa.

Tofauti huanzia ndani ya hisa moja. Jopo hapa chini linachukua AAPL kwa mwezi Juni 2026, linahifadhi mikataba iliyopigwa ndani ya asilimia tano ya bei ya sasa (spot price), na kuigawanya kulingana na muda uliosalia hadi ukomavu.

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)

Hisa ileile, mwezi uleule, strike price za near-the-money pekee. Bendi fupi zaidi inayoonekana, 01-07d, ilikuwa na median IV ya 29.6%. Ile ndefu zaidi, 181d+, ilikuwa katika 28.1%. Ndani ya bendi hiyo ya kwanza pekee, asilimia ishirini na tano na sabini na tano zilikuwa 24.9% na 35.8%. Umbo katika tarehe mbalimbali za ukomavu ni term structure, na mwenzake katika strike price mbalimbali ni volatility skew. Hakuna IV moja hapa. Kuna uso (surface), na takwimu yoyote ya IV ya AAPL iliyochapishwa ni muhtasari mmoja tu wake, jambo ambalo ndilo ukurasa wetu wa AAPL implied volatility hufuatilia.

Kwa nini chati mbili za 30-day IV zinaonyesha namba tofauti?

Chukua chombo kimoja cha uwekezaji chenye ukwasi mkubwa (liquid underlying), mwaka mmoja wa vipindi vya biashara, na ujenge 30-day IV kwa njia tatu tofauti kutoka kwenye safu zilezile. Safu ya kwanza huweka strike price ndani ya asilimia moja ya bei ya sasa (spot) na muda wa kuisha (expiries) wa siku ishirini na tano hadi thelathini na tano, ambayo ndiyo kipimo cha karibu zaidi kinachopatikana. Safu ya pili hupanua wigo hadi asilimia tano ya bei ya sasa na siku ishirini hadi arobaini na tano, hali ambayo ni chaguo-msingi la kawaida wakati kila kipindi cha biashara kinapaswa kujazwa data. Safu ya tatu hupima seti hiyo pana zaidi kwa kutumia ujazo wa mikataba (contract volume), ikivuta wastani kuelekea strike price zilizofanyiwa biashara kikamilifu.

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

Katika wiki ya kwanza inayoonekana, July 28, 2025, mapishi hayo matatu yalionyesha 16.6%, 16.4% na 16.7%. Umbali kati ya namba ya juu zaidi na ya chini zaidi kati yao ulikuwa 0.2 percentage points, na safu ya spread hufuatilia pengo hilo katika wiki zote 53. Hakuna hata moja kati ya hizo tatu ambayo ni 30-day IV halisi ya mfuko huo. Kila moja hujibu swali tofauti kidogo, na chati ya mtoa huduma ni mojawapo ya hizo huku maelezo ya mapishi yakiwa hayajawekwa kwenye lebo.

Historia ya implied volatility kwa kila mkataba inarudi nyuma kiasi gani?

Seti ya data iliyo nyuma ya paneli hizi ni global_markets.options_greeks: safu moja kwa kila mkataba kwa kila siku ya biashara, ikiwa na implied volatility kando ya delta, gamma, vega, theta na rho, pamoja na strike price, tarehe ya kuisha, siku zilizobaki hadi muda wa mkataba kuisha, alama ya underlying, na bei ya kufunga ya underlying. Hii ni data ya mwisho wa siku, si picha ya haraka ya mnyororo wa soko (live chain snapshot). Paneli iliyo hapa chini inahesabu ni majina mangapi tofauti ya underlying ambayo yana angalau safu moja ya IV iliyokamilika (converged) katika kila robo mwaka.

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)

Upatikanaji wa data unaanzia 2014-Q2 hadi 2026-Q2, jumla ya robo mwaka 49, huku kukiwa na majina 5799 ya underlying yenye IV ya kila siku iliyokamilika katika robo mwaka kamili ya mwisho iliyoonyeshwa.

Vichujio vinne hufanya kazi kubwa zaidi unapouliza seti kama hii.

• Hifadhi iv_converged = 1. Solver haipati matokeo kila wakati, na safu isiyokamilika (unconverged) ni jaribio lililoshindwa badala ya kuwa na thamani ya chini.
• Hifadhi volume > 0. Mkataba ambao haujawahi kufanyiwa biashara hubeba IV iliyotokana na bei ya zamani (stale quote).
• Panga kwa underlying_symbol. Safu ya ticker inashikilia msimbo wa mkataba wa OCC, kwa hivyo kupanga kulingana na hiyo kunarejesha safu moja kwa kila strike na tarehe ya kuisha badala ya moja kwa kila kampuni.
• Chagua mikataba kwa makusudi, ile iliyo karibu na bei ya soko (near the money) na ndani ya muda uliowekwa wa siku hadi kuisha. Kuruka hatua hiyo kunafanya wastani wa skew na term structure kuwa takwimu moja.

Je, kuna API ya bure ya implied volatility?

Vyanzo vya bure vipo, na kila kimoja kina mapungufu yake mahususi.

• Mifumo ya mawakala huhesabu IV kwenye mnyororo wao wa chaguzi na kuionyesha moja kwa moja. Historia inayoweza kupakuliwa ni fupi au haipo, na namba hiyo ni kulingana na mfumo wa wakala huyo badala ya kuwa kiwango cha kawaida.
• Fahirisi za volatility zinazochapishwa na soko la hisa hurejea nyuma kwa miongo kadhaa na hazigharimu chochote. Kila moja ni namba moja iliyojumuishwa kwa ajili ya kikapu kimoja, kwa hivyo hujibu swali la soko zima na si la hisa moja mahususi.
• API za data ya soko kwa ujumla mara nyingi huishia kwenye bei pekee. Greeks za kila mkataba ni bidhaa tofauti karibu kila mahali, na viwango vya bure vinavyozijumuisha huwa vinatoa picha ya wakati huo (snapshot) bila kumbukumbu za nyuma. Uorodheshaji wetu wa API ya bure ya data ya soko la hisa unaelezea kile ambacho viwango vya wazi hutoa kwa hakika.
• Historia ya kila mkataba inayouzwa na watoa huduma ndipo kumbukumbu ndefu za hisa moja zinapopatikana, zikiuzwa kama faili za mwisho wa siku kwa mwezi au mwaka, huku mnyororo wa bei za wakati halisi ukiwa na bei ya juu zaidi kuliko seti ya kihistoria. Gharama za data ya soko ya wakati halisi inaelezea muundo wa orodha hizo za bei.

Tofauti kati ya picha ya wakati huo (snapshot) na data ya mwisho wa siku ni muhimu kama ilivyo bei yenyewe. Picha iliyochukuliwa saa kumi kamili jioni ET hutumia nukuu zozote zilizokuwepo wakati huo. Faili iliyojengwa kutokana na bei za makazi (settlement prices) hutumia pembejeo tofauti kabisa, na mbili hizo hutofautiana zaidi katika siku zenye mabadiliko ya haraka.

Volatility ya fahirisi iliyojumuishwa na volatility ya hisa moja pia haziwezi kubadilishana. Chaguo la fahirisi hupima mjongeo wa kikapu, ambapo mjongeo ya kusawazishana kati ya wanachama hupunguza jumla. Chaguo la hisa moja hupima njia ya kampuni moja yenyewe. Jopo hapa chini linaweka majina yanayojulikana kando kando kwa mwezi mmoja kwa kutumia vichujio vinavyofanana.

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

Katika mwezi wa Juni 2026, wastani wa IV ya near-the-money katika dirisha la siku ishirini hadi arobaini na tano ilianzia 38.5% katika NVDA hadi 10.4% katika TLT, kote katika majina 8. Dirisha lilelile, vichujio vilevile, na suluhisho lilelile. Uorodheshaji kama huo hudumu tu wakati mapishi yanapobaki kuwa yale yale kwa kila jina lililomo.

Je, chanzo cha data kina umuhimu kwa IV rank na IV percentile?

Hii ndiyo huamua jibu. IV rank hupima IV ya leo dhidi ya thamani za juu na chini za kipindi cha nyuma, kwa kawaida mwaka mmoja, na IV percentile huhesabu ni sehemu gani ya siku katika kipindi hicho ilikuwa chini ya kiwango cha leo. Zote mbili husoma mfululizo mmoja kuanzia mwanzo hadi mwisho, kwa hivyo mabadiliko katika mfululizo huo hubadilisha alama bila hata soko kubadilika. Ukichanganya IV ya mid-quote ya broker na kumbukumbu ya settlement ya muuzaji mwingine, unaweka mabadiliko ya ghafla ya kudumu katikati ya kipindi cha nyuma, na kila rank inayokokotolewa kupitia hapo hurithi mabadiliko hayo. IV rank dhidi ya IV percentile inaelezea mahesabu yote mawili. Sharti hilo hilo hutumika unapolinganisha mjongeo uliotarajiwa (implied) dhidi ya uliotokea (realized): historical volatility dhidi ya implied volatility inashughulikia ulinganifu huo.

Kiwango kinachokubalika kazini ni kanuni ya asili ya data. Chagua chanzo kimoja, mtindo mmoja, utaratibu mmoja wa kuchagua mikataba, na mkataba mmoja wa muda wa kukoma (maturity convention), kisha uweke yote manne hayo yakiwa hayabadiliki kwa kipindi chote cha nyuma. Mfululizo ambao una mshikamano wa ndani na ambao ni tofauti kidogo na wa wengine una thamani zaidi kuliko ule ulioshonwa ambao unakubaliana na kila muuzaji kwa vipande vipande.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara

Ninaweza kupata wapi data ya kihistoria ya implied volatility?

Historia ndefu za hisa moja moja hutoka kwa wauzaji wa data ya options wanaouza greeks za mwisho wa siku kwa kila mkataba, kwa kawaida kama faili za kila mwezi au mwaka. Soko la hisa huchapisha historia za bure za volatility ya fahirisi. Majukwaa ya mawakala huonyesha IV ya moja kwa moja kwenye minyororo yao (chains) bila historia nyingi inayoweza kupakuliwa. Paneli zilizo hapo juu hufanya kazi dhidi ya seti ya kila siku ya kila mkataba inayohusu kila mkataba ulioorodheshwa wenye fit iliyokamilika.

Je, kuna API ya bure ya implied volatility?

Viwango vya bure vinavyojumuisha greeks za kila mkataba ni adimu, na vile vilivyopo kwa kawaida hutoa picha ya moja kwa moja badala ya kumbukumbu. Historia ya volatility ya fahirisi ndiyo mfululizo mrefu pekee ambao ni wa bure kikweli. Historia ya kina ya hisa moja moja kwa kawaida ni bidhaa ya kulipia.

Kwa nini vyanzo viwili huonyesha implied volatility tofauti kwa hisa ileile?

Mifano tofauti ya bei, nukuu tofauti za pembejeo, uteuzi tofauti wa mikataba, na interpolation tofauti ya muda wa kuiva (maturity). Paneli iliyo hapo juu hujenga mfululizo mitatu ya siku thelathini kutoka seti moja ya safu na hukaa 0.2 percentage points mbali katika wiki ya kwanza pekee, kwa hivyo pengo kati ya wauzaji wawili linatarajiwa badala ya kuwa kosa.

Data ya implied volatility inarudi nyuma hadi lini?

Inategemea chanzo, na kumbukumbu za kila mkataba ni fupi kuliko kumbukumbu za bei kila mahali. Seti iliyo nyuma ya ukurasa huu inaanza 2014-Q2 na ina safu za kila siku kwa kila mkataba uliokamilika tangu wakati huo.

Kila paneli hapa huja na SQL iliyoizalisha, panua moja ili kuona ni mikataba ipi hasa iliyoingia kwenye namba hiyo. Ili kujenga mfululizo uleule kwa jina lingine, dirisha lingine au kichocheo kingine, iombe kwa Kiingereza rahisi kwenye terminal ya Strasmore.