Implied Volatility vs Beta: తేడా ఏమిటి?

Implied volatility మరియు beta ఒకే షేర్‌ గురించి వేర్వేరు ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇచ్చే రెండు సంఖ్యల మధ్య పోలిక. Implied volatility అనేది నిర్ణీత కాలవ్యవధిలో షేర్‌ మొత్తం ఎంత మేర కదలవచ్చో, ఏ దిశలోనైనా, options మార్కెట్ ముందుచూపుతో అంచనా వేసే కొలత. Beta అనేది గత డేటాపై regression ద్వారా లెక్కించే slope. ఒక ఇండెక్స్ కారణంగా షేర్‌ గతంలో జరిగిన కదలికలో ఎంత భాగం ఏర్పడిందో ఇది మాత్రమే చూపిస్తుంది. ఒక షేర్‌ ఒక కొలతలో ఎక్కువగా, మరొకదానిలో తక్కువగా ఉండవచ్చు. అయినప్పటికీ రెండు రీడింగ్‌లు ఒకేసారి సరైనవే కావచ్చు.

బీటా వాస్తవంగా ఏది కొలుస్తుంది

బీటా అనేది రెండు రాబడి శ్రేణుల ద్వారా అమర్చిన రేఖ యొక్క వాలు: ఒకటి షేరు రాబడి, మరొకటి ఇండెక్స్ రాబడి. సూత్రరూపంలో ఇది beta = covariance(stock returns, index returns) / variance(index returns). బీటా 1.30 అంటే, కొలిచిన కాలవ్యవధిలో ఇండెక్స్ 1 శాతం కదిలినప్పుడు షేరు సగటున సుమారు 1.3 శాతం కదిలిందని అర్థం. బీటా 0.40 అంటే, అది ఇండెక్స్ కదలికలో సుమారు నాలుగు పదవ వంతు మేర మాత్రమే కదిలిందని అర్థం.

ఎవరైనా ప్రచురించిన బీటాను ఉటంకించే ముందు అందులో నాలుగు ఎంపికలు ఉంటాయి: షేరును ఏ ఇండెక్స్‌తో రిగ్రెషన్ చేశారు, కొలత కాలవ్యవధి ఎంత, రాబడులను ఎంత తరచుగా శాంపిల్ చేశారు, అలాగే రాబడుల్లో డివిడెండ్లను చేర్చారా లేదా అన్నది. వీటిలో ఒక్కదాన్ని మార్చినా బీటా సంఖ్య మారుతుంది. కొలత కాలవ్యవధి పేర్కొనకుండా ఇచ్చిన బీటా లేబుల్ లేని సంఖ్య మాత్రమే. ఇద్దరు డేటా ప్రొవైడర్లు ఒకే షేరు విషయంలో వేర్వేరు బీటాలను ఇవ్వవచ్చు; అయినప్పటికీ ఇద్దరి లెక్కలూ సరైనవే కావచ్చు.

బీటాతో పాటు సాధారణంగా చెప్పే గణాంకం R-squared. ఇది 0 నుంచి 1 మధ్య స్కేల్లో, షేరు రాబడి వ్యత్యాసంలో ఇండెక్స్ వివరించే వాటా. బీటా రేఖ యొక్క వాలును చెబుతుంది. R-squared ఆ రేఖను గీయడం ఎంతవరకు సముచితమో చెబుతుంది. R-squared 0.65తో కూడిన 1.40 బీటా ఉన్న షేరు, కొంత ఎక్కువ తీవ్రతతోనైనా ప్రధానంగా ఇండెక్స్‌ను అనుసరిస్తుందని సూచిస్తుంది. అదే 1.40 బీటాకు R-squared 0.10 ఉంటే, ఆ షేరు ప్రధానంగా స్వతంత్రంగా కదులుతుందని, దానిపై ఇండెక్స్ ప్రభావం స్వల్పంగా మాత్రమే ఉంటుందని అర్థం. ఇండెక్స్ హెడ్జ్ సన్నిహితంగా అనుసరించగల షేరును మొదటి ఉదాహరణ మాత్రమే వివరిస్తుంది.

ఇంప్లైడ్ వోలాటిలిటీ కొలిచేది ఏమిటి

ఇంప్లైడ్ వోలాటిలిటీ అనేది ప్రస్తుతం ఒక optionలో జరుగుతున్న ట్రేడింగ్ ధరను option pricing model చూపించేలా చేసే వోలాటిలిటీ సంఖ్య. దీనిని వార్షికీకరించిన standard deviationగా పేర్కొంటారు. IV 30 శాతం ఉంటే, ఒక సంవత్సరంలో సుమారు 30 శాతం one standard deviation మార్పుకు, తదుపరి 30 రోజుల్లో సుమారు 8.6 శాతం మార్పుకు ధర నిర్ణయించినట్లు అర్థం. ఎందుకంటే వోలాటిలిటీ కాలం యొక్క square rootకు అనుగుణంగా మారుతుంది. మా ఇంప్లైడ్ వోలాటిలిటీ అంటే ఏమిటి గైడ్ ఈ విధానం ఎలా పనిచేస్తుందో వివరిస్తుంది. అలాగే ఇంప్లైడ్ వోలాటిలిటీ వర్సెస్ చారిత్రక వోలాటిలిటీ ఫార్వర్డ్ సంఖ్య, షేరు వాస్తవంగా గతంలో సాధించిన కదలికతో ఎలా పోలుస్తుందో వివరిస్తుంది.

ప్రతి సంఖ్య ఏ అంశాలను లెక్కలోకి తీసుకుంటుందనేదే ముఖ్యమైన తేడా. ఇండెక్స్ మొత్తంలో అమ్మకాల ఒత్తిడి, ట్రయల్ ఫలితాల ప్రకటన, మార్గదర్శక అంచనాల్లో మార్పు, takeover bid వంటి కదలికలకు కారణమయ్యే ప్రతి అంశాన్ని IV ఒకే సంఖ్యలో ధరలో ప్రతిబింబిస్తుంది. Beta మాత్రం ఇండెక్స్‌తో కలిసి జరిగిన కదలికలోని భాగాన్ని మాత్రమే లెక్కిస్తుంది. R-squared బయట ఉంచే ప్రతిదీ betaలో కనిపించదు; కానీ అది మొత్తం IVలో ధరలో ప్రతిబింబిస్తుంది.

పది ప్రముఖ కంపెనీల్లో implied volatility, beta పోలిక

క్రింది పట్టికలో, ఆగస్టు 21, 2026తో ముగిసిన పన్నెండు నెలల కాలానికి సంబంధించిన డేటాపై, SPY అయిన S&P 500 ETFతో పది అధిక లిక్విడిటీ ఉన్న షేర్ల రాబడులపై రిగ్రెషన్ నిర్వహించాం. అదే రిగ్రెషన్‌ను రెండుసార్లు అమలు చేశాం: ఒకసారి రోజువారీ ముగింపు రాబడులపై, మరోసారి అదే కాలవ్యవధిలోని వారపు రాబడులపై.

WITH
    px AS
    (
        SELECT
            ticker,
            date,
            toFloat64(close) AS close_px
        FROM global_markets.stocks_daily_aggs
        WHERE ticker IN ('SPY','AAPL','MSFT','NVDA','TSLA','COIN','KO','JNJ','XOM','GLD','TLT')
          AND date >= '2025-08-22'
          AND date <= '2026-08-21'
    ),
    daily_ret AS
    (
        SELECT
            ticker,
            date,
            close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY date ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) - 1 AS ret
        FROM px
    ),
    weekly_px AS
    (
        SELECT
            ticker,
            toMonday(date)         AS week_start,
            argMax(close_px, date) AS week_close
        FROM px
        GROUP BY ticker, week_start
    ),
    weekly_ret AS
    (
        SELECT
            ticker,
            week_start,
            week_close / lagInFrame(week_close) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY week_start ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) - 1 AS ret
        FROM weekly_px
    ),
    daily_beta AS
    (
        SELECT
            s.ticker                                           AS symbol,
            round(covarSamp(s.ret, i.ret) / varSamp(i.ret), 2) AS beta_daily,
            round(pow(corr(s.ret, i.ret), 2), 2)               AS r_squared,
            count()                                            AS return_count
        FROM daily_ret AS s
        INNER JOIN
        (
            SELECT date, ret FROM daily_ret WHERE ticker = 'SPY' AND isFinite(ret)
        ) AS i ON i.date = s.date
        WHERE s.ticker != 'SPY' AND isFinite(s.ret)
        GROUP BY symbol
    ),
    weekly_beta AS
    (
        SELECT
            s.ticker                                           AS symbol,
            round(covarSamp(s.ret, i.ret) / varSamp(i.ret), 2) AS beta_weekly
        FROM weekly_ret AS s
        INNER JOIN
        (
            SELECT week_start, ret FROM weekly_ret WHERE ticker = 'SPY' AND isFinite(ret)
        ) AS i ON i.week_start = s.week_start
        WHERE s.ticker != 'SPY' AND isFinite(s.ret)
        GROUP BY symbol
    )
SELECT
    d.symbol       AS symbol,
    d.beta_daily   AS beta_daily,
    w.beta_weekly  AS beta_weekly,
    d.r_squared    AS r_squared,
    d.return_count AS return_count
FROM daily_beta AS d
INNER JOIN weekly_beta AS w ON w.symbol = d.symbol
ORDER BY beta_daily DESC

ప్రతి రోజువారీ slope 250 జత సెషన్లపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ సమూహంలో అత్యధిక రోజువారీ beta COINకు చెందినది; అది 2.83గా ఉంది. దానికి అనుబంధంగా R-squared 0.28. అత్యల్ప beta XOMకు చెందినది; అది -0.51గా ఉంది. దాని R-squared అయిన 0.07 ఇక్కడ ముఖ్యమైన సంఖ్య. ఈ కాలంలో ఆ షేరు ధరలో జరిగిన మార్పుల్లో ఇండెక్స్‌కు స్వల్ప భాగమే వివరించగలిగింది. అందువల్ల ఆ slope, ఆ పొజిషన్ వాస్తవంగా ఎలా కదిలిందో చాలా తక్కువగా వివరిస్తుంది.

ఇప్పుడు రెండు beta కాలమ్‌లను పరస్పరం పోల్చండి. అదే పన్నెండు నెలల కాలంలో, అదే ఇండెక్స్‌కు వ్యతిరేకంగా రోజువారీ డేటాకు బదులుగా వారపు డేటాను ఉపయోగించడం మాత్రమే slope మారడానికి సరిపోతుంది. వారపు రాబడులపై COIN విలువ 2.5గా నమోదైంది; రోజువారీ రాబడులపై అది 2.83. ఈ రెండింటిలో ఏదీ తప్పు కాదు. అవి కొద్దిగా భిన్నమైన ప్రశ్నలకు సమాధానమిస్తాయి.

అదే పేర్లపై option market వసూలు చేస్తున్న ధర

Beta గత ధరల ఆధారంగా వస్తుంది. ఈ ప్యానెల్ ప్రస్తుతం ట్రేడర్లు చెల్లిస్తున్న ధరల ఆధారంగా రూపొందింది: expiryకి 20 నుంచి 45 రోజుల దూరంలో ఉన్న near-the-money contractsను, Aug 21, 2026తో ముగిసిన మూడు వారాల కాలానికి సగటు చేశారు. ఇక్కడ SPY index referenceగా జాబితాలో చేరింది. యాంత్రిక కారణంతో అది beta ప్యానెల్‌లో లేదు: దానినే దానిపై regression చేస్తే, దాని beta 1.00గా, R-squared 1.00గా ఉంటుంది.

SELECT
    underlying_symbol                                                       AS symbol,
    round(avg(toFloat64(implied_volatility)) * 100, 1)                      AS iv_pct,
    round(avg(toFloat64(implied_volatility)) * 100 * sqrt(30.0 / 365.0), 1) AS expected_move_30d_pct,
    count()                                                                 AS contract_count,
    formatDateTime(max(date), '%b %e')                                      AS iv_through
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol IN ('SPY','AAPL','MSFT','NVDA','TSLA','COIN','KO','JNJ','XOM','GLD','TLT')
  AND date >= '2026-08-03'
  AND date <= '2026-08-21'
  AND iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
  AND underlying_close > 0
  AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
GROUP BY symbol
HAVING contract_count >= 25
ORDER BY iv_pct DESC

ఈ సమూహంలో అత్యధిక implied volatility COINకు ఉంది: 65.9 శాతం. అంటే 30 రోజుల్లో one standard deviation మేరకు సుమారు 18.9 శాతం కదలికను market priceలో ప్రతిబింబిస్తోంది. అత్యల్ప implied volatility TLTకు ఉంది: 11.7 శాతం. ఈ ప్యానెల్ మొత్తం అంచనా కదలిక ఆధారంగా పేర్లకు ర్యాంక్ ఇస్తుంది. COIN నేతృత్వంలోని beta ప్యానెల్, ఒక index వివరించగల కదలిక ఆధారంగా ర్యాంక్ ఇస్తుంది. ఈ పదకొండు సాధనాల్లో రెండు ETFs. వాటిలో ఒకటి బంగారాన్ని, మరొకటి దీర్ఘకాల Treasuryలను కలిగి ఉంది. వీటిలో ఏదీ equity indexపై పెట్టుబడి కాదు. కాబట్టి రెండింటికీ equity indexకు వ్యతిరేకంగా కొలిచిన beta సరైన సాధనం కాదు.

బీటా కనిపెట్టలేని కదలిక

ఈ అంతరం ఎలా ఉంటుందో స్పష్టంగా చూద్దాం. SPYలో కదలిక చాలా స్వల్పంగా ఉన్న సెషన్లను తీసుకుందాం—close-to-close return పరంగా సంపూర్ణ విలువ 0.25 శాతం కంటే తక్కువగా ఉన్న రోజులు. ఆ రోజుల్లోనే పది షేర్లలో ప్రతి ఒక్కటి ఎలా కదిలిందో కొలుద్దాం. బీటానే మొత్తం కథ అయితే, ఇండెక్స్ స్థిరంగా ఉన్నప్పుడు షేరు కూడా స్థిరంగానే ఉండాలి.

WITH
    px AS
    (
        SELECT
            ticker,
            date,
            toFloat64(close) AS close_px
        FROM global_markets.stocks_daily_aggs
        WHERE ticker IN ('SPY','AAPL','MSFT','NVDA','TSLA','COIN','KO','JNJ','XOM','GLD','TLT')
          AND date >= '2025-08-22'
          AND date <= '2026-08-21'
    ),
    daily_ret AS
    (
        SELECT
            ticker,
            date,
            close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY date ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) - 1 AS ret
        FROM px
    ),
    idx AS
    (
        SELECT date, ret AS index_ret
        FROM daily_ret
        WHERE ticker = 'SPY' AND isFinite(ret)
    )
SELECT
    s.ticker                                                     AS symbol,
    round(avgIf(abs(s.ret) * 100, abs(i.index_ret) < 0.0025), 2) AS move_on_flat_index_pct,
    round(avg(abs(s.ret) * 100), 2)                              AS move_full_sample_pct,
    countIf(abs(i.index_ret) < 0.0025)                           AS flat_index_count
FROM daily_ret AS s
INNER JOIN idx AS i ON i.date = s.date
WHERE s.ticker != 'SPY' AND isFinite(s.ret)
GROUP BY symbol
HAVING countIf(abs(i.index_ret) < 0.0025) > 0
ORDER BY move_on_flat_index_pct DESC

అదే పన్నెండు నెలల్లో ఇండెక్స్ దాదాపు స్థిరంగా ఉన్న ఇలాంటి సెషన్లు 69 ఉన్నాయి. ఆ రోజుల్లో COIN సగటున 3.09 శాతం సంపూర్ణ కదలికను నమోదు చేసింది. మొత్తం నమూనాలో ఈ సంఖ్య 3.3 శాతం. ఆ పది షేర్లలో ఆ రోజుల్లో అత్యంత తక్కువగా కదిలినది TLT. దాని సగటు కదలిక 0.45 శాతం. ఆ కాలమ్‌లోని మొత్తం కదలికను బీటా ఏదీగా పరిగణించదు. కానీ option seller దానికి ధరను నిర్ణయిస్తాడు.

బీటా ఒక అంచనా; అంచనాలు మారుతుంటాయి

షేర్‌ల సంఖ్యలా బీటా అనేది ఒక షేర్‌కు శాశ్వత లక్షణం కాదు. ఇది ఒక నిర్దిష్ట కాలపరిమితిలో లెక్కించే గణాంకం. ఆ కాలపరిమితి ముందుకు కదిలే కొద్దీ బీటా కూడా మారుతుంది. కింది ప్యానెల్ ప్రతి నెల ప్రారంభంలో SPYతో పోల్చి NVDA బీటాను మళ్లీ లెక్కిస్తుంది. ప్రతి పాయింట్‌కు ముందు ఉన్న పన్నెండు నెలల రోజువారీ రాబడులను ఆధారంగా తీసుకుంటుంది.

WITH
    px AS
    (
        SELECT
            ticker,
            date,
            toFloat64(close) AS close_px
        FROM global_markets.stocks_daily_aggs
        WHERE ticker IN ('SPY','NVDA')
          AND date >= '2021-08-01'
          AND date <= '2026-08-21'
    ),
    daily_ret AS
    (
        SELECT
            ticker,
            date,
            close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY date ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) - 1 AS ret
        FROM px
    ),
    paired AS
    (
        SELECT
            s.date AS d,
            s.ret  AS stock_ret,
            i.ret  AS index_ret
        FROM daily_ret AS s
        INNER JOIN
        (
            SELECT date, ret FROM daily_ret WHERE ticker = 'SPY' AND isFinite(ret)
        ) AS i ON i.date = s.date
        WHERE s.ticker = 'NVDA' AND isFinite(s.ret)
    ),
    anchors AS
    (
        SELECT DISTINCT toStartOfMonth(d) AS anchor
        FROM paired
        WHERE d >= '2022-09-01'
    )
SELECT
    formatDateTime(a.anchor, '%Y-%m')                                    AS month,
    formatDateTime(a.anchor, '%b %Y')                                    AS month_label,
    round(covarSamp(p.stock_ret, p.index_ret) / varSamp(p.index_ret), 2) AS rolling_beta_1y,
    round(pow(corr(p.stock_ret, p.index_ret), 2), 2)                     AS r_squared
FROM anchors AS a, paired AS p
WHERE p.d < a.anchor
  AND p.d >= subtractYears(a.anchor, 1)
GROUP BY a.anchor
ORDER BY a.anchor

ఈ రేఖలో 48 నెలవారీ అంచనాలు ఉన్నాయి. Sep 2022తో ముగిసే సంవత్సరానికి సంబంధించిన మొదటి అంచనాలో విలువ 2.32గా ఉంది. Aug 2026తో ముగిసే అత్యంత తాజా కాలానికి విలువ 1.87గా ఉంది; దాని R-squared 0.44. షేర్ అదే. ఇండెక్స్ అదే. పద్ధతి అదే. కాలపరిమితి మాత్రం వేరు. కాలం చెల్లిన విండోలోని బీటా ఆధారంగా hedge పరిమాణాన్ని నిర్ణయిస్తే, డేటా ఇప్పటికే దాటి వెళ్లిన సంఖ్య ఆధారంగా hedgeను రూపొందించినట్లవుతుంది.

Implied volatility కూడా మరో రూపంలో ఇదే హెచ్చరికను ఇస్తుంది. ఇది ప్రతి ట్రేడింగ్ సెషన్‌లో మారే ప్రస్తుత ధర. IVను సాధారణంగా ఒంటరిగా కాకుండా దాని స్వంత చరిత్రతో పోల్చి అర్థం చేసుకుంటారు. 30 శాతం IV ఎక్కువేనా? ఆ పోలికను వివరిస్తుంది.

ఏ పని కోసం ఏ సంఖ్య సరిపోతుంది

Beta ఇండెక్స్‌కు సంబంధించిన ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది. ఒక పోర్ట్‌ఫోలియోలో S&P 500కు ఎంత ఎక్స్‌పోజర్ ఉంది? దాన్ని సమతుల్యం చేయడానికి ఎంత పరిమాణంలోని ఇండెక్స్ పొజిషన్ అవసరం? దీనినే beta weighting అంటారు. పోర్ట్‌ఫోలియోకు beta weighting చేయడంలో ఆ గణితాన్ని వివరిస్తుంది. ఒకే మార్కెట్ ఫ్యాక్టర్‌కు అధికంగా అనుసంధానమైన పలు షేర్లతో కూడిన పోర్ట్‌ఫోలియోను కూడా ఇదే సంఖ్య బయటపెడుతుంది. ఆ పరిస్థితిని concentration risk మరో కోణం నుంచి కొలుస్తుంది.

Implied volatility ఒక నిర్దిష్ట కాలవ్యవధిలోని ఒక్కో షేరుకు సంబంధించిన ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది. వచ్చే 30 రోజుల్లో ఈ షేరు ఎంత కదలవచ్చనే అంచనాకు మార్కెట్ ఎంత ధర వసూలు చేస్తోంది? ఆ ధర ఇదే షేరు గత చరిత్రతో పోలిస్తే ఎక్కువా, తక్కువా? ఈ రెండు ప్రశ్నల్లోనూ ఇండెక్స్‌కు పాత్ర ఉండదు.

ఈ రెండు సంఖ్యల్లో ఏదీ దిశను అంచనా వేయదు. గతంలో జరిగిన సహచలనాన్ని Beta వివరిస్తుంది. IV అనేది మార్పు పరిమాణానికి సంబంధించిన ధర; దానికి దిశా సూచిక ఉండదు. 1.8 beta, 25 శాతం IV ఉన్న షేరు, 0.2 beta, 80 శాతం IV ఉన్న షేరు—రెండూ సాధారణ పరిస్థితులే. వాటిలోని ప్రమాద స్వభావాలు వేర్వేరు. వాటిని వేర్వేరు పనుల కోసం రూపొందించిన సాధనాలతో కొలుస్తారు.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

ఒక షేర్‌కు అధిక implied volatility, తక్కువ beta ఉండవచ్చా?

అవును. ఇది సాధారణమే. ఇండెక్స్‌తో కలిసి కదిలే మార్పును మాత్రమే beta లెక్కిస్తుంది. కానీ implied volatility ఒకే కంపెనీకి సంబంధించిన సంఘటనతో సహా మొత్తం మార్పును ధరలో ప్రతిబింబిస్తుంది; ఆ సంఘటన గురించి ఇండెక్స్‌కు ఎలాంటి సమాచారం ఉండకపోవచ్చు. ఒక కీలక ప్రకటన కోసం ఎదురుచూస్తున్న షేర్‌కు చాలా అధిక IV ఉండవచ్చు. అదే సమయంలో విస్తృత ఇండెక్స్‌తో దాని regression slope సున్నాకు దగ్గరగా ఉండవచ్చు.

beta ప్రమాదానికి కొలమానమా?

beta ఒక రకమైన ప్రమాదాన్ని మాత్రమే కొలుస్తుంది. ఎంచుకున్న గత కాలవ్యవధిలో, ఎంచుకున్న ఇండెక్స్‌కు షేర్ ఎంత సున్నితంగా స్పందిస్తుందో ఇది చూపిస్తుంది. కంపెనీకి ప్రత్యేకమైన ప్రమాదం గురించి ఇది చెప్పదు. అలాగే ఆ కాలవ్యవధికి వెలుపల జరిగే మార్పుల గురించి కూడా చెప్పదు. ఒకే beta ఉన్న రెండు షేర్ల మొత్తం volatility పూర్తిగా భిన్నంగా ఉండవచ్చు.

beta చూపించనిది R-squared ఏమి చూపిస్తుంది?

సున్నా నుంచి ఒకటి వరకు ఉన్న ప్రమాణంలో, షేర్ రాబడుల varianceలో ఇండెక్స్ వివరించే భాగాన్ని R-squared చూపిస్తుంది. R-squared తక్కువగా ఉంటే regression lineకు సరిపోలిక బలహీనంగా ఉంటుంది. అప్పుడు దానితో పాటు లెక్కించిన beta, స్పష్టమైన ప్రవర్తనా కొలమానం కాకుండా చెల్లాచెదురైన పాయింట్ల సమూహం గుండా వెళ్లే slopeగా ఉంటుంది.

షేర్ ఏ దిశగా కదులుతుందో implied volatility అంచనా వేస్తుందా?

లేదు. IV దిశను సూచించని పరిమాణం మాత్రమే. 40 శాతం IV అంటే ఒక సంవత్సరంలో one standard deviation move 40 శాతంగా ఉంటుందని ధరలో ప్రతిబింబిస్తుంది. ఆ కదలిక పైకి ఉంటుందా, కిందికి ఉంటుందా అనే విషయంలో ఎలాంటి ప్రాధాన్యత ఉండదు. షేర్ ధర ఈ అంచనా కంటే చాలా ఎక్కువగా లేదా చాలా తక్కువగా కూడా కదలవచ్చు.

beta లెక్కించడానికి ఏ కాలవ్యవధి, ఏ return frequency ఉపయోగిస్తారు?

ఒకే ప్రామాణిక విధానం లేదు. సాధారణ పద్ధతుల్లో ఒక సంవత్సరం daily returns నుంచి ఐదు సంవత్సరాల monthly returns వరకు ఉంటాయి. పై మొదటి ప్యానెల్‌లో ఒకే కాలవ్యవధిలో daily, weekly sampling ఉపయోగించినప్పుడు వేర్వేరు slopes వస్తాయని చూపిస్తుంది. ఒక betaను అదే విధంగా లెక్కించిన మరో betaతో మాత్రమే పోల్చాలి.

పై ప్రతి ప్యానెల్‌ను రూపొందించిన SQLతో పాటు అందిస్తున్నాం. అందువల్ల window, filters ప్రతి chart కింద ఒక క్లిక్ దూరంలో ఉంటాయి. మీరు అనుసరిస్తున్న ఏ షేర్‌కైనా beta లేదా implied volatility కొలవాలంటే Strasmore terminalలో సాధారణ ఆంగ్లంలో అడగండి.