Implied Volatility vs Beta: తేడా ఏమిటి?

Implied volatility vs beta అనేది ఒకే షేర్‌ గురించి వేర్వేరు ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇచ్చే రెండు సంఖ్యల పోలిక. Implied volatility అనేది నిర్దిష్ట కాలవ్యవధిలో షేర్‌ మొత్తం ఎంత మేరకు కదలవచ్చో, ఏ దిశలోనైనా, options మార్కెట్ ముందుచూపుతో అంచనా వేసిన కొలత. Beta అనేది గత డేటాపై ఆధారపడిన regression slope. ఒక index కారణంగా షేర్‌ గత కదలికలో ఏర్పడిన భాగాన్ని మాత్రమే ఇది ప్రతిబింబిస్తుంది. ఒక షేర్‌ ఒక కొలతలో అధికంగా, మరొకదానిలో తక్కువగా నమోదవచ్చు. అయినా రెండు కొలతలూ ఒకేసారి సరైనవే కావచ్చు.

బీటా వాస్తవంగా కొలిచేది ఏమిటి

బీటా అనేది రెండు రాబడి శ్రేణులపై 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 కదిలినప్పుడల్లా షేరు సగటున సుమారు 1.3 శాతం కదిలిందని అర్థం. బీటా 0.40 అంటే, ఇండెక్స్ కదిలిన పరిమాణంలో సుమారు నాలుగు పదవ వంతు మేర షేరు కదిలిందని అర్థం.

ఎవరైనా ప్రచురించిన బీటాను ఉటంకించే ముందు అందులో నాలుగు ఎంపికలు ఉంటాయి: షేరును ఏ ఇండెక్స్‌తో రిగ్రెస్ చేశారు, కాలవ్యవధి ఎంత, రాబడులను ఎంత తరచుగా నమూనాగా తీసుకున్నారు, అలాగే డివిడెండ్లను రాబడుల్లో చేర్చారా లేదా. వీటిలో ఒక్కదాన్ని మార్చినా సంఖ్య మారుతుంది. కాలవ్యవధి వివరాలు లేని బీటా అసంపూర్ణంగా లేబుల్ చేయబడిన సంఖ్య. అందువల్ల ఒకే షేరుకు సంబంధించిన బీటాపై రెండు డేటా ప్రొవైడర్లు విభేదించినా, ఇద్దరూ సరైనవారై ఉండవచ్చు.

బీటాతో పాటు ప్రస్తావించే గణాంకం R-squared. ఇది 0 నుంచి 1 వరకు ఉండే ప్రమాణంలో, షేరు రాబడిలోని వ్యత్యాసంలో ఇండెక్స్ వివరించే వాటా. బీటా రేఖ యొక్క వాలును చూపుతుంది. R-squared ఆ రేఖను గీయడం ఎంతవరకు సముచితమో చెబుతుంది. R-squared 0.65తో ఉన్న 1.40 బీటా, ఇండెక్స్ కదలికను ఎక్కువగా అనుసరిస్తూనే మరింత తీవ్రతతో కదిలే షేరును సూచిస్తుంది. R-squared 0.10తో ఉన్న అదే 1.40 బీటా, షేరు ప్రధానంగా స్వతంత్రంగా కదులుతుందని, దానిపై ఇండెక్స్ ప్రభావం స్వల్పంగా మాత్రమే ఉందని సూచిస్తుంది. ఇండెక్స్ హెడ్జ్‌కి దగ్గరగా అనుసరించే షేరును మొదటి సందర్భమే సూచిస్తుంది.

ఇంప్లైడ్ వోలాటిలిటీ ఏమి కొలుస్తుంది

ఇంప్లైడ్ వోలాటిలిటీ అనేది ప్రస్తుతం మార్కెట్లో ఆప్షన్ ట్రేడవుతున్న ధరను ఆప్షన్ ప్రైసింగ్ మోడల్‌లో పొందేలా చేసే వోలాటిలిటీ సంఖ్య. దీనిని వార్షికీకరించిన ప్రామాణిక విచలనంగా వ్యక్తీకరిస్తారు. IV 30 శాతం ఉంటే, ఒక సంవత్సరంలో సుమారు 30 శాతం వన్-స్టాండర్డ్-డివియేషన్ మార్పును, తదుపరి 30 రోజుల్లో సుమారు 8.6 శాతం మార్పును ధరలో ప్రతిబింబిస్తుంది. దీనికి కారణం వోలాటిలిటీ కాలం యొక్క వర్గమూలానికి అనుగుణంగా మారడం. మా ఇంప్లైడ్ వోలాటిలిటీ అంటే ఏమిటి మార్గదర్శకంలో ఈ విధానం వివరించబడింది. అలాగే ఇంప్లైడ్ వోలాటిలిటీ వర్సెస్ చారిత్రక వోలాటిలిటీలో ఫార్వర్డ్ సంఖ్య, షేరు వాస్తవంగా చూపిన గత కదలికతో ఎలా పోలుస్తుందో వివరించాం.

ప్రతి సంఖ్య ఏ విషయాన్ని లెక్కిస్తుందన్నదే ముఖ్యమైన తేడా. ఇండెక్స్ మొత్తానికి చెందిన అమ్మకాల ఒత్తిడి, క్లినికల్ ట్రయల్ ఫలితం, మార్గదర్శక అంచనాల్లో మార్పు, టేకోవర్ బిడ్ వంటి ధర కదలికలన్నింటినీ IV ఒకే సంఖ్యలో ధరలో ప్రతిబింబిస్తుంది. బీటా మాత్రం ఇండెక్స్‌తో కలిసి కదిలిన కదలికలోని భాగాన్ని మాత్రమే లెక్కిస్తుంది. R-squared మినహాయించే ప్రతి అంశం బీటాకు కనిపించదు; అయితే అవన్నీ IVలో పూర్తిగా ధరలో ప్రతిబింబిస్తాయి.

దశ household పేర్లలో Implied volatility వర్సెస్ beta

క్రింది పట్టికలో, ఆగస్టు 21, 2026తో ముగిసిన పన్నెండు నెలల కాలానికి, పది లిక్విడ్ షేర్ల రాబడులను SPY, అంటే S&P 500 ETF,తో రిగ్రెషన్ చేశారు. అదే రిగ్రెషన్‌ను రెండుసార్లు నిర్వహించారు: 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 COINది; అది 2.83గా ఉంది. దానికి సంబంధించిన R-squared 0.28. అత్యల్ప beta XOMది; అది -0.51గా ఉంది. దాని R-squared 0.07 ఇక్కడ ముఖ్యమైన సంఖ్య. ఈ కాలంలో ఆ పేరులో జరిగిన ధర మార్పుల్లో ఇండెక్స్‌ది స్వల్ప వాటా మాత్రమే. అందువల్ల ఆ position ఎలా మారిందో ఈ slope చాలా తక్కువగా మాత్రమే వివరిస్తుంది.

ఇప్పుడు రెండు beta కాలమ్‌లను పరస్పరం పోల్చండి. అదే పన్నెండు నెలల కాలంలో, అదే ఇండెక్స్‌తో, రోజువారీ బదులుగా వారపు నమూనాలను ఉపయోగించడం మాత్రమే slope మారడానికి సరిపోతుంది. వారపు రాబడులపై COIN విలువ 2.5గా నమోదైంది; రోజువారీ రాబడులపై అది 2.83గా ఉంది. వీటిలో ఏదీ తప్పు కాదు. ఇవి కొద్దిగా భిన్నమైన ప్రశ్నలకు సమాధానమిస్తాయి.

అదే షేర్లపై ఆప్షన్ మార్కెట్ వసూలు చేస్తున్న ధర

బీటా గత ధరల ఆధారంగా లెక్కించబడుతుంది. ఈ ప్యానెల్‌లో మాత్రం ట్రేడర్లు ప్రస్తుతం చెల్లిస్తున్న ధరలను ఉపయోగిస్తాం: expiryకి 20 నుంచి 45 రోజులు మిగిలి ఉన్న, near-the-money contractsను Aug 21, 2026తో ముగిసిన మూడు వారాల కాలానికి సగటుగా తీసుకున్నాం. ఇక్కడ SPY ఇండెక్స్ సూచనగా జాబితాలో చేరింది. యాంత్రిక కారణంతో అది బీటా ప్యానెల్‌లో లేదు: దానినే దానితో regression చేస్తే, దాని beta 1.00, R-squared 1.00గా వస్తాయి.

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 COINలో ఉంది: 65.9 శాతం. అంటే 30 రోజుల్లో ఒక standard deviation మేరకు సుమారు 18.9 శాతం కదలికను మార్కెట్ ధరలో ప్రతిబింబిస్తోంది. అత్యల్ప implied volatility TLTలో ఉంది: 11.7 శాతం. ఈ ప్యానెల్ మొత్తం అంచనా కదలిక ఆధారంగా షేర్లను ర్యాంక్ చేస్తుంది. COIN నేతృత్వంలోని బీటా ప్యానెల్‌లో, ఇండెక్స్ ద్వారా వివరించగల కదలిక ఆధారంగా ర్యాంకింగ్ ఉంటుంది. ఈ పదకొండింటిలో రెండు ETFs: ఒకటి బంగారాన్ని, మరొకటి దీర్ఘకాల Treasuryలను కలిగి ఉన్నాయి. వీటిలో ఏదీ ఈక్విటీ ఇండెక్స్‌పై పెట్టుబడి కాదు. అందువల్ల రెండింటికీ ఈక్విటీ ఇండెక్స్‌కు వ్యతిరేకంగా కొలిచే బీటా సరైన సాధనం కాదు.

మూవ్‌మెంట్ బీటా చూడలేని కదలిక

ఈ వ్యత్యాసాన్ని స్పష్టంగా చూద్దాం. SPYలో కదలిక చాలా స్వల్పంగా ఉన్న సెషన్లను తీసుకోండి—ముగింపు-నుంచి-ముగింపు రాబడి సంపూర్ణ విలువ 0.25 శాతానికి లోపుగా ఉన్న రోజులు. ఆ రోజుల్లోనే పది షేర్లలో ప్రతి ఒక్కటి ఎలా కదిలిందో కొలవండి. బీటానే మొత్తం కథ అయితే, ఇండెక్స్ స్థిరంగా ఉన్నప్పుడు షేరు కూడా స్థిరంగా 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 సంపూర్ణ పరంగా 3.09 శాతం కదిలింది. మొత్తం నమూనాలో ఈ సంఖ్య 3.3 శాతం. ఆ పది షేర్లలో ఆ రోజుల్లో అత్యంత ప్రశాంతంగా ఉన్నది TLT. దాని సగటు కదలిక 0.45 శాతం. ఆ కాలమ్‌లోని ప్రతి కదలికను బీటా ఏ కారణానికీ కేటాయించదు. అయినప్పటికీ, ఆ కదలికకు option seller ఒక ధరను నిర్ణయిస్తాడు.

బీటా ఒక అంచనా మాత్రమే; అంచనాలు మారుతుంటాయి

షేర్ల సంఖ్యలా బీటా అనేది షేరుకు శాశ్వత లక్షణం కాదు. ఇది ఒక నిర్దిష్ట కాలవ్యవధిలో లెక్కించే గణాంకం. ఆ కాలవ్యవధి ముందుకు కదులుతున్న కొద్దీ బీటా కూడా మారుతుంది. దిగువ ప్యానెల్‌లో ప్రతి నెల ప్రారంభంలో SPYతో పోల్చి NVDA బీటాను మళ్లీ అంచనా వేస్తారు. ప్రతి పాయింట్‌కు ముందు ఉన్న పన్నెండు నెలల రోజువారీ రాబడులను ఆధారంగా తీసుకుంటారు.

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. సంవత్సరంతో ముగిసే మొదటి అంచనా Sep 2022, దాని విలువ 2.32. Aug 2026తో ముగిసే అత్యంత తాజా కాలానికి అంచనా 1.87, R-squared 0.44గా ఉంది. షేరు అదే, ఇండెక్స్ అదే, పద్ధతి అదే. మారింది కాలవ్యవధి మాత్రమే. పాత కాలవ్యవధి బీటా ఆధారంగా హెడ్జ్ పరిమాణాన్ని నిర్ణయిస్తే, డేటా ఇప్పటికే దాటి వచ్చిన సంఖ్య ఆధారంగా పరిమాణాన్ని నిర్ణయించినట్టే.

Implied volatility కూడా మరో రూపంలో ఇదే హెచ్చరికను ఇస్తుంది. ఇది ప్రతి ట్రేడింగ్ సెషన్‌లో మారే ప్రస్తుత ధర. IVను సాధారణంగా ఒంటరిగా కాకుండా దాని స్వంత చరిత్రతో పోల్చి పరిశీలిస్తారు. 30 శాతం IV అధికమా? అనే అంశం ఈ పోలికను వివరిస్తుంది.

ఏ సంఖ్య ఏ పనికి సరిపోతుంది

బీటా ఇండెక్స్‌కు సంబంధించిన ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది. ఒక పోర్ట్‌ఫోలియోలో S&P 500కు ఎంత ఎక్స్‌పోజర్ ఉంది? దాన్ని సమతుల్యం చేయడానికి ఎంత పరిమాణంలో ఇండెక్స్ పొజిషన్ అవసరం? ఇదే beta weighting. పోర్ట్‌ఫోలియోకు beta weighting చేయడంలో దాని గణితాన్ని వివరించారు. ఒకే మార్కెట్ ఫ్యాక్టర్‌కు అనుసంధానమై ఉన్న అనేక షేర్ల పోర్ట్‌ఫోలియోను కూడా ఇదే సంఖ్య బయటపెడుతుంది. concentration risk ఈ పరిస్థితిని మరో కోణం నుంచి కొలుస్తుంది.

Implied volatility ఒక నిర్ణీత కాలవ్యవధిలో ఒక్క షేర్‌కు సంబంధించిన ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది. వచ్చే 30 రోజుల్లో ఈ షేరులో ఎంత ధర కదలికకు మార్కెట్ ఎంత ధర వసూలు చేస్తోంది? అదే షేర్ గత చరిత్రతో పోలిస్తే ఆ ధర ఎక్కువా, తక్కువా? ఈ రెండు ప్రశ్నల్లోనూ ఇండెక్స్‌కు పాత్ర లేదు.

ఈ రెండు సంఖ్యల్లో ఏదీ దిశను అంచనా వేయదు. బీటా ఇప్పటికే జరిగిన సహచలనాన్ని వివరిస్తుంది. IV అనేది కదలిక పరిమాణానికి సంబంధించిన ధర; దానికి దిశా సూచకం ఉండదు. 1.8 బీటా, 25 శాతం IV ఉన్న షేర్, అలాగే 0.2 బీటా, 80 శాతం IV ఉన్న షేర్—రెండూ సాధారణ ఉదాహరణలే. అవి వేర్వేరు రకాల రిస్క్‌ను కలిగి ఉంటాయి. ఆ రిస్క్‌ను వేర్వేరు పనుల కోసం రూపొందించిన కొలమానాలతో 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 మొత్తం మార్పును ధరలో ప్రతిబింబిస్తుంది. ఇందులో ఇండెక్స్‌కు తెలియని ఒకే కంపెనీకి సంబంధించిన సంఘటన కూడా ఉంటుంది. ఒక కీలక ప్రకటన కోసం ఎదురుచూస్తున్న షేర్‌కు చాలా అధిక IV ఉండవచ్చు. అదే సమయంలో విస్తృత ఇండెక్స్‌తో దాని regression slope సున్నాకు దగ్గరగా ఉండవచ్చు.

beta రిస్క్‌ను కొలుస్తుందా?

beta ఒక రకమైన రిస్క్‌ను మాత్రమే కొలుస్తుంది. ఎంచుకున్న గత కాలంలో, ఎంచుకున్న ఇండెక్స్‌కు షేర్ ఎంత సున్నితంగా స్పందించిందో ఇది చూపిస్తుంది. కంపెనీ-ప్రత్యేక రిస్క్‌ గురించి beta ఏమీ చెప్పదు. ఆ కాలపరిమితికి వెలుపల జరిగే మార్పుల గురించి కూడా చెప్పదు. ఒకే beta ఉన్న రెండు షేర్లకు మొత్తం volatility పూర్తిగా భిన్నంగా ఉండవచ్చు.

beta చూపించనిదాన్ని R-squared ఏమి చూపిస్తుంది?

సున్నా నుంచి ఒకటి వరకు ఉన్న స్కేల్‌లో, షేర్ రాబడుల varianceలో ఇండెక్స్ వివరించే భాగాన్ని R-squared చూపిస్తుంది. R-squared తక్కువగా ఉంటే regression lineకు డేటా సరిపోలిక బలహీనంగా ఉంటుంది. అప్పుడు దానితో పాటు లెక్కించిన beta, స్పష్టమైన ప్రవర్తనను వివరించే కొలత కాకుండా, విస్తరించి ఉన్న డేటా పాయింట్ల మధ్య గీసిన slopeగా మాత్రమే ఉంటుంది.

implied volatility షేర్ ఏ దిశలో కదులుతుందో అంచనా వేస్తుందా?

లేదు. IV పరిమాణాన్ని మాత్రమే సూచిస్తుంది; దిశను సూచించదు. 40 శాతం IV అంటే ఒక సంవత్సరంలో one standard deviation move 40 శాతంగా ఉంటుందని ధరలో ప్రతిబింబించిన అంచనా. అది పైకి లేదా కిందికి సమానంగా వర్తిస్తుంది. షేర్ ధర ఈ అంచనా కంటే చాలా ఎక్కువగా లేదా చాలా తక్కువగా కూడా కదలవచ్చు.

beta లెక్కించడానికి ఏ కాలపరిమితి, ఏ రాబడి frequency ఉపయోగిస్తారు?

ఒకే ప్రమాణం లేదు. సాధారణ పద్ధతుల్లో ఒక సంవత్సరం daily returns నుంచి ఐదు సంవత్సరాల monthly returns వరకు ఉంటాయి. పై మొదటి ప్యానెల్‌లో చూపినట్లుగా, అదే ఒక సంవత్సరానికి daily sampling, weekly sampling ఉపయోగించినా వేర్వేరు slopes వస్తాయి. ఒక betaను అదే విధానంలో లెక్కించిన మరో betaతోనే పోల్చాలి.

పైన ఉన్న ప్రతి ప్యానెల్‌ను రూపొందించిన SQLతో పాటు అందించారు. అందువల్ల window, filters ప్రతి chart కింద ఒక click దూరంలో ఉంటాయి. మీరు అనుసరిస్తున్న ఏదైనా పేరుకు beta లేదా implied volatility కొలవాలంటే, Strasmore terminalలో సాధారణ ఆంగ్లంలో అడగండి.