กลไกกระแสคำสั่งซื้อขายส่งผลต่อ Implied Volatility อย่างไร

กระแสคำสั่งซื้อขาย (Order flow) เป็นตัวขับเคลื่อนค่าความผันผวนแฝง (Implied volatility) ทีละราคาเสนอซื้อขาย Market maker ที่เสนอราคาออปชันไม่ได้กำลังคาดการณ์ทิศทางของหุ้น แต่ทำหน้าที่เสนอราคาในทั้งสองฝั่ง และเมื่อมีแรงซื้อเข้ามาในฝั่งเดียวกันอย่างต่อเนื่อง พวกเขาจะปรับเพิ่มค่าความผันผวนที่ยินดีเสนอขายจนกว่าแรงซื้อจะชะลอตัวลง หรือจนกว่าต้นทุนในการถือครองสถานะนั้นจะได้รับความคุ้มค่า ตัวหุ้นเองอาจจะอยู่นิ่งตลอดช่วงเวลาดังกล่าว ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นบ่อยครั้ง

สิ่งที่ Market maker กำลังเสนอราคาอยู่จริง

ออปชันมีราคาเสนอซื้อ (Bid) และราคาเสนอขาย (Offer) เป็นดอลลาร์ แต่โต๊ะซื้อขาย (Trading desk) ที่อยู่อีกฝั่งหนึ่งทำงานโดยอิงกับค่าความผันผวน ค่าความผันผวนแฝง (Implied volatility) คือการเคลื่อนไหวเป็นเปอร์เซ็นต์ต่อปีที่สอดคล้องกับราคาออปชัน โดยพิจารณาจากราคาใช้สิทธิ (Strike price) จำนวนวันที่เหลือจนถึงวันหมดอายุ ราคาหุ้น และอัตราดอกเบี้ย เมื่อใส่ราคาลงในแบบจำลองการคำนวณ ค่าความผันผวนจะถูกคำนวณออกมา หรือหากใส่ค่าความผันผวนลงไป ราคาออปชันก็จะถูกคำนวณออกมาเช่นกัน Implied volatility จึงเป็นราคาที่ถูกแปลงหน่วยใหม่ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมในหมู่มืออาชีพ ออปชันจึงถูกเสนอราคาเป็นค่าความผันผวน แทนที่จะเป็นดอลลาร์

ลองพิจารณาสมมติฐานเพื่อทำความเข้าใจ Call option ราคาใช้สิทธิ 220 ดอลลาร์ ที่มีอายุเหลือหนึ่งเดือน ถูกเสนอขายที่ 5.20 ดอลลาร์ในช่วงเช้า พอถึงช่วงบ่ายสัญญาเดิมถูกเสนอขายที่ 5.60 ดอลลาร์ ในขณะที่หุ้นยังคงอยู่ที่ 220 ดอลลาร์ และเวลาเหลือลดลงไปหนึ่งวัน ราคาใช้สิทธิไม่ได้เปลี่ยน อัตราดอกเบี้ยไม่ได้เปลี่ยน และการที่เวลาผ่านไปหนึ่งวันควรจะทำให้ราคาออปชันลดลง ส่วนต่าง 40 เซนต์ที่เพิ่มขึ้นนั้นจึงอยู่ในส่วนของค่าความผันผวนเพียงอย่างเดียว

กระแสคำสั่งซื้อขายเคลื่อนค่าความผันผวนแฝงที่ราคาใช้สิทธิเดียวได้อย่างไร

ตารางด้านล่างรวบรวมออปชัน AAPL ทุกตัวที่มีราคาใกล้เคียงกับราคาหุ้นปัจจุบัน (ภายใน 5%) และมีอายุเหลือ 20 ถึง 45 วัน โดยวัดผลในแต่ละช่วงการซื้อขายด้วยสามวิธี: สัดส่วนปริมาณสัญญาที่ซื้อขายในฝั่ง Call, ค่าความผันผวนแฝงเฉลี่ยของสัญญาที่ใกล้ราคาหุ้น (Near-the-money), และราคาปิดของหุ้นเทียบกับระดับราคาในวันแรกของช่วงเวลาที่วัด

WITH
    (
        SELECT toFloat64(close)
        FROM global_markets.stocks_daily_aggs
        WHERE ticker = 'AAPL'
          AND date >= '2026-05-01'
        ORDER BY date
        LIMIT 1
    ) AS start_close
SELECT
    toString(date)                                                                             AS date,
    round(100 * sumIf(volume, startsWith(lower(toString(option_type)), 'c')) / sum(volume), 1) AS call_share_pct,
    round(100 * avg(implied_volatility), 1)                                                    AS atm_iv_pct,
    round(100 * (toFloat64(any(underlying_close)) / start_close - 1), 1)                       AS stock_pct_vs_start
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
  AND date BETWEEN '2026-05-01' AND '2026-06-30'
  AND iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
  AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
GROUP BY date
ORDER BY date

ตลอด 41 ช่วงการซื้อขายในเดือนมิถุนายน 2026 สัดส่วนของ Call เริ่มต้นที่ 71% ของปริมาณการซื้อขาย Near-the-money และจบลงที่ 80.7% ค่าความผันผวนของสัญญาเดียวกันนั้นเปลี่ยนจาก 22.5% เป็น 27.8% ในช่วงเวลาที่หุ้นปิดห่างจากจุดเริ่มต้น 3.2%

เส้นทั้งสองไม่ได้เคลื่อนที่ตามกันในทุกช่วงการซื้อขาย และนั่นคือความเป็นจริงของกลไกนี้ การซื้อฝั่งเดียวในหนึ่งวันอาจทำให้ราคาเสนอขยับไปหนึ่ง Tick แต่การซื้อต่อเนื่องหลายวันจะทำให้ระดับราคาเปลี่ยนไป เนื่องจาก Market maker ถูกขอให้ถือสถานะเดิมมากขึ้นในทุกเช้าด้วยราคาที่ยังไม่สามารถชะลอความต้องการได้ ไม่มีสิ่งใดในลำดับเหตุการณ์นี้ที่กำหนดว่าหุ้นต้องเคลื่อนที่ไปทางใดทางหนึ่ง

เหตุใดราคาใช้สิทธิหนึ่งจึงมีค่า IV สูงกว่าราคาข้างเคียง

หากหยุดดูช่วงการซื้อขายเดียวและพิจารณาเปรียบเทียบราคาใช้สิทธิแทนที่จะดูตามวัน ตารางด้านล่างจะคงวันที่และวันหมดอายุไว้คงที่ และไล่ดูวันหมดอายุที่มีการซื้อขายคึกคักที่สุดในวันนั้นจากราคาที่ต่ำกว่าราคาหุ้นไปจนถึงสูงกว่าราคาหุ้น

WITH
    (
        SELECT max(date)
        FROM global_markets.options_greeks
        WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
          AND date <= '2026-06-30'
    ) AS session_date,
    (
        SELECT expiration_date
        FROM global_markets.options_greeks
        WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
          AND date = session_date
          AND iv_converged = 1
          AND volume > 0
          AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
        GROUP BY expiration_date
        ORDER BY sum(volume) DESC
        LIMIT 1
    ) AS busy_expiry
SELECT
    concat('$', toString(toUInt32(round(toFloat64(strike_price))))) AS strike,
    round(100 * avg(implied_volatility), 1)                         AS offered_iv_pct,
    sum(volume)                                                     AS contract_volume
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
  AND date = session_date
  AND expiration_date = busy_expiry
  AND iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) <= 0.06
GROUP BY strike_price
ORDER BY strike_price

ทุกสัญญาในตารางนั้นอ้างอิงหุ้นตัวเดียวกัน ในวันเดียวกัน และหมดอายุในวันเดียวกัน ราคาใช้สิทธิเป็นสิ่งเดียวที่เปลี่ยนไปในแต่ละแถว และค่าความผันผวนที่เสนอขายก็เปลี่ยนตามไปด้วย: 26.2% ที่ราคาใช้สิทธิ $275 เทียบกับ 23.3% ที่ $305 จากทั้งหมด 7 ราคาใช้สิทธิ ส่วนต่างระหว่างราคาใช้สิทธิหนึ่งไปยังอีกราคาหนึ่งคือ volatility skew และความสมดุลของการซื้อและการขายเป็นหนึ่งในปัจจัยที่กำหนดรูปร่างของมัน ความต้องการไม่ได้กระจายตัวเท่ากันทั้ง Chain แต่จะเข้ามาที่ราคาใช้สิทธิที่ใครบางคนต้องการ และราคาเสนอที่ราคาใช้สิทธินั้นคือราคาที่ขยับตัว

การแยกช่วงการซื้อขายเดียวกันตามประเภทออปชันจะทำให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น เนื่องจาก Call และ Put ที่มีระยะห่างจากราคาหุ้นเท่ากันจะถูกเสนอราคาโดยโต๊ะซื้อขายเดียวกันในเวลาเดียวกัน

WITH
    (
        SELECT max(date)
        FROM global_markets.options_greeks
        WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
          AND date <= '2026-06-30'
    ) AS session_date
SELECT
    multiIf(bucket = 0, 'at spot',
            bucket < 0, concat(toString(abs(bucket)), '% below'),
            concat(toString(bucket), '% above'))  AS strike_vs_spot,
    round(100 * avgIf(iv, is_call), 1)            AS call_iv_pct,
    round(100 * avgIf(iv, NOT is_call), 1)        AS put_iv_pct
FROM
(
    SELECT
        implied_volatility                                                                     AS iv,
        startsWith(lower(toString(option_type)), 'c')                                          AS is_call,
        round(((toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close)) - 1) * 100 / 2.5) * 2.5 AS bucket
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
      AND date = session_date
      AND iv_converged = 1
      AND volume > 0
      AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
      AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) <= 0.10
)
GROUP BY bucket
HAVING countIf(is_call) > 0 AND countIf(NOT is_call) > 0
ORDER BY bucket

ที่ 7.5% below ฝั่ง Put มีค่า 30% เทียบกับ 27.6% ในฝั่ง Call ที่ 10% above ค่าที่วัดได้ทั้งสองคือ 33.3% และ 25.7% หุ้นตัวเดิม นาทีเดิม แบบจำลองเดิม ความแตกต่างอยู่ที่ราคาใช้สิทธิที่ผู้คนยังคงต้องการซื้อขาย

Market maker ยังคงเสนอราคาอีกฝั่งหนึ่ง

การปรับราคาเสนอขายให้สูงขึ้นไม่ใช่การปฏิเสธที่จะซื้อขาย โต๊ะซื้อขายที่ยังคงขาย Call ให้กับความต้องการที่เข้ามาอย่างต่อเนื่องจะลงเอยด้วยการมีสถานะ Short ใน Call เหล่านั้น และวิธีป้องกันความเสี่ยงมาตรฐานคือการซื้อหุ้นเพื่อคานอำนาจ นี่คือ delta hedging: สถานะหุ้นที่มีขนาดเพื่อชดเชยความเสี่ยงด้านทิศทางของออปชัน โดยจะปรับเปลี่ยนตามการเคลื่อนไหวของหุ้น การป้องกันความเสี่ยงนี้ไม่มีต้นทุนฟรี การปรับสมดุลมีค่าใช้จ่ายทุกครั้งที่หุ้นเคลื่อนที่ และส่วนของความเสี่ยงที่หุ้นไม่สามารถชดเชยได้ ซึ่งก็คือความไวต่อค่าความผันผวนของสถานะ จะเพิ่มขึ้นทุกครั้งที่มีการขายสัญญาเพิ่ม

ราคาเสนอขายที่สูงขึ้นคือราคาของการรับความเสี่ยงเพิ่มขึ้นอีกหนึ่งหน่วย ราคาเสนอซื้อ (Bid) ก็ขยับขึ้นตามไปด้วย เนื่องจากโต๊ะซื้อขายยินดีที่จะซื้อ Call เหล่านั้นคืนในระดับราคาที่ดีขึ้น และส่วนต่างระหว่างสองฝั่งคือ วิธีที่ Market maker ทำกำไร ไม่ใช่การพนันกับทิศทางราคา

สิ่งที่ราคาเสนอซื้อขายทางอิเล็กทรอนิกส์เห็นและไม่เห็น

ในอดีตบนพื้นสนามเทรด คำสั่งซื้อขายมาในรูปแบบบุคคล นายหน้าเดินเข้ามาในกลุ่มผู้ค้า และ Market maker ที่ยืนอยู่ตรงนั้นสามารถเห็นขนาดคำสั่งและบริษัทที่อยู่เบื้องหลัง บริบทนั้นเป็นส่วนหนึ่งของราคาที่พวกเขาให้ แต่หน้าจอคอมพิวเตอร์ได้ตัดส่วนนี้ออกไป Market maker ยุคใหม่จะอ่านรูปแบบของกระแสคำสั่งซื้อขายจากเทปบันทึกการซื้อขายในภายหลัง: ปริมาณตามราคาใช้สิทธิและวันหมดอายุ, การเปลี่ยนแปลงของสถานะคงค้าง (Open interest) ข้ามคืน, ความเร็วในการที่ราคาเสนอขายถูกกวาดไป, และแรงซื้อกลับมาหรือไม่หลังจากปรับค่าความผันผวนขึ้น ส่วนใหญ่แล้วไม่มีทางแยกแยะคำสั่งซื้อขายของสถาบันออกจากรายย่อยได้ ราคาเสนอจะปรับตามรูปแบบการซื้อขาย ไม่ใช่ตามตัวตนของผู้ซื้อขาย

WITH
    (
        SELECT max(date)
        FROM global_markets.options_greeks
        WHERE underlying_symbol IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'KO', 'SPY')
          AND date <= '2026-06-30'
    ) AS session_date
SELECT
    underlying_symbol                                                                          AS symbol,
    round(100 * sumIf(volume, startsWith(lower(toString(option_type)), 'c')) / sum(volume), 1) AS call_share_pct,
    round(100 * avg(implied_volatility), 1)                                                    AS atm_iv_pct
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'KO', 'SPY')
  AND date = session_date
  AND iv_converged = 1
  AND volume > 0
  AND days_to_expiry BETWEEN 20 AND 45
  AND abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) < 0.05
GROUP BY underlying_symbol
ORDER BY call_share_pct DESC

ในวันนั้น AMZN อยู่ที่จุดสูงสุดของกลุ่มด้วย 91.9% ของปริมาณ Near-the-money ในฝั่ง Call และค่าความผันผวน Near-the-money ที่ 38.7% เมื่ออ่านสองคอลัมน์ลงมาในตาราง จะพบว่ามันไม่ได้เรียงตรงกันในแต่ละแถว กระแสคำสั่งซื้อขายในหนึ่งวันเป็นเพียงข้อมูลนำเข้าหนึ่งส่วนในภาพรวม ซึ่งรวมถึงประวัติการซื้อขายของหุ้นแต่ละตัวและสถานะที่โต๊ะซื้อขายถือครองอยู่แล้ว

สิ่งนี้ไม่ได้หมายความว่าอย่างไร

ราคาเสนอซื้อขายไม่ใช่คำพยากรณ์ ราคาเสนอขายที่สูงขึ้นบอกเพียงว่าโต๊ะซื้อขายต้องการค่าตอบแทนมากขึ้นสำหรับสัญญาถัดไปที่จะขาย และไม่ได้บอกอะไรเลยเกี่ยวกับทิศทางของหุ้นในอนาคต ค่าความผันผวนแฝงคือราคาที่กำหนดโดยสิ่งที่ผู้คนกำลังจ่าย และ ช่องว่างระหว่างค่าความผันผวนแฝงและค่าความผันผวนย้อนหลัง คือจุดที่ผู้อ่านสามารถสังเกตได้ว่าราคาและผลลัพธ์ไม่ตรงกันบ่อยเพียงใด ราคาใช้สิทธิที่เสนอขายที่ค่าความผันผวน 40% ไม่ได้ทำนายว่าจะมีการเคลื่อนไหว 40% แต่มันถูกเสนอราคาให้สูงขึ้นโดยใครบางคนที่ต้องการสัญญานั้น

คำถามที่พบบ่อย

การซื้อออปชันผลักดันให้ค่าความผันผวนแฝงสูงขึ้นหรือไม่?

การซื้อฝั่งเดียวอย่างต่อเนื่องที่ราคาใช้สิทธิหนึ่งจะสอดคล้องกับค่าความผันผวนที่เสนอขายสูงขึ้นที่ราคาใช้สิทธินั้น โต๊ะซื้อขายที่อยู่อีกฝั่งกำลังขายสัญญาที่พวกเขาต้องนำไปป้องกันความเสี่ยง และราคาเสนอขายคือจุดที่พวกเขากำหนดราคาสำหรับสัญญาถัดไป คำสั่งซื้อขายขนาดเล็กเพียงรายการเดียวแทบไม่ทำให้ค่าความผันผวนของหุ้นที่มีสภาพคล่องสูงเปลี่ยนแปลงอย่างเห็นได้ชัด

Market maker คาดการณ์ทิศทางราคาหรือไม่?

การเสนอราคาแบบสองฝั่งเป็นธุรกิจที่สร้างกำไรจากส่วนต่างระหว่างราคาเสนอซื้อและเสนอขาย โดยมีการป้องกันความเสี่ยงด้านราคาหุ้นแทนที่จะถือสถานะไว้ Market maker ที่ลงเอยด้วยการถือสถานะ Long หรือ Short มักเกิดจากการเติมเต็มคำสั่งซื้อขายของผู้อื่น

เหตุใดราคาใช้สิทธิสองราคาในหุ้นตัวเดียวกันจึงมีค่าความผันผวนแฝงต่างกัน?

ราคาใช้สิทธิแต่ละราคาคือสัญญาของตัวเองที่มีอุปสงค์และอุปทานของตัวเอง Skew คือชื่อเรียกของรูปแบบที่ทำให้ราคาใช้สิทธิฝั่งขาลงและขาขึ้นถูกเสนอขายด้วยค่าความผันผวนที่ต่างกันในวันหมดอายุเดียวกัน

ค่าความผันผวนแฝงที่เพิ่มขึ้นหมายความว่าหุ้นจะเคลื่อนไหวหรือไม่?

ไม่ ค่าความผันผวนแฝงคือราคาของออปชันที่แปลงเป็นเปอร์เซ็นต์ และราคาคือสิ่งที่ผู้คนกำลังจ่ายในวันนี้ การเคลื่อนไหวจริงมักจะต่ำกว่าหรือสูงกว่าสิ่งที่ตลาดออปชันเรียกเก็บอยู่เสมอ

Market maker สามารถบอกได้หรือไม่ว่าใครเป็นผู้ซื้อ?

ในระบบอิเล็กทรอนิกส์ โดยปกติแล้วไม่สามารถทำได้ เทปบันทึกการซื้อขายแสดงสัญญา ราคาใช้สิทธิ วันหมดอายุ และเวลา โดยไม่มีชื่อลูกค้ากำกับ บนพื้นสนามเทรดในอดีต Market maker สามารถเห็นนายหน้าที่อยู่ในกลุ่มผู้ค้าได้ แต่บริบทนั้นหายไปเมื่อเปลี่ยนมาใช้หน้าจอคอมพิวเตอร์

ทุกตารางด้านบนมาพร้อมกับคำสั่ง SQL ที่ใช้สร้างขึ้น เพื่อให้สามารถนำการวัดผลเดียวกันไปใช้กับหุ้นตัวอื่นหรือสัปดาห์อื่นได้ สามารถสอบถามเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาได้ที่ Strasmore terminal