วิธีคำนวณ IV Rank และ IV Percentile พร้อมตัวอย่าง

IV rank เทียบกับ IV percentile

IV rank และ IV percentile เป็นผลลัพธ์จากการคำนวณทางคณิตศาสตร์สองรูปแบบที่ใช้ชุดข้อมูลเดียวกัน IV rank วัดว่าค่า Implied Volatility ในปัจจุบันอยู่ในจุดใดของกรอบเวลา 52 สัปดาห์ โดยวัดจากค่าที่ต่ำที่สุดไปจนถึงค่าที่สูงที่สุด ส่วน IV percentile คือการนับสัดส่วนของจำนวนวันทำการในช่วงเวลาที่กำหนด ซึ่งมีค่าปิดต่ำกว่าค่าของวันนี้ สำหรับ ticker เดียวกัน ในช่วงบ่ายวันเดียวกัน อาจมีคะแนนเป็น 18 ในค่าหนึ่ง และ 70 ในอีกค่าหนึ่งได้

สูตรคำนวณทั้งสองแบบ

IV rank = (IV ปัจจุบัน ลบ IV ต่ำสุดในรอบ 52 สัปดาห์) / (IV สูงสุดในรอบ 52 สัปดาห์ ลบ IV ต่ำสุดในรอบ 52 สัปดาห์) x 100

IV percentile = (จำนวนวันซื้อขายในช่วงเวลาที่กำหนดที่มี IV ต่ำกว่า IV ของวันนี้) / (จำนวนวันซื้อขายทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนด) x 100

ค่าทั้งสองจะอยู่ระหว่างศูนย์ถึงหนึ่งร้อย โดยต้องใช้ข้อมูลนำเข้าสองชุดเหมือนกัน คืออนุกรมข้อมูล Implied volatility รายวันของหุ้น และกรอบเวลาที่ใช้ย้อนหลัง ซึ่งโดยทั่วไปจะกำหนดไว้ที่ 252 วันทำการ ทั้งนี้ Implied volatility คือค่าประมาณการความผันผวนรายปีของหุ้นที่ตลาดออปชันคาดการณ์ไว้ โดยคำนวณย้อนกลับจากราคาออปชันในตลาดจริง ซึ่งเนื้อหาใน สิ่งที่ Implied volatility วัดผล ได้อธิบายไว้ตั้งแต่พื้นฐาน

ความแตกต่างของทั้งสองค่าอยู่ที่การนำข้อมูลภายในกรอบเวลามาพิจารณา IV rank จะดูข้อมูลเพียงสองวันจากทั้งหมด 252 วัน คือวันที่ค่าสูงสุดและต่ำสุด ส่วนข้อมูลระหว่างนั้นจะไม่มีผลต่อการคำนวณ ในขณะที่ IV percentile จะให้ความสำคัญกับทุกวันอย่างเท่าเทียมกัน โดยไม่สนใจว่าค่าในแต่ละวันจะห่างกันมากน้อยเพียงใด ค่าหนึ่งจึงเป็นการบอกตำแหน่งภายในช่วงราคา ส่วนอีกค่าหนึ่งคือการนับจำนวนวัน

ตัวอย่างการคำนวณที่คุณสามารถตรวจสอบได้ด้วยตนเอง

สมมติชุดข้อมูล IV ย้อนหลังสิบวัน โดยมีค่าหนึ่งค่าต่อหนึ่งรอบการซื้อขาย ดังนี้: 22, 24, 21, 60, 26, 25, 23, 27, 24 และค่าของวันนี้คือ 28 โดยค่าต่ำสุดคือ 21 และค่าสูงสุดคือ 60

IV rank: (28 - 21) / (60 - 21) x 100 = 7 / 39 x 100 = 17.9

IV percentile: มีค่าเจ็ดค่าจากสิบค่า ได้แก่ 22, 24, 21, 26, 25, 23 และ 24 ที่ต่ำกว่า 28 ซึ่งคำนวณได้เป็น 7 / 10 x 100 = 70.0

ค่า IV rank ที่ 17.9 บ่งชี้ถึงความผันผวนที่อยู่ในระดับต่ำ ในขณะที่ IV percentile ที่ 70 บ่งชี้ว่าความผันผวนอยู่ในระดับที่ต่ำกว่าปัจจุบันในช่วงเวลาส่วนใหญ่ของกรอบเวลาที่พิจารณา ทั้งสองค่าเป็นการอธิบายชุดตัวเลขสิบค่าเดียวกันได้อย่างถูกต้อง

คราวนี้ลองเปลี่ยนค่าหนึ่งค่า โดยแทนที่ 60 ด้วย 30 และคงค่าที่เหลืออีกเก้าค่าไว้ IV rank จะกลายเป็น (28 - 21) / (30 - 21) x 100 = 77.8 ส่วน IV percentile จะไม่เปลี่ยนแปลง โดยยังคงอยู่ที่ 70.0 จะเห็นได้ว่ารอบการซื้อขายเพียงรอบเดียวที่เป็นตัวกำหนดค่าสูงสุดนั้น ส่งผลต่อ IV rank ถึง 60 จุด แต่ไม่มีผลใด ๆ ต่อ IV percentile เลย

นี่คือจุดอ่อนเชิงโครงสร้างของ IV rank การพุ่งขึ้นของค่าเพียงครั้งเดียวในกรอบเวลา เช่น การประกาศผลประกอบการหรือเหตุการณ์ตื่นตระหนกในวันเดียว จะทำให้ตัวหารกว้างขึ้นและกดค่า rank ให้ต่ำติดดินไปตลอดสิบสองเดือนข้างหน้า แม้เหตุการณ์นั้นจะผ่านพ้นไปจาก option chain นานแล้วก็ตาม เมื่อค่าทั้งสองขัดแย้งกันอย่างชัดเจน ความขัดแย้งนั้นมักเป็นสัญญาณบ่งชี้ถึงค่าผิดปกติ (outlier) ภายในกรอบเวลาที่พิจารณา และค่า percentile จะเป็นตัวบ่งชี้ที่สะท้อนความเป็นจริงได้ดีกว่าว่าความผันผวนใช้เวลาส่วนใหญ่อยู่ที่ระดับใด IV rank จะเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีกว่าเมื่อช่วงราคา (range) มีความราบเรียบและทั้งสองจุดสุดโต่งมีข้อมูลมากกว่าหนึ่งรอบการซื้อขาย อย่างไรก็ตาม ทั้งสองค่าไม่ได้บ่งบอกถึงทิศทางของราคาแต่อย่างใด

ลักษณะที่แท้จริงของชุดข้อมูล IV

นี่คือข้อมูลดิบที่สูตรทั้งสองใช้ในการคำนวณ แผงข้อมูลด้านล่างแสดงค่า Implied volatility แบบ at the money รายวันของ AAPL โดยคำนวณจากสัญญาที่มีอายุคงเหลือ 20 ถึง 45 วัน และมีราคาใช้สิทธิอยู่ในกรอบ 5% ของราคาหุ้น จากนั้นจึงนำค่าเฉลี่ยรายสัปดาห์มาแสดง

WITH daily AS
(
    SELECT
        date,
        avg(toFloat64(implied_volatility)) * 100 AS atm_iv
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
      AND date >= today() - 371
      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
)
SELECT
    toString(toMonday(date))                    AS week,
    formatDateTime(toMonday(date), '%b %e, %Y') AS week_label,
    round(avg(atm_iv), 2)                       AS aapl_atm_iv_pct,
    round(min(atm_iv), 2)                       AS week_low_iv_pct,
    round(max(atm_iv), 2)                       AS week_high_iv_pct
FROM daily
GROUP BY toMonday(date)
ORDER BY toMonday(date)

ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วย 54 จุดข้อมูลรายสัปดาห์ เริ่มตั้งแต่สัปดาห์ของ Jul 28, 2025 ซึ่งมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 30.03% ไปจนถึงสัปดาห์ของ Aug 3, 2026 ที่ระดับ 27.7% รูปทรงของเส้นกราฟนี้เป็นตัวกำหนดว่าค่า Rank และ Percentile จะสอดคล้องกันหรือไม่ เส้นที่มีจุดพุ่งสูงโดดเดี่ยวเพียงจุดเดียวจะทำให้ค่าทั้งสองแยกออกจากกัน ในขณะที่เส้นที่เคลื่อนไหวอยู่ในกรอบที่มั่นคงจะทำให้ค่าทั้งสองใกล้เคียงกัน หน้า AAPL implied volatility ของเราติดตามข้อมูลของหุ้นตัวนี้อย่างต่อเนื่อง สำหรับคำถามเกี่ยวกับระดับค่าสัมบูรณ์โดยไม่มีประวัติย้อนหลัง โปรดดูที่ is 30% IV high

การเปรียบเทียบ IV rank กับ IV percentile ของหุ้นแปดตัว

ใช้สูตรคำนวณเดียวกัน ช่วงเวลาอ้างอิงเดียวกัน หุ้นที่มีสภาพคล่องสูงแปดตัว ในหนึ่งรอบการซื้อขาย คอลัมน์ gap คือระยะห่างสัมบูรณ์ระหว่างคะแนนทั้งสอง

WITH daily AS
(
    SELECT
        underlying_symbol                        AS symbol,
        date,
        avg(toFloat64(implied_volatility)) * 100 AS atm_iv
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'TSLA', 'SPY', 'QQQ', 'KO')
      AND date >= today() - 371
      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 symbol, date
),
latest AS
(
    SELECT
        symbol,
        argMax(atm_iv, date) AS iv_now,
        max(date)            AS as_of
    FROM daily
    GROUP BY symbol
)
SELECT
    d.symbol AS symbol,
    round(100 * (l.iv_now - min(d.atm_iv)) / nullIf(max(d.atm_iv) - min(d.atm_iv), 0), 1) AS iv_rank,
    round(100 * countIf(d.atm_iv < l.iv_now) / count(), 1)                                AS iv_percentile,
    round(abs(iv_rank - iv_percentile), 1)                                                AS gap,
    formatDateTime(any(l.as_of), '%b %e, %Y')                                             AS as_of_label
FROM daily AS d
INNER JOIN latest AS l ON l.symbol = d.symbol
GROUP BY d.symbol, l.iv_now
ORDER BY gap DESC

ณ วันที่ Aug 3, 2026 ความแตกต่างที่กว้างที่สุดในตารางคือ 35.6 จุด ซึ่งอยู่ที่ AAPL โดยมีค่า IV rank อยู่ที่ 32.4 เทียบกับ IV percentile ที่ 68 ในทางกลับกัน TSLA มีค่าทั้งสองห่างกันเพียง 6.5 จุด การคัดกรองหุ้นโดยใช้ตัวเลขตัวหนึ่งจะให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างจากการใช้ตัวเลขอีกตัวหนึ่ง ซึ่งเป็นเหตุผลในทางปฏิบัติที่ต้องทราบว่าแพลตฟอร์มของคุณแสดงค่าใด การคัดกรอง หุ้นที่มี IV rank สูงสุด จะเรียงลำดับตลาดโดยใช้ค่าแรก

WITH daily AS
(
    SELECT
        underlying_symbol                        AS symbol,
        date,
        avg(toFloat64(implied_volatility)) * 100 AS atm_iv
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMZN', 'TSLA', 'SPY', 'QQQ', 'KO')
      AND date >= today() - 371
      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 symbol, date
),
latest AS
(
    SELECT
        symbol,
        argMax(atm_iv, date) AS iv_now,
        max(date)            AS as_of
    FROM daily
    GROUP BY symbol
)
SELECT
    d.symbol                                  AS symbol,
    round(l.iv_now, 2)                        AS current_iv_pct,
    round(min(d.atm_iv), 2)                   AS low_52w_iv_pct,
    round(max(d.atm_iv), 2)                   AS high_52w_iv_pct,
    count()                                   AS observations,
    formatDateTime(any(l.as_of), '%b %e, %Y') AS as_of_label
FROM daily AS d
INNER JOIN latest AS l ON l.symbol = d.symbol
GROUP BY d.symbol, l.iv_now
ORDER BY current_iv_pct DESC

เหตุผลที่สองแพลตฟอร์มแสดงค่าต่างกันสำหรับ ticker เดียวกัน

สูตรคำนวณไม่มีความคลุมเครือ แต่ข้อมูลนำเข้ามีความแตกต่างกัน ผู้ให้บริการข้อมูลมักไม่เปิดเผยว่าใช้ IV series ชุดใดในการคำนวณ ซึ่งตัวเลือกทั่วไปมักอยู่คนละฝั่งของช่วงเวลา ได้แก่ IV แบบ 30 วันที่ปรับให้มีอายุคงที่ (constant maturity) โดยการประมาณค่าระหว่างวันหมดอายุสองช่วงที่คร่อม 30 วันไว้ หรือใช้สัญญาที่ราคาใช้สิทธิใกล้เคียงราคาตลาด (at the money) ของเดือนใกล้สุด ซึ่งมีความผันผวนสูงกว่ามาก บางแพลตฟอร์มอาจใช้วิธีหาค่าเฉลี่ยจากทั้ง chain แทน ในส่วนนี้เราได้นำหุ้นตัวหนึ่งมาทดสอบผ่านนิยามของ IV input สามรูปแบบในช่วงเวลา 52 สัปดาห์เดียวกัน

WITH contracts AS
(
    SELECT
        date,
        days_to_expiry,
        abs(toFloat64(strike_price) / toFloat64(underlying_close) - 1) AS moneyness,
        toFloat64(implied_volatility) * 100                            AS iv_pct
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
      AND date >= today() - 371
      AND iv_converged = 1
      AND volume > 0
),
defs AS
(
    SELECT
        spec.1 AS iv_series,
        spec.2 AS min_dte,
        spec.3 AS max_dte,
        spec.4 AS max_moneyness
    FROM
    (
        SELECT arrayJoin([
            ('Near 30 day ATM', 20, 45, 0.05),
            ('Front month ATM', 1, 19, 0.05),
            ('Wide net, any expiry', 1, 400, 0.30)
        ]) AS spec
    )
),
daily AS
(
    SELECT
        s.iv_series AS iv_series,
        c.date      AS date,
        avg(c.iv_pct) AS atm_iv
    FROM contracts AS c
    CROSS JOIN defs AS s
    WHERE c.days_to_expiry BETWEEN s.min_dte AND s.max_dte
      AND c.moneyness < s.max_moneyness
    GROUP BY iv_series, date
),
latest AS
(
    SELECT
        iv_series,
        argMax(atm_iv, date) AS iv_now
    FROM daily
    GROUP BY iv_series
)
SELECT
    d.iv_series             AS iv_series,
    round(l.iv_now, 2)      AS current_iv_pct,
    round(min(d.atm_iv), 2) AS low_52w_iv_pct,
    round(max(d.atm_iv), 2) AS high_52w_iv_pct,
    round(100 * (l.iv_now - min(d.atm_iv)) / nullIf(max(d.atm_iv) - min(d.atm_iv), 0), 1) AS iv_rank,
    round(100 * countIf(d.atm_iv < l.iv_now) / count(), 1)                                AS iv_percentile
FROM daily AS d
INNER JOIN latest AS l ON l.iv_series = d.iv_series
GROUP BY d.iv_series, l.iv_now
ORDER BY current_iv_pct DESC

ในเซสชันล่าสุด Wide net, any expiry แสดงค่า 37.6% ในขณะที่ Near 30 day ATM แสดงค่า 27.7% และค่า IV rank อยู่ที่ 23.1 และ 32.4 ตามลำดับ หุ้นตัวเดียวกัน เซสชันเดียวกัน สูตรเดียวกัน แต่นิยามของข้อมูลนำเข้าต่างกัน

ปัจจัยที่สองคือระยะเวลาในการย้อนดูข้อมูล (lookback length) โดยทั่วไปจะนิยมใช้ 52 สัปดาห์ แต่หลายแพลตฟอร์มก็มีตัวเลือก 30, 60 หรือ 90 วันให้เลือกใช้ควบคู่กันไป

WITH daily AS
(
    SELECT
        date,
        avg(toFloat64(implied_volatility)) * 100 AS atm_iv
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE underlying_symbol = 'AAPL'
      AND date >= today() - 800
      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
),
latest AS
(
    SELECT
        argMax(atm_iv, date) AS iv_now,
        max(date)            AS as_of
    FROM daily
),
windows AS
(
    SELECT
        spec.1 AS lookback_label,
        spec.2 AS lookback_days
    FROM
    (
        SELECT arrayJoin([
            ('1 month', 30),
            ('3 months', 90),
            ('6 months', 180),
            ('12 months', 371),
            ('24 months', 742)
        ]) AS spec
    )
)
SELECT
    w.lookback_label AS lookback_label,
    round(100 * (l.iv_now - min(d.atm_iv)) / nullIf(max(d.atm_iv) - min(d.atm_iv), 0), 1) AS iv_rank,
    round(100 * countIf(d.atm_iv < l.iv_now) / count(), 1)                                AS iv_percentile,
    count()                                                                               AS observations
FROM daily AS d
CROSS JOIN windows AS w
CROSS JOIN latest AS l
WHERE d.date >= l.as_of - w.lookback_days
GROUP BY w.lookback_label, w.lookback_days, l.iv_now
ORDER BY w.lookback_days

ที่ระยะเวลาการย้อนดูข้อมูล 1 month หุ้นตัวนี้มีค่า IV rank อยู่ที่ 0.4 และ IV percentile อยู่ที่ 4.8 หากขยายกรอบเวลาเป็น 24 months ในเซสชันเดียวกัน ค่าที่ได้จะเปลี่ยนเป็น 23.4 และ 63.3 ไม่มีสิ่งใดใน option chain เปลี่ยนแปลงระหว่างสองบรรทัดนี้ มีเพียงกรอบเวลาเท่านั้นที่เปลี่ยนไป เมื่อสองหน้าจอแสดงผลไม่ตรงกันสำหรับ ticker เดียวกัน สิ่งแรกที่ควรตรวจสอบคือการตั้งค่าระยะเวลาการย้อนดูข้อมูลและ IV series ที่ใช้

วิธีการนำตัวเลขทั้งสองไปใช้งาน

ค่าทั้งสองชุดทำหน้าที่เป็นตัวกรองในการเลือกกลยุทธ์ ไม่ใช่การคาดการณ์ เทรดเดอร์ที่ขาย Premium ซึ่งรวมถึงผู้ที่ทำ covered calls และ cash secured puts มักมองหาค่าที่สูง ซึ่งเป็นจุดที่ราคา option ถูกกำหนดไว้สูงกว่าความเคลื่อนไหวที่หุ้นตัวนั้นเคยทำได้จริงในช่วงเวลาดังกล่าว ส่วนเทรดเดอร์ที่ซื้อ Premium จะพิจารณาที่ระดับต่ำโดยใช้ตรรกะเดียวกันในทางกลับกัน การใช้คะแนนสัมพัทธ์ (relative score) จะมีประสิทธิภาพมากกว่าการใช้ตัวเลข IV ดิบในการทำงานนี้ เนื่องจากค่า IV ที่ร้อยละ 40 อาจเป็นเรื่องปกติสำหรับหุ้นตัวหนึ่ง แต่เป็นระดับที่สูงมากสำหรับอีกตัวหนึ่ง การประเมินหุ้นเทียบกับประวัติของตัวมันเองจึงช่วยขจัดปัญหานี้ได้ บทความเรื่อง ความผันผวนแฝง (implied volatility) ที่สูงนั้นดีหรือไม่ ได้อธิบายถึงข้อดีและข้อเสียในแต่ละด้านไว้

ข้อควรระวังประการหนึ่งที่ตัวเลขเหล่านี้ไม่สามารถตอบคุณได้คือ ค่าที่สูงอยู่แล้วสามารถสูงขึ้นไปได้อีก และอันดับที่ 95 ในวันจันทร์อาจกลายเป็นอันดับที่ 60 ในวันศุกร์ได้โดยที่สถานะของคุณไม่มีการเปลี่ยนแปลง นอกจากนี้ คะแนนทั้งสองไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับทิศทางราคา การที่ IV สูงขึ้นหมายความว่าตลาดได้กำหนดราคาสำหรับการเคลื่อนไหวครั้งใหญ่ไว้แล้ว โดยไม่ได้ระบุว่าราคาจะเคลื่อนไหวไปในทิศทางใด

คำถามที่พบบ่อย

IV rank หรือ IV percentile แบบไหนดีกว่ากัน

ทั้งสองค่าตอบคำถามที่แตกต่างกัน IV percentile มีความเสถียรกว่าเมื่อกรอบเวลาที่ย้อนกลับไปดูมีเหตุการณ์ราคาพุ่งรุนแรงเพียงครั้งเดียว เนื่องจากเป็นการนับจำนวนวันแทนที่จะวัดเทียบกับจุดสูงสุดเพียงจุดเดียว ส่วน IV rank จะเข้าใจได้ง่ายกว่าเมื่อข้อมูลในช่วงเวลานั้นมีการกระจายตัวดี เนื่องจากบอกได้โดยตรงว่าค่าของวันนี้อยู่ใกล้ระดับสูงสุดในรอบสิบสองเดือนเพียงใด

IV rank ระดับใดถือว่าสูง

โต๊ะเทรดส่วนใหญ่มองว่าค่าที่สูงกว่า 50 คือครึ่งบนของกรอบราคาหุ้นตัวนั้น และค่าที่สูงกว่า 80 ถือว่าสูงผิดปกติสำหรับหุ้นตัวนั้น คะแนนนี้ถูกสร้างขึ้นโดยอิงตามค่าสัมพัทธ์ ดังนั้น IV rank ที่ 80 ของหุ้นกลุ่มสินค้าอุปโภคบริโภคที่เคลื่อนไหวช้า กับ IV rank ที่ 80 ของหุ้นกลุ่มเติบโตที่มีความผันผวนสูง จึงสะท้อนระดับ IV ที่แท้จริงที่แตกต่างกันอย่างมาก

IV rank และ IV percentile ใช้กรอบเวลาย้อนหลังเดียวกันหรือไม่

โดยปกติจะใช้ 252 วันทำการสำหรับทั้งสองค่า แม้ว่าแพลตฟอร์มส่วนใหญ่จะสามารถปรับตั้งค่าได้และค่าเริ่มต้นจะแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ ข้อมูลในตารางด้านบนแสดงให้เห็นว่าหุ้นตัวเดียวกันอาจมีคะแนนต่างกันหากใช้ความยาวของกรอบเวลาต่างกัน ซึ่งเป็นสิ่งแรกที่ควรตรวจสอบเมื่อเครื่องมือสองตัวให้ผลลัพธ์ไม่ตรงกัน

IV rank สามารถเป็น 0 หรือ 100 ได้หรือไม่

ได้ IV rank จะแตะระดับ 100 ในวันที่หุ้นทำจุดสูงสุดใหม่ในรอบ 52 สัปดาห์ของ implied volatility และจะเป็น 0 ในวันที่ทำจุดต่ำสุดใหม่ เนื่องจากค่าของวันนี้ถือเป็นจุดปลายสุดของกรอบเวลา ส่วน IV percentile แทบจะไม่แตะระดับสุดโต่งทั้งสองด้าน เนื่องจากค่าของวันนี้ถูกนำไปรวมอยู่ในตัวหารด้วย

ทำไม IV rank ของฉันถึงเปลี่ยนไปทั้งที่ IV ไม่ได้ขยับ

กรอบเวลาจะเลื่อนไปข้างหน้าทุกวันทำการ เมื่อเหตุการณ์ราคาพุ่งในอดีตหลุดออกจากกรอบ 52 สัปดาห์ย้อนหลัง ค่าสูงสุดในตัวหารจะถูกปรับลดลงและทำให้ rank เพิ่มขึ้น แม้ว่า IV ของวันนี้จะเท่าเดิมก็ตาม IV crush อธิบายถึงเหตุการณ์ไม่คาดคิดอีกรูปแบบหนึ่งที่พบบ่อย คือการที่ IV ลดลงทันทีหลังจากรายงานผลประกอบการ

ทุกตารางที่นี่ใช้คำสั่ง SQL เดียวกันรองรับอยู่ คุณสามารถเปลี่ยน ticker ในตารางใดก็ได้เพื่อประเมินหุ้นตัวอื่นบน Strasmore terminal