作者： Matt Connor
IV期限結構怎麼看？解讀波動率曲線形狀
了解IV期限結構如何衡量隱含波動率，解析上升與反轉曲線的意義，並查看2026年6月六檔高流動性標的的實際選擇權資料。
IV 期限結構是將隱含波動率依到期日繪製而成，每個到期日取一個讀數，並使用履約價接近當前股價的選擇權。幾乎所有情況都可歸納為兩種形狀：市場平靜時呈上升斜率，較遠到期日的數值較高；當近月包含已排定事件時，曲線則會反轉。以下兩種形狀均根據每口選擇權的資料建立，而非教科書式示意圖。
IV 期限結構衡量什麼
隱含波動率是選擇權價格對標的股票走勢幅度所隱含的年化估計值。這項數值以每口選擇權為單位報價，因此單一股票在任何時點都會有數百個讀數，分別對應盤面上的每個履約價與到期日。固定履約價在接近當前股價的範圍內，讓到期日變動，這些讀數便會排列成一條曲線。這條曲線就是期限結構。
取樣方式比多數說明所承認的更重要。本文每個圖表都取絕對 delta 介於0.35與0.65之間的合約。這是表示接近價平、但不鎖定單一履約價的標準做法。接著，再計算各到期區間內隱含波動率的中位數。採用中位數而非平均數，是因為一口幾乎沒有交易、且報價過時的合約可能出現不合理數值，而平均數會把這個數值帶入結果。
以下是六檔流動性高的標的在2026年6月各交易日的曲線。
每個數據背後的精確 SQL 語法
WITH (
SELECT quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker))
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol IN ('SPY', 'AAPL', 'MSFT', 'KO', 'JNJ', 'PG')
AND date >= toDate('2026-06-01')
AND date < toDate('2026-07-01')
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND implied_volatility BETWEEN 0.03 AND 3
AND abs(toFloat64(delta)) BETWEEN 0.35 AND 0.65
AND days_to_expiry BETWEEN 5 AND 20
) AS front_band_iv
SELECT multiIf(days_to_expiry <= 20, '5-20 days',
days_to_expiry <= 45, '21-45 days',
days_to_expiry <= 90, '46-90 days',
days_to_expiry <= 180, '91-180 days',
'181-365 days') AS expiry_band,
round(100 * quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker)), 1) AS median_iv_pct,
round(100 * (quantileDeterministic(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker)) - front_band_iv), 1) AS pts_vs_front_band,
count() AS contract_count
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol IN ('SPY', 'AAPL', 'MSFT', 'KO', 'JNJ', 'PG')
AND date >= toDate('2026-06-01')
AND date < toDate('2026-07-01')
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND implied_volatility BETWEEN 0.03 AND 3
AND abs(toFloat64(delta)) BETWEEN 0.35 AND 0.65
AND days_to_expiry BETWEEN 5 AND 365
GROUP BY expiry_band
ORDER BY min(days_to_expiry)中位數隱含波動率在19.6%區間為5-20 days，在21.5%區間為181-365 days，高於近月1.9個百分點。這種形狀沿用了期貨市場的名稱：contango，亦即較晚交割的合約價格較高。反轉曲線則稱為backwardation。
為什麼曲線通常向上傾斜
兩項機制維持這種正常形狀。
第一是事件密度。一口9天後到期的合約涵蓋9天的日曆風險。對於在這段期間沒有任何預定事件的大型股而言，這些大多只是一般交易日。一口1年後到期的合約則涵蓋4次季度財報、數次央行會議，以及期間所有未預定的市場消息。每口合約包含更多已知的未知因素，會推高市場願意支付的年化數值。
第二是波動率本身的行為。已實現波動率具有群聚特性：平靜週期後通常仍是平靜週期，劇烈波動週期後也往往延續劇烈波動。市場平靜時，近月選擇權的定價接近當前的平靜讀數，而1年後到期的選擇權定價則更接近長期平均值，後者通常較高。市場出現衝擊後，計算方式則反向運作。崩跌後的交易日中，近月到期日會呈現盤面最高的隱含波動率，曲線也會沿全長反轉；較遠月份則維持在通常水準附近。
什麼會使曲線反轉：已排定事件
已排定的財報發布，是最容易觀察的反轉情況。財報會在已知日期的收市後公布。所有在該日期之後結算的到期日都包含這段波動，而在該日期之前結算的到期日則不包含。涵蓋該事件的最近到期日，可用來平均該事件的普通交易日最少，因此其年化讀數升幅最大。6個月期選擇權則會把同一事件分散到約125個交易日中，因此幾乎不會反映出來。
NVIDIA於2025年2月26日星期三收市後公布財報。圖表完整讀取兩次曲線：一次是財報公布前的最後一個交易日，即2月25日；另一次是公布後的第一個交易日，即2月27日。
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT multiIf(days_to_expiry <= 20, '5-20 days',
days_to_expiry <= 45, '21-45 days',
days_to_expiry <= 90, '46-90 days',
days_to_expiry <= 180, '91-180 days',
'181-365 days') AS expiry_band,
round(100 * quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
toDate(date) = toDate('2025-02-25')), 1) AS iv_before_print_pct,
round(100 * quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
toDate(date) = toDate('2025-02-27')), 1) AS iv_after_print_pct,
round(100 * (quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
toDate(date) = toDate('2025-02-25'))
- quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
toDate(date) = toDate('2025-02-27'))), 1) AS iv_drop_pts
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'NVDA'
AND date >= toDate('2025-02-25')
AND date < toDate('2025-02-28')
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND implied_volatility BETWEEN 0.05 AND 5
AND abs(toFloat64(delta)) BETWEEN 0.35 AND 0.65
AND days_to_expiry BETWEEN 5 AND 365
GROUP BY expiry_band
HAVING countIf(toDate(date) = toDate('2025-02-25')) >= 3
AND countIf(toDate(date) = toDate('2025-02-27')) >= 3
ORDER BY min(days_to_expiry)5-20 days區間在財報公布前一個交易日為84.9%，公布後一個交易日為66.4%，變動18.5個百分點。181-365 days區間在同兩個收市價之間變動1個百分點，僅為近月區間變動幅度的一小部分。同一個標的、同一個事件，卻使曲線兩端呈現相反體驗。近月端的這種崩落稱為IV crush，而期限結構可提前顯示這項變化。
觀察曲線的形成與崩落
財報公布前後各一個交易日，只是單一時點的快照。曲線的形成需要數週，並會呈現為曲線兩端之間的差距擴大。
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT toDate(date) AS session_date,
round(100 * quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
days_to_expiry BETWEEN 5 AND 20), 1) AS front_iv_pct,
round(100 * quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180), 1) AS back_iv_pct,
round(100 * (quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
days_to_expiry BETWEEN 5 AND 20)
- quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180)), 1) AS front_minus_back_pts
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol = 'NVDA'
AND date >= toDate('2025-02-10')
AND date < toDate('2025-03-15')
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND implied_volatility BETWEEN 0.05 AND 5
AND abs(toFloat64(delta)) BETWEEN 0.35 AND 0.65
AND ((days_to_expiry BETWEEN 5 AND 20) OR (days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180))
GROUP BY session_date
HAVING countIf(days_to_expiry BETWEEN 5 AND 20) >= 3
AND countIf(days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180) >= 3
ORDER BY session_date兩個區間之間的差距，在觀察期間第一個交易日為12.4個百分點，在最後一個交易日為3.3個百分點，期間共24個交易日。應觀察近月曲線的形狀，而不只是其水準：隨著財報接近，曲線會上升；在財報前後幾個交易日觸頂；之後一個交易日內便回落。遠月曲線在整段期間幾乎沒有變化。財報與選擇權希臘值說明同一事件如何影響個別合約的 vega 與 theta。
曲線反轉的頻率有多高？
曲線反轉並不罕見，而且不同 ticker 處於反轉狀態的全年占比差異極大。
每個數據背後的精確 SQL 語法
WITH daily AS (
SELECT underlying_symbol,
toDate(date) AS session_date,
quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
days_to_expiry BETWEEN 5 AND 30) AS front_iv,
quantileDeterministicIf(0.5)(toFloat64(implied_volatility), cityHash64(ticker),
days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180) AS back_iv
FROM global_markets.options_greeks
WHERE underlying_symbol IN ('NVDA', 'AAPL', 'MSFT', 'AMZN', 'KO', 'JNJ', 'PG', 'SPY', 'XOM', 'WMT')
AND date >= toDate('2025-08-01')
AND date < toDate('2026-08-01')
AND iv_converged = 1
AND volume > 0
AND implied_volatility BETWEEN 0.03 AND 5
AND abs(toFloat64(delta)) BETWEEN 0.35 AND 0.65
AND ((days_to_expiry BETWEEN 5 AND 30) OR (days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180))
GROUP BY underlying_symbol, session_date
HAVING countIf(days_to_expiry BETWEEN 5 AND 30) >= 3
AND countIf(days_to_expiry BETWEEN 91 AND 180) >= 3
)
SELECT underlying_symbol AS ticker,
count() AS sessions,
round(100 * countIf(front_iv > back_iv) / count(), 1) AS inverted_pct,
round(100 * quantileDeterministic(0.5)(front_iv - back_iv,
cityHash64(concat(underlying_symbol, toString(session_date)))), 1) AS median_spread_pts
FROM daily
GROUP BY underlying_symbol
ORDER BY inverted_pct DESC在截至2026年7月31日的12個月內，共有251個交易日。XOM在其中68.5%個交易日的近月區間高於91至180日期間，SPY則為19.5%個交易日。兩者的中位數差距分別為1.4個百分點與-2.1個百分點。具有定期排定事件的標的，全年有更多時間處於反轉狀態；廣泛型指數基金則大多時間處於contango，反轉主要集中在拋售期間。IV rank衡量的是另一件事：今日水準位於自身過去1年區間中的位置，而不是曲線跨到期日的形狀。
平坦或反轉曲線對日曆價差的影響
日曆價差是在相同履約價下賣出近月選擇權、買進較遠到期日選擇權。對角價差則是在兩個不同履約價下採取相同做法。無論哪一種策略，部位都是做多遠月到期日的隱含波動率、做空近月到期日的隱含波動率。因此，期限結構是其主要輸入，而不是背景資訊。
當曲線向上傾斜時，近月腿以低於遠月腿買入水準的隱含波動率賣出。當事件發生前近月曲線反轉時，關係便會相反，部位是在一條存在收斂空間的曲線上建立。事件過後，近月隱含波動率向遠月水準崩落，遠月變動不大，兩者之間的差距便回到通常形狀。部位實際結果也取決於股價走了多遠，而曲線本身無法說明這一點。預期走勢頁面說明這項問題的另一半。
平坦曲線是較棘手的情況。曲線沒有可供操作的斜率，結果幾乎完全取決於股價路徑與時間經過。
IV 期限結構常見問答
選擇權中的 IV 期限結構是什麼？
這是依到期日繪製、針對接近平值選擇權的隱含波動率。2026年6月，六檔流動性高的標的中位數讀數在5-20 days區間為19.6%，在181-365 days區間為21.5%。
反轉的 IV 期限結構代表什麼？
反轉曲線會在最近到期日呈現最高的隱含波動率。當近月包含已排定事件時，或在劇烈拋售後的交易日中，近月合約依近期的大幅波動定價、遠月合約則接近長期平均值時，都可能出現反轉。
為什麼財報前近月隱含波動率這麼高？
近月合約可用來平均單一重大預期隔夜波動的普通交易日很少，因此必須提高年化數值以反映這項風險。NVIDIA的5-20 days區間在2025年2月26日財報公布前一個交易日為84.9%，公布後一個交易日為66.4%。
期限結構與波動率 skew 是同一件事嗎？
不是。Skew 比較單一到期日內不同履約價的隱含波動率。期限結構則大致固定價內外程度，並比較不同到期日。波動率 skew說明同一波動率曲面的履約價維度。
以上每個數值都是根據每口選擇權隱含波動率執行的 stored query，SQL 可在各圖表下方展開。你可以在 Strasmore terminal 上為任何 ticker 繪製相同曲線。