สารบัญ
- ความผันผวนโดยนัยคืออะไร?
- อินพุตโมเดล
- การค้นหาซ้ำ
- ความผันผวนทางประวัติศาสตร์
ความผันผวนโดยนัยคืออะไร?
ความผันผวนโดยนัยคือองค์ประกอบของพารามิเตอร์ของตัวเลือกการกำหนดราคาแบบจำลองเช่น Black-Scholes ซึ่งให้ราคาตลาดของตัวเลือก ความผันผวนโดยนัยแสดงให้เห็นว่าตลาดมองความผันผวนในอนาคตอย่างไร เนื่องจากความผันผวนโดยนัยนั้นเป็นการคาดการณ์ล่วงหน้ามันช่วยให้เราสามารถวัดความเชื่อมั่นเกี่ยวกับความผันผวนของหุ้นหรือตลาด อย่างไรก็ตามความผันผวนโดยนัยไม่ได้คาดการณ์ทิศทางที่มุ่งหน้าไปที่ตัวเลือก
อินพุตโมเดล
ความผันผวนโดยนัยนั้นไม่สามารถสังเกตได้โดยตรงดังนั้นจึงจำเป็นต้องแก้ไขโดยใช้อินพุตอื่นห้าตัวของโมเดล:
- ราคาตลาดของออปชั่นราคาหุ้นอ้างอิงนั้นใช้เวลาในการกำหนดราคาเพื่อหมดอายุอัตราดอกเบี้ยที่ปลอดความเสี่ยง
ความผันผวนโดยนัยจะถูกคำนวณโดยใช้ราคาตลาดของตัวเลือกป้อนเข้าไปในสูตร BS และการแก้ไขค่าความผันผวนกลับ แต่มีวิธีการต่าง ๆ ในการคำนวณความผันผวนโดยนัย วิธีการง่าย ๆ อย่างหนึ่งคือการใช้การค้นหาซ้ำหรือลองผิดลองถูกเพื่อหาค่าความผันผวนโดยนัย
การค้นหาซ้ำ
สมมติว่ามูลค่าของตัวเลือกการโทรแบบ at-the-money Walgreens Boots Alliance, Inc. (WBA) คือ $ 3.23 เมื่อราคาหุ้นอยู่ที่ $ 83.11 ราคาใช้สิทธิเท่ากับ $ 80 อัตราปลอดความเสี่ยงเท่ากับ 0.25% และเวลาที่หมดอายุคือ วันหนึ่ง. ความผันผวนโดยนัยสามารถคำนวณได้โดยใช้แบบจำลอง BS ซึ่งกำหนดพารามิเตอร์ข้างต้นโดยป้อนค่าความผันผวนโดยนัยในรูปแบบการกำหนดราคาตัวเลือก
ตัวอย่างเช่นเริ่มต้นด้วยการลองความผันผวนโดยนัยที่ 0.3 สิ่งนี้จะให้ค่าของตัวเลือกการโทรเป็น $ 3.14 ซึ่งต่ำเกินไป เนื่องจากตัวเลือกการโทรเป็นฟังก์ชั่นที่เพิ่มขึ้นความผันผวนจึงจำเป็นต้องสูงขึ้น ถัดไปลอง 0.6 สำหรับความผันผวน ที่ให้ค่า $ 3.37 สำหรับตัวเลือกการโทรซึ่งสูงเกินไป การลอง 0.45 สำหรับความผันผวนโดยนัยให้ผลตอบแทน $ 3.20 สำหรับราคาของตัวเลือกและดังนั้นความผันผวนโดยนัยอยู่ระหว่าง 0.45 ถึง 0.6
ขั้นตอนนี้สามารถทำได้หลายครั้งเพื่อคำนวณความผันผวนโดยนัย ในตัวอย่างนี้ความผันผวนโดยนัยคือ 0.541 หรือ 54.1%
ความผันผวนทางประวัติศาสตร์
ความผันผวนในอดีตซึ่งแตกต่างจากความผันผวนโดยนัยหมายถึงความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงในช่วงเวลาที่กำหนดและมองย้อนกลับไปที่การเคลื่อนไหวของราคาในอดีตและวิธีหนึ่งในการใช้ความผันผวนโดยนัยคือการเปรียบเทียบกับความผันผวนทางประวัติศาสตร์
จากตัวอย่างข้างต้นหากความผันผวนของ WBA อยู่ที่ 23.6% ในวันที่ 30 พฤศจิกายน 2017 เราจะมองย้อนกลับไปในช่วง 30 วันที่ผ่านมาและสังเกตว่าค่าความผันผวนในอดีตมีการคำนวณเป็น 23.5% ซึ่งเป็นระดับความผันผวนปานกลาง หากผู้ค้าเปรียบเทียบสิ่งนี้กับความผันผวนโดยนัยในปัจจุบันผู้ซื้อขายควรตระหนักว่าอาจมีหรือไม่มีเหตุการณ์ที่อาจส่งผลกระทบต่อราคาหุ้น
