要点
- 定义
- ∂Vega/∂σ = ∂²V/∂σ²
- Black-Scholes
- Vomma = Vega·d1·d2 / σ
- 它在哪里大
- 虚值的两翼;在平值附近接近零
定义
Vomma 是期权价值对隐含波动率的二阶导数,也就是波动率移动时 vega 变化的速率。在 Black-Scholes 下它等于 vega × d1 × d2 / σ。
在平值处 d1 和 d2 都接近零而且符号相反,所以 vomma 几乎为零;而远离行权价时,d1 和 d2 符号相同,vomma 转为正。因此一个多头期权头寸在波动率上有凸性:当隐含波动率攀升时,它的价值上升得比线性更快。
算例
取一张 30 天、行权价 90 的看跌期权,现价 100,隐含波动率 25%,零利率。它的 Black-Scholes 价值是 0.213,vega 是每波动率点 0.037,而 vomma 是每点平方 0.0032。
如果隐含波动率跳到 30%,一个只用 vega 的估计给出 0.213 + 5 × 0.037 = 0.397。加上 vomma 那一项 ½ × 0.0032 × 5² = 0.040,得到 0.437,接近精确重新定价出来的 0.434。而对同一期限的平值期权来说,vomma 大约是每点平方 −0.000006,所以只用 vega 的估计已经足够准确。
Vomma 与微笑的形状
由于翼部期权有正的 vomma,持有人从隐含波动率的大幅摆动里获益,而卖方则暴露在它们之下。从业者对微笑的定价方法——比如在货币期权里使用的 vanna-volga 方法——会在平波动率价格之上,为 vanna 和 vomma 加上一笔费用;而这是解释「虚值期权为什么以比平值更高的隐含波动率成交」的一种方式。
这是对结构的一个解释,不是对隐含波动率会往哪里走的预测。
- 做空翼部期权——比如在一个铁鹰式里——带着负的 vomma:一次波动率尖峰造成的伤害,比单看 vega 所预测的更大。
- Vomma 在大幅波动率移动上最要紧;而对一个点的变化来说,用 vega 的估计通常就够了。
- VVIX 指数给 VIX 本身的波动率定价,而它就是市场对「波动率可能移动多少」的看法。
在 Senzoukria 里
Senzoukria 不计算也不显示 vomma。它的 GEX 曲面页面可以在各行权价和各到期日上绘制伽马敞口、vanna 敞口、charm 敞口、未平仓量和隐含波动率,而它的波动率页面读出所加载期权链的隐含波动率微笑和期限结构。
微笑的两翼——vomma 住的地方——在那里以「画在现价两侧的虚值隐含波动率」的形式可见。
相关内容
同一栏目
其他语言版本
常见问题
- 为什么 vomma 在平值附近接近零?
- 在平值处,d1 和 d2 都接近零,所以它们的乘积非常小。Vega 在那里已经处在它的最大值,而在波动率移动时几乎不变——而这恰恰就是一个接近零的 vomma 所表达的意思。
- volga 和 vomma 是同一个东西吗?
- 是的。Volga(波动率伽马)这个名字在货币期权里更常见,而 vomma 在股票类文献里更常见。两者都指期权价格对隐含波动率的二阶导数。