선도변동성 해설: 두 만기 사이의 위험을 추출하는 법

오늘부터 T₂까지의 현물 IV에는 T₂ 전의 모든 불확실성이 섞여 있습니다. T₁부터 T₂까지의 선도변동성은 T₁ 이후 구간에 배분된 부분만 분리합니다

두 날짜, 일수 계산법, 행사가 또는 머니니스, 변동성 지표를 밝혀야 합니다. 이 좌표 없는 “선도변동성”은 불완전한 숫자입니다

구간 안에는 실적, 선거, 경제지표 발표나 평범한 한 달이 들어갈 수 있습니다. 추출값만으로 어떤 원인이 가격을 만들었는지는 알 수 없습니다

연환산 변동성 σ₁, σ₂와 연 단위 기간 T₁, T₂가 있다면 총분산은 각각 σ₁²T₁, σ₂²T₂입니다

평탄한 선도분산은 (σ₂²T₂ − σ₁²T₁) ÷ (T₂ − T₁)이고, 그 제곱근이 선도변동성입니다

IV 퍼센트를 직접 빼면 안 됩니다. 변동성은 표준편차이며, 이 구성에서 합산되는 양은 제곱한 뒤 시간을 곱한 분산입니다

같은 기준의 30일 IV가 20%, 90일 IV가 24%라면 30~90일 선도변동성은 √((0.24²×90 − 0.20²×30) ÷ 60), 약 25.8%입니다

25.8%가 실제로 그대로 실현된다는 뜻은 아닙니다. 두 총분산 지점을 잇기 위해 해당 구간에 일정하게 적용한 연환산 속도입니다

날짜별 가중치가 다르면 단순 일수 대신 연 단위 비율을 씁니다. 휴일, 주말과 알려진 이벤트에 서로 다른 분산 시간을 둘 수도 있습니다

같은 기초자산, 호가 시각, 선도가격, 금리·배당, 보간법과 가능한 한 같은 머니니스 또는 모델프리 분산 지표를 사용합니다

25델타 풋 IV에서 다른 만기의 등가격 IV를 빼면 기간과 스큐가 섞입니다. 오래되거나 넓은 호가는 선도값 대부분을 미시구조 잡음으로 만들 수 있습니다

먼 만기 총분산이 더 작으면 결과가 음수가 됩니다. 차익거래라 단정하기 전에 시각, 달력, 보간, 호가 품질과 같은 대상을 재는지 확인합니다

선도분산은 옵션 가격에 내재된 값으로 위험 프리미엄, 수급, 꼬리보험과 모형 선택을 포함할 수 있습니다. 미래 실현분산은 별개의 확률적 결과입니다

비싸게 보이는 구간은 더 비싸질 수 있습니다. 높은 선도변동성이 자동 매도 신호가 아니며 낮은 값도 자동 매수 신호가 아닙니다

예측력을 검증하려면 진입 시 선도분산과 정확히 같은 미래 구간의 실현분산을 당시 알 수 있었던 규칙으로 비교합니다

캘린더나 대각 스프레드는 상대 만기 관점을 표현하지만 손익은 현물, 스큐, 곡면 이동, 세타, 감마, 베가, 체결과 근월물 만기 처리에도 좌우됩니다

IV 차이는 포지션 익스포저가 아닙니다. 추출값 하나가 아니라 선도분산, 현물과 곡선 형태 변화로 실제 각 다리를 재평가합니다

기간구조의 이웃 만기마다 선도값을 추출해 겹치지 않는 구간으로 그리면, 헤드라인 IV 열보다 총분산이 어디에 쌓이는지 선명해집니다

이벤트와 유동성을 표시하고 해당 구간뿐 아니라 주변 구간도 압박합니다. 재가격은 여러 만기로 번질 수 있습니다