Vanna-Volga-Methode
Vanna-Volga konstruiert einen Vol-Smile aus drei Marktquotierungen: ATM-Vol, Risk Reversal und Butterfly. Sie berechnet, wie stark der Black-Scholes-Preis angepasst werden muss, um den Smile zu berücksichtigen. Die Anpassung entspricht den Kosten der Absicherung des Skew- und Krümmungs-Exposures der Option mithilfe von drei liquiden Benchmarks.
Entwickelt für FX-Optionen. Dies ist die Methode hinter den meisten FX-Smile-Konstruktionen bei Banken. Keine Optimierung, keine Iteration -- geschlossene Form.
Hedge-Kosten entsprechen der Smile-Anpassung
Beginnen Sie mit dem Black-Scholes-Preis. Messen Sie das Exposure der Option gegenüber Skew (Vanna) und Krümmung (Volga). Sichern Sie dieses Exposure mit drei liquiden Benchmarks ab, deren Marktpreise Sie kennen. Die Kosten des Hedges sind die Smile-Anpassung. Invertieren Sie, um die implizite Volatilität an jedem beliebigen Strike zu erhalten.
Probieren Sie es aus: Einen Smile aus drei Quotierungen konstruieren
Passen Sie die drei Marktquotierungen unten an, um zu sehen, wie sie den vollständigen Vol-Smile konstruieren. Beachten Sie, wie ATM das Niveau festlegt, das Risk Reversal den Smile neigt (Skew) und der Butterfly beide Flügel anhebt (Krümmung).
Vanna-Volga-Smile-Builder
σ(25ΔC) = σ_ATM + BF₂₅ + RR₂₅/2 = 45 + 3 + (-6)/2 = 45.0%
Die drei Regler entsprechen den drei Marktquotierungen, die FX-Dealer veröffentlichen. Zusammen bestimmen sie über das Vanna-Volga-Modell die Form des Smiles vollständig.
Die drei Eingaben
Eine Eingabe, eine Smile-Dimension
ATM-Vol legt das Niveau fest. Das Risk Reversal legt die Neigung fest. Der Butterfly legt die Krümmung fest. Ändern Sie eine Eingabe und Sie wissen genau, wie der Smile reagiert.
So funktioniert die Methode
Drei Quotierungen entsprechen drei Freiheitsgraden
Der Smile der Volatilitätsoberfläche hat zwei Effekte zweiter Ordnung: Vanna (Kreuzsensitivität von Spot und Vol, steuert den Skew) und Volga (Vol-of-Vol-Sensitivität, steuert die Krümmung). Drei Quotierungen liefern genau die Freiheitsgrade für Niveau, Skew und Krümmung. FX-Dealer quotieren genau diese drei Größen.
Die Griechen hinter dem Namen
Vanna entspricht dem Skew. Volga entspricht der Krümmung. Das Risk Reversal sichert das Vanna-Risiko ab. Der Butterfly sichert das Volga-Risiko ab. ATM verankert das Niveau. Diese Zerlegung überträgt sich auf jedes Smile-Modell. Das Delta der Zieloption bestimmt das Skew-Exposure; Vega bestimmt die gesamte Vol-Sensitivität.
Stärken und Grenzen
Der schnellste Smile aus drei Quotierungen, aber begrenzt
Vanna-Volga ist der schnellste Weg, einen Smile aus drei Quotierungen zu konstruieren. Bei vollständigen Strike-Rastern (wie auf Deribit) extrahiert SVI mehr aus den Daten und erzeugt bessere Flügel. Die Methode sagt nichts über die Laufzeitstruktur oder Kalender-Arbitrage aus -- jeder Verfall ist unabhängig.
Relevanz für Krypto
Vanna-Volga wird in Krypto selten direkt eingesetzt -- SVI ist der Standard, weil Krypto-Börsen vollständige Strike-Raster bereitstellen und nicht nur drei zusammenfassende Quotierungen. Aber das mentale Modell ist wertvoll:
Gleichungs-Explorer
Rechnen Sie zwischen impliziter Vol, Gesamtvarianz, Log-Moneyness und Optionspreisen um.
Gleichungs-Explorer
Testen Sie Ihr Verständnis
💡 Tipp: Versuchen Sie jede Frage selbst zu beantworten bevor Sie die Antwort aufdecken.
Mathematische Intuition aufbauen
Vanna-Volga von Grund auf lernenInteraktive Lektion · keine Vorkenntnisse nötigDiese Lektion beginnt mit den drei Dealer-Quotierungen und erklärt dann, wie ATM, Risk Reversal und Butterfly über Vanna- und Volga-Hedge-Kosten auf Niveau, Skew und Krümmung abgebildet werden.
Siehe auch:
- SVI-Parametrisierung -- Das Smile-Modell, das Hypercall in der Produktion verwendet
- SABR-Modell -- Stochastisches Vol-Modell mit dynamischer Interpretation
- SSVI -- SVI auf Oberflächenebene mit Kalender-Nebenbedingungen
- Vanna -- Der Kreuz-Grieche, der den Skew steuert
- Volga -- Der Vol-Konvexitäts-Grieche, der die Krümmung steuert
- Skew -- Wie die implizite Vol über Strikes variiert
- Interpolationsmethoden -- Alle Methoden im Vergleich