I del I införde vi Grekernas begrepp som affärsverktyg och diskuterade delta och theta. Vi fortsätter genom att undersöka gamma och vega (observera: att till skillnad från de övriga är Vega inte en grekisk bokstav).

Nästa i raden är gamma. Även här är matematiken något avancerad, men idén är enkel (för dem som minns lite skolmatematik är gamma en funktion av Deltas första derivat).

Gamma mäter förändringstakten i deltat med hänsyn till förändringar i priset på den bakomliggande tillgången. Gamma är användbart när man försöker uppskatta priset för en affär i förhållande till hur det ligger ”out-of-the-money”. Dvs. som kalkylerat värde.

När en option är ”out-of-the-money” är gamma liten. När det är ”at-the-money” är gamma max.

Förra kapitlet tittade vi på Vega. Det mäter känslighet för priset på en affär i förhållande till förändringar i köpviljan. Volatiliteten är samma sak som hur ofta och i vilken grad en vara prisändras. När priserna stiger eller faller kraftigt, är volatiliteten hög.

(Volatilitet är ännu en ”grekisk term: beta. Matematiker och handlare är både rastlösa och ständigt nyfikna, så det finns faktiskt flera olika typer av volatilitet. Implicit volatilitet, till exempel, avgörs av tänkt pris, avkastning, förfallodag och premium. Historisk volatilitet är en annan förekommande term)

Beräkningarna är komplicerade, men återigen: idén är enkel. Risken ökar när volatiliteten ökar, eftersom risk handlar om osäkerhet och eventuell förlust eller vinst.

Om priset ändras långsamt har investerare tid att reagera. Om priset ändras med en ytterst liten nivå finns lite att förlora eller vinna. Båda dessa faktorer är viktiga för att mäta risk. Ett volativt instrument återspeglar stora svängningar i priset på kort tid.

Vega är bra för att kvantifiera denna volatilitet och göra handelsbeslut. Varje ökning av volatiliteten gällande en bakomliggande tillgång brukar dyka upp som en ökning av priset på en affär. Men enskilda alternativ varierar i storlek till deras reaktion på volatilitet. Så olika alternativ har olika Vega.

Alla dessa datafaktorer är användbara och har kommit fram genom komplexa matematiska formler. Men i grunden är de bara gissningar. Kvalificerade gissningar, visserligen. Men ändå till sin natur uppskattningar av en osäker marknad. De är baserade på olika modeller för hur affärspriserna och de bakomliggande tillgångarna kan bete sig i framtiden. Modellerna är, vilket förespråkarna håller med om, inte exakta förutsägelser.

De två vanligaste är kanske Svarta Schole-modellen och Binomialamodellen. Vi ska inte här redovisa dessa eleganta men skrämmande formler. Den smarta näringsidkaren behöver bara komma ihåg att alla uppgifter bör användas som en del av en övergripande strategi för undersökning. Inte som ersättning för undersökning.

Den som vill kan köpa den programvara som behövs för dessa siffror, tillsammans med flera andra liknande, och leta efter trender. Även kortsiktiga handlare (som aktieaktörer brukar vara) bör undersöka tidigare långsiktiga trender innan de gör sina insatser.

Jag vill betona att detta är bara mina egna reflexioner och den som tar intryck av det jag skriver och handlar efter det gör så på egen risk. Informationen här är inte avsedd att vara rekommendationer för konkreta affärer, utan är bara teoretiska resonemang.