Quant Sandbox
SzármaztatottPortfólió & kockázatFix hozamúVállalati pénzügySztochasztikus modellekÚtmutató
Útmutató
Derivatívák árazása
01Határidős ügyletek, call és put opciók02Pozíciók kombinálása03Arbitrázs és a határidős ár04Put–call paritás05Az egylépéses binomiális modell06Kockázatsemleges valószínűségek07Többlépéses fák és visszafelé indukció08Amerikai opciók és korai lehívás09Delta és fedezés10Geometriai Brown-mozgás11A Black–Scholes-képlet12A görögök: gamma, vega, théta és rhó13Implikált volatilitás és a volatilitás-mosoly14Sztochasztikus volatilitás és a Heston-modell15Statikus replikáció: Breeden–Litzenberger és Carr–Madan16Egzotikus opciók: korlátos, ázsiai és digitális opciók
Portfólió és kockázat
01Hozamok és volatilitás02Diverzifikáció és korreláció03Hatékony front és tőkepiaci egyenes04Kockázatkerülés és az optimális teljes portfólió05CAPM, béta és az értékpapír-piaci egyenes06Teljesítménymutatók: Sharpe, Treynor, Jensen és információs ráta07Faktormodellek és szisztematikus kockázat08Kockáztatott érték (VaR) és várható veszteség (ES)
Kötvények és kamatlábak
01Kötvényárak és hozamok02Duráció és konvexitás03Immunizáció és durációillesztés04Azonnali kamatok, forward kamatok és a hozamgörbe05Kötvényfutures és a legolcsóbban szállítható kötvény06Kamatcsereügyletek07Visszahívható kötvények és negatív konvexitás08Hitelkockázat: csődvalószínűség és hitelfelár
Vállalati pénzügyek
01Kamat, kamatozás és diszkontálás02Annuitások, örökjáradékok és hiteltörlesztés03Nettó jelenérték és belső megtérülési ráta04Súlyozott átlagos tőkeköltség05Tőkeszerkezet és a Modigliani–Miller-tételek06Diszkontált pénzáram alapú értékelés07Relatív értékelés szorzókkal08Reálopciók: a rugalmasság értéke
Sztochasztikus modellek
01Véletlen bolyongás és Brown-mozgás02Valószínűségi mezők, σ-algebrák és valószínűségi változók03Filtrációk, adaptált folyamatok és megállási idők04Feltételes várható érték és martingálok05A Brown-mozgás tulajdonságai06A tükrözési elv és az első elérési idők07A Brown-híd08Az Itô-integrál09Az Itô-lemma10Kolmogorov-egyenletek és a Feynman–Kac-formula11Mértékcsere és a Girsanov-tétel12Monte Carlo-opcióárazás13SDE-k szimulációja: az Euler–Maruyama-séma14Átlaghoz való visszahúzás: Ornstein–Uhlenbeck és Vasicek15Ugrások és a Merton-féle ugró diffúzió
Tudásgráf

© 2026 Quant Sandbox · Tanulást segítő eszköz a kvantitatív pénzügyekhez

Adatvédelem és adatokNincsenek sütik

Ez az oldal nem használ sütiket (cookie-kat), és nem kér személyes adatokat. Néhány apró beállítást a böngésződ helyi tárolójában (local storage) őriz meg — a választott témát és nyelvet, az oldalsáv elrendezését, valamint az útmutatókban elért haladást és a válaszaidat —, hogy a következő látogatáskor is emlékezzen rájuk. Ezek az adatok nem hagyják el az eszközödet; a böngésző tárhelyének törlésével eltávolíthatók. A módosított bemenetek az oldal URL-címében is rögzülhetnek, így megoszthatsz vagy könyvjelzőként elmenthetsz egy adott beállítást. Az oldal a Vercel Web Analytics szolgáltatást használja, amely adatvédelem-barát és süti nélküli: csak névtelen, összesített használati adatokat (például oldalletöltéseket) rögzít, anélkül hogy azonosítana téged vagy más oldalakon követne.

Útmutató/Derivatívák árazása

Sztochasztikus volatilitás és a Heston-modell

14. lecke / 16 · 1 perc

Az „Implikált volatilitás és a volatilitás-mosoly” című lecke egy olyan piaci tényt írt le, amelyet „A Black–Scholes-képlet” nem tud megmagyarázni: ha minden jegyzett opcióárból visszaszámoljuk a saját σ\sigmaσ-ját, az implikált volatilitások a kötési ár függvényében mosolyt vagy ferdeséget rajzolnak ki, nem vízszintes vonalat. Az ilyen alakot előállító modellben a volatilitásnak változnia kell. Ez a lecke a Heston-modellt építi fel, amelyben maga a variancia is véletlenszerűen mozog, és megmutatja, hogyan alakítja két paramétere a mosolyt.

A konstans volatilitás és korlátai

A geometriai Brown-mozgásban a véletlen sokkok mérete sosem változik. A megfigyelt hozamok másként viselkednek. Nyugodt és viharos időszakok váltják egymást, vagyis a volatilitás időben csoportosul. Az árfolyam nagy esései jellemzően növekvő volatilitással járnak együtt. A hozamok eloszlásának pedig vastagabb a széle, mint a normális eloszlásé, különösen lefelé.

Konstans σ\sigmaσ mellett ezek egyike sem jöhet létre. A kézenfekvő megoldás az, hogy a variancia maga is véletlen folyamat legyen, egy második véletlenforrással hajtva.

A Heston-modell

Jelölje vtv_tvt​ a részvényhozamok pillanatnyi varianciáját, így a pillanatnyi volatilitás vt\sqrt{v_t}vt​​. A Q\mathbb{Q}Q kockázatsemleges mérték alatt, osztalék nélkül a Heston-modell

dSt=rSt dt+vt St dWt(1),dS_t = rS_t\,dt + \sqrt{v_t}\,S_t\,dW^{(1)}_t,dSt​=rSt​dt+vt​​St​dWt(1)​,
dvt=κ(θ−vt) dt+ξvt dWt(2),dv_t = \kappa(\theta - v_t)\,dt + \xi\sqrt{v_t}\,dW^{(2)}_t,dvt​=κ(θ−vt​)dt+ξvt​​dWt(2)​,

ahol W(1)W^{(1)}W(1) és W(2)W^{(2)}W(2) olyan Brown-mozgások, amelyek korrelációja ρ\rhoρ, azaz dWt(1) dWt(2)=ρ dtdW^{(1)}_t\,dW^{(2)}_t = \rho\,dtdWt(1)​dWt(2)​=ρdt. Az első egyenlet a „Geometriai Brown-mozgás” című lecke modellje, csak σ\sigmaσ helyén a mozgó vt\sqrt{v_t}vt​​ áll. A második egyenlet a variancia mozgását írja le.

A paraméterek

  • v0v_0v0​: a mai variancia. v0\sqrt{v_0}v0​​ a jelenlegi volatilitás.
  • θ\thetaθ: a hosszú távú variancia. Hosszú távon vtv_tvt​-t a θ\thetaθ felé húzza a modell, így θ\sqrt{\theta}θ​ a hosszú távú volatilitás.
  • κ\kappaκ: az átlaghoz való visszatérés sebessége. A κ(θ−vt)\kappa(\theta - v_t)κ(θ−vt​) drift pozitív, ha a variancia θ\thetaθ alatt van, negatív, ha fölötte, és annál erősebb, minél nagyobb κ\kappaκ.
  • ξ\xiξ: a variancia volatilitása (vol-of-vol). Azt adja meg, mennyire ingadozik maga a variancia.
  • ρ\rhoρ: az árfolyam és a variancia sokkjai közötti korreláció.

A véletlen tag nélkül a variancia exponenciálisan közelítene θ\thetaθ-hoz. A véletlen tag az átlagos pályán nem változtat, így a variancia várható értéke a ttt időpontban

EQ[vt]=θ+(v0−θ) e−κt.\mathbb{E}^{\mathbb{Q}}[v_t] = \theta + (v_0 - \theta)\,e^{-\kappa t}.EQ[vt​]=θ+(v0​−θ)e−κt.

A θ\thetaθ-tól való eltérés ln⁡2/κ\ln 2/\kappaln2/κ évenként feleződik. Ez egy varianciasokk felezési ideje.

A dW(2)dW^{(2)}dW(2) előtti vt\sqrt{v_t}vt​​ tényező miatt a sokkok kisebbek lesznek, ahogy a variancia nullához közelít. Ha az átlaghoz húzó erő elég nagy a vol-of-volhoz képest, a variancia sosem éri el a nullát. Ez a Feller-feltétel:

2κθ≥ξ2.2\kappa\theta \ge \xi^2.2κθ≥ξ2.

Ha nem teljesül, a variancia elérheti a nullát, majd visszapattan. A modell ekkor is használható, de a szimulációban gondosan kell kezelni a nulla környékét.

Számpélda

Legyen v0=0,09v_0 = 0{,}09v0​=0,09, θ=0,04\theta = 0{,}04θ=0,04 és κ=2\kappa = 2κ=2. A mai volatilitás 0,09=30%\sqrt{0{,}09} = 30\%0,09​=30%, a hosszú távú 0,04=20%\sqrt{0{,}04} = 20\%0,04​=20%. A felezési idő ln⁡2/2≈0,35\ln 2/2 \approx 0{,}35ln2/2≈0,35 év, valamivel több mint négy hónap.

Fél év múlva a variancia várható értéke 0,04+0,05 e−1≈0,05840{,}04 + 0{,}05\,e^{-1} \approx 0{,}05840,04+0,05e−1≈0,0584, ami körülbelül 24,2% volatilitás. Egy év múlva 0,04+0,05 e−2≈0,04680{,}04 + 0{,}05\,e^{-2} \approx 0{,}04680,04+0,05e−2≈0,0468, körülbelül 21,6%.

A Feller-feltételhez: 2κθ=0,162\kappa\theta = 0{,}162κθ=0,16. Ha ξ=0,3\xi = 0{,}3ξ=0,3, akkor ξ2=0,09≤0,16\xi^2 = 0{,}09 \le 0{,}16ξ2=0,09≤0,16, a feltétel teljesül. Ha ξ=0,5\xi = 0{,}5ξ=0,5, akkor ξ2=0,25>0,16\xi^2 = 0{,}25 > 0{,}16ξ2=0,25>0,16, a feltétel sérül, és a variancia elérheti a nullát.

Kidolgozott példa

Várható variancia és a Feller-feltétel ellenőrzése

  1. Legyen v0=0,0625v_0 = 0{,}0625v0​=0,0625 (25%-os volatilitás), θ=0,04\theta = 0{,}04θ=0,04, κ=1,5\kappa = 1{,}5κ=1,5. Egy varianciasokk felezési ideje, években.

    ln⁡2/κ\displaystyle \ln 2 / \kappaln2/κ=0,4621
  2. A várható variancia egy év múlva.

    θ+(v0−θ) e−κ⋅1\displaystyle \theta + (v_0 - \theta)\,e^{-\kappa \cdot 1}θ+(v0​−θ)e−κ⋅1=0,04502
  3. A megfelelő volatilitás, százalékban.

    EQ[v1]\displaystyle \sqrt{\mathbb{E}^{\mathbb{Q}}[v_1]}EQ[v1​]​=21,22%
  4. A Feller-tartalék ξ=0,35\xi = 0{,}35ξ=0,35 mellett; negatív, tehát a feltétel épp nem teljesül.

    2κθ−ξ2\displaystyle 2\kappa\theta - \xi^22κθ−ξ2=-0,0025

A korreláció és a ferdeség

Részvényeknél ρ\rhoρ jellemzően negatív, gyakran −0,5-0{,}5−0,5 és −0,9-0{,}9−0,9 között. Negatív ρ\rhoρ mellett az árfolyam esése általában a variancia növekedésével jár. Ez a tőkeáttételi hatás: ha a részvényárfolyam esik, a vállalat adóssága a saját tőkéhez képest nagyobb lesz, és a részvény kockázatosabbá válik.

Nézzük, mit jelent ez STS_TST​ eloszlására. Az eső pályák varianciája nő, ezért lefelé jobban szétszóródnak. Az emelkedő pályák varianciája csökken, ezért közelebb maradnak egymáshoz. A bal oldali szél hosszabb lesz a jobb oldalinál. A pénzen kívüli putok, amelyek éppen ebben a bal szélben fizetnek, többet érnek, mint a Black–Scholes-modellben, így az implikált volatilitásuk magasabb. Az implikált volatilitás ezért a kötési ár növekedésével csökken: ez a ferdeség (skew).

A vol-of-vol és a görbület

A ξ\xiξ paraméter szabja meg, mennyit mozog a variancia. Ha ξ=0\xi = 0ξ=0, a variancia a determinisztikus pályáját követi, a modell közel áll az időben változó volatilitású Black–Scholes-modellhez, és a mosoly szinte lapos. Nagyobb ξ\xiξ mellett nyugodt és nagyon viharos pályák keverednek. Az így kapott hozameloszlás csúcsa élesebb, mindkét széle vastagabb, mint az azonos varianciájú normális eloszlásé. A pénztől mindkét irányban távoli opciók értéke nő, és a mosoly mindkét végén felfelé hajlik.

A Heston-modellben ρ\rhoρ megdönti az implikált volatilitás görbéjét (negatív ρ\rhoρ adja a részvénypiaci ferdeséget), ξ\xiξ pedig meghajlítja (nagyobb vol-of-vol nagyobb görbületet ad).

Az ábra a Heston-modell implikált volatilitását mutatja a kötési ár függvényében, S0=100S_0 = 100S0​=100, r=0r = 0r=0, T=1T = 1T=1, v0=θ=0,04v_0 = \theta = 0{,}04v0​=θ=0,04 és κ=2\kappa = 2κ=2 mellett. Minden pont a Heston-féle call-ár Black–Scholes-implikált volatilitása az adott kötési áron; a Heston-árat az alább leírt karakterisztikus függvényből számolja az ábra. A θ=20%\sqrt{\theta} = 20\%θ​=20% szintű vízszintes vonal a Black–Scholes- (konstans volatilitású) referencia. A kijelzők az implikált volatilitást mutatják K=80K = 80K=80, 100100100 és 120120120 mellett, valamint a IV(80)−IV(120)\text{IV}(80) - \text{IV}(120)IV(80)−IV(120) ferdeséget.

Az alapértelmezett ρ=−0,7\rho = -0{,}7ρ=−0,7, ξ=0,5\xi = 0{,}5ξ=0,5 mellett az implikált volatilitások 23,03%, 18,05% és 14,54%, a ferdeség 8,49 százalékpont. Vidd ρ\rhoρ-t −0,9-0{,}9−0,9 felé, és a ferdeség nő. ρ=0\rho = 0ρ=0 mellett ugyanez a három kötési ár 20,26%, 18,76% és 19,82%: nagyjából szimmetrikus mosoly, amelynek minimuma a pénz közelében van. ξ\xiξ növelésével a görbe egyre jobban hajlik. Figyeld meg azt is, hogy a pénzbeli implikált volatilitás 20% alatt marad, pedig a variancia θ\thetaθ-ról indul, és oda tér vissza: a vol-of-vol a középről a szélekre csoportosítja át az értéket.

Implikált volatilitás a Heston-modellbenMegnyitás: Heston →
-0.70
-0.90.5
0.50
0.11
Heston implikált volatilitásBlack–Scholes: állandó 20%
IV, K = 80
23.03%
IV, K = 100
18.05%
IV, K = 120
14.54%
Ferdeség IV(80) − IV(120)
8.49 pp

A fenti mosoly egy egész implikált volatilitási felület egyetlen, T=1T = 1T=1-hez tartozó metszete: a felület minden kötési árhoz és minden lejárathoz megad egy implikált volatilitást. A következő ábra ezt a felületet rajzolja meg 70 és 130 közötti kötési árakra és 3 hónap és 2 év közötti lejáratokra, a fentivel azonos paraméterekkel. Húzással forgatható, görgetéssel nagyítható. A ρ\rhoρ és a ξ\xiξ a gombokkal választható. Alapbeállítással (ρ=−0,7\rho = -0{,}7ρ=−0,7, ξ=0,5\xi = 0{,}5ξ=0,5) a IV(80)−IV(120)\text{IV}(80) - \text{IV}(120)IV(80)−IV(120) ferdeség 3 hónapra 11,53, 1 évre 8,49, 2 évre 5,76 százalékpont: a ferdeség a lejárattal laposodik. Hosszabb távon a variancia több időt kap, hogy visszatérjen θ\thetaθ-hoz, ezért a loghozam eloszlása közelebb kerül a normálishoz. ρ=0\rho = 0ρ=0 mellett a felület csaknem szimmetrikus völgy, ρ=+0,3\rho = +0{,}3ρ=+0,3 mellett a dőlés megfordul.

A Heston-modell implikált volatilitási felületeMegnyitás: Heston →
Korreláció ρ
Volatilitás volatilitása ξ

Húzással forgatható, görgetéssel nagyítható.

IV, K = 80, T = 1
23.03%
IV, K = 100, T = 1
18.05%
IV, K = 120, T = 1
14.54%
Ferdeség IV(80) − IV(120), T = 0.25
11.53 pp
Ferdeség IV(80) − IV(120), T = 1
8.49 pp
Ferdeség IV(80) − IV(120), T = 2
5.76 pp

Árazás a Heston-modellben

Egy európai call ára továbbra is a diszkontált kockázatsemleges várható érték, C0=e−rT EQ[(ST−K)+]C_0 = e^{-rT}\,\mathbb{E}^{\mathbb{Q}}[(S_T - K)^+]C0​=e−rTEQ[(ST​−K)+]. A Black–Scholes-képlethez hasonlóan rövid képlet nincs, de két bevett út létezik.

Az első a szimuláció, mint a „Monte Carlo-opcióárazás” című leckében. Osszuk fel [0,T][0, T][0,T]-t kis Δt\Delta tΔt lépésekre. Minden lépésben húzzunk két független standard normális Z1,Z2Z_1, Z_2Z1​,Z2​ értéket, legyen ε1=Z1\varepsilon_1 = Z_1ε1​=Z1​ és ε2=ρZ1+1−ρ2 Z2\varepsilon_2 = \rho Z_1 + \sqrt{1-\rho^2}\,Z_2ε2​=ρZ1​+1−ρ2​Z2​, így a két sokk korrelációja ρ\rhoρ, majd frissítsünk:

vt+Δt=vt+κ(θ−vt) Δt+ξvt+ Δt ε2,v_{t+\Delta t} = v_t + \kappa(\theta - v_t)\,\Delta t + \xi\sqrt{v_t^+}\,\sqrt{\Delta t}\,\varepsilon_2,vt+Δt​=vt​+κ(θ−vt​)Δt+ξvt+​​Δt​ε2​,
St+Δt=Stexp⁡((r−12vt+)Δt+vt+ Δt ε1).S_{t+\Delta t} = S_t\exp\Big(\big(r - \tfrac{1}{2}v_t^+\big)\Delta t + \sqrt{v_t^+}\,\sqrt{\Delta t}\,\varepsilon_1\Big).St+Δt​=St​exp((r−21​vt+​)Δt+vt+​​Δt​ε1​).

Itt vt+=max⁡(vt,0)v_t^+ = \max(v_t, 0)vt+​=max(vt​,0) kiszűri azokat a kis negatív értékeket, amelyeket egy diszkrét lépés előállíthat. A diszkontált kifizetést sok pályán átlagolva kapjuk az árat, a „Monte Carlo-opcióárazás” leckéből ismert standard hibával.

A második út félig analitikus. Heston megmutatta, hogy ln⁡ST\ln S_TlnST​ karakterisztikus függvénye zárt alakban felírható. A call ára ekkor S0P1−Ke−rTP2S_0P_1 - Ke^{-rT}P_2S0​P1​−Ke−rTP2​ alakú, ugyanolyan szerkezetű, mint a Black–Scholes-képlet, ahol P1P_1P1​ és P2P_2P2​ egydimenziós numerikus integrállal számolt valószínűségek. Ez elég gyors ahhoz, hogy az öt paramétert egy teljes piaci árfelülethez illesszük.

Összefoglalás

  • A Heston-modellben a vtv_tvt​ variancia saját, átlaghoz visszatérő véletlen folyamatot követ, amely korrelál az árfolyammal.
  • v0v_0v0​ a mai variancia, θ\thetaθ a hosszú távú szint, κ\kappaκ a visszatérés sebessége (ln⁡2/κ\ln 2/\kappaln2/κ felezési idővel), ξ\xiξ a vol-of-vol, ρ\rhoρ a korreláció.
  • A 2κθ≥ξ22\kappa\theta \ge \xi^22κθ≥ξ2 Feller-feltétel távol tartja a varianciát a nullától.
  • Negatív ρ\rhoρ adja a részvénypiaci ferdeséget, nagyobb ξ\xiξ erősebben hajló mosolyt.
  • Az árak szimulációból vagy a karakterisztikus függvény numerikus integráljából adódnak.
Próbáld kiSzimulálj árfolyam- és variancia-pályákat, és árazz opciókat a Heston-laborban →
2 kérdés ehhez a leckéhez a sorozat végén →
← ElőzőImplikált volatilitás és a volatilitás-mosolyKövetkező →Statikus replikáció: Breeden–Litzenberger és Carr–Madan
Kapcsolatok
Sztochasztikus volatilitás és a Heston-m…
Teljes gráf megnyitása →
Laborok ehhez a leckéhez
Heston