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Vanna-Volga-Methode

Vanna-Volga konstruiert einen Vol-Smile aus drei Marktquotierungen: ATM-Vol, Risk Reversal und Butterfly. Die Methode berechnet, wie stark der Black-Scholes-Preis angepasst werden muss, um den Smile zu berücksichtigen. Die Anpassung entspricht den Kosten, das Skew- und Krümmungsexposure der Option mit drei liquiden Benchmarks abzusichern.

Entwickelt für FX-Optionen. Diese Methode steht hinter dem Großteil der FX-Smile-Konstruktion bei Banken. Keine Optimierung, keine Iteration, sondern eine geschlossene Form.

💡
Absicherungskosten 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 der Absicherung sind die Smile-Anpassung. Durch Invertierung erhalten Sie die implizite Volatilität bei jedem beliebigen Ausübungspreis.

Ausprobieren: Ein Smile aus drei Quotierungen​

Passen Sie die drei Marktquotierungen unten an und beobachten Sie, wie daraus der vollständige Vol-Smile entsteht. Achten Sie darauf, wie ATM das Niveau festlegt, das Risk Reversal den Smile neigt (Skew) und der Butterfly beide Flügel anhebt (Krümmung).

Vanna-Volga-Smile-Builder

Typischer Krypto-Smile: moderater Put-Skew, leichte Krümmung. Spiegelt anhaltende Nachfrage nach Absicherung nach unten wider.
25Δ-Put-IV: 51.0%
ATM-IV: 45.0%
25Δ-Call-IV: 45.0%
44%49%53%58%51.0%45.0%45.0%25ΔPATM25ΔCStrike (nach Delta)Implizite Vol (%)
ATM-Vol+45.0%
Niveau der impliziten ATM-Vol
RR₂₅-6.0%
Negativ = Put-Skew (typisch)
BF₂₅+3.0%
Höher = mehr Krümmung / dickere Flügel
σ(25ΔP) = σ_ATM + BF₂₅ - RR₂₅/2 = 45 + 3 - (-6)/2 = 51.0%
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​

Quotierung
Was sie misst
Gesteuertes Smile-Merkmal
ATM-Volatilität
Implizite Vol beim Ausübungspreis am Geld
Gesamtes Vol-Niveau (verankert die Oberfläche)
25-Delta-Risk-Reversal
Call-IV abzüglich Put-IV bei 25 Delta
Skew (Neigung des Smiles)
25-Delta-Butterfly
Durchschnittliche Flügel-IV abzüglich ATM-IV
Krümmung (Anhebung der Flügel)
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Eine Eingabe, eine Smile-Dimension

ATM-Vol legt das Niveau fest. Risk Reversal legt die Neigung fest. Butterfly legt die Krümmung fest. Ändern Sie eine Eingabe, und Sie wissen genau, wie der Smile reagiert.

Wie die Methode funktioniert​

Schritt
Was passiert
Warum
1. Benchmarks bepreisen
Marktpreise und Preise bei flacher Vol (Black-Scholes) für die drei Benchmark-Optionen berechnen
Die Differenz entspricht den Smile-Kosten der jeweiligen Benchmark
2. Ziel-Greeks berechnen
Vanna und Volga der zu bepreisenden Option berechnen
Diese messen, wie stark die Option dem Smile-Risiko ausgesetzt ist
3. Absicherungsgewichte bestimmen
Gewichte so lösen, dass ein Portfolio aus den drei Benchmarks Vanna und Volga des Ziels abbildet
Zeigt, welcher Anteil der Smile-Kosten jeder Benchmark anfällt
4. Anpassung anwenden
Die gewichteten Smile-Kosten zum Black-Scholes-Preis addieren
Der angepasste Preis spiegelt den Smile wider; durch Invertierung erhalten Sie die IV
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Drei Quotierungen für drei Freiheitsgrade

Der Smile der Volatilitätsoberfläche weist zwei Effekte zweiter Ordnung auf: Vanna (Kreuzsensitivität zwischen Spot und Vol, steuert den Skew) und Volga (Sensitivität gegenüber der Vol der Vol, steuert die Krümmung). Drei Quotierungen liefern genau die Freiheitsgrade für Niveau, Skew und Krümmung. FX-Dealer quotieren genau diese drei Größen.

Die Greeks hinter dem Namen​

Greek
Was es misst
Gesteuerte Smile-Dimension
Abgesichert durch
Vanna
Wie sich Delta ändert, wenn sich die Vol ändert
Skew
Risk Reversal
Volga
Wie sich Vega ändert, wenn sich die Vol ändert
Krümmung
Butterfly

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 lässt sich auf jedes Smile-Modell übertragen. Das Delta der Zieloption bestimmt das Skew-Exposure; Vega bestimmt die gesamte Vol-Sensitivität.

Stärken und Grenzen​

Stärke
Was das für Sie bedeutet
Extrem schnell: geschlossene Form, keine Optimierung
Tausende Optionen pro Millisekunde. Kein Fitting-Schritt, keine Iteration.
Nutzt genau das, was Dealer quotieren
ATM, Risk Reversal, Butterfly. Kein Modellrisiko durch Fitting.
Intuitive Zuordnung
Jede Eingabe steuert genau ein Smile-Merkmal. Leicht nachvollziehbar.
Einfach: drei Eingaben, kein Overfitting
Kein Raum für unechte Schwankungen.
Grenze
Was das für Sie bedeutet
Schwaches Verhalten in den Flügeln
Tief aus dem Geld liegende Flügel (10 Delta und darüber hinaus) sind nicht eingeschränkt. Kann unplausible Werte erzeugen.
Nutzt nur 3 Quotierungen
Kann zusätzliche Strike-Daten nicht einbeziehen, selbst wenn sie verfügbar sind.
Versagt bei ausgeprägten Smiles
Setzt Black-Scholes als Basis voraus. Hohe RR- oder BF-Werte können Probleme verursachen.
FX-Konventionen lassen sich nicht sauber auf Krypto übertragen
Prämienbereinigtes Delta, Forward-Delta: unterscheidet sich vom Spot-Delta bei Krypto.
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Schnellster Smile aus drei Quotierungen, aber begrenzt

Vanna-Volga ist der schnellste Weg, einen Smile aus drei Quotierungen zu konstruieren. Mit vollständigen Strike-Rastern (wie auf Deribit) holt SVI mehr aus den Daten heraus und liefert bessere Flügel. Die Methode sagt nichts über die Laufzeitstruktur oder Kalender-Arbitrage aus. Jeder Verfall wird unabhängig behandelt.

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. Das Denkmodell ist dennoch wertvoll:

Anwendungsfall
Warum es wichtig ist
OTC-Quotierungen interpretieren
Wenn OTC-Desks ATM + RR + BF quotieren, zeigt Vanna-Volga genau, was diese Zahlen über die Form des Smiles aussagen.
Schnelle Plausibilitätsprüfungen
Mit ATM, RR und BF können Sie den Smile im Kopf annähern, ohne ein Modell zu fitten.
Skew-Zerlegung verstehen
Der Skew stammt von Vanna, die Krümmung von Volga. Das lässt sich auf jedes Smile-Modell übertragen.

Gleichungs-Explorer​

Rechnen Sie zwischen impliziter Vol, Gesamtvarianz, Log-Moneyness und Optionspreisen um.

Gleichungs-Explorer

w = σ2 × Ttotal variance = IV2 × time
%
Die implizite Volatilität
Tage
Kalendertage bis zum Verfall
Gesamtvarianz (w)
0.022225
Annualisierte Varianz (σ²)
0.2704
Zurückgerechnete IV
52.00%
Die Gesamtvarianz ist das, was SVI und andere Modelle fitten. Sie skaliert mit der Zeit: 50% Vol über 30 Tage hat weniger Gesamtvarianz als 50% Vol über 90 Tage.

Testen Sie Ihr Verständnis​

Testen Sie Ihr Verständnis bevor Sie fortfahren.

Q: Wenn Sie den 25-Delta-Butterfly erhöhen und ATM-Vol sowie Risk Reversal unverändert lassen, was passiert mit dem Smile?
Q: Warum kann Vanna-Volga keine zusätzlichen Marktquotierungen (z. B. 10-Delta-Optionen) nutzen, selbst wenn sie verfügbar sind?
Q: Eine ATM-Option hat nahezu null Vanna und nahezu null Volga. Welche Smile-Anpassung sagt Vanna-Volga für sie voraus?
Q: Warum wird Vanna-Volga an Krypto-Optionsmärkten selten verwendet?

💡 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 nötig

Diese Lektion beginnt mit den drei Dealer-Quotierungen und erklärt dann, wie ATM, Risk Reversal und Butterfly über die Absicherungskosten von Vanna und Volga dem Niveau, dem Skew und der Krümmung zugeordnet werden.


Siehe auch:

  • SVI-Parametrisierung: Das Smile-Modell, das Hypercall für Volatilitätsoberflächen von Aktienoptionen fittet
  • SABR-Modell: Stochastisches Vol-Modell mit dynamischer Interpretation
  • SSVI: SVI auf Oberflächenebene mit Kalender-Nebenbedingungen
  • Vanna: Das Kreuz-Greek, das den Skew steuert
  • Volga: Das Vol-Konvexitäts-Greek, das die Krümmung steuert
  • Skew: Wie die implizite Vol über die Ausübungspreise variiert
  • Interpolationsmethoden: Alle Methoden im Vergleich