Hay muchas formas de calcular la delta y gamma de la tasa de interés.
Por ejemplo, para la delta de la tasa de interés, puedes seleccionar un conjunto de tenores estándar (por ejemplo, 3M, 6M, ..18M, 2Y, ... 30Y), y perturbar la tasa de interés solo en este tenor - ceteris paribus, repricing, y obtener el impacto de P&L/sensibilidad para este tenor. Si sumas las sensibilidades resultantes, la suma estará cerca del impacto de P&L de perturbar simultáneamente las tasas en todos los tenores en paralelo. Esto es lo que la mayoría de la gente hace hoy en día. Muchos tienen otras formas adicionales de ver las sensibilidades de primer orden, por ejemplo, en términos de componentes principales históricos.
Para la gamma de la tasa de interés, hay muchos enfoques posibles, todos los cuales pueden ser razonables dependiendo de las necesidades. Por ejemplo, algunas personas que gestionan el riesgo de estructuras complicadas calculan una matriz cuadrada tenor-por-tenor. Pero para la mayoría de los demás, esta matriz tendría solo ruido inmaterial fuera de su diagonal, es decir, las gamma cruzadas entre diferentes tenores, como la gamma cruzada de la tasa de 2Y y 10Y. Y si has calculado la delta por tenor en los párrafos anteriores, podrías obtener "gratis" la gamma por tenor, es decir, la diagonal de la matriz. En la práctica, esta sigue siendo demasiada información para posiciones lineales. Por ejemplo, para una atribución de P&L de un swap de tasa de interés a 30 años, querrás un solo número para la gamma para evitar demasiado P&L no explicado, pero tener una gamma para cada tenor puede ser demasiado.
Puedes calcular un número para la gamma simplemente sumando las gammas en cada tenor si las tienes; o usando como pesos las deltas de la tasa de interés por tenor; o de muchas otras formas.
Sin embargo, la especificación de FRTB dice que no necesitas la gamma desglosada por tenor, a menos que lo desees. Simplemente perturba todas las tasas en paralelo hacia arriba y hacia abajo y obtén un solo número de gamma de tasa de interés.