Que dos subyacentes, $S_{1}$ y $S_{2}$ están correlacionados y $\beta$ es la pendiente de la regresión lineal de sus rendimientos, es decir, dice cuánto $S_{1}$ covariable con $S_{2}$ varianza.
Por ejemplo, dejemos que
$$\beta=\dfrac{\sigma_{S_{1}S_{2}}}{\sigma^{2}_{S_{2}}}=0.83$$
es decir, cuando $S_{2}$ aumenta por $1\%$ $S_{1}$ sube en $0.83\%$ En este ejemplo podemos suponer que conocemos el verdadero valor de $\beta$ , entonces no existe ningún error de estimación.
Consideremos ahora dos opciones de llamada: la primera, $c_{1}$ está escrito en $S_{1}$ y el último, $c_{2}$ está escrito en $S_{2}$ y ambos tienen el mismo valor monetario (por ejemplo, 102%).
Según la fórmula de BMS, la volatilidad implícita, $v_{1}$ extrapolado de $c_{1}$ es mayor que el uno, $v_{2}$ extrapolado de $c_{2}$ .
Por ejemplo, dejemos que
$$v_{1}-v_{2}=6\%$$
sobre una base anual.
$S_{1}$ y $S_{2}$ están fuertemente correlacionadas y su regresión lineal $R^{2}$ está por encima de $0.8\approx0.9$ .
¿Qué pasa con la compra de $S_{2}$ Venta de gamma $S_{1}$ ¿Gamma para conseguir una posición de coste cero pero habiendo vendido (comprado) una volatilidad implícita mayor (menor) que la volatilidad realizada?