Греки опционов "человеческим языком".

а почему про  VOLGA забыли?

PS — это не авто и не великая русская река)))

остались еще неназванные греки.
например, ОМЕGA.
возможно, у нее есть и иные синонимы.

все это, конечно, хорошо.
но в наших популярных калькуляторах они отсутствуют.
насколько это критично и востребовано показывает нулевой фидбек аудитории.
в любом случае ценность и применимость  греков как второй и третьей производной остается на усмотрение трейдера.

имхо, надо иметь свой собственный универсальный индикатор.
а будет ли это лишь дельта или К,  это индивидуально.

имхо, для трейдинга вполне хватает основных греков.
добавить еще VERA, ZOMMA,OMEGA и еще полдесятка никто не мешает, но вряд ли это улучшит финрез.
в эскимосском языке десятки названий снега (!) — первый снег, снег выпавший после рождения олененка, на начало полярной ночи и т.д.
но его толщина и покров зависят от температуры и количества солнечных дней в году.
как-то так.

Как Вы используете греки второго и выше порядка в работе?

Основные греки четвёртого порядка

1. Tesseract (тессеракт)

   ∂S4∂4V​

   Четвёртая производная по цене базового актива. Показывает, как меняется гамма при изменении цены актива. Имеет смысл для:

   • анализа выпуклости гаммы;

   • оценки устойчивости дельта‑гамма‑хеджа при больших движениях цены.

2. Vega–Vomma Cross (перекрёстная производная веги и воммы)

   ∂σ2∂S2∂4V​

   Чувствительность воммы к изменению цены актива (или гаммы — к изменению волатильности). Полезен для:

   • управления рисками при скачках волатильности и цены;

   • калибровки моделей стохастической волатильности.

3. Time–Vega–Gamma (временнóй тройной эффект)

   ∂τ∂σ∂S2∂4V​

   Отражает, как гамма меняется со временем при колебаниях волатильности. Применяется в:

   • динамическом хеджировании с учётом временного распада и волатильности;

   • тестировании устойчивости стратегий к «временнóму сдвигу».

4. Quadruple Vega (четвёртая вега)

   ∂σ4∂4V​

   Чувствительность воммы к изменениям волатильности. Используется для:

   • анализа «кривизны» веги при экстремальных движениях волатильности;

   • проверки адекватности моделей локальной/стохастической волатильности.

5. Charm–Gamma Cross

   ∂τ∂S3∂4V​

   Показывает, как чарм (скорость изменения дельты со временем) реагирует на изменения цены актива. Важен для:

   • прогнозирования поведения дельта‑хеджа при комбинации временных и ценовых эффектов;

   • стресс‑тестирования стратегий в условиях резкого рыночного движения.

Почему их почти не используют?

1. Шум данных
   Высшие производные крайне чувствительны к рыночному шуму и ошибкам калибровки модели.

2. Вычислительная нестабильность
   Численное дифференцирование четвёртого порядка требует очень точных входных данных (цена, волатильность, время).

3. Низкая экономическая значимость
   Вклад четвёртых производных в изменение цены опциона обычно пренебрежимо мал по сравнению с дельтой, гаммой и вегой.

4. Сложность интерпретации
   Даже профессиональные кванты редко могут интуитивно объяснить экономический смысл четвёртых производных.

Когда они могут быть полезны?

• Академические исследования (проверка гипотез о структуре волатильности).

• Калибровка сложных моделей (например, SABR или стохастической волатильности).

• Экстремальные сценарии (стресс‑тесты для портфелей с гигантскими позициями).

• Высокочастотный трейдинг (если алгоритмы работают на микросекундных интервалах).

Итог:
Греки четвёртого порядка — математически корректны, но практически малоприменимы.