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作者：OptionQuant Skewtrading, 顾名思义，当波动率的曲线的斜率达到一定阈值时，可以构建等vega, 等delta的组合，以博取“所谓”的预期收益，即vega*(高行权价iv-低行权价iv), 当市场预期有方向风险时，skew会变得异常的陡峭，比如上周市场预期看跌，那么低行权价的put 的iv就会比高行权价的call 高出很多，那么可以构建上述组合等待均值回归，那么看似等vega, 等de'l'ta的组合到底是否有风险，skew的异常陡峭到底是在为哪些尾部事件做风险补偿呢，具体可参看下述的压力测试。 卖出0.3delta虚职的put, 买入0.3 delta虚职的call, 然后对冲掉delta风险。 横坐标是标的的涨跌幅， 纵轴是收益率的变化BP形式，橘黄色的线是假设iv上涨10个vol， 灰色的线是iv降低10个vol, 其他的参数不是很重要，我就不一一列举。时间decay为一天，注意，该收益图并非到期时刻的收益。 那么我们将这个压力测试按照标的的涨跌和波动率的涨跌分成了四个象限。 第一象限，S,up vol up,当s上涨时，整体的头寸变为vega多头，gamma多头，所以该象限内盈利最大，vega盈利gamma也盈利。 第二象限，S,up vol down, 这个时候我们会在vega上亏损，但是由于gamma为正，为vega上做出了补偿， 所以该象限内，亏损有限。 第三象限，S,down voldown, ，这个时候整体头寸vega为负，gamma也为负，所以在vega盈利的同时，gamma带来亏损，使得该象限内盈利有限。 第四象限，S,down, vol up,这个象限就是该组合的尾部风险区域， 组合在这个象限里gamma亏钱，vega也亏钱。 那么skew的变大，本质也是在为第四象限中的尾部风险做补偿， 而且当skew足够陡峭时，波动率曲面的remark也会带来其他的收益，而最终的结果其实也是remark带来的收益和上述测试条件下的亏损，两者的平衡，这里面remark涉及的东西较复杂，可能要以后再详细讲解。 ![]()
那么我这面留下几点，可能后面再写， 1 为什么是“所谓的”预期收益，真实的收益的期望值到底距离这个偏差有多大？
2 曲面remark的时候到底带来了哪些收益以及哪些风险？ 3 该组合构建时你会发现这是一个正gamma正t'he'ta的组合，那么是否有freelunch? 这个所谓的免费收益又在为哪些事情做风险补偿？
4 这个组合的压力测试结果跟其他未揭示的参数是怎样的关系，风险收益比是怎么样变化的， 5 如果暴跌且波动率增大时会增加我们的最大回撤，那么如何构建头寸或者风控的手段，使得我们虽然降低了预期收益，但是将尾部风险变得可控？
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