波动率量化分析 12.13

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狂市   2019-12-21 22:24   3593   0
本报告针对vix.shtml" target="_blank" class="relatedlink">50ETF期权进行分析。
期权定价模型有很多种,即使是相同的模型,使用不同参数也会有不同的结果,因此本报告中的计算结果可能和您的结果有所差异。


一、市场概述
近期波动率持续走低,已经处于历史最低水平,虽然不知会持续多久,但未来波动率上涨的概率会较大。
从近期隐含波动率K线可以看出,大部分的K线都是阴线,说明日内的隐含波动率走势以高开低走为主。
从波动率的各个衍生指标中可以发现市场的一些交易机会,其中skew处于偏低的水平,未来转多的可能性较大,其他指标都出于正常范围,没有明显的机会。


二、波动率K线

我们在日内实时计算当月平值期权(ATM)的隐含波动率,在计算时已经考虑了盘中实时的时间衰减。将日内隐含波动率曲线转换成K线形式:


指标解读:
从近期隐含波动率K线可以看出,大部分的K线都是阴线,说明日内的隐含波动率走势以高开低走为主。期权的隐含近期期权的隐含波动率维持在0.11-0.12之间的水平,历史波动率跌至0.09-0.1之间。两个波动率都处于历史较低水平。



说明:

随着标的资产的变动,ATM期权也会发生改变,为了便于进行对比分析,我们同时计算新旧两个ATM期权的隐含波动率K线。图中蓝色K线是使用当日ATM期权计算出的隐含波动率,浅绿色K线是使用前一日ATM计算出的隐含波动率。
举例来说,如果昨日50ETF收盘在2.95,今日收盘在3.00,则蓝色K线是执行价格为3.00的期权的隐含波动率,浅绿色K线是执行价格为2.95的期权的隐含波动率。
图中黄线为50ETF的历史波动率指数。


三、波动率指标研究
我们对一些重要指标的历史分布情况进行了分析,这些指标包括:
  • 当月ATM的隐含波动率(IV),
  • 隐含波动率-历史波动率(IV-HV),
  • 波动率偏度(skewness),
  • 波动率峰度(kurtosis),
  • 波动率期限结构(term structure)。
期权波动率指标有很多,由于篇幅所限,本报告仅对几种常见指标进行了研究。
为了便于对比分析,我们同时统计了指标在近期的分布情况(图中上半部分绿色部分),以及历史长期的分布情况(图中下半部分蓝色部分)。黄色标记点为当前的指标数值及其百分位水平(即当前值在历史分布中的排名情况)。为便于看出当前值的相对位置,图中同时标出了百分位为25%、50%及75%的指标值大小。
由于波动率存在比较明显的均值回复特性,因此当波动率指标处于较低(或较高)水平时,存在做多(或做空)相应指标的机会。


1. 当月ATM的隐含波动率:
计算当月ATM期权的隐含波动率,并研究其分布:




2. 隐含波动率-历史波动率

用当月ATM期权的隐含波动率减去历史波动率指数,并研究其分布:




3. 波动率偏度
使用特定call期权和特定put期权的隐含波动率,计算两者差值,并研究其分布:




4. 波动率峰度
使用ATM期权、特定call期权、特定put期权的隐含波动率,计算 IV(ATM)*2-IV(call)-IV(put),并研究其分布:




5. 波动率期限结构
期权合约有多个到期日,其中当月合约(记做M1)和次月合约(记做M2)的成交最为活跃,计算这两个月份ATM期权隐含波动率的差值:





四、成交分布分析

我们将ATM期权合约盘中成交价格转换成隐含波动率,然后分析其近期的波动率成交分布情况,在计算时已经考虑了盘中实时的时间衰减。
一般来说,成交集中的区域,多空力量交战较激烈,换手率较高,容易对价格形成阻力或者支撑。
图中左侧为put的波动率成交统计,右侧为call的统计。不同颜色表示了不同交易日的数据,最近一天数据用黄色表示。

为便于分析,图中同时标出了4个重要的波动率点位,分别是:

  • 最新波动率:即ATM合约最近一天收盘时的隐含波动率;
  • call最大成交、put最大成交:统计期内的call或put成交量最大的波动率点位;
  • 最大总成交:统计期内call和put总成交量最大的波动率点位。




最近3日成交分布:
call合约:【10001831】,put合约:【10001840】




  • 最新波动率:【0.1194】
  • 最大总成交:【0.1175】;
  • call最大成交:【0.1175】;
  • put最大成交:【0.1175】


五、冲击成本
使用市场微观数据,分析ATM期权的冲击成本。图中X轴为手数,Y轴为冲击成本。
call合约的冲击成本:【10001831】





put合约的冲击成本:【10001840】




说明:

本分析使用的是近期市场的成交数据,以计算不同资金量的平均冲击成本。未来市场成交情况如发生变化,冲击成本也会发生变化。。
计算冲击成本的方法很多,不同方法得出的结果可能并不相同。另外,由于参与计算的数据样本有限,计算出的冲击成本不一定是严格的单调增函数。本分析的结论仅供参考。




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