结构化产品追踪3：择时操作，收益优化

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来源：银河期货

引言：过百小时的程序回测，数以百万计的数据积累，奉上的是本次至臻的结构化产品研究成果。

系列回顾：

[h1]结构化产品追踪1：低风险投资背后的收益逻辑[/h1]
[h1]结构化产品追踪2：简化结构，优化效益[/h1]注：经过更为多维的深度回测，结构化产品追踪2中，买认购存续期覆盖率大于50%的比例为62.45%，最终覆盖率为54.25%；买认购卖认沽存续期覆盖率大于50%的比例仍为66.79%，最终覆盖率为57.09%，最终获得的结论与前文一致。

前面的系列文章我们介绍的结构化产品主要是以简单的鲨鱼鳍结构进行构筑研究，产品的收益图如图1所示：

图1：结构化产品收益图

在达到敲出涨幅之前，我们承诺客户的收益为50ETF涨幅。但如果50ETF收益处于负值状态，此产品承诺客户亏损为0，也就是说客户的最小收益为0，最大收益为最接近敲出涨幅的50ETF涨幅值。当涨幅超出提前预设涨幅时，客户获得敲出后收益，敲出后收益为提前约定好的数值。

经过更深度的回测，我们发现如开头注释一样，最终覆盖率并没有想象中的高，大概都在50%~60%的区间当中。其中原因前文中已给出解释，即部分产品存续期间处在波动率下跌的走势当中，因此作为买方承担了波动率下跌所造成的损失。在将该策略作为产品实践过程前，还需要对产品的盈亏进行分析。因此本文主要关注买认购期权操作的产品的盈亏分析，同时在针对不同的产品开始条件进行回测，判断产品究竟在什么波动率位置进行开仓可以达到最优效果。

从产品的盈亏角度考虑，在529次回测中，产品结束取得正收益的次数为287次，取得负收益的次数为242次，按照比例来说正收益占比为54.25%，处于相对多数的状态。而从收益的绝对值来看，所有回测平均收益率为-1.41%；其中当收益为正时，平均收益为3.01%，当收益为负时，平均收益为-4.42%。从数据中可见，虽然盈利的状况占大多数，但是如果产品产生亏损，平均的亏损率较收益为正时多了1.41%，从而致使产品平均收益率为负。从图2中可以更加明显的看到所有回测盈亏的分布及具体数值：

图2：结构化产品收益分布图

从图2中可以看出，大部分发生负收益的时间都聚集在200~400之间，对应的时间为2016年1月4日至2016年9月9日发行的新产品。在此期间发行的产品收益率大都为负，且对应了波动率下跌段。从这个角度入手，如果我们将该结构化产品设置进场的波动率门槛，便能达到优化效益的目的。

简单来说，我们在产品开仓时算出其20HV的数值，并将此数值放入50ETF的波动率锥当中进行比较，从而判断是否应该开仓该产品。图3中显示为50ETF的波动率锥图形：

图3：50ETF波动率锥（数据起始自2011年）

可以看到，其50%分位波动率大部分时间稳定在15%~20%年化波动率之间，对应的日波动大概在1%~1.5%之间。因此我们设定：

1.在回测中如果当天的20HV在当天50%分位数以下时，我们依照计划开仓结构化产品；

2.同时除了考虑波动率锥的绝对位置，还需要考虑波动率锥是否处于上升或下降状态。我们通过简单的指标判定此种情况，即只要开仓日的20HV大于20交易日前的20HV，即认定波动率上涨，我们可以开仓新产品。

3.除了考虑50ETF的历史波动率外，我们还需要考虑50ETF的隐含波动率。因此，我们使用当月的平值平均隐含波动率作为指标，当本日的当月GVX（银河波动率指数，用来衡量平均隐含波动率的指标）大于20交易日前的当月GVX，则符合产品开仓的要求。

这3个条件的设定依据在于，我们需要取得在波动率处于历史低位时，把握波动率低位上涨的行情，减少期权买方头寸在波动率上的亏损。

图4：20HV与50ETF 50%分位波动率锥数值比较

如图4所示，产品大部分亏损期集中在波动率从50分位以上下跌到50分位以下的过程，其后20HV与当月GVX的连续数据一直小于50分位。因此依照这3个原则，我们进行结构化产品测试，将该产品命名为产品1，并统计相关的回测结果。（因涉及到GVX对比，需要用到期权数据，但是vix.shtml" target="_blank" class="relatedlink">50ETF期权开始时间为2月9日，因此我们比对的样本从2015年3月16日开始）

表1：产品1相关数据

图5：产品1开仓时间分布图（开仓为1，未开仓为0）

图6：产品1收益率分布图

从产品1的相关数据中可以看出，产品平均收益率仍为负数，较之前数据并未有较大提升。产品的覆盖率较之前的数据也有较大幅度的下降。从产品1开仓时间分布图（图5）可以看出，有很大一部分开仓还是在产品亏损幅度较大的时间段，从而致使平均收益率为负。结合图5与之前未加任何条件的收益图图2进行对比，发现期权上市的开始段的正产品收益并没有在图5中得到体现。具体原因为敲出段包括行情慢涨的敲出与行情快涨的敲出，行情慢涨的敲出可以对应2017年初开始的50ETF的行情，而行情快涨的敲出对应的是2015年初50ETF的暴涨行情。具体的敲出时间分布如图7所示：

图7：结构化产品敲出情况（敲出为1，未敲出为0）

结合图2与图7，我们可以发现产品敲出时，收益率大概率为正，且数值相对较大。而前述三个条件中，条件1中20HV需小于50分位波动率锥限制了产品在行情快涨中的盈利能力。因此我们将条件1去除，剩余条件2与条件3作为产品的开仓条件，并计算相关数据，我们将此产品命名为产品2。

表2：产品2相关数据

图8：产品2开仓时间分布图（开仓为1，未开仓为0）

图9：产品2收益率分布图

从产品2与产品1的数据对比（表2、图8、图9与表1、图5、图6）当中，我们可以明显发现产品收益方面的优化。首先就是产品的覆盖率有了较大提升，比之前研究的产品与产品1相比均有大幅度提升，平均盈利也提升了5%左右。产品2通过简单的HV与GVX的跨期条件比较可以捕捉到波动率上涨的时间段，从而使产品盈利增加。其次，产品开仓次数骤增接近3倍，使产品达到3年中三分之一的时间都可进行产品的开仓，且平均来说获得较多收益，这在产品的实际操作中可谓增加了许多操作空间。同时在薄利多销的结构化产品中，也可以提供更大的资金容量，促使产品在相对收益较小的情况下取得较大的绝对收益。

总体来说，通过细化对结构化产品的择时操作，产品收益增强，可操作性增大。虽然结构化产品还面临其他诸如市场流动性问题，场外期权保证金不稳定等问题，但是在市场数据证实下，产品管理人与产品购买者仍然可以获得不错的产品收益。这种双赢的局面促使着结构化产品不断发展，并促使产品设计以及收益兑付多样性的增加。

作者简介：
吴元华，英国卡斯商学院数量金融硕士，现任银河期货期权高级研究员。两年私募、FOF基金从业经验，擅长研发技术面类型策略，并将其与期权实战交易相结合，通过各种数学软件（如Matlab）优化交易策略，构筑结构化产品。