用概率交易期权——关于“标的选择”

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选择你的标的

在我们开始搜索交易之前，你应该先创建一个你想要交易的标的列表。这个列表应该包含流动性高的产品，这些产品具有充足的交易量和未平仓头寸，以保证市场的有效性。如果买卖价差过宽，你将会损失你费尽心思所构建出的盈利空间。这个列表不能太短，应使你有充足的标的可供选择；然而这个列表也不能太长，应该尽量去除噪音，只保留可能交易的候选标的。另外，我需要了解每一个我所交易的标的。

因此，我推荐你先从核心的候选标的出发，做一个较简短的列表，然后根据自身能力逐渐增加。尽管在过去几年里，我了解并交易了大约1200种标的，我的主要观察列表目前包含157个标的。对于这张列表上的每一个代码，我都可以讲出很多故事。这些代码包括股票、指数、ETF，以及一些期权流动性较好的期货产品。我就从这张列表中选择我的交易标的。

交易的第一步，就是从你的列表中选择一个标的能够带给你概率上的优势。我们现在来看要实现这一要求需要经历的几个程序。

从最简单的观点出发，我们的目标是低买高卖，或者是高抛低吸，我们要考虑在期权定价的各个因素中，哪些在选择标的时最为重要、对我们的影响最大。回顾Black-Scholes模型，我们可以很快排除利率和股利这两个因素，因为这两个因素是基本静止的。到期时间这个因素虽然在选择策略时十分重要，但在选择标的时对我们没有影响，因为时间对所有标的都是公平的。同样的，执行价格也是一样，不会影响我们对标的的决策。这样就只剩下两个因素，会主要影响我们选择的成功与否。这两个因素就是标的价格和隐含波动率。

我们先来看标的价格及其对标的选择的影响。如果你了解从期权定价模型中衍生出的期权希腊值的概念的话，你应该知道Delta是用来预测标的每$1变动引起的期权价格变动量的指标。最终还是标的资产的价格变动对交易的损益结果起决定性作用。那为什么我们还花这么多时间精力来讨论期权的隐含波动率呢？要回答这个问题，我们先来看看如果仅仅通过预测标的资产未来价格变动来进行交易，情况会是如何。

有一个必须回答的问题是，你能否持续地预测一个特定时间段之内的股价变动方向和变动幅度？期权的生命期是有限的。假如你相信XYZ股票未来会涨，这个信念不足以支持你去买一个仅剩30天到期的看涨期权。你必须相信XYZ的股票在未来30天内能上涨一定水平，这个信息才能对你的期权交易有所帮助。但这是否意味着你应该完全忽略对股票未来走势的判断呢？那也未必。

我的意思是说想要持续地预测一个特定时间区间内股票未来走势的方向和变动幅度是十分困难的。虽然我这样说会遭到很多技术分析交易员朋友的反对，但我认为如果你是个期权交易员的话，在这种预测上面所花费的时间、金钱和精力并不值得。我并没有说技术分析一文不值，我个人也会偶尔应用技术分析来发现短期的供需失衡。

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除此之外，在做每笔交易之前我也会看看股票走势图。但我并没有发现这些信息能够持续的帮我赚钱。我这么说有两个理由，第一，我交易期权27年了，几乎没有见到几个持续赚钱的技术分析交易员。而那几个赚了钱的，大部分是因为他们的策略选择而非方向预测。这就是第二个我想要强调的关键。

记住所有期权定价模型和盈利概率公式都假设股票的变动是随机的或者近似随机。我没办法将随机股票变动和技术分析统一起来。然而我在说这句话的同时也很清楚市场上90%的交易员是利用技术分析来做决策的。

如果我放弃了预测标的价格走势来增加我的交易机会，那我只剩下一个需要考虑的因素，就是期权的隐含波动率。

有一个术语你可能会常常听到，就是“均值回归”。一些分析师认为股票价格是均值回归的。也就是说，上涨了之后必然会下跌。但其实对股票价格来说，这一点并不能得到有力证明。举个例子，即使我们说股票的价格是随机的，我们也很快在股票的价格分布中加入了正向震荡。这意味着，通常一支股票长期会向上波动。然而我完全了解并不是所有股票都是向上波动的。

事实上，要是我们想起Lucent或WorldCom这些股票，我们就会知道这些股票不但没有向上波动，反而跌到了0。也就是说，这些公司可能会破产，彻底违反我们向上波动的理论。其实我想说的就是股票价格可能并不像我们想的那样均值回归。事实上，在短期内如果认为股票价格均值回归往往会阻碍我们从期权交易中赚钱。趋势追随者会同意我的观点，而反向趋势交易员可能会反对。

如果我不相信股票价格是均值回归的，为什么我还要提到均值回归呢？实际上，我认为隐含波动率是我在金融领域里面见到的最具有均值回归特性的函数。

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在上一节中我们提到，隐含波动率是我在金融领域里面见到的最具有均值回归特性的函数。下面我们来仔细看一下这一观点。

我们任意选择10个最先出现在脑海里的标的，打开其1年、2年、3年或5年的价格走势图。当你一个个图表看过去的时候，你会看到很多图表中并没有很明确的股票波动顶端和低端。而如果你打开这些标的在同一时期内的隐含波动率图表，你很可能会发现隐含波动率通常在一个区间之内波动。再仔细看这些图表，你会从中识别出股票隐含波动率的正常波动区间。股票的隐含波动率长期会返回到这一较紧凑的区间中，这些区间可以作为我们选择标的的可靠依据。这正是隐含波动率均值回归的性质。

我们怎么样来利用这一点进行交易呢？如果我们回顾过去，从中分别定义出对股票隐含波动率的正常、过高和过低的预期水平，我们就可以确定目前的隐含波动率在哪一个水平上。交易员有两种方法衡量当前隐含波动率的水平。一种是将当前隐含波动率与所选时间框架内的波动区间相比较。因此这种计算方法如下所示：

IV区间排位=（当前IV-最低IV）/（最高IV-最低IV）

所以比如说我们使用1年作为时间框架，一年中最高隐含波动率为40，最低隐含波动率为20，而当前的隐含波动率为25，因此该股票的IV区间排位水平为：

（25-20）/（40-20）=5/20=0.25或25th

这种计算方法虽然在直觉上是合理的，但它并不总能准确反映当前隐含波动率在其波动率区间内的位置。为了阐述这一点，我们假设标的之前的正常IV区间其实为20至25。事实上让我们假设在过去一年的252个交易日里，标的资产的隐含波动率仅有一天超过了25。这一天股票因为异常事件使得IV达到了40。如果今天的IV水平为25，那根据上述公式将计算出的25%的区间水平。然而很显然这一IV水平已经非常高，因为在过去一年中仅有一天超过该水平。这就引出了第二种计算方法来计算隐含波动率的百分比排位。我们再次假设使用一年作为时间框架，我们可以拿出当前的隐含波动率作为参照，分别数出过去一年中超过和低于该水平的交易日有几天。根据这种方法，我们前面的隐含波动率百分比排位应该在99th或100th的水平上，因为过去252天中仅有一天超过该指标。通常来说这两种方法不会有特别显著的差别，但我们需要记住两种方法的优劣，并了解某些软件为我们提供的计算方法背后的原理。

我个人使用第二种方法，我认为这种方法更准确，对隐含波动率未来的走势更具有预测性。那这些数字在交易中怎么用呢？一种看似很有逻辑的想法是，如果标的IV交易在50th百分比排位以上，我们就做空期权；如果标的IV交易在50th百分比排位以下，我们就购买期权。总得来说，如果我们相信隐含波动率是均值回归的，那不就是我们认为隐含波动率会最终回到50th的水平上么？实际上并没有这么简单，因为有以下三个原因。

第一，我们已经讨论过，期权的生命期有限。所以即使我们相信隐含波动率是均值回归的，我也无法假设它会在我的期权到期前完全返回均值。

第二，当市场比较安静、历史波动率很低的时候，大多数标的会在其50th百分比排位水平以下。而通常恰恰是这些时候，卖出期权能在隐含波动率和历史波动率之间获取最大的优势（最丰厚的利润）。与高隐含波动率时期不同的是，这些低隐含波动率周期往往会持续很长时间。事实上，它们通常会持续超过一年，甚至达到两年。如果你仅在隐含波动率超过50th百分比排位水平的时候才进行交易，那你在这些安静时期就无事可做，并且会错过很多赚钱的大好时机。

第三，标的资产处于较高的IV百分比排位时通常都是有特殊原因的。也许是股票即将公布财报，或者股票的波动率由于其它因素上升，比如股票价格突破52周新高或新低，又或者仅仅是因为这个股票所处的行业正在经历一个困难的周期。不管原因是什么，识别这些“事件”及其发生的时机将帮助你更好的进行交易决策。

与其围绕着50th的隐含波动率水平进行交易，我更喜欢将标的隐含波动率百分比排位与整个市场相比较。我通常会使用SPX或SPY作为整体市场的代表。一般来说，我想要找的股票，它的IV百分比排位水平至少比总体市场高出15%。我之所以提出这样要求，是因为个股可能会发生一些我称之为“二元变动”（binary moves）的行为，而SPX作为一个风险分散的多元化股票投资组合很少被此类事件所影响。另外我还要求个股自身的IV百分比排位要超过35th。这样即使股票在短时间框架内发生了均值回归，我也不会因为波动率的变动而遭受太大损失。而且这可以让我在长期的低波动率时期去构建空头期权投资组合。

这种隐含波动率百分比排位的衡量，是我在选择希望交易的标的时所做的第一件事。这一指标可以让我以相对值的方法来比较标的之间的隐含波动率，并筛选出与自身相比隐含波动率相对过高或过低的那些标的。

期权匿名回答 · 2022-2-23 22:33:30

想问下大大, "这样即使股票在短时间框架内发生了均值回归，我也不会因为波动率的变动而遭受太大损失。" 这句话不是很明白, 这里的均值回归指得是波动率回归均值还是股价回归均值, 如果是波动率回归, 如果是空头, 为何又说不会找到太大损失, 应该是获利才对吧.[好奇]

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