今年全国两会期间的50ETF期权策略展望

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引言再有两天今年的全国两会就将开幕了。自从1985年开始，全国两会就基本形成了每年3月初（通常是3月3日）开幕的惯例，唯一的例外是1997年全国政协八届五次会议提前到2月27日开幕。今年由于新冠肺炎疫情的缘故，导致两会分别推迟到5月21日和5月22日开幕。虽然现在两会的开幕时间已定，但是会期依然还没有公布，不过根据综合消息来看，两会会期大体上会从往年的10天左右缩减到7天左右。
今年两会会期的变动，对于从2015年2月诞生的沪市vix.shtml" target="_blank" class="relatedlink">50ETF期权市场而言，将出现史上第一次期权到期日落在两会期间的情况，当然这个第一次同样也适用于去年年底推出的300ETF期权，而且可以预期在未来相当长的时间内不会再有这样的现象发生。这就引发了本文的核心问题，当期权到期日出现在两会期间的时候，根据历史情况，我们应该采用怎样的期权交易策略呢？本文将根据到目前为止股票期权交易时间最长标的华夏上证50ETF（以下简称为“50ETF”）为对象，采用事件研究的方法对2010年到2019年两会开幕日、闭幕日以及期权在5月到期日前后的表现为基础，提出一些应对今年两会的期权交易策略。

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全国两会和5月期权到期日概述从2010年到2019年，总计10次的政协开幕日期都是3月3日，而人大开幕日则延迟两天到3月5日。在这10年中，以3月3日为准的两会开幕日碰到周末（包括周六和周日）总计四次，分别是2012、2013、2018和2019。后面我们将分析两会前后50ETF回报率和波动率的变化情况，为了避免开幕日碰到周末的情形，所以在分析开幕日前后的数据时，我们将不设时间窗口的原点，以避免开幕日成为非交易日这种可能性。
在这10次的两会中，政协闭幕日相比人大闭幕日要早1到3天。和开幕日在日历日上固定不同，以人大闭幕为准的两会闭幕日则不固定，由此两会的会期也就不固定了。最长的是最长的是2018年，两会直至3月20日闭幕；而最短的则是2014年，在3月13日就闭幕了。闭幕日出现在周末的情形总计有两次，分别是2010和2015年。这样和开幕日的事件分析一样，我们在围绕闭幕日前后的事件研究中也不设时间窗口的基点。
因为两会的会期在过去10年并不固定，再加上日历日和周末之间的关系，导致过去10年人大两会开会期间的交易日时长也不固定，最短的只有8个交易日，分别是2010、2011、和2012年，而最长的则是2018年，总计跨越了12个交易日。考虑到这一点，在下文两会期间分析中，我们使用的交易日时长是1到8，表示从第1个交易日到第8个交易日。下面的表1给出了过去10年两会会期的基本情况。

表1 2010年到2020年全国两会会期

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回报率

首先我们以两会开幕的3月3日为事件分析的时间原点。在2010年到2019年，50ETF在开幕日前后各5个交易日的未年化回报率如图1所示。

图1 全国两会50ETF回报率：以开幕日为事件原点
数据来源：Wind

从图中可以看出，在排除掉异常值之后，在四分之一到四分之三分位数范围内，回报率围绕两会开幕前后，会出现三次比较明显的涨跌，特别是开幕前5个交易日的下跌和开幕后的第4个交易日的下跌。另外从图中可以看到，围绕开幕日前后各一个交易日的回报率变化并不明显。
其次，以两会闭幕日为事件分析的时间原点，在2010年到2019年，50ETF在前后各5个交易日50ETF未年化回报率如图2所示。

图2 全国两会50ETF回报率：以闭幕日为事件原点
数据来源：Wind

上图表明，在闭幕日之前回报率的变化并不明显，但是在两会闭幕后，50ETF的回报率则有明显的起伏。
最后，我们以两会开幕日为事件的事件原点，从2010年到2019年，两会期间前后八个交易日的50ETF未年化回报率如图3所示。

图3 全国两会期间50ETF回报率：以开幕日为事件原点
数据来源：Wind

从这张图中可以比较清晰地看到，在过去10年中，两会在召开之后的第5个交易日前后存在明显的V型反转模式。
结合上述50ETF在两会前后的表现，主要可以考虑利用的市场方向模式就是在两会开始后第5个交易日前后的回报率的变化。而且就今年的两会会期安排来看，恰好开幕后的第5个交易日发生在5月期权合约的到期日上，所以投资者可以考虑所谓的“彩票型”期权策略，就是两会开始时买入虚值认沽期权，可以从标的价格下跌中获利。

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实现波动率实现波动率通常也被称为历史波动率，它是根据标的价格在过去一段时期内价格变化的标准差计算得出的。下面我们使用过去30天（对应22个交易日）步长的50ETF价格为基础，讨论两会前后50ETF实现波动率的变动情况。
以3月3日的两会开幕日为事件的事件原点，过去10年50ETF前后5个交易日的实现波动率如图4所示。

图4 全国两会50ETF实现波动率：以开幕日为事件原点
数据来源：Wind

在上图中，实现波动率的历史均值和中位数是从2015年2月9日（50ETF的上市日）开始到2020年的4月30日计算得出的。从该图可以看出，在过去10年两会开幕前后，前后5个交易日内的实现波动率均值和中位数都位于历史平均值和中位数的上方，由此可以看到两会期间的实现波动率相较于历史平均水平来说相对较高。
其次，以两会闭幕日为事件时间原点，过去10年前后各5个交易日50ETF实现波动率的情况如图5所示。

图5 全国两会50ETF实现波动率：以闭幕日为事件原点
数据来源：Wind

从这张图中可以看出，在闭幕之前的几天，50ETF的实现波动率相对于历史平均水平而言依然比较高。在闭幕之后，50ETF的实现波动率依然高于历史平均水平，但是和闭幕之前相比，相对历史平均水平的已经在缩小了。
最后，在过去10年两会期间的50ETF实现波动率如图6所示。

图6 全国两会期间50ETF实现波动率：以开幕日为事件原点
数据来源：Wind

上图表明，过去10年两会期间50ETF实现波动率在平均意义上高于历史平均水平，而且在整个两会期间变化幅度不大。
结合从图4到图6的资料，50ETF在过去10年中围绕两会两会前后的历史波动率都相对较高。利用这个规律，在期权策略上投资者可以考虑相应的“趋势”策略，这就是如果出现了较为明显的上涨或下跌信号，那么可以做单腿的期权多头或者两腿的牛熊价差策略。这样不仅可以从趋势变动中获取Delta上的盈利，而且也可以从较高的波动率中获取Gamma的盈利。4
隐含波动率

除了50ETF价格上的波动率会影响期权价格之外，期权的隐含波动率也是期权交易策略中需要考虑的重要变量。前衡团队参照CBOE计算VIX指数的方法，相应计算了50ETF隐含波动率指数。因为VIX指数需要实时提供，所以CBOE在计算VIX过程中需要使用了期权的买入价和卖出价。考虑到数据可获得性以及分析的需要，我们替换为期权当日盘中出现的最高价和最低价，并且使用当月合约和下月合约的认购和认沽虚值期权价格，计算得出每天的50ETF期权30天隐含波动率指数。下面我们将根据50ETF期权在2015年到2019年两会期间的表现讨论期权策略。
首先，以两会开幕日为事件分析的时间原点，50ETF期权在前后各5个交易日的30天隐含波动率指数如图7所示。

图7 全国两会50ETF隐含波动率：以开幕日为事件原点

上图表明，在两会开幕前后的5个交易日，50ETF期权的隐含波动率会略高于历史的平均水平。
其次，以两会闭幕日为事件时间原点，前后各5个交易日50ETF期权的30天隐含波动率如图8所示。

图8 全国两会50ETF隐含波动率：以闭幕日为事件原点

从上图可以看出，在两会闭幕后，隐含波动率开始上升，但是闭幕之前，隐含波动率只是略高于历史平均水平。
最后是50ETF期权30天隐含波动率在两会期间的表现，如下图所示。

图9全国两会期间50ETF隐含波动率：以开幕日为事件原点

从该图可以看出，两会期间的隐含波动率会略高于历史均值。
综合50ETF期权隐含波动率在两会期间的表现，可以利用的模式是围绕闭幕日前后隐含波动率上升的情形，由此就可以选择以日历价差多头为主要的期权交易策略。如果再加上图5中表明的实际波动率会在到期日之后出现下跌的情形，那么可以考虑平值的日历价差多头策略，从而获取来自于Gamma和Vega上的收益。

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5月期权到期日

考虑到今年两会期间将会碰到5月ETF期权合约的到期日，所以我们也整理了过去5年期权在5月到期日前后的表现。考虑到5月到期日是第四个周三，肯定是个交易日，而不会遇到节假日，所以我们可以用这一天作为事件分析的时间原点。
和前面的分析相似，下面的图10到图12给出了以5月期权到期日为时间原点，过去5年之内50ETF在前后各5个交易日上的未年化回报率、实际波动率和隐含波动率的变化。

图10 50ETF回报率：以5月期权到期日为事件原点
数据来源：Wind

图11 50ETF实现波动率：以5月期权到期日为事件原点
数据来源：Wind

图12 50ETF隐含波动率：以5月期权到期日为事件原点

从上面三张图可以看出，50ETF的回报率围绕5月期权到期日前后呈现V型结构。在实现波动率上，50ETF在5月到期日前后的实现波动率的均值低于历史均值，但是实现的波动率的中位数则高于历史中位数。在隐含波动率上，5月期权到期日前后隐含波动率均值和历史均值很接近，而中位数则低于历史中位数。
根据今年两会的开幕时间，今年5月期权合约的到期日恰好出现在开幕后的第5个交易日。而图10表明这个到期日前后的的回报率呈现V型结构，这就匹配了前面图3的结果，由此就更进一步表明了前面所述虚值认沽期权多头的合理性。而在实际波动率和隐含波动率这两个波动率维度上看，它们和前面全国两会期间的波动率变化并不能相互支持，故而要在今年两会期权做相关的波动率策略就需要慎重。声明

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