期权交易员，怎么能不懂波动率？！

来源 | 期权时代

波动率是金融资产价格的波动程度，是对资产收益率不确定性的衡量，用于反映金融资产的风险水平。不管是历史波动率还是隐含波动率，其对期权的影响是非常深远的，也是期权交易的核心内容之一，更是期权交易的三个维度中较为重要的一个，是值得期权交易者长期研究的课题！

波动是一种常见的物质运动形式，如声波、水波、浪波等，这些波都是机械振动在弹性介质中的传播，也称为机械波。正所谓能量的转化，从动能到势能、再从势能到动能，周而往复。任何靠能量推动的运动，都有其能量高点下的高波动和能量低点下的低波动。对其波动率高低的分析，是可以抓住事物运动的普遍规律的。这个规律在证券市场应用是非常广泛的，在技术指标分析体系里有各种与能量和波动有关的指标体系。这两年大热的“投资新品”期权，是不是也存在相关的分析指标和研究方法？答案是肯定的。

首先，我们做个科普。和期权分析有关的波动率包括两个，一个是期权标的物涨跌情况的波动率（常用历史波动率），另外一个是期权价格的波动情况叫隐含波动率（常用历史隐含波动率）。历史波动率是指收益率在过去一段时间内所表现出的波动，它由价格过去一段时间的历史数据反映。以标的历史价格数据为基础计算的收益率年度化的标准差，是对历史价格波动情况的反映。历史波动率越高说明标的的变化幅度越大，出现大涨大跌的情况就越多。

而隐含波动率是指市场投资者在进行时对的认识，而且这种认识已反映在期权的定价过程中。对期权定价公式(Black-Scholes 模型)熟悉的一定知道期权价格受波动率影响更大。由于(Black-Scholes 模型)给出了与五个基本参数（S，X，r，T和σ）之间的定量关系，只要将其中前4个基本参数及期权的实际市场价格作为已知量代入期权定价模型，就可以从中解出惟一的未知量σ，其大小就是隐含波动率。因此，隐含波动率又可以理解为期权价格中隐含的实际波动率预期，或者说是对期权价格未来走势的预期。

在历史波动率定义里，我们就曾提到过历史波动率的作用。但在期权世界里的历史波动率和隐含波动率怎样应用和分析，是多数期权交易者都比较头疼的问题。下面将用案例的方式给出解答。波动率是衡量标的活跃度高低的指标，波动率越高标的大涨大跌的概率越大，与此同时在对期权价格的影响也就越大，这反映到定价模型里的标的价格和波动率两个参数上。换句话讲，标的波动率越高，期权的隐含波动率大概率是越高。不管是历史波动率还是隐含波动率高，都说明期权价格定价则高。最近火爆的期权行情就说明了问题，多数期权品种的权利金都较去年有了大幅的提升。下图为豆粕期货最近一年的历史波动率。
波动率的高低决定着策略选择中的买入或卖出的操作。试想下高波动率下买入是否合适，而低波动率下卖出是否安全？答案肯定是否定的。这在前面的期权定价模型中已经提及了。再看看豆粕2009近一年的走势（下图），是否能发现价格走势与历史波动率直接的关联度。这是显而易见的，价格高点必然是历史波动率高点，而价格低点也相对应较低的历史波动率。这也就是说波动率对价格的未来走势是有预测性作用的。或者说，应该在历史波动率低点买入（单边或者跨式）去做多波动率；在历史波动率高点选择卖出（单边或跨式）去做空波动率。提醒注意的是，这里面需要对波动率的进行历史分析，以一段时间内的历史波动率分位值作为做多或做空波动率的参数，从而获得较高的胜率。有兴趣的朋友可以看下PTA期权上市后的波动率情况以及我们关注的操作策略。
同理，期权的隐含波动率说明了期权价格未来可能的高低情况。在其他因素不变的情况下，根据期权定价公式可以推演出，期权的隐含波动率代表期权将来可能的走势。隐含波动率高预示期权价格未来走高，隐含波动率低预示期权价格未来走低，无论期权价格和隐含波动率哪个先动，另外一个也将跟随变动，这也就说明期权价格和隐含波动率的相互反馈的关系。如何用好隐含波动率，是不是和历史波动率一样，在波动率低点买入单边或跨式或者波动率高点卖出单边或跨式呢？答案是否定的，从多年的实战经验中发现，隐含波动率是需要和历史波动率结合起来使用的。在历史波动率高点，隐含波动率从高点（历史高值附近）开始回落时，做空波动率或卖出期权；在历史波动率低点，隐含波动率从低点（历史低值附近）开始上涨时，做多波动率或买入期权。
上图的M2009-C-2850隐含波动率和期权价格走势，再结合前面的期货走势及历史波动率图就验证了之前的观点。隐含波动率高点回落加上标的历史波动率高点，适合卖权；相反适合买权。

通过上面的分析，会发现这样一个规律。历史波动率是用来判断波动率大方向的，而隐含波动率可以做到既能在一定周期内掌握标的波动率大方向，同时还能在局部上做到相对的精准操作的效果。
总之，不管是历史波动率还是隐含波动率，其对期权的影响是非常深远的，也是期权交易的核心内容之一，更是期权交易的三个维度中较为重要的一个，值得期权交易者长期研究的课题。

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