【财通金工】波动率专题报告之二：随波而动：波动率趋势择时策略

投资要点
期权世界波动率分为标的波动率与期权隐含波动率
期权世界的波动率包括：历史波动率（HV），已实现波动率(RV)，隐含波动率(IV)。
对于期权隐含波动率，财通金工构造了波动指数来反映期权市场整体波动率情况。
HV与RV均有不错择时效果，结合效果更佳
1. 基于RV的波动率择时策略：RV短期波动可能影响波动指数走势，因此RV可以作为波动率择时指标。策略除了在2016-2017一段时间表现不佳外，其余时间均有较好表现，策略整体sharpe比率达到0.88。
2. 基于HV的波动率择时策略：HV可以被认为是波动指数的价值基准，长期来看波动指数会向HV方向回归，HV同样可以用来做波动率择时交易。利用RV择时的策略整体表现好于RV的策略，sharpe比率达到0.94。
3. “随波而动”策略：结合HV与RV我们构建了“随波而动”策略，该策略整体表现好于使用单一的RV或者是HV，sharpe比率达1.18，其中在2016和2018年表现尤其出色，calmar比率都在6左右。

风险提示：本本文中提到的策略回测均基于历史数据，在未来有失效的可能。

期权的隐含波动率可以说是期权市场最重要的指标之一，期权的隐含波动率和期权的价格是正相关的，期权的波动率越高，对应的权利金就越贵。
期权的隐含波动率受标的价格、标的波动率、市场情绪等因素影响，会随着时间不断波动。而期权市场的波动率交易者们则是把握这一波动的大师，他们可以在期权市场赚取波动率变动的钱。
本文我们会为大家介绍常用的标的波动率以及期权市场波动率的测度方法，并为大家介绍一种简单的波动率交易思路。

50ETF波动率 11.1 标准差历史波动率
历史波动率是基于过去的统计分析得出的，假定未来是过去的延伸，利用历史方法可以估计期权世界的隐含波动率，而一种最简单的方法就是估计标的资产收益率的标准差。

1.2  GARCH & EWMA历史波动率
EWMA方法即指数移动平均方法。EWMA根据历史数据距当前时刻的远近，分别赋予不同的权重，距离现在越近，赋予的权重越大，我们认为越远的历史信息所起的作用越小，因此计算波动率时所赋予的权重越小。
GARCH与EWMA都使用到了指数移动平均，他们都赋予最近的信息以更大的权重，EWMA事实上是一种特殊形式的GARCH。

1.3  已实现波动率

r_t_j为高频5分钟数据计算的收益率。
已实现波动率是针对频率较高的数据计算的一种波动率，又称为日内波动率或高频波动率。高频数据是指以小时、分钟或秒为采集频率的数据。还有一类数据叫超高频数据，即人们获得的股票市场、外汇市场、期货市场实时的每笔成交数据。超高频数据的时间间隔是不一定相等的，具有时变性，它是交易过程中实时采集的数据，或称逐笔数据(tick-by-tick data)。Garman & Klass(1980)提出了日内波动率的一种估算方法—Ohlc；Andersen，Bollerslev(1998)提出使用日内高频股价数据，可以获得对日波动率更精确的描述，并由此建立了一种基于高频股价数据的已实现波动率测度方法。由于高频数据中蕴含了比低频数据更多的市场波动信息，因此基于高频数据的波动率测度一定是一种更为真实的市场波动描述。已实现波动率的计算不需要复杂的参数估计方法，无模型、计算简便，在一定条件下是积分波动率(已实现波动率的概率极限)的无偏估计量，近年来在高频领域中获得了广泛的应用。

期权波动指数构建方法 2对于期权市场，我们通过构建波动指数来测度期权市场对于未来30天的波动预期。
2.1  波动指数
波动指数是用于衡量上证50ETF未来30日的波动预期的指数。该指数是根据方差互换原理，结合vix.shtml" target="_blank" class="relatedlink">50ETF期权的实际运作特点，并通过上海证券交易所交易的50ETF期权价格的计算编制而成。
波动指数通过无模型方式构建，用以反映出未来30日标的50ETF价格的波动水平预期。

2.2  方差互换 (Variance Swap)
方差互换基于以下原理构建：

2.3 计算方法

波动指数现象与特性 33.1  分组比较方法
我们想要研究在标的出现暴涨、暴跌、温和上涨、温和下跌的情形下，波动指数分别会有怎样的表现，这里我们使用分组的方法做比较。
对2015年2月开始到2019年6月区间内的1052个交易日，我们根据每个交易日涨跌幅按从小到大排序将其分为10组，比如第1组代表的是2015年2月开始至今50ETF跌幅最大的105个交易日的情形，而第10组代表的是50ETF涨幅最大的105个交易日。
通过比较每一分组内波动指数分别的表现，我们可以对波动指数的性质有一个基本的了解。

3.2  波动指数上升主要由极端涨跌引起

如图5，我们分别计算了各组的波动指数涨跌幅均值，发现波动指数变动与当日涨跌幅相关性非常大。只有第1，第2和第10组平均涨跌幅为正（第1组为50ETF跌幅最大情形）。
一般来讲，如果当日出现较大幅度的下跌，那么波动指数会出现较大的提升。而如果出现了极端情况的上涨，波动指数同样会有提升，不过平均涨幅不如下跌行情。这一点与美股有显著的不同，在美国,标普500的大幅上涨通常会使得VIX指数出现显著下降。
而在一般的温和涨跌情形下，波动指数平均涨跌幅为负，也就是说在市场波动较小情况下，波动指数下跌概率更大。

3.3  较大涨跌行情次日往往波动率会有涨幅

如图6，我们分别计算了各组的波动指数涨跌幅均值。我们发现只有第1，第8，第9和第10组平均涨跌幅为正（第1组为50ETF跌幅最大情形）。
这表示标的出现大涨或大跌的下一个交易日，波动指数往往会有大的涨幅。其中上涨行情中这一现象会更加明显。
像最近6月21日波动指数的上涨原因可能就在于前一个交易日的较高涨幅。
所以当标的大幅上涨，期权隐含波动率走高时，投资者也许不必担心错过行情，不妨买入跨式期权组合，抓住次日波动率上涨的机会。

RV对于波动指数有领先作用 44.1  RV短期波动可能影响波动指数走势
长期来看，RV对于波动指数有一定的领先作用，RV表示的是日内标的资产的波动率，一般来讲，如果标的资产出现较大波动，由于波动率的集聚效应，未来市场市场波动率应该会上行，那么作为反映1个月波动预期的波动指数，在之后一般会走出上行的行情。

数据来源：财通证券研究所
当然，RV的历史均值与波动指数的历史均值存在一些差异，因此我们在比较二者差异时选择将波动指数减去其与RV差值的历史均值再做比较，这个差值大概在4～5的区间上波动。在图7中，我们将这个参数取到4.5，用波动指数-4.5来与RV做比较。

4.2 利用RV与波动指数差值做择时
基于以上现象，我们设计了一个简单的波动率择时方案，通过波动指数与RV的差值判断当前波动率高估或者低估从而决定是卖出还是买入波动率。
测试方案：
1.  初始资金  ：100万。
2.  期权手续费：单边2.5元/张，卖开免手续费。
3.  合约选择  ：合约优先选择当月期权合约；
若距离到期日小于7天，选择下月期权合约。
4.  交易信号  ：若波动指数 – RV > 阈值；
认为期权波动率高估，于次日卖出跨式期权组合；
若波动指数 -  RV < 阈值；
认为期权波动率低估，于次日买入跨式期权组合。
备注：阈值 = Mean(波动指数 - RV)。
5.  策略操作  ：开仓时以开盘价开仓；
做卖方时，保证金上浮50%作为风险准备金，满仓卖出；
做买方时，以10%的仓位买入期权。
6.  净值结算  ：每日以收盘价结算净值。

利用RV做择时整体来看表现不错，不过在2016年10月开始直至2017年5月，该策略净值持续回撤，这是因为这段时间市场波动率极低，并且长期维持低位运行。

波动指数会向HV均值回归 55.1  历史波动率是期权市场波动率的锚
波动指数反映的是市场对于未来一个月市场波动水平的预期，而历史波动率反映的是过去一段时间的波动水平。一般来讲，人们对于未来波动率的预期主要基于历史的波动水平与当前的市场情绪，因此我们可以认为历史波动率是期权市场波动率的一个锚，长期来看波动指数会向HV的方向回归。

短期的标的快速上涨或者下跌通常会导致波动指数突破，不过一旦行情中止，那么波动率就会出现慢慢向HV回归的现象。

5.2  利用HV与波动指数差值做择时
我们对HV与波动指数也设计了类似的择时方案。
测试方案：
1.  初始资金  ：100万。
2.  期权手续费：单边2.5元/张，卖开免手续费。
3.  合约选择  ：合约优先选择当月期权合约；
若距离到期日小于7天，选择下月期权合约。
4.  交易信号  ：若波动指数 – HV > 阈值；
认为期权波动率高估，于次日卖出跨式期权组合；
若波动指数 -  HV < 阈值；
认为期权波动率低估，于次日买入跨式期权组合。
备注：阈值 = Mean(波动指数 - HV)。
5.  策略操作  ：开仓时以开盘价开仓；
做卖方时，保证金上浮50%作为风险准备金，满仓卖出；
做买方时，以10%的仓位买入期权。
6.  净值结算  ：每日以收盘价结算净值。

利用HV进行择时长期来看效果好于RV表现，2015-2017年一直有比较稳定的收益，但最近两年回撤较大，收益并不理想。

结合RV与HV有更好的择时效果 66.1  结合RV与HV的可能
我们在之前的测试中发现，RV和HV对于波动率都有一定的择时能力，整体来看都有不错的择时效果，不过二者在策略回测当中都出现了较大的回撤。
不过，我们又发现二者择时失效的时间并不重叠，换言之，如果我们能巧妙地结合两个指标做择时，组合策略的收益可能会有进一步的提升。

用RV进行择时回撤主要在2016-2017年，这段时间市场长期维持低波动率，而用HV进行择时回撤出现在2017-2018年和2019年2月，也就是牛熊转换的时间节点，这可能显示两种择时指标适用于不同市场风格。

6.2  组合择时方案下构建“随波而动”策略
我们考虑结合两个差值构建一个新的择时指标：
令diff1 = 波动指数 - Mean(波动指数 - HV) - HV；
diff2 = 波动指数- Mean(波动指数 - RV) - RV
diff = w1 * diff1 + (1-w1) * diff2
分别给两个差值一个权重，便得到了这个新的择时指标。
我们认为HV整体择时效果更优，所以在此我们给diff1更高权重，w1取0.6。

测试方案：
1.  初始资金  ：100万。
2.  期权手续费：单边2.5元/张，卖开免手续费。
3.  合约选择  ：合约优先选择当月期权合约；
若距离到期日小于7天，选择下月期权合约。
4.  交易信号  ：如果diff > 0,
认为期权波动率高估，于次日卖出跨式期权组合,
如果diff < 0，
认为期权波动率低估，于次日买入跨式期权组合。
5.  策略操作  ：开仓时以开盘价开仓；
做卖方时，保证金上浮50%作为风险准备金，满仓卖出；
做买方时，以10%的仓位买入期权。
6.  净值结算  ：每日以收盘价结算净值。

从最后结果来看，“随波而动”组合策略整体表现好于使用单一的RV或者是HV，其中在2016和2018年表现尤其出色，calmar比率都在6左右。不过策略在2019年表现一般，原因在于它在2019年2月25日50ETF大幅上涨这一天遭遇了非常大的回撤。
备注：随波而动策略中我们并未加入止损机制，加入止损或可以有效解决策略回撤较大的问题。

6.3 “随波而动”策略收益分析
1.  择时胜率

表4显示空头信号出现次数高于多头信号次数，胜率上也是空头信号胜率更高，而多头信号胜率较低，仅有45.5%。不过无论是多头信号还是空头信号整体都会有正收益，而且日平均收益也相近。

2.  持仓时间&盈亏比

表5显示“随波而动”策略信号变换较为频繁，平均持仓时间为6.83天。

表6显示，卖出期权时，策略盈亏比较低，在买入期权时，策略还是有较高盈亏比。
从盈亏比上看,策略整体盈亏比较低，这可能与期权卖方盈亏比较低的特性有关，策略卖出的操作比较多，从而导致了整体盈亏比较低。

未来研究展望 7本文我们提出了一个波动率择时的思路，并设计了一个简单的策略。而接下来，我们会对波动率做进一步的探索，事实上在波动率策略上就还有很多值得研究的方向。
1.  合约的选择：本文我们选用当月跨式期权合约来交易波动率，而事实上我们还可以选用下月，季月，或者是远月合约，另外我们还可以用宽跨式期权组合来交易，有不同行权价格的合约可以选择。多波动率可以选择一种组合，空波动率又可以选择另一种组合，可以通过选择不同的期权组合来实现策略收益的提升。
2.  不同市场风格下选择不同策略：利用RV进行择时测试时，我们发现这个策略在低波动率情形下表现不佳，而利用HV做择时测试时，发现其在波动率牛熊转换时表现不佳，市场波动率有它自己的风格，如果我们能在不同市场风格下选择不同的择时方法，那么策略的表现也可能有较大提升。
3.  利用波动率的趋势和反转性质：波动指数的运行是趋势性与反转性相结合的，在上周之前，波动指数就经历了长达一个半月的降波行情，波动率有持续的下降趋势，而当波动率下探到20以下，波动率又有明显反弹，6月20日开始波动率又出现了连续数日的涨幅。量化波动指数的趋势性和反转特性能帮助我们更好的把握波动率的脉搏。

报告原文地址及相关报告

原始报告：
证券研究报告：《随波而动：波动率趋势择时策略—波动率专题报告之二》
发布时间：2019年7月3日
分析师：陶勤英 SAC证书编号：S0160517100002
联系人：熊晓湛 13641831356

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