期权风险参数的特点及实战运用

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期权世界   2018-4-29 00:04   4430   0
  一、期权风险参数
  
  对欧式期权,投资者普遍认为标的资产价格、行权价格、剩余到期时间、无风险利率、标的波动率及分红率六个变量是影响期权价格的主要因素。表1反映了期权价格与上述变量的关系。

  如果我们预期标的资产价格会上涨5%,表1告诉我们看涨期权价格会上涨,那么会上涨多少呢?期权风险参数解决了它们之间的定量变化问题。

  期权风险参数(Greeks)是假定在其他影响因素不变的情况下,单一因素变化一个单位时期权价格的变化量。它们通常用希腊字母来表示,包括Delta、Gamma、 Theta、Vega、和Rho。这些指标经常被称为风险敏感度(risk sensitivities)或风险测度(risk measures)或对冲参数(hedge parameters)。
  



  二、与标的资产价格相关的风险参数
  风险参数Delta
  
  假设我们用Black-Scholes模型作为定价模型,则:


  其中N(·)是正态累积分布函数。行权价格为2.4元的看涨期权Delta=0.4331,就代表ETF每上涨0.1元,期权价格将上涨0.04331元。需要知道的是标的资产的Delta等于1。做一个备兑策略,如果ETF价格上涨了,虽然平仓时期权会有亏损,但其亏损额度要小于ETF的盈利,因为此时组合的Delta为正。Delta有以下主要特点:
  1. 看涨期权0≤Δc≤1,看跌期权0≤Δp≤1,且Δp=Δc-1;

  2. 平值期权的Delta绝对值在0.5附近,实值的大于0.5,实值程度越深越接近1;虚值的小于0.5,且虚值程度越深越接近0;

  3.随着到期日的临近,实值期权的Delta趋向1,虚值期权的Delta趋向0,平值期权的Delta接近0.5。

  期权合约有这么多执行价位,投资者在交易中该如何选择呢?如果投资者买期权主要是为了加大杠杆,希望可以获得与标的资产涨跌较接近的损益,这时就可以选择Delta绝对值接近于1的期权,也就是深度实值的期权,不过权利金也会比较贵,因为包含了较高的内涵价值。反之,如果投资者买期权是为了赌一把,希望可以获得较高的投资回报率,那么就要选择虚值程度较深的期权。如行权价格为2.7元的看涨期权成本为0.0054(Delta为0.1547),如果预期合约到期时ETF将有大幅上涨,比如到2.9元,可以得到较高的获利倍数(37倍)。2014年,在原油价位还在80多美元/桶时,有投资者买入了大量行权价是45美元的看跌期权,处于深度价外,权利金也相当便宜。现在来看该价位触手可及,即使平仓也获利颇丰。但是若原油价格跌幅没有如此深的话,期权到期投资者将损失全部权利金,这也是投资深虚值期权的风险所在。

  交易最活跃的期权往往位于平值附近。鉴于ETF期权的交易成本可能较高,如果投资者进行短线交易的话,建议选择稍微实值的期权,虽然权利金较高,但是相同的ETF变化获得的收益也相对较高。
  
  风险参数Gamma
  
  Gamma (Γ) 是期权的Delta变化与标的资产价格变化的比率,表示了Delta对标的资产价格变动的敏感程度,是期权价值关于标的资产价格的二阶导数:


  Gamma的主要性质有:

  1. 看涨看跌期权的Gamma值均为正,且两者相等;

  2. 平值期权的Gamma值最大,实值、虚值期权的Gamma值逐渐变小;

  3. 随着到期日临近,平值期权的Gamma值快速增加。

  正是Gamma使得期权组合的Delta中性不是一成不变的,为了保持头寸的Delta中性,投资者需要不断进行动态对冲。例如行权价格为2.4元的看涨期权Gamma=1.2228,当Etf增加0.1元时,期权Delta将会由0.4331上升到0.5554。

  需要特别注意的是,当平值期权快到期时,Gamma值会快速增加,因此,在期权到期前几个交易日,组合中如果含有平值附近期权的话,Delta变化会非常大。当然如果投资者只是简单买卖期权,Gamma就没那么重要,重要的是Delta。
  三、与其他因素相关的风险参数
  风险参数Vega
  
  Vega表示在假定其他因素保持不变的情况下,给定一单位波动率的变动所引起的期权价值变动量,欧式期权的Vega可以通过下面公式计算:
 


  由期权平价公式可知,欧式看涨期权和看跌期权的Vega值相等。同时,无论看涨还是看跌期权,随着波动率的上升,期权价值都会增加,因此期权的Vega总为正。

  Vega的主要特点有:

  1.Vega也是在平值期权附近最大,随着期权虚实程度变深,会逐渐变小;

  2.期权存续期越长,Vega值越大。

  存续期越长的期权受波动率变化的影响也越大。因此,如果你预期近期波动率可能向不利方向变化,尽量不要持有期限较长的期权。领子策略是买入存续期长的期权,因此不适合预期波动率有可能降低的行情。比如这段时间,国内股票市场相比前两个月的火热行情有趋于稳定的迹象,预期波动率降低将不适合过早买入长期限合约。
  
  风险参数Theta
  
  Theta(Θ)表示在假定其他因素保持不变的情况下,给定一单位存续期的改变所引起的期权价值变动量,衡量了期权价值对存续期的敏感程度。Theta回答了这样的问题,即随着时间的流逝,投资者的盈利或亏损会是多少。欧式期权的Theta可以通过如下公式计算:


  Theta的主要特点有:

  1.期权权利方的Theta值均为负值,也就是说,投资者买期权是要付出时间价值的,权利金中的时间价值部分会随着时间推进而递减;

  2.平值期权的Theta最大,虚值期权和实值期权的Theta较小。

  从Theta和Gamma关于标的资产价格的图形看,两者的形状相似,但是方向相反,也就是说买入期权的Gamma为正,但是Theta为负。Gamma交易就是利用持有Gamma的收益与Theta的损失相比较来获取收益的。
  
  风险参数Rho
  
  Rho(ρ)表示在假定其他因素保持不变的情况下,给定一单位利率的改变所引起的期权价值变动量,衡量了期权价值对利率的敏感程度。欧式期权的Rho可以通过Black-Scholes公式计算:


  期权投资者一般较少关注Rho,因为Rho的绝对数值很小,且利率在短时间内很少发生大于1%的剧烈变动。如在2014年11月降息之前,上次调息还是在两年多前,而且幅度也只有0.25%,因此投资者基本可以不用关心Rho。不过,由于近期进入降息周期,下面几条关于Rho的变动规律还是有用的:

  1.看涨期权的Rho为正,看跌期权的Rho为负,也就是说,降息不利于看涨期权,有利于看跌期权;

  2.Rho几乎以线性的方式随时间增加,也就是说,利率变化对长期期权的影响比对短期期权的影响更大。
  四、期权风险参数的运用
  风险参数在ETF期权上市后的表现
  
  期权风险参数对期权交易的影响是综合的,不能单单看某个值。


  表2为上周ETF期权上市后的表现

  上周50ETF温和上涨4.32%,但期权没有这么幸运,56个合约只有4个上涨,其中3月2200Call上涨14.84%,2300Call只上涨0.7%,而6月2200Call下跌了7.76%。看跌期权更是全部下跌,如3月2200Put下跌了80.03%。为什么会产生这种结果?先看下期权价值关于各风险参数的分解公式:


  虽然ETF价格上涨会造成看涨期权价格上涨,但随着5个交易日的流逝,时间价值的损失是不可避免的,特别重要的是自上市首日到上周五收盘,看涨期权的隐含波动率已经从大约34%跌至20%,看跌期权的隐含波动率也从大约38%跌至24%,隐含波动率暴跌。大多数看涨期权的Delta的正影响不能抵消Theta和Vega的负影响。虽然波动率如此大幅波动的情况并不多,但投资者一定要对此引起重视。

  例如持有一个看涨期权,虽然标的资产价格上涨了,但是权利金变小了,这是因为虽然赚到了Delta,但在Theta和Vega方面损失可能更大,投资者看到这种情况千万不要认为期权被低估了,而买进大量权利仓,一定要进行综合的分析。
  
  期权组合策略案例
  
  考虑一个由沪深300指数看涨期权构造的反向价差策略。假设当日指数为3150,距离到期日还有25天 ,当前市场波动率较低,所以使用初始价格风险较小同时看涨波动率的反向价差策略。

  表3为策略组合指标汇总
  初始组合对Delta并不敏感,同时Vega和Gamma都为正值,说明本组合是看多波动率的,会从波动率的上涨中获利。随着市场价格的上涨,两个头寸实值程度变深趋向于实值,Delta都会趋向于1,由于买入了两份看涨期权,那么总的Delta持仓也会趋向于1。而价格降低时,买入的两份高行权价格Delta逐渐趋向于0,而市场价格降至低行权价格时其Delta绝对值仍为0.5,所以市场价格降低时,持仓Delta经历一个下降过程。

  那么就可以通过反向价差的持仓Delta得出结论:本策略随着市场价格的无限上升而获利,随着市场价格的大幅下跌也会获利,但是由于下跌时持仓Delta会趋于0,故下跌时盈利有限。

  该组合的Gamma与Vega随着市场价格的变化呈现相似的变化,这是因为两者均是在平值附近取到最大值。因为构建策略时买入了两份平值期权,所以在高行权价格时的Gamma和Vega也达到了最大。随着价格的变化,两者都相应地减小。

  值得注意的是,当市场价格下降到一定程度时,持仓Gamma和持仓Vega开始为负,此时从损益图看,策略此时已经出现盈利,投资者对于两者的期望也开始变化,波动率的增大反而可能导致亏损。
   来源/作者:期货日报 王学强 王威

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