波动率量化分析 12.11

本报告针对vix.shtml" target="_blank" class="relatedlink">50ETF期权进行分析。
期权定价模型有很多种，即使是相同的模型，使用不同参数也会有不同的结果，因此本报告中的计算结果可能和您的结果有所差异。

一、波动率K线
我们在日内实时计算当月平值期权（ATM）的隐含波动率，在计算时会实时进行时间衰减。将日内隐含波动率曲线转换成K线形式：

说明：

随着标的资产的变动，ATM期权也会发生改变，为了便于进行对比分析，我们同时计算新旧两个ATM期权的隐含波动率K线。图中蓝色K线是使用当日ATM期权计算出的隐含波动率，浅绿色K线是使用前一日ATM计算出的隐含波动率。
举例来说，如果昨日50ETF收盘在2.95，今日收盘在3.00，则蓝色K线是执行价格为3.00的期权的隐含波动率，浅绿色K线是执行价格为2.95的期权的隐含波动率。
图中黄线为50ETF的历史波动率指数。

二、波动率分布研究
我们对一些重要指标的历史分布情况进行了分析，这些指标包括：

当月ATM的隐含波动率（IV），
隐含波动率-历史波动率（IV-HV），
波动率偏度（skewness），
波动率峰度（kurtosis），
波动率期限结构（term structure）。

为了便于对比分析，我们同时统计了指标在近期的分布情况（图中上半部分绿色部分），以及历史长期的分布情况（图中下半部分蓝色部分）。
黄色标记点为当前的指标数值及其百分位水平（即当前值在历史分布中的排名情况）。为便于看出当前值的相对位置，图中同时标出了百分位为25%、50%及75%的指标值大小。

1. 当月ATM的隐含波动率：
计算当月ATM期权的隐含波动率，并研究其分布：

2. 隐含波动率-历史波动率

用当月ATM期权的隐含波动率减去历史波动率指数，并研究其分布：

3. 波动率偏度
使用虚值call和虚值put的隐含波动率，计算两者差值，并研究其分布：

4. 波动率峰度
使用ATM、虚值call、虚值put的隐含波动率，计算IV(ATM)*2-IV(call)-IV(put)，并研究其分布：

5. 波动率期限结构
期权合约有多个到期日，其中当月合约（记做M1）和次月合约（记做M2）的成交最为活跃，计算这两个月份的ATM期权的波动率的差值：

三、成交分布分析
我们将ATM合约的成交价格转换成隐含波动率，然后分析其近期的波动率成交分布情况。一般来说，成交集中的区域，多空力量交战较激烈，换手率较高，容易对价格形成阻力或者支撑。
图中左侧为put的波动率成交统计，右侧为call的统计。不同颜色表示了不同交易日的数据，最近一天数据用黄色表示。

为便于分析，图中同时标出了4个重要的价格点位，分别是：

最新波动率：即ATM合约最近一天收盘时的隐含波动率；
call最大成交、put最大成交：统计期内的call或put成交量最大的波动率点位；
最大总成交：统计期内call和put总成交量最大的波动率点位。

最近3日成交分布：
call合约：【10001831】，put合约：【10001840】

最新波动率：【0.1132】；
最大总成交：【0.1085】；
call最大成交：【0.1085】；
put最大成交：【0.1085】。

四、冲击成本
使用市场微观数据，分析ATM期权的冲击成本。图中X轴为手数，Y轴为冲击成本：
call合约【10001831】的冲击成本：

put合约【10001840】的冲击成本：

说明：
本分析使用的是近期市场的成交数据，以计算不同资金量的平均冲击成本。未来市场成交情况如发生变化，冲击成本也会发生变化。。
计算冲击成本的方法很多，不同方法得出的结果可能并不相同。另外，由于参与计算的数据样本有限，计算出的冲击成本不一定是严格的单调增函数。本分析的结论仅供参考。

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