期权波动率方向交易策略

1、期权波动率交易的理论基础

中国的A股市场是世界上波动最为剧烈的市场之一，多数时间A股市场的波动性要明显高于其他市场，A股市场波动率的变化也要更为剧烈一些。

波动率也存在短时间内的动量效应和较长期内的反转效应，因此可以利用期权来设计基于波动率的趋势跟踪和均值反转的策略。长期来看，波动率围绕长期均值上下波动，呈现均值回复的特征，不会长时间高于90%分位值和低于10%分位值；短期来看，波动率变化又存在一定的趋势性，波动率的上涨或者下跌往往会持续一段时间。

期权是一种非线性的投资工具，波动率是其价格重要的影响因素，利用期权组合可以间接做到对波动率进行交易，其中跨式组合(straddle)、宽跨式组合(strangle)最为常用。

2、期权波动率方向交易策略设计与检验

我们结合了波动率的动量效应和反转效应，将波动率视为可以交易的标的，并预期其运行趋势短时间内可以延续，利用其短期内的涨跌来获利，同时在期权隐含波动率处于历史高位或低位时，预期其会出现反转，并不再对此进行趋势交易。

策略利用成交量加权的市场隐含波动率产生交易信号，选取当月跨式组合、当月价外一档宽跨式组合、当月价外两档宽跨式组合、次月跨式组合、次月价外一档宽跨式组合和次月价外两档宽跨式组合进行交易，在自2015年2月9日期权上市以来的回测期内，策略的年化收益率为5.6%，最大回撤为8.7%，收益回撤比为0.64，策略在市场波动率变化较大的2015年和2018年效果较好，在波动率较为稳定的2016和2017年表现较差。

总体来看，该策略仅适用于波动率剧烈变化的市场环境，可以作为其他交易策略，如期权空头策略的一个补充。

1、期权波动率交易的理论基础1.1 波动率的统计特征

1.1.1 中国市场波动率明显高于其他市场

中国的 A 股市场是世界上波动最为剧烈的市场之一，由于投资者结构、交易制度存在一定的差异，多数时间 A 股市场的波动性要明显高于其他市场。由下图表可以看出，无论是代表大盘股的上证 50 指数，还是衡量整个市场的万得全 A 指数，其波动率均在多数时间里要高于标普 500、恒生指数以及 STOXX 欧洲 50 指数的波动率，此外 A 股市场波动率的变化也要更为剧烈一些。

在高波动并且波动率变化较为剧烈的市场下，适合用期权进行波动率交易。对波动率进行交易，首先要对波动率的统计特征和运行规律有一个初步了解。目前国内市场上市交易的股票期权仅有 50ETF 期权一个品种，我们就以上证 50ETF(510050)为例，统计了其期权上市之前 10 年内的波动率分布，期间波动率中位值为 24.6%，多数时间在 18%-36%的区间内波动。

1.1.2 波动率的趋势与反转并存

同股票价格一样，波动率也存在短时间内的动量效应和较长期内的反转效应，因此可以利用期权来设计基于波动率的趋势跟踪和均值反转的策略。采用标准差这种方法来度量的 50ETF 波动率如下图所示，长期来看，波动率围绕长期均值上下波动，呈现均值回复的特征，不会长时间高于 90%分位值和低于 10%分位值，并且其均值回复的特征比股票要更为明显;短期来看，波动率变化又存在一定的趋势性，波动率的上涨或者下跌往往会持续一段时间。

1.1.3 波动率的聚集现象与杠杆效应

股票市场通常会存在一定的“波动率集聚”(volatility clustering)现象，即高波动往往跟随着高波动，低波动往往跟随着低波动，波动率呈现一定的自相关性。自回归条件异方差(ARCH)模型可以用来描述这种特征波动过程，我们利用ARCH 模型对 50ETF 收益率序列进行检验，结果显示 50ETF 存在显著的波动率集聚效应。

波动率聚集效应表明高波动的市场下波动率可能更高，低波动的市场下波动率可能更低，即波动率存在一定的趋势性，也从侧面印证了期权波动率交易的可行性。

“杠杆效应”(leverage effect)也是波动率的基本特征之一，是指波动率对价格大幅上升和大幅下降的反应不同，下跌时波动率提升的反应会更剧烈一些。国外股票市场通常存在“快熊慢牛”的特征，下跌过程往往伴随着波动率的飙升，而牛市中波动率基本都会处于低位，股票收益与波动率之间存在比较显著的负相关关系。不过我国股票市场这一特征并不明显，GJR-GARCH 模型可以用来检验波动率的这种非对称性，通过检验发现 50ETF 的杠杆效应的并不显著，而S&P 500 指数存在显著的杠杆效应，因此通过杠杆效应来构建策略的可行性不高。

1.2 波动率交易的期权组合策略

期权是一种非线性的投资工具，波动率是其价格重要的影响因素，利用期权可以间接做到对波动率进行交易。由于波动率交易不涉及标的未来走势方向的判断，因此通常会同时交易认购和认沽期权构成期权组合，其中跨式组合(straddle)、宽跨式组合(strangle)最为常用，其他还包括日历价差组合(calendar spread)、比率价差组合(ratio spread)、条式组合(strip)、带式组合(strap)等。
下面以跨式组合和宽跨式组合为例来介绍波动率交易的风险收益特征，后续的实证检验也均利用跨式和宽跨式组合来操作。做多跨式组合的话即 1:1 的比例买入相同月份的平价认购和平价认沽期权，根据其到期日的损益图可以看出，相比于开仓时，标的价格必须变化超过一定的幅度，组合最终才能获利。而做多宽跨式组合是 1:1 的比例买入相同月份的价外认购和价外认沽期权，这个组合想要获利需要标的价格变化幅度更为大些。

因此，如果不进行动态对冲的话，采用跨式或宽跨式组合做多波动率实际上意味着预期会有较大幅度的趋势性行情出现，如果出现 V 型或倒 V 型的走势，标的价格本身价格变化不大，仅是波动剧烈的话，那盈利也会极为有限甚至会出现亏损;而卖空跨式或宽跨式组合做空波动率的话，则意味着预期后市为震荡走势，趋势性行情会使组合出现较大幅度的亏损。

1.3 波动率策略的风险因素

期权有着高杠杆、非线性、时间依赖的特征，其价格变化速度很快且影响因素众多。期权价格最为主要的影响因素包括标的资产价格的变化、标的资产价格波动率的变化以及存续期的减少等。将各个影响因素单独剥离出来，可以得到:

delta 表示是现货价格对期权价格的影响，theta 衡量的期权时间价值的损失速率，另外两个因子均衡量波动风险，标的价格实际波动的影响用 gamma 表示，而期权隐含波动率变化的影响用 vega 来表示。

那么，跨式或宽跨式组合的风险特征是怎样的呢?以该组合多头为例，若标的资产价格上涨，则组合 delta 大于 0 且逐步上升，相反，若价格下跌，则组合 delta小于 0 且逐步下降，标的价格偏离行权价越远，delta 对组合价格的影响也就越大;组合的 gamma 和 vega 均为大于 0 钟形曲线，波动率对组合价格的影响是正向的，且在行权价附近影响最大;组合的 theta 值是负的，说明组合始终要承受一定的时间价值的损失。

2. 期权波动率方向交易策略设计与检验

本节我们主要设计了一个期权波动率交易策略，该策略结合了波动率的动量效应和反转效应，将波动率视为可以交易的标的，并预期其运行趋势短时间内可以延续，利用其短期内的涨跌来获利，同时在期权隐含波动率处于历史高位或低位时，预期其会出现反转，并不再对此进行趋势交易。

2.1 期权波动率方向交易策略设计

我们首先利用 BS 模型反推出 50ETF 期权收盘时的隐含波动率，进行成交量加权之后得到的均值作为隐含波动率指数(IVI)，用以衡量整个市场的隐含波动率水平，并用该指标为观察值产生交易信号，具体如下:

1)根据波动率的动量效应，若 IVI 连续 2 日下降，则判断为波动率转为下跌趋势的信号，采取做空波动率的策略;若连续 2 日上升，则判断为波动率转为上升趋势的信号，采取做多波动率的策略;

2)根据波动率的反转效应，设置上阈值 48%和下阈值 16%(期权隐含波动率通常略高于实际波动率，因此取的阈值略高于波动率 90%分位值和 10%分位值)，若 IVI 大于 48%，在此区间预期反转回落，只产生做空波动率的信号;若 IVI 小于 16%，在此区间预期反转上升，只产生做多波动率的信号。

其中，我们选择隐含波动率而非实际波动率作为主要的观察指标，主要是因为期权市场以做市商、机构投资者和高净值的个人投资者为主，相比于散户为主的股票市场投资者，他们的信息优势更为明显，专业程度更高，因此隐含波动率往往会领先于实际波动率而动，隐含波动率上升时很可能会有趋势行情产生，而隐含波动率下降时后市行情很可能以震荡为主。因此，我们选择在波动率交易的时候不再进行 delta 动态对冲而暴露一定的 delta 风险，当然，这也会使得策略的风险增加。

2.2 期权波动率方向交易策略实证检验

根据上述规则对 50ETF 期权 2015 年 2 月 9 日上市以来的数据进行实证检验，数据截至 2018 年 3 月 14 日。假设初始资金为 100 万，产生看多波动率的信号时，次日以开盘价买入跨式组合，产生看空波动率信号时次日以开盘价卖空跨式组合，合约选择当月合约，距到期日少于 8 个自然日时进行展期操作，合约数量使得其总面值与总市值相同，即不加杠杆。例如若当前总市值为 100 万，50ETF价格为 2.5，则认购期权和认沽期权合约数量分别为 100 万/2.5/10000/2=20 张。在成本方面，假设 ETF 期权的交易成本为单向 10 元/张(包括经手费、结算费和佣金)，冲击成本设为期权成交价格的 0.5%。

根据以上规则和假设条件，策略的总收益率为 20.3%，年化收益率为 6.3%，年化波动率为 7.4%，夏普比率为 0.45，最大回撤为 9.4%。在标的 50ETF 存在较多的趋势性行情，波动率的变化幅度较大的时间里，比如 2015 年、2017 年下半年以及 2018 年初，策略的表现较好，净值上升较快，而在波动变化不大的行情中，策略会出现一定的回撤。

除了使用当月跨式组合开仓外，我们还测试了使用当月价外一档宽跨式组合、当月价外两档宽跨式组合、次月跨式组合、次月价外一档宽跨式组合和次月价外两档宽跨式组合进行开仓的效果，结果较为一致。仅使用一组合约容易受到流动性的限制，因此可以将持仓分散到不同组合的合约上，扩大策略可承载的资金规模。

此外，期权的交易成本对策略的影响较大，各子策略交易成本占初始资金规模的比重分别达到了 8.67%、8.56%、8.40%、7.53%、7.48%和 7.29%，目前我们设置的期权交易成本是 10 元/张，随着期权佣金等交易成本的下降，其对策略的影响也会减小。

我们假设等权配置各个子策略构建期权波动率方向交易策略，策略的净值走势与主要评价指标如下所示，策略的年化收益率为 5.6%，最大回撤为 8.6%，收益回撤比为 0.65。分年度来看，策略在市场波动率变化较大的 2015 年和 2018 年效果较好，在波动率较为稳定的 2016 和 2017 年表现较差。

3、总结与展望

我们基于波动率存在的动量效应和反转效应构建了期权波动率交易策略，利用成交量加权的市场隐含波动率产生交易信号，选取当月跨式组合、当月价外一档宽跨式组合、次月跨式组合和次月价外一档宽跨式组合进行交易，在自 2015 年 2月 9 日期权上市以来的回测期内，策略的年化收益率为 5.6%，最大回撤为 8.7%，收益回撤比为 0.64，策略在市场波动率变化较大的 2015 年和 2018 年效果较好，在波动率较为稳定的 2016 和 2017 年表现较差。

总体来看，该策略仅适用于波动率剧烈变化的市场环境，可以作为其他交易策略，如期权空头策略的一个补充。（来源：渤海证券研究所）