最近在一次行业交流会议上被投资人问到关于程序化交易的问题,如果有一个表现不错的量化模型,应该怎么运用到期权上?怎么评估好坏?记得去年写过这样的笔记,当时反应比较冷,应该是期权刚上没多久,大家还没想到,当天这位投资朋友的问题,让我精神都来了,在商品期权都满周年后,再来说一次关于期权工具在量化模型套用的实务问题,尽管市场规模还是不够大,但总是必经的过程,大家在过程中逐渐考虑期权应用的可能,总是好事。
從Delta 1到Delta≠1:
程序化交易在期权上的运用还是必须从量化交易的运作说起,不论投资人的背景与分析基础是基本面、宏观分析、技术面、算命、人工智能…等等等,最终都是产出一个交易指令后开仓,在k线图上记录了所有参与者交易的思想以及执行的结果,大家开了仓位之后,就是呈现人性的时候,人性有一定的临界点,遇到特别难受或兴奋的忍耐力,大多数人是差不多的,也就是说大多数人对于价格上上下下的反应有相当的规律性,而这些规律性正是无法改变的人性弱点,造成历史的价格才会一再的重现,所以给了技术分析派一个尚能卑微存在的理由,而这些常常重复的价格行为如果有一定的规则,就能以程序编成一个量化模型进行所谓的量化交易,由计算机来观察交易机会,进行交易,平仓等等,而这个模型观察的源头就是原始的标的物,当原始标的物产出一个可行的交易方向之后,利用市场既有的衍生品工具,即可进行不同的套用,譬如直接用期货,也是目前市场习惯的方式,或者进一步可以套用在期权上面,这就是当天投资人问我的问题,国际市场量化交易工具的套用可以简单分成Delta=1与Delta≠1的,期权的delta是变动的,套用起来就有相当多的变化。
从一个具备质量的绩效报告表说起:
会问这样问题的投资人一定是在期货市场具有相当的量化交易经验,常常在考虑怎样的趋势型或摆荡型的策略的优略,尽可能作各种调整,期望可以适用于未来一段时间的期货价格走势上,如果表现不好,也会尽力修复,这种考虑的过程一定是有根据与参考的,不论进行量化交易的工具是那一种,一定会有该模型的绩效报告,内容包括一段时间的交易笔数,胜率,平均盈亏比,最大单笔获利,最大单笔亏损,最大连续亏损次数与金额等等,就好像一辆F1赛车在一个赛道上测试一段时间之后所产生的各种性能数据,方便工程师分析,以进行优化的调整,并给出最佳的赛道适用建议,所以首先要有一个具备盈利能力的量化模型,就像有一台会跑的赛车一样。
胜率与盈亏比的期权应用:
一个好的趋势型量化模型运用在期货上,就是尽可能让方向的盈利最大化,同时让可能的风险控制在一定范围内,让资金的波动不至于不舒服,这样的赛车就是一台能跑的车,但盘面价格的变化是多样的,也就是赛道常常会有一些新的状况,会让车子可能出现一些险象环生的场景,此时就需要进行相关参数的调整,让车子的性能有一些改变,譬如放弃一些马力增加稳定性,这个动作就类似把可以的模型由期货置换到期权上,但期权的Delta是变动的,而且买方与卖方在权利金消耗上是天生的对抗,此时我们就要回到绩效报告上面斟酌,好的趋势模型,通常是胜率约在三成五到四成左右,搭配平盈亏比2.5附近,这种性能如果套在期权买方刚好符合以小搏大的特性,买方本来就胜率低,因为亏的也有限,一旦击中一次大的,就不是表现上平均盈亏比2.5的收益,可能会有意想不到的倍数获利,这也可以看看绩效报告中,最大单笔获利与平均营利的差异就能知道潜在的机会在哪里；换成摆荡型的模型,通常胜率会高一点,可能来到55%,搭配平均盈亏比约1.7-1.8左右,这样的盈利模式就是常常赚小钱,比较少大趋势的单,换成期权卖方套用,大多数小趋势的单,时间价值的收入除了可以有额外的收益之外,还可能让原本期货小亏的单,变成不亏或小赚,胜率提高,让人有舒服感。
备对策略中,卖方行权价的考虑:
还可以运用在复式策略上,当原本的模型出现一个交易指令后,同时在期货与期权上建立一个组合头寸,比如备兑,有机会让原始绩效报告的结果变得更好,此时可以参考一下平均盈利的点数,当出现作多或作空的讯号时,选择一个虚值的看涨或看跌期权卖出,组成备兑策略,刚好可以把期货不大可能赚到的小概率盈利,换成大概率的时间价值收回,不仅可以降低风险,还能让绩效更稳定,这就像放弃赛车马力,降低速度的攻击性,以换取正常速度的高稳定性一样。
难点与未来:
程序化交易在期权工具的应用上,还是需要从一个具有质量的量化模型开始,之后可以置换成很多种搭配期权的应用,单腿,两腿甚至三腿都可以,这难度还在前期开发研究的阶段,单单回溯测试的过程,就相当复杂,期权合约数量众多,数据庞大,如果没有先花时间把期权的数据库进行有效的整理,并开发有效率的读取规则,回溯测试的过程将会耗掉过多耐性与资源,所以这条路虽然很有未来,但挑战也很大。
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