一文教你看懂所有期权策略的本质

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Deribit德瑞的交易课   2020-4-26 05:50   12679   1



期权的价格漂移策略和波动率策略

前言(刘妈):随着圈内期权的普及,越来越多的朋友开始对期权感兴趣,这是好事。然而,我们也发现市面上也越来越多对期权曲解的内容大行其道,并且被包装成各种奇奇怪怪名称的策略,对广大投资者造成很大的误导和迷惑。无论是投资也好,交易也好,最重要的是得知道自己在做什么,不能稀里糊涂的。有鉴于此,我邀请班长写下本文,希望能给对期权感兴趣的朋友一个能一眼看清自己或者别人的期权策略到底是在做什么/赚的什么的钱的框架。


文中不可避免地有一些数学公式,不要害怕,尝试着去理解这些公式。公式的目的不是为了故意难住你,而是更简洁地揭示本质。Don't trust. Verify 是重要的区块链精神,在期权领域也希望大家能够秉持这种精神。期权水深,德瑞大学希望能做你们的明灯。



何为价格漂移和波动率?



金融工程中描述标的价格的随机变化,会基于正态分布的假设,做出以下模型:









用通俗的话来说,标的价格的变化由两部分构成:


1、μ (miu,价格漂移 drift):这个标的一年平均涨多少?价格漂移决定了标的的均值会怎么移动。


2、σ(sigma,波动率 volatility):这个标的波动率。波动率是标的日常价格中的噪音项目。日复一日的难以把握的随机波动,就是波动率带来的。


好,名词解释完成了,我们可以进行下一项了。




期权的价格漂移策略



初步接触期权的玩家,获得的资讯和指引,99.99%都是价格漂移策略。



这类策略的典型特征是对标的到期价格和行权价孰高孰低进行比较,买入期权依赖行权赚钱,卖出期权依赖不行权赚钱。


然后会按照买入看涨、卖出看涨、买入看跌、卖出看跌,先让你熟悉4种期权操作方法的到期损益图。


进阶时,学习各种期权组合持仓的到期损益图。


然而,无论何种组合,到期价格落在何处,直接决定了操作的盈亏。


价格漂移策略的优点在于上手速度快,结果一目了然。缺点在于严重依赖玩家对于短期的价格判断。


即便是号称做多波动率的买入跨式,如果到期价格落在两个行权价之间,两个腿的期权最终都归零了,没有摆脱对于价格判断的依赖。


期权的到期时间是有限的。但同时,短期价格的随机性占了很大上风。特别对于数字货币这样的标的,从零到无穷大,都是有可能的。在现货价格1万美元的时候,你会觉得8000美元是底。到了8000美元,你会觉得6000美元够低了吧,抄底抄底。结果没想到下面这个表情包图片竟然成为了现实。





当然,以买入期权的动态杠杆效应,如果你择时能力强的话,这样大幅单边行情,可以带来可观的回报。我身边的朋友里,就有买入看跌期权,一把赚了五六十个比特币的。


这是作为价格漂移策略买方可取的地方。

长时间获利的价格漂移策略的卖方,往往会去卖那些看似不可能行权的期权,以高胜率获取收益。不过数字货币市场,是将不可能变为可能的地方,所以这类卖方策略不是一个长久之计。


一个改进版本的卖方策略是在卖出的期权更虚的行权价上买入保护性期权,对价格单边推进进行兜底。

在价格漂移策略中,波动率高低对盈利与否的影响比较小。更重要的是,价格最后落在何处。


波动率高些,权利金厚一些,最终需要盈利的话,价格需要超出行权价的距离远那么一些就行了。




期权的波动率策略



与价格漂移策略相对的是期权的波动率策略。


当你对期权头寸的Delta敞口进行动态平衡,你的损益就从到期价格与行权价的比较,变成了下面这个式子:





(买入期权损益)




PNL
是Profit and Loss损益的缩写
S
为标的价格
Γ
为期权价格对标的价格的二阶导数Gamma,也就是标的每变动一美元,期权的方向性敞口增加了多少Delta(等效于持有多少标的)



为未来的实现波动率的平方




为期权头寸的隐含波动率的平方



这个公式是基于买入期权。如果卖出期权,公式里实现波动率和隐含波动率的位置需要颠倒一下,具体为:





(卖出期权损益)
这个公式可以通过简化处理,近似地形成:





(卖出期权损益)
Vega
  是期权价格对隐含波动率的敏感度,即隐含波动率涨1%,买入期权会赚多少美元。


从上述两种损益的表达形式中,我们都可以看到,在波动率策略中,决定盈亏的因素就不是期权到期价格和行权价如何比较了。而是由你买卖期权那一刻的隐含波动率,以及未来实现的真实波动率,两者共同决定的。


你从一个猜价格涨跌的游戏,变成了一个猜波动率高低的游戏。


那一样是猜涨跌高低,波动率又有何特别之处呢?有的,还挺特别。

首先,就拿比特币的波动率来讲,如果剔除极端值(去掉一批最高分,去掉一批最低分),比特币的波动率一般就在50%到100%这个箱体之中活动。


而比特币的价格涨跌范围,却是零到无穷大。
  
其次,波动率具有聚集现象。波动率高的时候往往接着还是波动率高的时期,波动率低的时候往往波动依然会低下去。波动率衡量的是涨跌幅,不是涨跌方向。价格一次大涨之后,是长驱直入继续上涨,还是急转而下,这个比较难判断。

其三,波动率具有均值回复现象。也就是说波动率高出均值太多,往往会跌落下来。波动率低于均值太多,往往又会涨上去。

以上三点,使得波动率投机比起价格投机具备了统计上的优势,更有可能实现长期获利。这也是为什么波动率对于期权交易如此重要的原因。

当然,具体如何实施波动率策略有很多细节。有机会今后和大家一一探讨。




[后记]

在撰写了本文初稿后,我专程横跨上海请旺佬审阅指点。由于内容比较高深,我尝试总结如下,如有偏离,还请旺佬以后有机会指正。
旺佬指出:
量化金融中有量大分支领域,一为P,一为Q。
P Quant是量化风险与资产管理,具体做法是对市场价格建立概率分布模型。
Q Quant是衍生品定价,具体做法是基于风险中性前提将现值进行外推。
μ策略/价格漂移策略背后的思想是P Quant(概率分布)。
σ策略/波动率策略背后的思想是Q Quant(衍生品定价)。
两种策略和思想可以融合使用,达到更加完美的效果。至于如何融合,就得先留待各位思考了。

Jeff Liang
2020年4月21日







附录




标的价格变化的随机过程各参数的解释:

dS
   为标的价格的微小变化量
μ
   为标的年化预期收益率
σ
   为标的价格的波动率
dt
   为标的价格的微小变化量
dz
   为正态分布随机变量







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2#
姜大牙  1级新秀 | 2020-4-26 06:40:26 发帖IP地址来自 北京
很给力!
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