华安证券-衍生品系列研究(一):基于波动率的IH期货及50ETF期权策略择时研究-180713
浏览次数: 发布时间:2026-01-31 00:02:24

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  ????????单个策略难以应对市场所有状况????????无论是单一基于50ETF??期权的卖期权策略还是基于IH??期货的趋势追踪策略,都无法应对市场的所有状况,单一的策略表现并不理想。

  ????????卖期权策略和趋势追踪策略存在显著地负相关性,合理的结合两类策略可以起到较好的效果。(慧博投研资讯)

  ????????波动率择时效果????????历史波动率(HV)、已实现波动率(RV)在趋势追踪策略和买期权的择时上没有显著效果。隐含波动率(IV)择时效果显著。

  ????????隐含波动率的变化率对趋势追踪及反转策略有较好的择时效果。

  敬请阅读末页信息披露及免责声明证券研究报告金融工程研究—深度报告衍生品系列研究(一):基于波动率的IH期货及50ETF期权策略择时研究主要观点:单个策略难以应对市场所有状况无论是单一基于50ETF期权的卖期权策略还是基于IH期货的趋势追踪策略,都无法应对市场的所有状况,单一的策略表现并不理想。

  卖期权策略和趋势追踪策略存在显著地负相关性,合理的结合两类策略可以起到较好的效果。

  波动率择时效果历史波动率(HV)、已实现波动率(RV)在趋势追踪策略和买期权的择时上没有显著效果。

  波动率变化率的择时效果隐含波动率的变化率对趋势追踪及反转策略有较好的择时效果。

  波动率刻画了资产价格的波动程度,是对资产收益率不确定性的衡量,用于反映资产的风险水平。

  波动率越高,资产价格的波动越剧烈,资产收益率的不确定性就越强;波动率越低,资产价格的波动越平缓,资产收益率的确定性就越强。

  1.1历史波动率(HV) 历史波动率是基于过去的统计分析得出的,假定未来是过去的延伸,利用历史方法估计波动率类似于估计标的资产收益系列的标准差。

  计算历史波动率的方法有很多种,比如收益率标准差,指数滑动平均模型(EWMA模型),自回归条件异方差模型(ARCH模型),广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)。

  以收益率标准差为例其计算方法为:1、从市场上获得标的在固定时间间隔(如每天、每周或每月等)上的价格。

  2、对于每个时间段,求出该时间段末的标的价格与该时段初的标的价格之比的自然对数。

  3、求出这些对数值的标准差,再乘以一年中包含的时段数量的平方根(如,选取时间间隔为每天,则若扣除闭市,每年中有250个交易日,应乘以根号250),得到的即为历史波动率。

  1.2隐含波动率(IV) 隐含波动率(Implied Volatility)是将市场上的期权或证交易价格代入理论价格模型Black-Scholes模型,反推出来的波动率数值。

  以上证50 ETF波动率指数编制方法为例,其是基于方差互换原理,采用上证50 ETF期权相关数据计算而得,具体步骤为:1、确定期权合约价格,对于期权合约价格的确定采用以下规则:当日有成交,且存在买卖报价:若最新成交价处于买卖报价之间,取最新成交价;若最新成交价处于买卖报价之外,取最优报价均值;当日有成交,仅有买方报价:取买价与最新成交价中较大者;当日有成交,仅有卖方报价:取卖价与最新成交价中较小者;当日有成交,不存在买卖报价:取最新成交价;当日无成交,但存在买卖报价:取最优报价均值;当日无成交,仅有买方报价:取买价与昨结算价中较大者;敬请阅读末页信息披露及免责声明当日无成交,仅有卖方报价:取卖价与昨结算价中较小者;当日无成交,且无买卖报价:取昨结算价;对于进入熔断状态的合约,如已有虚拟成交价格,则使用虚拟成交价格,否则使用熔断前确定的价格。

  2、根据上证50ETF期权报价(平价+价外)计算其当月和次月隐含的实现方差12 =2∑2() 10 1 23、线天到期的隐含方差并开根号后乘以100即得到VIX指数报价。

  iVX = 100 × √{112 [2 302 1] + 222 [30 12 1]} ×365 301.3已实现波动率(RV) 已实现波动率RV可以定义为交易日内高频收益率的平方和加总,即为: =∑,2=1其中,为交易日t内第i个时间段上的收益率,n为交易日内划分区间数目。

  2趋势及期权类策略一个策略的理想状态是能够适应各种市场绝大部分情况,但这往往意味着对过往历史数据的过度拟合。

  ”该类策略的核心思想就是,资产价格本身对今后的走势有预测作用,当资产本身形成了一种向上/向下的趋势后,很有可能在未来维持这种趋势。

  Moskowitz在Time series momentum中对四大类资产池(大宗商品、股票、国债及外汇)进行自回归测试,发现趋势延续现象非常显著。

  这是因为人性,恐惧和贪婪会反复重演,但是过程会反复曲折,并不是完全复制。

  接下来最核心的问题就是,什么是趋势?不同人对趋势的定义是不同的,对敬请阅读末页信息披露及免责声明于交易员来说也许就是上涨的资产继续上涨,下跌的资产继续下跌。

  从时间维度上来讲,交易员关注的是一天内的趋势,而经济学家关注趋势的时间尺度可能是年度或者更大。

  为避免过度拟合的问题,本次研究采用了最为通用的趋势交易系统,双均线期权策略期权风险收益结构具有“风险有限,收益无限”的特点,期权的卖方最多只能获得“少量”权利金收入,而承担“大量”风险。

  由于这个原因,期权隐含波动率天然容易被高估,这种波动率溢价也成为期权卖方收益的重要来源。

  交易波动率也称为波动率套利,其原理为,当市场波动率被低估(隐含波动率较低)时,做多波动率;当市场波动率被高估(隐含波动率较高)时,做空波动率。

  常用的策略组合有:(一)跨式组合(Straddle) 该组合是持有具有相同执行价格与期限的一个看涨期权与一个看跌期权,空头与多头的盈利曲线中所示。

  图表1跨式组合空头图表2跨式组合多头资料来源:华安证券研究所资料来源:华安证券研究所(二)宽跨式组合(Strangle) 宽跨式组合也称为异价跨式组合。

  在这一交易策略中,投资者买入具有相同期限但具有不同执行价格的一个看涨期权与一个看跌期权,空头与多头的盈利曲线中所示。

  宽跨式组合与跨式组合类似:当投资者认为标的价格有大幅变化去无法确认方向时,适合持有跨式组合多头,与跨式组合不同的是,标的的变化幅度要更大时才能盈利。

  -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 0246810跨式套利空头看跌期权空头看涨期权空头-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 0246810跨式套利多头看跌期权多头看涨期权多头敬请阅读末页信息披露及免责声明图表3宽跨式组合空头资料来源:华安证券研究所图表4宽跨式组合多头资料来源:华安证券研究所3波动率在策略组合中的应用3.1单策略回测分析(一)趋势策略回测时间段为2015年04月15日至2018年3月30日,信号根据50ETF收盘价的双均线系统构建,采用构建的IH主力合约进行多空操作。

  具体参数说明:(1)初始资金100万元; (2)均线天均线) IH期货合约的交易手续费取万分之0.23; (4)当前交易日收盘价如果发出交易信号,以下一交易日开盘价-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 0246810宽跨式套利空头看跌期权空头看涨期权空头-3 -2 -1 0 1 2 3 4 024681012宽跨式套利多头看跌期权多头看涨期权多头敬请阅读末页信息披露及免责声明开平仓。

  (二)卖期权策略回测时间段为2015年02月09日至2018年3月30日,一直持有跨市期权合约空头,即同时卖空当月认购及认沽合约,当持仓合约快要到期时,提前5个交易日进行移仓操作。

  具体参数说明:(1)初始资金100万元;(2)每张合约手续费3元;(3)当前交易日收盘价如果发出交易信号,以下一交易日开盘价开平仓。

  趋势策略及卖期权策略的净值曲线,从单个策略上来讲每个策略的表现都不尽人意,但仔细观察曲线可以看到两类策略的表现存在较大负相关性。

  图表5趋势及卖期权策略的净值曲线资料来源:华安证券研究所我们统计了趋势策略及卖期权的策略的周度收益,如图6中,可见两类策略的周度收益存在明显的负相关。

  且在收益率变动较大的周度主要集中在一三象限,也就是说在波动较大的周度负相关性更加的显著。

  具体统计方法为,分别将波动率及波动率的变化率按照从小到大的顺序分为五组,计算组内下周策略收益的均值,如图7-图12所示。

  3.3策略组合构建综上所述,建立基于波动率的交易策略如下:(1)使用资产:IH期货、50ETF期权。

  (2)波动率信号使用隐含波动率(IV)反映了市场情绪和投资者的风险偏好,在欧美市场,一般采用20作为IV的关键点位,当IV在20以下时,表明市场处于平稳运行状态,投资者对市场持乐观态度;而当IV冲破20并快速达到较高点位时,意味着市场风险较大,投资者对市场的恐慌情绪明显提升。

  具体策略构建如下:第一组:a.隐含波动率大于20,持有跨式期权组合空头;b.隐含波动率小于20,根据双均线系统决定持有IH期货多头或空头。

  第二组:a.隐含波动率大于20,持有跨式期权组合空头;b.隐含波动率小于20,隐含波动率变化率(或已实现波动率变化率)下降,根据双均线系统决定持有IH期货多头或空头;c.隐含波动率小于20,隐含波动率变化率(或已实现波动率变化率)上升持有现金。

  3.4策略分析根据3.3中的策略构建方法,回测参数设置与3.1中单策略相同,期权及期货组合初始资金均为1000000。

  图表13展现了只根据隐含波动率进行分组的组合策略情况,图表14展现了组合策略的收益统计。

  组合中隐含波动率采用公开发布的中国波指(iVIX)数据,回测区间为2015年4月15日至2018年2月9日。

  如图13中所示,灰色背景部分为期权持仓,其余为期货持仓,其中,最大回撤发生在2015年8月26日,也就是2015年股灾的最低点,同时2016年初的熔断期间,回撤也较大,由于回测采用当时收盘价作为信号出发,第二日开盘价进行建仓,对于市场的反应有一定的之后,在市场巨变变动的时期会发生一定幅度的回撤。

  自2016年初以来净值回撤较小,这也说明隐含波动率在不同策略的择时上变现优异。

  敬请阅读末页信息披露及免责声明图表13第一组资金曲线资料来源:华安证券研究所通过图表14中可见,组合年化收益18.37%,最大回撤14.86%,sharp比率1.45。

  图表14第一组表现统计表头年化收益年化波动率最大回撤Sharp比率Sortino比率Omega比率Calmar比率第一组0.1837 0.1215 -0.1486 1.4516 19.5108 1.3473 1.2358 资料来源:华安证券研究所第二组组合方法在第一组的基础上,对于隐含波动率小于20的情况进行了分组,分别根据已实现波动率(RV)和隐含波动率(IV)的变化率进行分组为:RVChg、IVChg;由于波动率特别是已实现波动率的日数据存在“跳跃”的现象,另外取5日均线对其进行了平滑处理,分组为RVChgR5、IVChgR5。

  基于已实现波动率的变化率及其5日均线中所示,由于期货持仓主要在2016年8月份以后,可见对无论是RV的变化率还是RV的5日均值变化率均无法对趋势类策略起到择时效果。

  基于隐含波动率的变化率及其5日均线中所示,可见隐含波动率的变化率在减少策略波动方面有一定作用。

  敬请阅读末页信息披露及免责声明图表15基于RV的第二组资金曲线资料来源:华安证券研究所图表16基于IV的第二组资金曲线资料来源:华安证券研究所基于波动率变化率选择的相关统计如表17中,可见年化波动低于组合一中情况。

  图表18改进策略资金曲线资料来源:华安证券研究所改进后的策略表现统计如表19中所示,与前面组合一、组合二结果进行比较可见:组合一中策略的年化收益为18.37%,年化波动为12.15%,夏普比率为1.45。

  组合而中隐含波动率变化率的策略年化收益为11.36%,年化波动为9.83%,夏普比率为1.15; 改进组合中的策略年化收益为18.46%,年化波动为10.68%,夏普比率为1.64 改进组合较前面两个组合,各项指标均有所提高。

  图表19改进策略表现统计表头年化收益年化波动率最大回撤Sharp比率Sortino比率Omega比率Calmar比率第一组0.18460.1068 -0.14491.642921.88561.37371.2743 资料来源:华安证券研究所4总结由于单一策略往往无法应对市场的所有状况,本文研究了波动率在不同策略间择时的应用。

  研究分析了单一的卖期权策略及趋势追踪策略在50ETF期权及IH期货上的效果,其表现并不理想。

  但卖期权策略和趋势追踪策略存在显著地负相关性,合理的结合两类策略可以起到较好的效果。

  敬请阅读末页信息披露及免责声明回测发现,历史波动率(HV)、已实现波动率(RV)在趋势追踪策略和卖期权的择时上没有显著效果。

  使用隐含波动率进行策略择时的年化收益为18.37%,年化波动为12.15%,夏普比率为1.45。

  在使用隐含波动率进行策略择时,使用隐含波动率的变化率对趋势追踪及反转策略进行择时的年化收益为18.46%,年化波动为10.68%,夏普比率为1.64。

  敬请阅读末页信息披露及免责声明投资评级说明以本报告发布之日起12个月内,证券(或行业指数)相对于沪深300指数的涨跌幅为标准,定义如下:行业及公司评级体系买入—未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数15%以上;增持—未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数5%至15%;中性—未来6-12个月的投资收益率与市场基准指数的变动幅度相差-5%至5%;减持—未来6-12个月的投资收益率落后市场基准指数5%至15%;卖出—未来6-12个月的投资收益率落后市场基准指数15%以上;无评级—因无法获取必要的资料,或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件,或者其他原因,致使无法给出明确的投资评级。

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