从隐含波动率看资产价格走势之一

1、目录 HYPERLINK l _TOC_250008 1.引言 5 HYPERLINK l _TOC_250007 2A 股市场的波动率特征及潜在影响因素 7 HYPERLINK l _TOC_250006 A 股市场波动率特征 7 HYPERLINK l _TOC_250005 波动率的潜在影响因素 8 HYPERLINK l _TOC_250004 从隐含波动率看股指走势 12 HYPERLINK l _TOC_250003 波动率指数与标的未来收益率的关系 12 HYPERLINK l _TOC_250002 偏度指数与标的未来收益率的关系 15 HYPERLINK l _TOC_250

2、001 未来研究方向 17 HYPERLINK l _TOC_250000 风险提示 17图 目 录图 1：2020 年上半年全球部分资产价格走势 5图 2：2020 年上半年全球部分资产波动率指数走势 5图 3：BlackRock 市场风险检测指标：波动率指数 6图 4：BlackRock 市场风险检测指标：资产相关性 6图 5：BlackRock 市场风险检测指标：资产相关性及风险偏好 6图 6：BlackRock 市场风险检测指标：资产风险溢价 6图 7：50ETF 期权波动率指数及标的走势对比 7图 8：50ETF 期权波动率指数及未来一月波动率散点图 8图 9：50ETF 期权波动率

3、指数及上证 50 换手率对比 9图 10：2015 年上半年波动率指数及上证 50 换手率对比 9图 11：2018 年初波动率指数及上证 50 换手率对比 9图 12：2019 年初波动率指数及上证 50 换手率对比 9图 13：2020 年下半年波动率指数及上证 50 换手率对比 9图 14：50ETF 期权波动率指数及 VIX 指数对比 10图 15：信用利差及波动率指数对比 11图 16：信用利差与波动率指数滚动 120 日相关系数 11图 17：50ETF 期权波动率指数及经济政策不确定性指标对比 11图 18：2020 年 3-5 月波动率指数及北上资金流向对比 12图 19：20

4、20 年 6-9 月波动率指数及北上资金流向对比 12图 20：50ETF 期权波动率指数及 50ETF 未来月度收益率散点图 13图 21：50ETF 期权波动率指数处于不同区间下的未来月收益率的分位值统计 13图 22：波动率指数处于不同区间下的未来 N 日收益率均值 14图 23：波动率指数处于不同区间下的未来 N 日收益率大于 0 概率 14图 24：标普 500 期权波动率指数不同区间下的未来N 日收益率均值 14图 25：标普 500 期权波动率指数不同区间下的未来N 日收益率大于 0 的概率 14图 26：恒指期权波动率指数不同区间下的未来 N 日收益率均值 15图 27：恒指期

5、权波动率指数不同区间下的未来 N 日收益率大于 0 的概率 15图 28：50ETF 期权偏度指数及标的走势对比 16图 29：50ETF 期权偏度指数及 50ETF 未来月度收益率散点图 17图 30：50ETF 期权偏度指数不同区间下的未来 N 日收益率均值 17图 31：50ETF 期权偏度指数不同区间下的未来 N 日收益率大于 0 的概率 17表 目 录表 1：50ETF 期权偏度指数与 CBOE SKEW 指数的分位值对比 161.引言在 2020 年 2 月-3 月的新冠疫情危机中，全球主要大类资产均出现了明显的极端行情，资产间联动性大大增强，全球资产配置的策略多出现了较高的回撤。

6、以 VIX指数为代表的期权波动率指数是投资者较为常用的观测资产风险的指标，在新冠疫情危机期间各资产波动率指数同时出现明显的抬升。图 1：2020 年上半年全球部分资产价格走势图 2：2020 年上半年全球部分资产波动率指数走势资料来源：Wind，渤海证券研究所资料来源：CBOE，渤海证券研究所波动率一般是通过计算收益率序列的标准差得来，衡量的是资产价格偏离其均值的程度。波动率是收益率的二阶矩，包含较少的基本面信息，但通过波动率可以从另外的角度观察市场，一是波动率可以较为直观地反映投资者的分歧，投资者分歧大的市场环境往往伴随着波动率的提升；二是波动率可以反映投资者的风险偏好。相比于收益率，波动率

7、更加容易预测。首先，从统计上讲，波动率有着更为稳健的均值回复特征，波动率通常不会在极高值或极低值附近停留过长时间；其次，衍生品市场可以提供更多有效的信息，Edwards（2017）的研究表明隐含波动率包含部分未来信息，比如美国市场的波动率指数（VIX 指数）对于未来美股市场的波动率具有一定的解释力。期权波动率指数是反映市场风险的重要指标之一，传统上，股票价格的走势与波动率之多呈现负相关的关系。在波动率过高或者升高过程中，如果投资者对于股票的预期收益率没有明显的提升，则意味着收益风险比的下降，投资者会从股票市场转投到更安全的资产上，市场进入Risk Off 时期。波动率指数在市场风险监测中有着举

8、足轻重的地位，以 BlackRock 的市场风险监测体系为例，股债波动率指数（VIX 指数和 MOVE 指数）是首要的监测指标，其余监测指标还包括资产相关性、风险偏好、资产风险溢价等。图 3：BlackRock 市场风险检测指标：波动率指数图 4：BlackRock 市场风险检测指标：资产相关性资料来源：BlackRock，渤海证券研究所资料来源：BlackRock，渤海证券研究所图 5：BlackRock 市场风险检测指标：资产相关性及风险偏好图 6：BlackRock 市场风险检测指标：资产风险溢价资料来源：BlackRock，渤海证券研究所资料来源：BlackRock，渤海证券研究所近年

9、来，以桥水为代表的风险平价策略逐渐流行，该策略根据资产的波动率及相关性来确定各资产的权重，当一类资产的波动率相对于其他资产明显提升的时候，该资产的权重通常会调降，也反映出根据波动率水平来控制风险的思想。2A 股市场的波动率特征及潜在影响因素A 股市场波动率特征期权隐含波动率相比于实际波动率包含更多的信息，因此我们选择 50ETF 期权的波动率指数代替实际波动率进行分析。在我国目前暂时没有官方发布的波动率指数，可以根据芝加哥期权交易所（CBOE）计算 VIX 指数的方法计算各金融期权的波动率指数，具体方法见 CBOE白皮书。波动率指数衡量的是期权市场整体的隐含波动率水平，反映了投资者对未来 30

10、 天市场波动率的预期。比较波动率指数与标的 50ETF 的走势，与美国市场相同的是多数时间二者的变动方向是相反的，在市场大幅下挫的情况下波动率指数容易飙升，而不同的是，A股市场较少出现美股市场那样的缓涨行情，上涨阶段也容易出现波动率的抬升。 50ETF 期权上市以来波动率指数与标的收益率之间的相关系数为-0.08，这一数值要高于美国市场，负相关关系要低于美国市场。波动率的历史均值长期比较稳定，但短时期内会根据市场环境的不同形成不同的中枢，比如去杠杆的 2015 年、中美摩擦升级的 2018 年以及受新冠疫情影响的2020 年的波动率中枢都相对较高。图 7：50ETF 期权波动率指数及标的走势对

11、比资料来源：Wind，渤海证券研究所将 50ETF 未来月收益率对波动率指数进行线性回归，回归系数为 1.007，R2 为0.5256，说明 T 期的波动率指数对 T+1 期实际波动率有一定的解释力。图 8：50ETF 期权波动率指数及未来一月波动率散点图资料来源：Wind，渤海证券研究所波动率的潜在影响因素成交活跃度波动率可以反映投资者的分歧，当股票价格波动上升，快速脱离当前价格区域时，市场的分歧加大，往往会造成成交量的提升，这种现象在上涨阶段表现得尤为明显。当市场形成较强的上升趋势之后，最后多以加速赶顶结束，然后转为震荡或下跌，这一过程通常伴随着成交量的急剧放大。近几年中，2015 年上半

12、年、2018年初、2019 年初以及 2020 年 6-7 月均出现这种现象。若后续掉头向下，波动率还会进一步冲高，若转为震荡，则波动率会缓慢回落。不过，成交活跃度指标在下跌阶段的辅助判断效果并不明显，大幅下挫时也较少出现成交量的急剧提升。图 9：50ETF 期权波动率指数及上证 50 换手率对比资料来源：Wind，渤海证券研究所图 10：2015 年上半年波动率指数及上证 50 换手率对比图 11：2018 年初波动率指数及上证 50 换手率对比资料来源：Wind，渤海证券研究所资料来源：Wind，渤海证券研究所图 12：2019 年初波动率指数及上证 50 换手率对比图 13：2020 年

13、下半年波动率指数及上证 50 换手率对比资料来源：Wind，渤海证券研究所资料来源：Wind，渤海证券研究所海外市场影响美股市场是最重要的海外市场，由于 A 股市场以个人投资者居多，市场的机构化程度还远不及美股市场，个人投资者的投机交易占比较高，而且美国市场有着更为完善的做空机制及更为丰富的衍生品工具，因此 A 股市场的波动率多数情况下是高于美股市场的。随着A 股市场互联互通的逐步放开，与海外市场的联动性也会得到加强，A 股市场的波动率也会在一定程度上受到海外市场的影响。如果突发的风险事件导致美股市场波动率急剧上升，如果 A 股市场波动率尚处低位，通常也会跟随美股市场走高，比较典型的例子有 2

14、018 年上半年和 2020 年上半年。图 14：50ETF 期权波动率指数及 VIX 指数对比资料来源：Wind，渤海证券研究所信用利差股票是风险资产，对公司资产的索偿权排在最后，信用环境在一定程度上会影响股票价格，因此信用利差会对波动率产生影响。对于 A 股市场而言，信用利差对于波动率的解释作用相对有限，从二者滚动 120 日的相关系数来看，2017-2018年以及 2020 年信用利差的应用效果较好。图 15：信用利差及波动率指数对比图 16：信用利差与波动率指数滚动 120 日相关系数资料来源：Wind，渤海证券研究所资料来源：Wind，渤海证券研究所经济政策不确定性经济政策不确定性指

15、标是 Economic Policy Uncertainty 通过经济政策相关关键词对主要报纸文章进行标记筛选，计算上述文章的关键词占比并做相应处理做成指数。近几年来，波动率指数反倒是经济政策不确定性指标的领先指标，多次领先其变动，反映出期权市场蕴含一定经济政策面相关的信息。图 17：50ETF 期权波动率指数及经济政策不确定性指标对比资料来源：Economic Policy Uncertainty，渤海证券研究所北上资金流向北上资金以海外机构资金为主，投机性相对较小，在市场波动较大时会采取一定的波段操作，短期涨幅过大时常会流出，短期跌幅较大时常会流入，在某种程度上会产生“熨平”波动率的效果，

16、致使波动率出现收敛。这一点与美股市场较为接近。以 2020 年行情为例，3 月市场大幅下挫导致波动率指数提升至 35 以上，北上资金转为流入后，市场波动率快速下降；7 月初市场突破大幅上涨，波动率指数三个交易日跳涨 15 点，北上资金转为流出后，市场波动率止住上涨的步伐。随着中国市场的不断开放，外资占比不断提升，波动率特征可能将逐渐向美股市场靠拢。图 18：2020 年 3-5 月波动率指数及北上资金流向对比图 19：2020 年 6-9 月波动率指数及北上资金流向对比资料来源：Wind，渤海证券研究所资料来源：Wind，渤海证券研究所从隐含波动率看股指走势波动率指数与标的未来收益率的关系将

17、50ETF 期权波动率指数和 50ETF 未来月度收益率绘制成散点图，可以看出在波动率指数极低的阶段（15 以下），未来收益率比较稳定，且极少出现大幅度的亏损；未来月收益率比较高的样本主要集中在波动率 15-30 的区间里，而收益率比较低的样本在各区间分布比较平衡；在波动率指数极高的阶段（40 以上）风险是要远大于机会的。将波动率指数与标的未来月收益率进行回归分析，可以看出二者呈现出一定的负相关关系，二者进行线性回归的方程为 y 0.0015 x 0.0381 ，即波动率指数上升 1，标的未来月收益率下降 0.15%。图 20：50ETF 期权波动率指数及 50ETF 未来月度收益率散点图资料

18、来源：Wind，渤海证券研究所可以根据波动率指数的绝对水平，将其分成(0,10)、10,15)、15,20)、20,25)、 25,30)、30,40)、40,50)和50,)共 8 组，统计每一组内未来月收益率的 0%、 25%、50%、75%和 100%分位值，从中位值可以看出其呈现出近似单调递减的特征，反映出二者之间显著的负相关关系。另外，统计波动率指数处于不同区间下的未来 5 日、10 日、20 日收益率均值和大于 0 的概率，20 日收益率均值和概率均近似单调递减，在波动率指数极高的阶段（50 以上）5、10 日收益率均值为正，说明股指会在短期出现一定反弹。图 21：50ETF 期权

19、波动率指数处于不同区间下的未来月收益率的分位值统计资料来源：Wind，渤海证券研究所图 22：波动率指数处于不同区间下的未来 N 日收益率均值图 23：波动率指数处于不同区间下的未来 N 日收益率大于 0 概率资料来源：Wind，渤海证券研究所资料来源：Wind，渤海证券研究所选择美国和香港市场的数据加以对比，美国市场标普 500 指数期权波动率指数（VIX 指数）的样本区间为 1990 年 1 月 1 日至 2020 年 9 月 11 日，香港市场恒生指数期权波动率指数（恒指波幅）的样本区间为 2001 年 1 月 1 日至 2020 年 9月 11 日。这两个市场呈现的规律有所不同，美国市

20、场在低波动率和高波动率环境下的未来收益率相对更高，中等收益率环境下未来收益率则较低，这可能是由于低波动率代表着市场分歧较小，而高波动率则说明市场出现了过度恐慌和避险，VIX 指数的高点也常对应着市场的阶段性底部。香港市场的规律与美国市场较为接近，唯一不同的是在极高波动率的环境下（50）的未来收益率为负值。图 24：VIX 指数不同区间下的未来 N 日收益率均值图 25：VIX 指数不同区间下的未来 N 日收益率大于 0 的概率资料来源：Wind，渤海证券研究所资料来源：Wind，渤海证券研究所图 26：恒恒指波幅不同区间下的未来 N 日收益率均值图 27：恒指波幅不同区间下的未来 N 日收益率

21、大于 0 的概率资料来源：Wind，渤海证券研究所资料来源：Wind，渤海证券研究所偏度指数与标的未来收益率的关系在我国目前暂时没有官方发布的偏度指数，可以根据芝加哥期权交易所（CBOE）计算SKEW 指数的方法计算各金融期权的偏度指数，具体方法见 CBOE 白皮书 。偏度指数隐含波动率曲面的偏斜程度，反映了投资者对于尾部风险，也就是极端行情的预期，该指标越高，说明隐含波动率曲面越陡峭，投资者的尾部风险预期越高。由下图可以看出，50ETF 期权偏度指数主要在 90-110 的区间内波动，只有在部分极端行情中会突破这一区间，且持续时间不会很长。通过 50ETF 期权偏度指数与CBOE SKEW 指数历史不同分位值的比较（CBOE SKEW 指数的样本区间是 1990 年 1 月 1 日至 2020 年 9 月 11 日），可以看出， 50ETF 期权偏度指数要显著低于 CBOE SKEW 指数的平均水平，说明我国市场呈现右偏的特性，这与我国市场容