期权策略专题（一）：期权定价效率以及基于择时的做空波动率策略

1、2期权研究报告2期权研究报告目录 HYPERLINK l _bookmark0 1、我国期权市场定价效率问题5 HYPERLINK l _bookmark1 、我国期权市场简介5 HYPERLINK l _bookmark2 、我国期权市场的定价效率问题5 HYPERLINK l _bookmark3 2、期权概念解析：隐含波动率、已实现波动率、方差风险溢酬6 HYPERLINK l _bookmark4 3、期权定价效率：基于方差风险溢酬7 HYPERLINK l _bookmark5 、理论分析：方差风险溢酬的来源7 HYPERLINK l _bookmark6 、实证检验：理论特征与实际

2、数据的差异8 HYPERLINK l _bookmark19 4、期权定价效率：基于隐含波动率的预测能力 HYPERLINK l _bookmark20 、隐含波动率对已实现波动率的预测能力 HYPERLINK l _bookmark24 、波动率类二阶矩指标对收益率的预测能力 HYPERLINK l _bookmark33 5、我国期权市场定价效率的影响因素分析 HYPERLINK l _bookmark34 6、基于择时的做空波动率策略 HYPERLINK l _bookmark35 、策略逻辑 HYPERLINK l _bookmark36 、策略择时信号 HYPERLINK l _bo

3、okmark38 、策略回测 HYPERLINK l _bookmark41 、策略收益归因分析22 HYPERLINK l _bookmark44 、考虑保证金情况下的策略表现23 HYPERLINK l _bookmark47 、样本外的策略表现24 HYPERLINK l _bookmark58 7、总结 HYPERLINK l _bookmark59 8、风险提示28 HYPERLINK l _bookmark60 参考文献29 HYPERLINK l _bookmark61 附录图表目录 HYPERLINK l _bookmark7 图表 1：中国市场方差风险溢酬9 HYPERLIN

4、K l _bookmark8 图表 2：美国市场方差风险溢酬9 HYPERLINK l _bookmark9 图表 3：中美股指收益率与实际波动率和实际方差的相关性（2016-06-09 至 2019-05-21）9 HYPERLINK l _bookmark10 图表 4：中美市场隐含方差、实际方差、方差风险溢酬统计值（2016-06-09 至 2019-05-21）10 HYPERLINK l _bookmark11 图表 5：中国市场收益率和已实现波动率相关性的动态检验11 HYPERLINK l _bookmark12 图表 6：中国市场收益率和已实现方差相关性的动态检验11 HYPE

5、RLINK l _bookmark13 图表 7：美国市场收益率和已实现波动率相关性的动态检验11 HYPERLINK l _bookmark14 图表 8：美国市场收益率和已实现方差相关性的动态检验11 HYPERLINK l _bookmark15 图表 9：中国市场收益率和隐含波动率相关性的动态检验11 HYPERLINK l _bookmark16 图表 10：美国市场收益率和隐含波动率相关性的动态检验11 HYPERLINK l _bookmark17 图表 11：中国市场方差风险溢酬的动态检验12 HYPERLINK l _bookmark18 图表 12：美国市场方差风险溢酬的动

6、态检验12 HYPERLINK l _bookmark21 图表 13：隐含波动率预测已实现波动率的回归（2016-06-09 至 2019-05-21）13 HYPERLINK l _bookmark22 图表 14：中国隐含波动率预测已实现波动率的滚动回归13 HYPERLINK l _bookmark23 图表 15：美国隐含波动率预测已实现波动率的滚动回归13 HYPERLINK l _bookmark25 图表 16：中国市场二阶矩指标对未来超额收益率的预测（2015-06-09 至 2019-05-21）14 HYPERLINK l _bookmark26 图表 17：美国市场二阶

7、矩指标对未来超额收益率的预测（2015-06-09 至 2019-05-21）15 HYPERLINK l _bookmark27 图表 18：中国方差风险溢酬预测超额收益率的滚动回归16 HYPERLINK l _bookmark28 图表 19：美国方差风险溢酬预测超额收益率的滚动回归16 HYPERLINK l _bookmark29 图表 20：中国已实现方差预测超额收益率的滚动回归16 HYPERLINK l _bookmark30 图表 21：美国已实现方差预测超额收益率的滚动回归16 HYPERLINK l _bookmark31 图表 22：中国隐含方差预测超额收益率的滚动回归

8、16 HYPERLINK l _bookmark32 图表 23：美国隐含方差预测超额收益率的滚动回归16 HYPERLINK l _bookmark37 图表 24：做空波动率策略中的择时指标20 HYPERLINK l _bookmark39 图表 25：期权做空波动率策略净值走势21 HYPERLINK l _bookmark40 图表 26：期权做空波动率策略指标统计21 HYPERLINK l _bookmark42 图表 27：方差风险溢酬累计值走势22 HYPERLINK l _bookmark43 图表 28：期权做空波动率策略收益分解22 HYPERLINK l _bookm

9、ark45 图表 29：期权做空波动率策略（考虑保证金）净值走势23 HYPERLINK l _bookmark46 图表 30：期权做空波动率策略（考虑保证金）指标统计23 HYPERLINK l _bookmark48 图表 31：signal_vol 样本内参数优化24 HYPERLINK l _bookmark49 图表 32：signal_volpcr 样本内参数优化(signal_vol 分位数=0.75)24 HYPERLINK l _bookmark50 图表 33：样本外期权做空波动率策略（考虑保证金）净值走势25 HYPERLINK l _bookmark51 图表 34：

10、样本外期权做空波动率策略（考虑保证金）指标统计25 HYPERLINK l _bookmark52 图表 35：样本外滚动窗口回测中的最优参数值26 HYPERLINK l _bookmark53 图表 36：样本外滚动窗口回测中的窗口指标统计26 HYPERLINK l _bookmark54 图表 37：样本外滚动窗口期权做空波动率策略（考虑保证金）净值走势26 HYPERLINK l _bookmark55 图表 38：样本外滚动窗口期权做空波动率策略（考虑保证金）指标统计26 HYPERLINK l _bookmark56 图表 39：样本外滚动窗口期权做空波动率策略主要盈利期27 H

11、YPERLINK l _bookmark57 图表 40：样本外滚动窗口期权做空波动率策略历次交易盈亏27 HYPERLINK l _bookmark62 图表 41：中美股指收益率与实际波动率和实际方差的相关性（2015-06-09 至 2019-05-21）29 HYPERLINK l _bookmark63 图表 42：中美股指收益率与实际波动率和实际方差的相关性（2015-06-09 至 2019-05-21）29 HYPERLINK l _bookmark64 图表 43：做空波动率策略持仓明细30 HYPERLINK l _bookmark65 图表 44：做空波动率策略（考虑保证

12、金）持仓及保证金明细32 HYPERLINK l _bookmark66 图表 45：样本外做空波动率策略（考虑保证金）持仓及保证金明细35 HYPERLINK l _bookmark67 图表 46：样本外滚动窗口做空波动率策略（考虑保证金）持仓及保证金明细381、我国期权市场定价效率问题、我国期权市场简介2015 年 2 月 9 日，上证 50ETF 期权在上海证券交易所上市，标志着我国金融市场42017 2018 年 9 月 213002019 年 3 月 21）300现货指数和上证 50 现货的指数期权产品。VVIX 的衍生品VIX VIX VIXEP 等（类做空波动率策略部分 sma

13、rt beta 策略CTA低、8 还对其他很多（有预测作用。通过对VIX 分解得到、我国期权市场的定价效率问题自 50ETF（如果期权市场存在定价非效率，一方面可以在实际投资中对这些非效率进行套利， 另一方面期权市场隐含波动率的有效信息含量可能大打折扣，这限制了隐含波动率的预测作用，部分基于隐含波动率的投资决策可能会变得无效。定价效率是指资产的实际市场价格和其理论价格是否存在显著的差异。虽然期权理BSMVaane Rik Peia2本文第 3456场的特征提出基于择时的做空波动率策略，并对策略进行回测。第 7 节进行总结。2、期权概念解析：隐含波动率、已实现波动率、方差风险溢酬期权是一种关于基

14、础资产的非线性衍生品，理解期权的关键在于理解隐含波动率， 这里先对期权相关的波动率等概念进行解析，后文的分析将主要围绕这些波动率类二阶矩指标展开。“已实现波动率”由Andersen and Bollerslev（1998）Nielsen and Shephard(2002)提ARH RH、 GARCH（ex-post） t,Ttt,TRV =Et,Ttt,T（如 BSM 模型Britten-Jones and Neuberger(2000)提出，该方法从无套利条件出发，发现在风险中性世界中，标的资产的2003 年开始，CBOE 的 VIX iVIX由于中国 iVIXiVIXShibort,Tt

15、t,Tt,Ttt,Tt,Ttt,Tt,Ttt,Ttt,TVRP EP RV EQ RV 由于波动率本身存在随机波动率等特征，收益率 Rt 随机变量的无穷阶变差中，除C= C S+ 1 2C (S)2 + C t2S2C C S= 1 2C (S)2 + C t2S2 1 2C (S)2 + 12C S22 S22 S2imp12CS2 (S)2 ()2 2 S2 S 1 2C S2 RV2 S2t,tt,tt Deltaama ela 对冲收益的主要是Vaane pred，3、期权定价效率：基于方差风险溢酬2、理论分析：方差风险溢酬的来源Carr and Wu(2009)利用方差互换合约，在传

16、统资产定价理论的框架下给出了方差风险溢酬与随机贴现因子的关系。EPM tEQRV =tt,Tt,Ttt,T EPt,T , t=EP RV +ttt,Tt,Ttt,T EPt,T 因此，上式中最后一项的相反数即为方差风险溢酬。进一步，根据资产定价理论， 如 Cochrane(2009)，随机贴现因子可以对收益率线性化，即M =a bR ，其中 a、b 为常数且 b0，因此方差风险溢酬可以进一步。这里只是对随机贴现因子进行基本的单因子线性化，更为复杂的情形可以考虑多个因子，比如M =a bR+cR2 。tt,TRV -IV =EP tt,T=b RRVEP (M )-EQRVtt,Tcorr(R

17、,tt,T=Bgcorr(R, RV )其中 R 和RV 的R 和 RVtt,Ttt,TVVEP V EQ tt,Ttt,T=RVt,T -VIXt,TRV 和VIX 然后相tt,TEP RVtt,T较高的成熟市场是成立的，但对新兴市场不一定成立。、实证检验：理论特征与实际数据的差异Wind50ETF证 50ETF500500 VIXiVIXiVIX 计算规则自行计算，其中中国无风险利率采用 Shibor，用 cubic 方法进行插值。图表1：中国场差险溢酬图表2：美国场差险溢酬015/0215/0515/0215/0515/0815/1116/0216/0516/0816/1117/0217

18、/0517/0817/1118/0218/0518/0818/1119/02中国VRP0-0.0515/0215/0515/0215/0515/0815/1116/0216/0516/0816/1117/0217/0517/0817/1118/0218/0518/0818/1119/02美国VRP资料来源：Wind， 资料来源：Wind， 0.1 至 0.10.1 的样本，大致上在 2015 年 102016 年 6 月 92019 年 5 月 212015 年 6 月 9日至 2019 年 5 月 21 日作为动态检验的全样本。图表 3：中美股指收益率与实际波动率和实际方差的相关性（2016

19、-06-09 至 2019-05-21）中国美国全样本（698）牛市样本（402）熊市样本（296）全样本（675）牛市样本（390）熊市样本（285）Corr(R,RV)0.0170.161*0.011-0.154*0.119*-0.142Corr(R, RV 2 )0.0260.155*0.015-0.164*0.132*-0.150*注：*、*、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平，下同资料来源：Wind， 10来。以下给出本文对中美两国股市从 2015-06-09 至 2019-05-21 期间牛熊区间的具体界定。2015 年 8 月 26 日2015 年 11 月 10 日、2

20、016 年 3 月 1 日2016 年8 月 15 日、2016 年 9 月 29 日2016 年 11 月 29 日、2016 年 12 月 29 日2017 年 11 月22 日、2017 年 12 月 18 日2018 年 1 月 24 日、2019 年 1 月 3 日2019 年 4 月 19 日。：2015 年 69 日2015 年 8 月 25 日、2015 年 11 月 11 日2016 年229201681620169 月 28201611 月 30201612 月 282017 年 11232017 年 121520181 月 252019 年 122019年 4 月 22

21、日2019 年 5 月 21 日。美国牛市样本：2015 年 9 月 29 日2015 年 11 月 3 日、2016 年 2 月 12 日2016 年682016 年 62820169 月 72016 年 11 月 4201731 日、2017 年 4 月 17 日2017 年 8 月 7 日、2017 年 8 月 21 日2018 年 1 月 262018 年 4月 3 日2018 年 9 月 20 日、2018 年 12 月 26 日2019 年 4 月 30 日。6 月 92015 年 9 月 28201511 月 42016 年 2月 11 日、2016 年 6 月 92016 年

22、6 月 27 日、2016 年 9 月 82016 年 11 月 3 日、2017 年 3 月 2 日2017 年 4 月 13 日、2017 年 8 月 8 日2017 年 8 月 18 日、2018 年 1月 292018 年 422018 年 921201812 月 2420195 月 12019 年 5 月 23 日。图表 4：中美市场隐含方差、实际方差、方差风险溢酬统计值（2016-06-09 至 2019-05-21）中国美国全样本（698）牛市样本（402）熊市样本（296）全样本（675）牛市样本（390）熊市样本（285）RV 2 均值0.03160.02450.04120.

23、01620.00940.0348IV 2 均值0.03650.02650.05030.02180.01720.0343VRP 均值-0.0050*-0.0019-0.0092*-0.0056*-0.0078*0.00051RV 2 标准差0.03020.02800.03050.02010.01100.0265IV 2 标准差0.02370.02120.01970.01540.00950.0206资料来源：Wind， MbR价因子不可忽视。不同在于，中国牛市 VRP 不显著，美国熊市 VRP 不显著，这样的时期内做多、做空波动率更难。2015-06-09 至 2019-05-212015-06-

24、09至 2019-05-21 的静态检验结果放在附录中，读者可自行参考。600 图表 5：中国市场收益率和已实现波动率相关性的动态检验图表 6：中国市场收益率和已实现方差相关性的动态检验0.2相关系数0.1相关系数0-0.05-0.1511101126151176201226251276301326351376401426451476501526 Corr(R,RV) P Value1.210.8P值0.6P值0.40.20相关系数0.1相关系数0 Corr(R,RV2) P Value1.210.8P值0.6P值0.40.20111011261511762012262512763013263

25、51376401426451476501526滚动区间次数资料来源：Wind， 资料来源：Wind， 图表 7：美国市场收益率和已实现波动率相关性的动态检验图表 8：美国市场收益率和已实现方差相关性的动态检验0相关系数-0.05相关系数-0.1511121145169193217241265289313337361385409433457481505 Corr(R,RV) P Value1.210.8P值0.6P值0.40.200相关系数-0.05相关系数-0.1511121145169193217241265289313337361385409433457481505 Corr(R,RV2)

26、 P Value1.210.8P值0.6P值0.40.20滚动区间次数滚动区间次数资料来源：Wind， 资料来源：Wind， 图表 9：中国市场收益率和隐含波动率相关性的动态检验图表 10：美国市场收益率和隐含波动率相关性的动态检验0.10相关系数-0.05相关系数-0.15-0.2511101126151176201226251276301326351376401426451476501526 Corr(R,IV) P Value1.210.8P值0.6P值0.40.200-0.05相关系数-0.15相关系数-0.25-0.35-0.45Corr(R,IV)P 1.60E-021.40E-0

27、21.20E-02P值P值8.00E-036.00E-034.00E-032.00E-03117146117146175204233262291320349378407436465494 130130 5988资料来源：Wind， 资料来源：Wind， 4002017关性不再显著而且呈现较为明显地阶段性特征。由于这里相关性只涉及了股票现货市场的数据，所以这意味着股市本身在一些维度上发生了变化。0.3 至-0.20.25 至-0.1图表11：国场差险溢的动检验图表12：国场差险溢的动检验VRP均值0VRP均值-0.01001001201401601802002202402602803003203

28、40360380400420 VRP P Value1.210.8P值0.6P值0.40.200-0.001-0.002-0.003VRP均值VRP均值-0.005-0.006-0.007-0.008-0.009-0.01VRPP Value2.50E-042.00E-04P值P值1.00E-045.00E-05022022446688110132154176198220242264286308330352滚动区间次数滚动区间次数资料来源：Wind， 资料来源：Wind， 从滚动样本区间来看，前 50 个样本之后区间内VRP 的均值开始变得显著，回归从2015 年 6 月 9 日开始，VRP

29、的值在 2015 年 9 月才趋于正常，这一区间基本吻合。而美国样本区间内 VRP 均值非常显著，平均水平在-0.0075 至-0.0040 左右，而中国-0.01 至-0.0040 左右。4、期权定价效率：基于隐含波动率的预测能力（具、隐含波动率对已实现波动率的预测能力RVt,th h hIVt,th t,th这里取 h=20，即对未来一个月的波动率进行预测。图表 13：隐含波动率预测已实现波动率的回归（2016-06-09 至 2019-05-21）中国美国全样本（698）牛市样本（402）熊市样本（296）全样本（675）牛市样本（390）熊市样本（285）coef1.122*0.355

30、*1.667*0.631*0.294*0.377*adj R20.4540.3380.5740.2570.0720.104资料来源：Wind， 0.454， 而且以 6000.65滚动回归图表 15：美国隐含波动率预测已实现波动率的滚动回归0.60.5调整后R方0.4调整后R方0.30.20.10 adj_R2 P Value 0 01001201401601802002202402602803003203403603804004201.21回归系数P值0.8回归系数P值0.60.40.20调整后R方调整后R方0 adj_R2 P Value00114133152171190209228247

31、2662853043233423612.00E-01回归系数P值1.50E-01回归系数P值1.00E-015.00E-020.00E+00资料来源： 资料来源： R 方基本低于0.1。、波动率类二阶矩指标对收益率的预测能力1h h j1tjhhtt,th1h RV 2 h j1tjhht,th1h IV 2 h j1tjhht,thh t 3 个Newey-West 方法对OLS 回归结果进Newey-WestKostakis et al.(2015)的 IVX图表 16：中国市场二阶矩指标对未来超额收益率的预测（2015-06-09 至 2019-05-21）未来h 个交易日的股权溢价VR

32、PRV2IV2Adj_Rsquareh=3-0.035*0.040-0.024*0.034-0.0130.003h=5-0.031*0.066-0.023*0.064-0.0150.010h=10-0.026*0.123-0.020*0.127-0.0150.024h=20-0.017*0.138-0.015*0.186-0.015*0.066h=40-0.011*0.108-0.011*0.214-0.015*0.133h=60-0.009*0.126-0.009*0.233-0.011*0.136资料来源： 图表 17：美国市场二阶矩指标对未来超额收益率的预测（2015-06-09 至 2

33、019-05-21）未来h 个交易日的股权溢价VRPRV2IV2Adj_Rsquareh=3-0.1086*0.121-0.0658*0.0520.0388*0.011h=5-0.1039*0.236-0.0638*0.1060.0356*0.020h=10-0.0892*0.427-0.0557*0.2000.0284*0.033h=20-0.0586*0.481-0.0381*0.2440.0163*0.028h=40-0.0286*0.257-0.0145*0.0780.0145*0.050h=60-0.0165*0.155-0.0059*0.0230.0118*0.062资料来源： ，

34、11调整后的 R2 高达 0.48。隐含波动率虽然预测效果较为显著，但是其仅能预测一小部分的超额收益，调整后的 R2 最高也只有 0.06。已实现波动率对未来超额收益率的预测在 1 个月以内效果较好，偏短期，但仍然不如方差风险溢酬预测效果好。10.48Bnjee()Bollerslev and Zhou(2006滚动回归图表 19：美国方差风险溢酬预测超额收益率的滚动回归0.3调整后R方0.2调整后R方0.10-0.05 adj_R2 P Value001021191361531701872042212382552722893061.20E+001.00E+00回归系数P值8.00E-01回归

35、系数P值6.00E-014.00E-012.00E-010.00E+00调整后R调整后R方0adj_R2P Value016324801632486480961121281441601761922082242402562722.50E-11回归系数P回归系数P值1.50E-111.00E-115.00E-120.00E+00资料来源：Wind， 资料来源：Wind， 动回归图表 21：美国已实现方差预测超额收益率的滚动回归0.2调整后R方调整后R方0.10-0.05 adj_R2 P Value001021191361531701872042212382552722893061.20E+001

36、.00E+00回归系数P值8.00E-01回归系数P值6.00E-014.00E-012.00E-010.00E+00调整后R方调整后R方0-0.02 adj_R2 P Value001041171301431561691821952082212342472602731.21回归系数P值0.8回归系数P值0.60.40.20资料来源：Wind， 资料来源：Wind， 回归图表 23：美国隐含方差预测超额收益率的滚动回归调整后R方调整后R方0-0.01 adj_R2 P Value001051201351501651801952102252402552702853003151.21回归系数P值0

37、.8回归系数P值0.60.40.20调整后R方调整后R方0 adj_R2 P Value001041171301431561691821952082212342472602730.15回归系数P值0.1回归系数P值0.050资料来源：Wind， 资料来源：Wind， 在以上总样本回归的基础上，进一步对其子样本进行滚动回归以考虑不同指标预测作用的时变性。0.415001500在 2016-20175、我国期权市场定价效率的影响因素分析此处简要总结一下可能影响我国期权市场定价效率的因素。192由于我国期权市场交易量无论是绝对值还是相较于现货市场均较小，这导致了一些大型机构在进行涉及期权投资时受到限

38、制，这进一步导致股市与期权市场的联动较弱， 股市的一些风险由于市场分割而无法被定价到期权价格中。市商等制度还存在一定的改进空间。6、基于择时的做空波动率策略基于前文对中国期权市场的实证检验，我们发现了我国期权市场存在的一些规律， 这些规律对我们实际投资有很多指导性作用。本小节就基于我国期权市场方差风险溢酬显著为负的特征构建期权做空波动率策略，通过择时来改进做空波动率策略的表现。、期权市（PCRVIX、策略逻辑2015 年期权刚上市与美国市场类似的规律。方差风险溢酬为负意味着隐含波动率系统性高于已实现波动天下没有免费的午餐，该策略的风险在于有时候波动率确实会出现突然大涨的情1 和图表 21987

39、、2008、2018 PCR、策略择时信号首先，对于做空波动率类策略的具体组合，我们选择跨式期权组合，具体而言，对于当日收盘价为P 的 50ETF，如果 Pk1,k2组合为卖出行权价k1 的近月看跌期权以及卖出行权价为k2delta 构建 deltadelta 对冲来保持deltadelta1 个月，为了避免 deltadelta对于隐含波动率过低的情况，我们直接选取 VIX 值本身进行择时，如果 VIX 绝对值低于某一水平，本文根据历史数据选取临界值 min_vix=12，若 VIXmin: Signal_diff=0min=4.5否6Signal_abs隐含波动率Temp = VIXtIf

40、 tempmin: Signal_volPCR=0Min=0.1是2Signal_holdPCR持仓量PCRTemp = hold_pcrtIf tempmin:Signal_holdPCR=0Min=1.2否3Signal_vol期权成交量Temp = abs(vol_callt- vol_callt-1)+ abs(vol_putt-vol_putt-1)If tempmin: Signal_vol=0Min=220 000是3Signal_skew偏度指数Temp = skewtIf tempmin:Signal_skew=0Min=105否2Signal_extre meTemp =

41、Signal_volPCRt+ Signal_holdPCRt+Signal_skewtIf temp=0: Signal_extreme=0否10Signal_reope n平仓情况如果前一个交易日刚平仓，那么当前交易日不开仓否1资料来源： VIX、SKEWPCRSKEW 的临界值是 signal_vol6.6、策略回测策略回测的具体方法如下。初始资金：1000 万。 年 11 日-2019 年 5 月 2120152015交易成本：50ETF 期权手续费单边 5 元/张，卖出开仓免手续费；策略偏低频，暂不考虑滑点。保证金6.55-30 倍，平均值在 10 倍左右，我们在 6.5 小节中详细

42、讨论保证金对策略的影响。开仓时点：每日临近收盘时确定开仓信号，并以收盘价构建期权组合。signal 均不为 signalsignal 为 0 或者处于某一 signal 的后置窗开仓组合：若当日出现开仓信号，假设按收盘价进行开仓，当日收盘价为P 的50ETF，如果Pk1,k2k1 的近月（7）k2 deltadelta止盈止损条件：为了清楚地展示择时效果，本文不设置止损条件。当然在实际策略中止损条件必不可少，尤其是市场极端情况下。该策略样本期内回测的具体持仓情况已经列示在附录的图表 43 中。策略每一个交易日的具体信号值由于内容太多这里不在本文展示，感兴趣的读者可以与我们联系。统计指标统计值总

43、收益率508.27%年化收益率151.27%年化标准差38.39%最大回撤-20.38%夏普比率3.86交易次数22胜率77.27%盈亏比2.23图表25：权空动策略值走势图表统计指标统计值总收益率508.27%年化收益率151.27%年化标准差38.39%最大回撤-20.38%夏普比率3.86交易次数22胜率77.27%盈亏比2.23策略净值5.94.93.92.91.916/0116/0416/0116/0416/0716/1017/0117/0417/0717/1018/0118/0418/0718/1019/0119/04资料来源： 资料来源： 2017VIX 非常低，signal_a

44、bs 直接判定隐含2017 年底至 2018 年 32018 年底至 2019signal_vol20.3877.2750.17062530.10593690.31619033我们认为后期产生较大回撤的原因在于部分择时指标的有效性随着时间的推移发生了变化，我们建议在实际投资策略中监控择时指标的有效性。、策略收益归因分析27delta统计指标统计值总收益5082 万Delta 收益-3221 万Gamma 收益-1655 万Vega 收益4774 万Theta 收益4308 万交易成本-802 万未解释部分1678 万图表27：差险酬计值势统计指标统计值总收益5082 万Delta 收益-322

45、1 万Gamma 收益-1655 万Vega 收益4774 万Theta 收益4308 万交易成本-802 万未解释部分1678 万VRP累计值VRP10.150-10.1VRP累计值VRP累计值VRP-30.05VRP-40-5-6-0.05-716/0116/0516/0917/0117/0517/0918/0118/0518/0919/01-8-0.116/0116/0516/0917/0117/0517/0918/0118/0518/0919/01资料来源： 资料来源： 图表 28Vega 收益以及卖期权产生的 ThetaGamma 和 Vega。delta 对冲，在 delta波动率

46、策略中，仍然需要控制好 delta 风险，可以考虑买入价外期权或者进行动态 delta 对冲。由于这里只考察了日度数据，而期权的希腊字母值可能在短时间内发生较大的跳除了 0Vanna、考虑保证金情况下的策略表现我们提出本策略的考虑是通过严格的择时限制来克服做空波动率策略回撤较大的我们展示了通过择时来改进做空波动率策略是可行的，我们的择时也取到了较好的效5-30这里我们在考虑保证金的情况下对前面的策略进行回测。具体回测方法除了保证金外与前面一致，回测中对保证金的规定如下。图表29：权空动策略（考虑证）净走势图表权做波策（虑保金指标统计统计指标统计值总收益率统计指标统计值总收益率19.02%年化收

47、益率5.67%最大回撤-3.02%交易次数22胜率77.27%盈亏比1.45平均保证金占用比率90.06%平均保证金/权利金比率10.651.251.21.151.11.05116/0116/0416/0116/0416/0716/1017/0117/0417/0717/1018/0118/0418/0718/1019/0119/04资料来源： 资料来源： 保证金：开仓时按照开仓保证金的 1.1 倍进行开仓，多余的 10%主要用作可能的维持保证金的增加。事实上，我们持仓周期较短，保证金变化幅度有限，在整个回测期保证金占用比率最高值没有超过 92%，因此多余的 10%足够应对维持保证金的变化。策

48、略回测情况如图表 29 所示，走势基本与前面一致，由于我们的择时，策略并没有出现较大的回撤，净值基本呈现稳定向上的走势。10%， 90201750ETF30 倍， Vega 、样本外的策略表现signal_vol 和 signal_volpcr60 个图表31：signal_vol样参数化图表32：signal_volpcr本内数优化(signal_vol分位数=0.75)分位数总收益率最大回撤分位数总收益率最大回撤交易次数0.77.65%-1.02%70.759.03%-1.02%90.88.83%-1.20%110.858.08%-3.26%150.97.69%-3.26%18分位数总收益

49、率最大回撤交易次数0.69.15%-1.02%90.712.75%-1.47%120.758.21%-6.35%140.810.55%-7.23%160.851.23%-10.67%200.91.76%-10.48%20资料来源： 资料来源： 我们将 2016 年 1 月 1 日至 2017 年 5 月 21 日设定为样本内，2017 年 5 月 22 至 2019年 5 月 21从样本内优化的结果来看，首先从图表 31 可以看出 signal_vol 的样本内最优分位数值在 0.75 左右，我们选取其最优值为 0.75，进一步在固定 signal_vol 分位数为 0.75 的情况下考察 s

50、ignal_volpcr 的最优分位数值，从图表 32 可以看出最优值大概在 0.7 左右，我们就取其最优值为 0.7。固定这两个参数的值，我们进一步考察该策略在样本外的表现。图表 33：样本外期权做空波动率策略（考虑保证金）净值走势策略净值图表 34：样本外期权做空波动率策略（考虑保证金）指标统计统计指标统计值总收益率统计指标统计值总收益率24.80%年化收益率12.40%最大回撤-2.61%交易次数16胜率68.75%盈亏比2.121.251.151.0517/0517/0717/0917/1118/0117/0517/0717/0917/1118/0118/0318/0518/0718/

51、0918/1119/0119/03资料来源： 资料来源： 201752220195213334 ，胜率 68.75%，盈亏比 2.1245。从图表 332018 年 11 月-12 进一步，我们考虑滚动窗口寻求最优参数来进行样本外回测。signal_vol、signal_volpcr0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.93352016 年 1 月 1 日至 2017 年 5 月 21 日图表 35 是每个交易利用滚动窗口得到的最优参数，图表 36 是对应的该最优值在滚352017 年 12 月 25由 0.0095 变为 0.1713 变为 0.1360/最大

52、回撤比率最大，这时候出现了异常，实际中这两者差异并不大，最大回撤在较低时已经不太敏感，综合考虑可以避免这种情况。另外，该最优参数 0.6 至 0.9 的区间出现了 binding 的情况，部分样本中出现了最优参数出现在上下界的情况，建议感兴趣的读者进一步放宽区间考虑更为细致的优化问题。图表35：本滚窗回测的最参值图表36：本滚窗回测的窗口指统计vol分位数volpcr分位数总收益率最大回撤10.90.80.70.617/0517/0717/0917/1118/0118/0318/0518/0718/0917/0517/0717/0917/1118/0118/0318/0518/0718/091

53、8/1119/0119/030.20.150.10.0517/0517/0717/0917/1118/0118/0318/0518/0718/0918/1117/0517/0717/0917/1118/0118/0318/0518/0718/0918/1119/0119/03资料来源： 资料来源： （金）策略净值图表 38：样本外滚动窗口期权做空波动率策略（考虑保证金）指标统计统计指标统计值总收益率统计指标统计值总收益率19.33%年化收益率9.66%最大回撤-1.51%交易次数11胜率72.72%盈亏比3.881.21.151.11.05117/0517/0717/0917/1118/011

54、7/0517/0717/0917/1118/0118/0318/0518/0718/0918/1119/0119/03资料来源： 资料来源： 37 和图表 389.66%， 最大回撤 1.5111 次，胜率 72.72%仍然超过了 70%，盈亏比 3.882018 年 1 月 220189 月 18 日、20191 月 40.00490.0114、-0.006246。2017 年 92018年 3 月、2018 年 112 年中做VRP 明显50ETFEF （50图表本外动期权空波率略主盈利期图表样外动窗口期权空波率略历次交易盈亏开仓日平仓日盈亏净值开仓日平仓日盈亏净值12017/8/7201

55、7/8/100.01457822017/9/112017/9/140.02157432017/9/202017/9/280.03837342017/12/152017/12/180.00305752017/12/292018/1/2-0.004962018/3/12018/3/80.04267272018/3/152018/3/210.01780682018/9/172018/9/18-0.0114192018/11/92018/11/140.042588102018/11/192018/11/290.052713112019/1/32019/1/4-0.006240.150.10.050-0

56、.0515/1216/0215/1216/0216/0416/0616/0816/1016/1217/0217/0417/0617/0817/1017/1218/0218/0418/0618/0818/1018/1219/0219/04资料来源： 资料来源： 7、总结 年 1 月 1 日至 2019 年 5 月 21151.2720.38%，盈亏比 2.23，胜率高达 77%，夏普比率 3.86。通过择时，策略规避了市场大涨大跌时的极端情形，有效控制了最大回撤。102017 年 5 月 21 日至 2019 年 5 月219.66%，最大回撤 1.51而言减少为 11 次，胜率 72.72%仍

57、然超过了 70%，盈亏比 3.88（基差、成交量等、期权市场指标（PCR、VIX8、风险提示（1）极端市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击，导致收益亏损。（2）50ETF 期权定价短期内可能出现较大偏差，部分结论在短期内可能不成立。参考文献丛明舒. 中国场内期权市场研究基于中美关于期权隐含方差的差异J. 金融研2018, 462(12189-206.J. 管理科学, 2018(6).Andersen T G, Bollerslev T. Deutsche markdollar volatility: intraday activity patterns, macroeconomic announ

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