周鹏

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使用期权工具应对黑天鹅事件  

　　2018—2019年对广大投资者来说注定是难以忘怀的。2018年春节后不久，美国总统挑起了全球贸易摩擦，以中美之间的经贸摩擦最为激烈。时至今日，双方仍在艰难磋商。国内上市公司高股权质押风险、商誉暴雷等问题接连 ... 展开 　　2018—2019年对广大投资者来说注定是难以忘怀的。2018年春节后不久，美国总统挑起了全球贸易摩擦，以中美之间的经贸摩擦最为激烈。时至今日，双方仍在艰难磋商。国内上市公司高股权质押风险、商誉暴雷等问题接连发生。2019年已到年中，刚有起色的股市又面临较大不确定性。如何利用金融工具去应对潜在的黑天鹅事件，以规避资产大幅回撤的风险，是投资者不得不深思的问题。
　　策略思路
　　我们需要认识何为黑天鹅事件。
　　17世纪以前，欧洲人普遍认为天鹅都是白色的，直到在澳大利亚发现黑天鹅，这一不可动摇的信念就崩溃了。黑天鹅的存在意味着不可预测的重大稀有事件，人们往往忽视这一事件发生的概率。
　　黑天鹅事件潜在各个领域，从次贷危机到贸易摩擦，从英国脱欧到区域冲突。很多事前往往觉得不可能的事件，它却真实发生了，其可能深刻影响金融市场，进而影响每个人的生活。
　　何时容易产生黑天鹅事件？通常而言，在重大国际会议、政治选举、长节假日等特殊时点，都容易“飞”出黑天鹅。特别是，我国和西方国家存在文化差异，每年有春节、国庆节两大长假，中间还夹着清明节、劳动节、中秋节等小长假，假期国内停市，而国外市场照常运行。受外盘突发消息或行情大幅波动的影响，节后内盘极易出现极端行情。使用传统的金融工具如期货进行套期保值，往往只能将标的的方向性风险转变为小幅的基差风险，在锁住方向风险的同时并不能获得额外收益。而期权特有的波动率和时间两个交易维度，可以构建极为丰富的交易策略，使其在应对这种不确定行情时有着天然优势。
　　前面提到，一般情况下，黑天鹅事件无法提前预判，一旦发生，就会左右相关品种的价格走势。单纯的多空方向操作无法满足实际需求，期权特有的“双买”策略则能完美匹配这种场景。
　　“双买”策略包括买入跨式策略和买入宽跨式策略。买入跨式策略即同时买入平值的看涨和看跌期权，买入宽跨式策略即同时买入虚值的看涨和看跌期权。图1和图2 展示了跨式多头和宽跨式多头的到期损益，图3和图4展示了跨式和宽跨式多头的希腊值Greeks。
　　图1为跨式多头的到期损益
　　图2为宽跨式多头的到期损益
　　图3为跨式多头的Greeks分析
　　图4为宽跨式多头的Greeks分析
　　跨式和宽跨式多头的到期收益和Greeks有非常大的相似性。可以发现，二者在建仓时，Delta指标都近似为零，接近市场中性，标的未来的涨跌对策略的收益影响中性。而一旦标的单边波动，Delta就进入正值或负值区域，且呈迅速放大趋势。同时，建仓时Gamma和Vega处于最大值附近，说明此时策略对标的的大幅变化或波动率的变化极为敏感。
　　这3个指标阐明了盈利的来源。一方面，标的的单边大幅波动会通过Delta和Gamma传导到期权价格，促使期权价格快速上涨；另一方面，通常情况下，标的的大幅涨跌往往对应着隐含波动率的抬升，此时Vega也会对期权价格的上涨作出部分贡献。
　　两个策略的唯一敌人都是时间价值的衰减。建仓时，Theta基本取到负的最大值，同时由于建仓合约几乎都会在主力合约上构建，到期时间不会特别长，意味着策略处于最大的时间价值衰减通道内。不过，对此并不需要特别担心。根据策略思路，建立“双买”策略仅是为了应对黑天鹅事件，如果无突发事件，市场如预期发展，那么就应该及时平仓止损。这种情况下，持仓时间较短，时间价值衰减的压力也小。
　　实务中选择跨式还是宽跨式作为避险策略并没有标准答案。通常而言，买入跨式或买入虚值一档的宽跨式都不会是太差的策略。从理论上看，跨式多头策略的风险暴露值略大于宽跨式多头策略，策略的净收益取决于标的价格变化幅度、时间价值衰减幅度和隐含波动率变化幅度。
　　回测分析
　　按照上面的思路，我们对6个商品期货期权和50ETF期权进行2018—2019年重大节假日和会议的历史回测，其中包括2018年春节、2018年国庆节、2018年11月30日—12月1日G20峰会、2019年春节、2019年劳动节等。由于铜、橡胶、玉米和棉花期权上市时间较短，仅回测2019年的数据。以节假日前的收盘价进行交易，构建3组交易策略，分别为买入平值看涨+看跌期权（对应跨式多头策略）、买入虚值一档看涨+看跌期权和买入虚值二档看涨+看跌期权。商品期权交易主力合约，50ETF期权交易近月合约。节后首个交易日开盘平仓，暂不考虑交易手续费及买卖价差。相关结果较为相似，限于篇幅，我们仅展示2019年劳动节前后的交易结果，如表1—3。节后跳空比率=（标的节后开盘价-标的节前收盘价）/标的节前收盘价，其衡量标的节前节后的变动幅度，幅度越大，说明突发消息的影响越大，对标的资产价格走势的影响也越大。
　　从上述回测结果可以发现：
　　其一，节后跳空比率越大，策略收益越高；跳空幅度越小，收益越低。根据Black-Scholes模型，我们将期权的价格变动反映到4个部分，即Delta项、Gamma项、Vega项和Theta项。对于“双买”策略来说，最大的利润贡献来自Delta项和Gamma项。实际上，由于持仓时间较短，Theta项的损耗较小。以表1的50ETF为例，我们简单测算发现，持仓期间时间价值的损耗仅约占净价差的12%。其他品种由于到期时间更长，这个比例会更低。
　　其二，综合比较，买入跨市或买入虚值一档看涨+看跌期权能够获得较佳的收益，买入虚值二档看涨+看跌期权策略的效果最差，这与虚值程度太深、策略的Gamma暴露较小有关，此时标的变动导致收益效果大幅下降。
　　其三，节后跳空幅度不明显时，“双买”策略的收益取决于时间价值和隐含波动率的变动。当时间价值衰减大于隐含波动率上涨带来的收益时，策略收益为负。反过来，则策略收益为正。不过，总体的收益率绝对值并不会太大。
　　前面阐述了如何在节假日之前利用期权预防后期行情的大幅波动。自然，节后首个交易日，也需要提前准备好应对策略。
　　节假日之后的走势，无外乎三种情形：第一，无重大消息出现，平静开盘，标的延续节前的走势，需平仓“双买”策略及时止损；第二，重大消息出现，节后开盘大幅高开或低开，之后延续开盘的走势，此种情况下，只需继续持有“双买”策略的头寸，或者止损某一边的期权头寸；第三，重大消息“一日游”，即节后大幅高开或低开，盘中逆转或走势乏力。对于第一种，开盘前已经可以通过新闻了解、分析，进而采取相应措施。对于第二种和第三种情况，需要视消息的影响程度进行综合分析。从短期交易的角度来看，我们更关注的是重大消息对市场情绪的影响是否会持续。如果这种情绪在节后开盘后一直持续，那么会表现为标的单边运行，同时隐含波动率显著放大。相反，如果情绪的释放只集中在开盘后的一段时间内，那么随后的走势更可能是反转或趋缓，相应的，隐含波动率下滑，此时反手构建“双卖”策略更佳，即卖出跨式和卖出宽跨式策略。
　　我们以2019年劳动力前后的行情为例，从事后的角度来看，5月6日的行情更像是第三种“一日游”行情。考虑到市场的高亢情绪在开盘后会集中释放，我们以5月6日开盘价进行交易，以5月7日开盘价平仓（实际上可考虑更久的持仓时间），依旧构建3组交易策略，分别为卖出平值看涨+看跌期权、卖出虚值一档看涨+看跌期权和卖出虚值二挡看涨+看跌期权。卖出期权的保证金在交易所规定基础上加5%，暂不考虑手续费和买卖价差，交易结果如表4—6。
　　从上述统计可以发现：
　　其一，卖出平值看涨+看跌期权的收益要比卖出虚值期权更优，这是因为持仓时间较短、标的短期内很难持续大幅波动，策略可以大概率收割时间价值和隐含波动率下跌的收益。
　　其二，前期“双买”策略的平仓收益越高，随后“双卖”策略的收益也相对越高，这点在棉花期权上较为明显。
　　其三，市场情绪往往不会在一开盘就宣泄完毕，从盘中实际走势看，开盘后择机在隐含波动率升至一定高度时建仓最佳。
　　上述的“双卖”策略非放之四海而皆准，需要结合黑天鹅事件和标的基本面综合考虑，例如2019年11月底阿根廷G20峰会后豆粕价格一路下行并创下新低，若采用“双卖”策略，则势必造成更大的损失。
　　小结
　　黑天鹅事件并不是广大投资者希望遇到的，但是近两年又不得不时常面对这一类突发事件。既然无法左右黑天鹅事件的发生，就不得不直面它。
　　期权非线性的损益结构和丰富的交易策略为我们提供了应对黑天鹅事件的利器，其中的“双买”策略即买入跨市和买入宽跨式两种策略都能很好的规避黑天鹅事件。黑天鹅事件越严重，对标的走势的影响越大，“双买”策略的收益就越高。从历史回测结果来看，买入跨式或买入虚值一档宽跨式期权能取得较好的效果。由于持仓时间通常较短，买方的时间价值衰减压力并不大，即使最终没有意外事件发生，所受的损失也可控。
　　“双买”策略对于应对重大节假日或政治事件引起的金融市场波动，具有通用性和可复制性。英国脱欧和6月底大阪G20峰会均是比较重要的国际事件。届时，必会对金融市场产生较大影响，提前利用期权做好准备工作很必要。
　　（作者单位：国贸期货）
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国泰君安金融衍生品研究所

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期权标的组合策略指数系列研究之二： 现金担保看跌备兑策略指数PUT  

投资要点     现金担保的看跌备兑策略指数PUT为以国债或国库券为现金担保卖出一个月到期的平值看跌期权交易策略。Ennisknupp作为一家世界范围内的投资咨询机构，曾经对该指数做过详细的研究。经研究发现， ... 展开 投资要点
    现金担保的看跌备兑策略指数PUT为以国债或国库券为现金担保卖出一个月到期的平值看跌期权交易策略。Ennisknupp作为一家世界范围内的投资咨询机构，曾经对该指数做过详细的研究。经研究发现，投资者在过去的很多年里更倾向于投资低波动率和低下行风险的资产，而非股票指数。PUT指数在美国较受欢迎，同时有相关的产品跟踪PUT指数。

    结合当前上市的50ETF期权，本篇报告针对以现金为担保的备兑看跌策略指数（PUT）进行编制和拓展研究。结合我国50ETF及期权交易的行情特性，研究表明择时卖出看跌期权获得的权利金增益的效果较好。不参与择时的情况下，少数的回撤对前期看跌期权盈利的损耗巨大。另外，50ETF的跌势呈现短而强的特征同时50ETF认沽期权的波动率水平低于认购，这意味着一次卖出认沽亏损带来的风险较认购大。

    经过数据回溯，我们为投资者推荐选择择时系列的远月平值认沽期权构造PUT策略指数较好，且远月认沽期权于当月期权到期时进行展期。对比海内外数据效果来看，PUT指数策略在美国市场表现良好，在我国略差，但是针对货币基金的增益效果还是存在的，据目前回测数据来看增益效果达到年化2%-3%。
正文要点


在海外市场，期权和标的资产组合衍生的指数体系已作为指数资产进行配置或是业绩衡量标准。本篇报告旨在为投资者介绍该指数体系，同时针对该指数体系进行后续的研究评估，主要从风险调整绩效、投资组合中的作用以及相应的投资群体定位进行展示说明。值得说明的是，本篇报告中期权衍生指数没有考虑到交易成本、展期和税收等重要因素，后续报告会为投资者展示真实复制交易的实际业绩表现。
1.   PUT指数概述PUT指数是CBOE推出的标普500指数的卖出看跌期权是被动消极策略，是以国债或国库券做为现金担保卖出平值一个月到期的看跌期权。PUT指数策略的构建主要包括两个部分：（1）购买和期权同时到期的国债，（2）出售近期标的资产看跌期权并持有到期。PUT指数实则为投资者所常见的现金担保的卖出看跌期权交易策略。
简单来说，在现金担保的卖出看跌期权策略中，投资者卖出看跌期权的同时会在货币市场资金账户存入能够购入标的资产头寸的现金。在货币市场资金账户存入现金的目的在于保证投资者的看跌期权被行权时可以履行义务以看跌期权的行权价格买入标的资产。当然，存入货币市场的资金账户可以额外的获取短期的利息收入。在该策略中，投资者获得标的资产的购入价为看跌期权行权价和看跌期权的权利金之差。若投资者拟通过该策略来购入标的资产头寸，那么可以据购入的目标加来选择期权的行权价。现金担保卖出看跌期权策略的到期损益可以详细运用图1来展示。


2.       PUT指数的设计和编制CBOE推出的标普500指数的卖出看跌期权是被动消极策略，是以国债或国库券做为现金担保卖出平值一个月到期的看跌期权。PUT指数的基数日期为1988年7月1日，起始数值为100.运用历史数据将该指数回溯到1986年的6月30日，PUT数值达到89.91，其具体的编制规则如下文详细描述。
展期交易：
每个展期日，标普500看跌期权到期的结算损失由国债账户来进行承担，同时下一个到期月份的平值看跌期权卖出。卖出看跌期权的收益可以进入到国债账户。如果标普500看跌期权选择3个月到期的季月合约，那么国债三个月到期。卖出看跌期权所获得的权利金会进行再投资于国债。在其他月份卖出看跌期权的权利金主要投资于1个月到期的国债。

看跌期权卖出数量：
标普500指数看跌期权的数量要满足于运用所有的现金均可以全部用于担保。这意味着，在看跌期权到期日，国债投资现金总额要等于看跌期权最后结算日可能发生的最大损失。或者说等于N*K。其中N是看跌期权的数量，K是平值期权的行权价格。

平值行权价格的选择：  每次展期卖出的新看跌期权行权价的选择要接近于但是不得高于标普500指数在上午11:00之前的最新价。譬如标普500指数在11:00之前的最新收盘价是1233.10，和该最新价接近的平值看跌期权的行权价格要低于1233.1，此时1230行权价的看跌期权将会卖出。

看跌期权的卖出价格   假定看跌期权以11:30后半个小时的成交量加权平均价而成交，CBOE计算成交量加权价分为两个步骤：首先，CBOE要剔除上午11:30到下午12:00之间存在一定买卖价差的交易信息，其他交易运用成交量加权均值进行计算，交易价格主要来源于CBOE市场中。如果没有新的看跌期权有成交，那么选择12:00前最后的一笔买入报价。

标普500看跌期权到期日的最后结算价
    在最后交易日，标普500看跌期权以特殊开盘价格而结算（special opening quotation)。SOQ是 标普500指数的特殊计算方式，主要是由标普500指数成分股的开盘价构成。当标普500指数成分股已经于上午11:00之前进行交易，SOQ可以实现计算。标普500看跌期权到期日的结算价是max(0,K-SOQ)。

指数的计算：
   CBOE每天每15秒实时计算PUT指数.除去展期当日外的任一交易日，指数表示在基数为100的情况下投资于PUT指数交易策略的盯市价格。每个交易日收盘时，PUT指数值等于国债收益和看跌期权的权利金的差值，具体的计算公式如下：


  其中，Mt是总国债在t日的收盘价，Nlast表示展期时看跌期权的数量，Pt表示下午 4:00前看跌期权买卖价的算术平均值。
3.       PUT指数的拓展虽然前文CBOE对PUT指数编制规则已经有所详尽的说明，但是本文针对该指数的编制略有修正，一方面展期时以期权到期的结算价来成交平仓，同时以到期日后下一交易日的成交量加权平均价来代表成交价展期；另一方面由于1个月到期的国债数据选择的有限性和流动性不足，我们采用逆回购对持有的现金量进行增值。另外鉴于期权选择的多样性，我们针对PUT指数进行拓展便于后续进行评估对比。
在CBOE设计的PUT指数的编制法则中，看跌期权的期限选择为1个月，行权价选择为平值价值状态。在实际交易操作中，投资者会根据预判来机动选择到期月份及行权价。为此，在本节PUT指数的拓展内容主要如下：
（1）根据CBOE编制规则来跟踪PUT指数；
（2）针对PUT指数的到期期限进行修改，选择远月到期期权合约进行跟踪；
（3）针对PUT指数的行权价格进行修改，选择不同虚值状态或关键支撑位附近的行权价期权合约进行跟踪；
（4）结合（2）和（3）条件下获得最优期限和最优行权价来跟踪PUT指数的业绩表现。
根据上述PUT指数拓展方案内容，我们得到一系列PUT指数的跟踪表现如下图所示。


根据图2不同期限平值期权PUT指数的比较结果来看，远月合约平值看跌期权的表现最佳，而且该指数要求远月看跌期权于当月期权到期时进行展期。
根据图3不同行权价下的PUT指数的比较结果来看，压力位行权价当月平值看跌期权构造的PUT指数最好。究期根源，根据PCP理论S-C=K-P，我们得知前文的BXM指数系列和当前报告PUT指数近乎等价。正如前文BXM指数专题研究结论，卖出当月行权价为压力位的看涨期权构造的BXM指数为最佳的增益选择方案。我们可据此推理得知，卖出当月行权价为压力位的看跌期权构造的PUT指数同样表现最佳。但是，值得我们关注的是，该PUT指数和BXM指数在业绩表现上仍然有所差异，PUT指数业绩远远不如BXM指数。这一点和国外的标普500的PUT指数、BXM指数有很大的差距。



结合上图4-5展示标普500指数、BXM指数和PUT指数的业绩对比来看，PUT指数整体表现较好超过BXM指数。然而根据我国50ETF期权行情回测则得到相反的结论。这说明，我国50ETF期权市场整体认购波动率要高于认沽波动率。这和我国50ETF和其隐含波动率指数并不类似国外呈现负相关性有着类似的特征。
进一步，从图3中卖出压力位附近行权价的卖出看跌期权的表现来看，此时看跌期权为实值状态雷同于买入股指期货的操作，这蕴含有明确的方向性观点策略在内。与此同时，我们需要进一步关注期权到期期限的选择。据图6-7来看，不考虑蕴含方向预期认沽（看跌）期权的表现，我们仅仅考虑平值和支撑位附近的行权价表现来看。我们发现，卖出远月看跌期权合约并同时于当月到期时展期的效果较好。


具体分析不同展期形式以及BXM与PUT效果性差异的原因，我们认为主要原因如下：
（1）从波动率效果分析来看，认沽期权的波动率水平在大多数情况下要低于认购期权。卖出认沽期权的获利程度要低于认购。譬如下图8就直观地反映了这一特征。在图8中截止2018年度，卖出认购期权的BXM指数的整体业绩跑赢了卖出认沽期权构造的PUT指数。但是在探底反弹的慢牛阶段PUT指数表现优于BXM。究其根本原因分析，我们认为在行情大幅上涨时，认购波动率要高于认沽；同时行情大幅下跌时，整体波动率均有所上升，认购和认沽相差不大，但是给卖出认沽期权带来的方向性风险加大，此时卖出认沽期权的PUT指数表现较差。
（2）从标的资产50ETF的行情特性来看，行情大幅下跌的幅度大且时间短暂，但是上涨幅度虽然大但是时间跨度较长。这意味着，卖出认沽期权平均每笔亏损额度可能要比卖出认购期权较高。这反映到指数上来，恰恰导致PUT指数回撤略比BXM高，同时后期卖出认沽（看跌）期权的权利金略比认购（看涨）的低，其上升的力度有限。


（3）另外，分析BXM和PUT的差异在于，PUT指数的构成成分为债券和认沽期权的空头头寸，而BXM指数则为标的资产50ETF和卖出看涨期权。这意味着行情出现大幅反弹时，BXM指数反弹表现良好，然而PUT指数的收益来源于看跌期权权利金和债券利息收入，反弹业绩表现一般。相反行情大幅回调时，PUT中的卖出看跌期权头寸类似于买入标的资产50ETF现货，其回撤幅度和BXM相当。
（4）比较远月看跌期权和当月看跌期权来看，虽然远月认沽（看跌）期权权利金小于2份当月的认沽（看跌）期权权利金总和。但是在上涨行情中，远月认沽期权于当月展期时已经有绝大部分的权利金收入兑现。这在图9中有所反应。而且值得注意的是，和当月认沽（看跌）展期时相比，远月损失和其相差不大，但是盈利差距却较大（在图10-11中有所反应）。
另外值得注意的是，虽然针对50ETF期权构造的BXM指数整体表现优于PUT指数（图8所示），但是PUT指数具有波动率较小的特性。


综上分析PUT指数拓展系列的对比，我们认为PUT指数要出现较好的业绩要点在于规避掉行情大幅回撤时可能带来的损失，规避掉较大的回撤风险。据此我们提出具有择时系列的PUT指数，并将该指数命名为RPUT_510050指数。


根据图12经过择时调整的PUT指数表现来看，远月期权当月展期时的表现也是最佳。和上一篇报告的BXM指数系列相比，我国的PUT指数整体业绩略差但是其波动率远远低于BXM指数，和货币基金相比会有增益的效果，我们参见下图13-14所示。


根据图13效果来看，期权账户盈利为货币基金业绩表现有所增强。结合图14来看，2015年和2018年该策略出现了小幅回撤的，但是2016和2017年出现较大的盈利。和未择时情况下卖出看跌期权策略（图15所示）相对比，择时卖出看跌期权大大降低了卖出期权的大幅回撤。若投资者对于行情预判更为精准的话，其期权账户的增益效果更佳。


4.       小结本篇报告对以现金为担保的备兑看跌策略指数（PUT）进行编制和拓展研究。结合50ETF及期权交易的行情特性，我们的研究认为择时操作下卖出看跌期权获得的权利金增益的效果较好。不参与择时的情况下，少数的回撤对前期看跌期权盈利的损耗巨大。另外，50ETF的跌势呈现短而强的特征同时50ETF认沽期权的波动率水平低于认购，这意味着一次卖出认沽亏损带来的风险较认购期权大。
     经过数据回溯，我们为投资者推荐选择择时系列的远月平值认沽期权构造PUT策略指数较好，且远月认沽期权于当月期权展期时进行展期。对比海内外数据效果来看，PUT指数策略在美国市场表现良好，在我国略差，但是针对货币基金的增益效果还是存在的，据目前回测数据来看增益效果达到年化2%-3%。

期权专题往期回顾
基于高频数据的50ETF期权买卖价差及市场容量分析
期权标的组合策略指数系列研究之一：看涨备兑策略指数BXM

基于期权隐含波动率的低频择时策略

市场不确定性增强   期权风险管理正当时

突发事件引起的IV走高一般会持续几天

期权标的下跌信息的领先指标：黑天鹅指数

长假隐含波动率一般怎么走

50ETF期权到期周的统计规律

基于隐含波动率的市场情绪与行情阶段分析

清明风险或在外盘    买入（宽）跨式继续持有

50ETF大幅反弹   期权策略何从

期权彩票策略之卖方篇

期权彩票策略之买方篇

玉米、棉花和橡胶期权上市首日交易策略

2019年期权年报：四维指标引方向   随市而动建策略

铜期权上市首日交易策略

【期权专题（03）】二元性思维——超额收益的来源

【期权专题（02）】运气与实力——期权交易的系统性优势

【期权专题（01）】概率思维看期权——风险与收益的trade-off



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小骉权谋天下

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50ETF期权策略思路点滴  

1、当月合约前中期，主看方向时，权利仓可配置深实值，将时间价值控制在100以下，比如实五档到实八档，选择买实五档，和买实八档的绝对收益相差不大，但是同等张数占用资金少，同等资金可以买更多张数。 2、当月合 ... 展开
1、当月合约前中期，主看方向时，权利仓可配置深实值，将时间价值控制在100以下，比如实五档到实八档，选择买实五档，和买实八档的绝对收益相差不大，但是同等张数占用资金少，同等资金可以买更多张数。

2、当月合约前中期，主看方向时，义务仓可配置时间价值最多的那个合约，通过方向性以及时间价值损耗来博取卖方收益；

3、合成多头，合成空头，熊市价差，牛市价差的策略的应用；合成多头，买入实值或平值认购，卖出虚值或平值认沽；合成空头，买入实值或平值认沽，卖出虚值或平值认购；熊市价差，买入平值或实值认沽，卖出虚值认沽；牛市价差，买入平值或实值认购，卖出虚值认购。

4、当月合约前中期，卖宽跨实值，来回刷内在价值，时间价值损耗获取收益。

5、当月合约前中期，卖宽跨虚值，以不跌到某个位置A和不涨到某个位置B为区间，卖认沽A+卖认购B，以此获取所有时间价值。

6、当月合约前中期，看窄幅震荡行情，卖跨平值，收取围绕这个平值来回窄幅震荡掉落的时间价值。

7、当月合约前中期，定好运行区间时，可以卖宽跨深虚值，来获取稳定的时间价值收益。

8、当月合约后期，离行权日只有5个交易日以内，可以拿义务仓所赚的钱的一定比例来买跨平值或者买宽跨虚值或实值以此博取末日轮的利润；

假如有比较确定的方向，可以侧重某一方向的权利仓进行；此举若成，给当月收益锦上添花，此举若不成，仅仅损失了部分盈利；

辅以卖跨或者卖宽跨收取最后一点时间价值来减少震荡使得买跨双归零带来的损失；

若末日轮有较大波动行情出现，可以卖同方向虚一档或者虚二档合约，依当时盘面而定，是否抢卖虚高时间价值的虚值认沽或者认购。
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量化陶吧

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【财通金工每周观点】RV、HV对隐含波动率有领先效应  

投资要点 利用RV、HV与波动指数进行波动率择时有不错效果 RV(已实现波动率)是针对频率较高的数据计算的一种波动率，又称为日内波动率或高频波动率。 IVIX指数与RV之间存在相关性。期权波动率相对于市场已实现波动率 ... 展开 投资要点

利用RV、HV与波动指数进行波动率择时有不错效果
RV(已实现波动率)是针对频率较高的数据计算的一种波动率，又称为日内波动率或高频波动率。
IVIX指数与RV之间存在相关性。期权波动率相对于市场已实现波动率有一定滞后性，因而已实现波动率对于波动率有一定的预测作用。
而HV是历史波动率，历史波动率对于未来波动率预期有一定指示作用，因此HV对于波动率也有一定的预测作用。

财通金工期权世界看多空，本期打分为34/100
财通金工利用期权市场的数据，构造了几个择时能力较强的因子。
通过计算这些因子在历史上所处的分位点，我们给出相应的择时打分，择时打分满分为100分。
本期综合打分为34分，情绪中性偏谨慎。

本周市场下跌，波动率上升
市场延续了之前下跌趋势，本周50ETF下跌1.94%。
波动指数在本周大幅下降，从上周的29.30下降到本周的24.63。
本周50指数与期权市场活跃度均有所下降，日均成交额14.18亿元，较上周下降39.74%。

0、 利用RV、HV与波动指数进行波动率择时
0.1  RV与HV对于隐含波动率有领先作用
RV(已实现波动率)是针对频率较高的数据计算的一种波动率，又称为日内波动率或高频波动率。
IVIX指数与RV之间存在相关性。期权波动率相对于市场已实现波动率有一定滞后性，因而已实现波动率对于波动率有一定的预测作用。
而HV是历史波动率，历史波动率对于未来波动率预期有一定指示作用，因此HV对于波动率也有一定的预测作用。



0.2  利用RV与波动指数做择时
令diff = 波动指数– RV - (波动指数-RV).mean()
（波动指数与RV差值的历史均值大约为4.5）
如果 diff > 0, 代表波动率偏高，卖出宽跨式期权组合
如果 diff < 0, 代表波动率偏低，买入宽跨式期权组合
我们发现策略有接近27%的收益率，但是策略在2016年8月到2017年6月这段时间回撤比较大。


这段时间波动指数处于历史极低的波动率水平，因此diff的经常取到负值，策略会买入宽跨式期权组合，而2016 ~ 2017年是波动率的下行区间，因此策略会失效。

0.3  利用HV与波动指数做择时
令diff = 波动指数–HV - (波动指数 - HV).mean()
（波动指数与HV差值的历史均值大约为4.5）
如果 diff > 0, 代表波动率偏高，卖出宽跨式期权组合
如果 diff < 0, 代表波动率偏低，买入宽跨式期权组合


我们发现策略也有不错收益，这表示HV也是一个不错的波动率择时指标。

0.4  利用RV、HV与波动指数进行波动率择时
HV代表过去一年的趋势，而RV代表过去一天的日内波动，通过两个波动率的组合可以构造新的择时指标
令diff1 = IVIX – HV
   diff2= IVIX – RV – 4.5
令diff = w * diff1 +（1-w）* diff2
如果 diff > 0, 代表波动率偏高，卖出跨式期权组合
如果 diff < 0, 代表波动率偏高，买入跨式期权组合


结果显示，策略胜率非常高，表现十分出色。

1、 期权世界看多空
1.1  财通金工市场择时打分系统
财通金工利用期权市场的数据，构造了几个择时能力较强的因子。
通过计算这些因子在历史上所处的分位点，我们给出相应的择时打分，满分为100分。
从本期开始，我们会发布财通金工的期权择时观点。


本期综合打分为34分，情绪中性偏谨慎。

1.2  基差alpha
股指期货的基差与期权购沽之间的隐含波动率溢价都能反映市场的多空情绪。我们这里的隐含波动率溢价如下定义：
隐含波动率溢价 = 平值认购期权隐含波动率 – 平值认沽期权隐含波动率
一般而言，认购期权相对认沽期权隐含波动率溢价通常表示市场的乐观情绪，认沽期权隐含波动率溢价则表示市场悲观。但直接使用波动率溢价择时效果较差。这是因为股指期货通常被当做期权的对冲工具，因此股指期货基差对隐含波动率溢价影响较大，因此我们结合基差与波动率溢价可以构造新的择时指标。基差alpha便是通过波动率溢价减去基差的影响构造而成的指标。

1.3  期权市场预期价格差
买入并持有期权合约的投资者会期望期权能够到期行权，这些期权合约的行权价格反映出了期权市场对于标的到期时的价格预期。
期权的持仓量可以反映投资者对于市场的关注度，因此结合期权合约的行权价格，我们可以根据类似股票市场筹码概念，构期权市场的预期价格p0。
令diff = p_50etf - p0,
如果diff > 0，代表标的价格突破预期，有望继续上涨；
如果diff < 0，代表标的价格跌破预期，可能出现下跌。

1.4  成交额PCR变化值
期权的成交额反映了期权套期保值需求的大小，折射出市场情绪的变化。
成交额PCR = 认沽期权总交易额/认购期权总交易额
当市场情绪转好时，认购期权的总交易额会增加，从而导致成交额PCR下降；
当市场情绪不佳时，成交额PCR会不断上升。
dPCR = 本日成交额PCR– 前一日成交额PCR
如果dPCR > 0，代表市场情绪偏谨慎；
如果dPCR < 0，代表市场情绪偏乐观。

2、 波动率
2.1  当前市场波动率



2.2  主要期权合约隐含波动率



2.3  不同到期日期权的隐含波动率



3、 基础数据
3.1  最热合约



3.2  50ETF走势



3.3  交易量与持仓量



4、 期权类私募产品净值参考


本文内容来自于
证券研究报告：《金融工程：RV、HV对隐含波动率有领先效应》
发布时间：2019年5月19日

法律声明

根据《证券期货投资者适当性管理办法》（2017年7月1日正式实施），本订阅号发布的观点和信息仅供财通证券专业投资者参考，完整的投资观点应以财通证券研究所发布的完整报告为准。若您并非专业投资者，请勿订阅或转载本订阅号中的信息。若您并非财通证券客户中的专业投资者，为控制投资风险，请取消订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。
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老徐话期权

 2018-10-27 来自 ＋关注

偏度在期权套利中的应用  

作者简介： 严彬，金融学硕士，现任银河期货期权研究员，老徐交易团队成员。多年期货公司从业经验，擅长将基本面变化因素与期权交易结合开发策略；专精基本面分析、期权模型分析与回测；熟悉软件Matlab。 展开



作者简介：
严彬，金融学硕士，现任银河期货期权研究员，老徐交易团队成员。多年期货公司从业经验，擅长将基本面变化因素与期权交易结合开发策略；专精基本面分析、期权模型分析与回测；熟悉软件Matlab。
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国际业务

 前天 09:48 来自 ＋关注

场外期权：一个你从未了解过的金融衍生品市场正在中国悄悄壮大  

导言 外界只称，期权深奥、标的复杂，望而却步。但风险防控、以小博大，却是其魅力所在。 不查不知道：2015年6月底到8月底，正是大盘血雨腥风的时候，上证50指数下跌了近40%，然而期权“8月沽2750“合约却上涨 ... 展开 导言

外界只称，期权深奥、标的复杂，望而却步。但风险防控、以小博大，却是其魅力所在。

不查不知道：2015年6月底到8月底，正是大盘血雨腥风的时候，上证50指数下跌了近40%，然而期权“8月沽2750“合约却上涨了10000多倍，从最低时候的1块钱涨到了最高的10900块！

“期权——衍生品之冠，专业投资者必用工具。”国内某知名期货公司负责人如是感慨。

时间进入2017年，随着白糖、豆粕我国首批场内商品启权上市，期权再次成为业内最热话题之一，也同时催逼场外期权加快发展。坊间盛传，某中字头投行，场外期权业务部门，“规模和盈利模式相当于一个农商行，人员只有个位数”！

无论场外，不管真假，其实都指向一个事实，期权，是时候来深入学习了！资本市场，向来讲究个先到者先得，你想错失先机？

来源丨知乎 新财富plus
作者丨潘炳红

场外期权简介

场外期权的基本概念

期权市场分为场内交易市场和场外交易市场，两个市场都是全球风险管理的重要组成部分。

场外期权是指在非集中性的交易场所进行的非标准化的金融期权合约，是根据场外双方的洽谈，或者中间商的撮合，按照双方需求自行制定交易的金融衍生品。

性质基本上与交易所内进行的期权交易差别不大，二者最根本的区别在于期权合约是否标准化。

场内期权是在交易所交易的标准化合约，通过清算机构进行集中清算。

场外期权是根据客户的需求设计，是个性化的，更加灵活，虽然没有统一的挂牌和指令规则，但其在交易量和交易额上占据明显的优势。



场外期权的业务模式

1、交易模式

场外期权的交易模式主要有两种，一种是撮合模式，一种是做市模式。

撮合模式是经过中间商的撮合，买方与卖方形成交易。

中间商从撮合交易中赚取价差，风险相对较低，但是由于场外期权产品是“私人订制”的，流动性差，容易出现因为买卖方的产品在行权价、到期日等合约设置上存在的差异而造成交易失败。

因为要找到相匹配的买卖方，需要分别和买方、卖方进行沟通，所以整个交易过程耗费的时间较长，谈判成本也较高。

做市模式是具备一定实力和信誉的机构作为做市商，向投资者提供产品的买卖报价，并在该价位上接受投资者的买卖要求，用其自有资金或资产与投资者进行交易，风险较高，需要用自有资金在场内市场用现货或者期货来对冲风险。

因此要求做市商有较为雄厚的资金实力，但会存在资金链断裂的破产风险。

对于中小型券商来说，如果刚刚开展场外期权业务，建议先采用撮合模式，风险相对较低，等到资金实力、专业能力达到一定水平的时候再开展做市模式。







2、清算模式

场外期权交易主要有三种清算模式：非标准化双边清算模式、标准化双边清算模式、中央对手清算模式。

非标准化双边清算模式：是早期的清算模式，由交易双方自主完成清算，主要是凭借各自的信用或者是第三方信用作为担保，但会面临着较大的信用风险，尤其是进行多笔交易时会承担多个对手的信用风险。

标准化双边清算模式：通过主协议对场外期权合约的内容进行标准化处理，并通过增加抵押金的方式降低违约风险，方便交易双方结算。主要是对应于做市商的交易模式，做市商一般是大型的商业银行等信用良好的机构，以自身的良好信用作为担保，提供合理的报价。



中央对手清算模式：本质是场外交易，场内清算。最早是在2002年由纽约商品交易所和洲际交易所推出，核心是合约替换和担保交收，由清算所作为交易双方的对手方，使原来的场外期权合约转化为两张与中央对手方的清算合约，中央对手方一般是各个交易所旗下的清算所，实力雄厚，风险管理能力也比一般的做市商强。

近几年为了减少场外市场的系统性风险，全球已经逐渐提高了中央对手清算的比例。



场外期权的功能

1、市场角度

（1）完善市场结构，提高市场活跃度

场外期权的推行丰富了市场的产品结构，满足市场各类投资者的多样化需求，场外期权的交易特点与场内期权类似，但是场内期权会受到标的物、期限的制约而影响其与现有产品的结合。

场外期权可以实现与其他产品的结合，从而改善理财产品的收益特征，形成产品之间协同发展的格局。

例如在保本型理财产品中，期权的保险作用可以在原有的条件下，降低产品在固定收益资产权重的限制，释放更多的空间给高收益的权益类资产，从而提高产品的收益率，场外期权的一个重要应用就是结构化产品。

（2）优化资产配置，提高标的成交量

期权的非线性损益特征使其可以构造出多种组合，因此场外期权的应用产生了更加丰富的投资策略，从而有助于优化资产配置，降低投资组合的波动性。

部分场外期权采用实物交割，因此会加大对标的物的需求，从而对标的价格产生积极的刺激作用，提升交易量。


2、参与者角度

（1）拓展发行方的盈利模式，增加利润来源

场外期权的发行方可以根据客户对风险、收益的偏好程度，设计出“私人订制”的场外期权产品，拓展公司的盈利模式，摆脱传统业务对于市场行情等因素的依赖，提高自身服务水平、定价和做市能力，增加利润来源。

（2）满足投资者多样化需求，降低投资成本

因为场外期权的非标准化特性，所以可以根据投资者的需求而专门设计产品，用于满足投资者套期保值、套利、对冲、投机等需求。

与期货的套期保值操作相比，当市场行情朝着现货有利的方向发展时，期货部分的损失会大幅降低现货部分的盈利。

而场外期权损失的只是少量的期权费，而且期货的操作要求对进出场时点、仓位管理有精准的投资判断。

一旦操作失误，将会造成严重的亏损，场外期权则比较简单，到期选择是否行权即可，对于想将更多精力放在实体经营的企业或者投资专业能力不强的企业来说，选择场外期权进行套期保值更加合适。

期权具有高杠杆特性，相比于配资产品和融资融券，场外期权的杠杆更高，约5到20倍的杠杆，资金占用比例较低，而且利用期权之间的相互组合能够在实现投资目的的同时通过大规模交易来降低成本。


场外期权的风险

场外期权的风险主要体现在定价风险、信用风险和流动性风险上。

定价风险：场外期权主要是一对一的交易，透明度低，流动性差，存在信息不对称，所以价格发现能力弱，成交效率低。

场外期权的定价比较复杂，需要考虑对冲交易成本和资金占用成本等因素的综合影响。

信用风险：场外期权业务交易规模比较大，如果期权的卖方无法履行支付义务，那么期权的买方将因此遭受严重的损失。

因此在签约前，双方应对对手方进行适当性评估，判断业务是否可以开展，并确定客户所适合的交易规模，必要时可以要求对方提供一定的保证金、担保品或者提供额外的回报率。

流动性风险：场外期权的发行方在对产品进行对冲时，可能会发生资金周转不开、不能及时追加保证金或者对冲交易失败等原因造成的严重损失。

场外期权的定价

目前常用的期权定价方法主要有BS模型、二叉树、蒙特卡洛模拟等，对于集中交易的场内期权定价，由于场内期权具有较低的交易成本和较好的流动性，比较符合模型的假设前提，所以可以采用上述模型确定场内期权的理论价格。

但是由于场外期权的非标准化，流动性较低，投资人往往需要将期权产品持有到期，因此所需对冲风险的时间更长，不确定性也更高，所以场外期权的定价必须要考虑到对冲过程中所涉及的交易成本、资金占用成本、复制误差、头寸舍入误差等因素。

针对场外期权的卖方而言，当场外期权到期时，发行方需要将内含价值支付给买方，场外期权卖方的盈亏取决于权利金、对冲盈亏和到期所需支付的内含价值。

一般而言，场外期权的价格会高于场内期权，价格中还会包含对实体企业的服务费用。

场外期权的对冲

1、静态对冲

静态对冲是指通过多产品组合抵消单只产品的Greeks风险，以多产品收益相互抵补、风险相互对冲来降低整体风险，优点是操作相对简单，对冲成本低，对冲效果好。但是目前我国市场上现存的产品比较有限，所以静态对冲策略的使用受到一定的限制。

2、动态对冲

在Greeks金融风险中，gamma风险、vega风险和theta风险都无法用线性产品进行有效对冲，随着标的价格的变化、时间的减小、波动率的变化，期权对冲面临较大的不确定性。

尤其是在临近到期日且标的价格在行权价附近时，对冲风险最大，针对gamma风险、vega风险和theta风险，可以采用期权的组合方法进行对冲。

一般对于rho风险关注的比较少，因为利率在短期内很少会发生1%的剧烈波动。所以目前采用比较多的风险管理方法是针对delta的动态对冲策略。

delta对冲是指通过建立对冲工具头寸，使得对冲工具头寸与要保护头寸的delta组合值等于0。

动态对冲是指由于资产的delta是时间等变量的函数，为了实现对冲目标，必须动态调整对冲工具头寸的数量。

根据期权复制的原理，连续对冲下的对冲损益理论上应该等于期权的理论价格，但实际上很难做到连续对冲，一般是定时或定量对冲，因此对冲损益与期权理论价格之间存在一定的误差。

场外期权发展历程

期权的出现源自于对避险的需求，最早是记载在《汉莫拉比法典》中关于信贷违约的合约；17世纪到20世纪30年代场外期权交易开始发展并活跃起来，虽然在这期间期权的使用饱受争议，曾多次遭到政府的干预，但是交易从未停止；

1973年4月26日，芝加哥期权交易所（CBOE）经过美国证券交易委员会（SEC）批准成立，同时推出标准化的股票认购期权合约，标志着标准化的场内期权交易拉开序幕。

期权的发展是自发的，是由需求推动的，政府有意识推动发展的情况较少，政府的干预甚至有时会成为期权发展的最大障碍。











全球场外期权规模
全球场外衍生品

衍生品市场主要以场外交易为主，截止到2016年上半年，全球场外衍生品名义本金规模达到544.052万亿美元，约是场内衍生品规模的8倍。

场外衍生品市场从1998年至2007年始终保持着快速增长，名义本金增长约8倍，年复合增长率约26%。

从2008年金融危机开始，全球场外衍生品规模趋于稳定并在近几年出现下降，国际清算银行（BIS）分析称近几年名义本金规模下降的主要原因是由于合约压缩而导致交易的减少，而名义本金的减少也使得市场价值减少。

场内衍生品中，期权品种占比约50%，规模远超过期货，而在场外衍生品中，期货和互换等贡献了其中的90%，场外期权仅占9.37%，为50.975万亿美元，相比较而言，场外期权还有很大的发展空间。

随着资本市场的发展，产品的复杂程度越来越高，种类也越来越多，场外期权的占比开始呈现下降的趋势，近几年场外期权规模占比稳定在10%左右。

在2015年上半年，场外期权规模大幅上升，而整个场外衍生品的规模出现萎缩，主要是为了推进场外衍生品市场改革，增加中央清算比例，强化监管，从而减少系统性风险。

因此场外期权占比变化趋势中出现了一个明显的拐点。



从增长率来看，相比于场外衍生品整体规模的变化，场外期权规模的变化波动更加剧烈，2008下半年金融危机全面爆发时期场外期权规模出现大幅下降，下降比例高达25.17%。

当经济形势不乐观的时候，交易者的风险偏好程度降低，更不愿意使用高风险的期权产品。

同样大幅度的下降比例出现在2014年和2015年的下半年。

除了市场参与者的风险厌恶程度会影响到场外期权的使用外，对未来经济形势的预期也会对场外期权的应用造成影响，因为期权作为一种规避市场波动风险的工具，当预期未来经济低迷的时候，会选择提前使用场外期权规避风险，需求的增加会拉动场外期权规模的上升。






2、场内期权

对于期权市场来说，其交易主要以场外为主，1998年至2016年场外期权占期权市场的比重平均为63%，比重始终高于场内期权。

与场内期权相比，场外期权因为其个性化的特点，规模更大，早期场外期权规模是场内期权的2.5倍以上，从2001年开始场内期权规模大幅提升，场外比场内的比重有所下降，但至今仍围绕着1.5倍上下波动。






3、场外期权标的

场外期权的标的主要以利率和汇率为主，占比约90%，而权益类期权并没有集中在场外交易，占比仅8%左右，以商品为标的的场外期权规模最小。

在2008年上半年，各类型场外期权名义本金规模均达到峰值，资本市场的过度投机和场外交易高信用风险的积聚也在一定程度上促使金融风险的全面爆发。

利率类场外期权的名义本金规模最大，远远超过其他品种的场外期权，主要是因为利率是市场上最基础的标的，实体企业和国家都会受到利率的影响，所以利率类场外期权的使用最广泛。

利率类场外期权是对冲利率风险的主要工具，其可以将贷方的利率风险暴露转移到市场中进行对冲，同时还可以通过利率类场外期权进行理财投资，通过对利率走向的判断，购买相应的期权获利。

最早的利率类场外期权是利率上限期权，后来出现了利率买权、利率卖权、利率下限期权、利率双限期权、利率互换期权等。







4、场外期权交易者结构

场外期权的交易对手方主要有三类：交易商、其他金融机构和非金融机构。

其中交易商要求具备更高的资金实力和信用水平，除了担任中介机构的角色外，还要能够以自有资金交易场外期权，承担交易和对冲的风险。

早期场外期权主要以撮合交易模式为主，交易商占比较少，低于其他金融机构占比，但随着场外期权市场的快速发展壮大，做市模式越来越成熟，交易商占比超过50%。

2016年上半年，交易商占比达到55.18%，其他金融机构占比为38.34%，非金融机构占比6.48%。

场外期权交易主要以金融机构参与为主，非金融机构参与度呈现递减的趋势，原因可能是金融机构的专业性更强，更适合使用具有复杂结构的场外期权，未来非金融机构将会更专注于自己的主营业务，而选择依靠专业的金融机构间接使用场外期权。



图13 2016年场外期权参与者结构





5、场外期权期限结构

整体来看，场外期权的期限结构主要以短期为主，尤其是早期，少于1年期的产品占比最高，在50%以上，但在2008年至2012年期间，1年到5年期的产品需求增加，超过了1年期产品的占比。

在2008年至2010年期间，5年期以上的场外期权产品占比达到峰值，与其他期限品种均衡发展，但近几年5年期以上的场外期权产品规模呈现下降的趋势。

区别于其他标的的场外期权，利率类场外期权主要以1年到5年期的产品为主。






6、场外期权地域分布

权益类场外期权地域分布的集中度较高，始终集中在欧美地区，占比达70%以上，2014年之前，欧洲权益类场外期权的规模高于美国，但美国一直呈现上升的趋势，2015年开始反超欧洲，在2016年上半年，美国权益类场外期权的规模约是欧洲的2倍，较1998年的3350亿美元的规模翻了6倍。




海外场外期权发展对我国的启示

我国券商场外期权发展概况

1、我国券商场外期权规模

2013年8月19日，我国首只券商的场外期权诞生，去年起券商的场外期权业务得到快速发展，从2015年3月截止到2016年10月，我国累计场外期权交易名义本金为7033.44亿元，累计交易6354笔，与全球场外期权交易规模相比，我国场外期权发展规模还比较小，处于发展的初始阶段。

从变化趋势上看，在全球场外期权规模下降的情况下，我国场外期权的规模始终呈现上升的趋势，但是在2015年9月因为调高股指期货交易保证金、调低日内开仓量等一系列严格管控的措施出台，场外期权规模和交易量有所缩减，同年10月又开始回升，恢复较快，说明我国发展场外期权的势头较好。



2、我国券商场外期权集中度

我国券商发行场外期权的集中度较高，在90%以上，高于互换的集中度，我国场外期权的发行多是集中在几家规模较大的券商，包括平安证券、中信证券、中信建投、招商证券、国信证券、申万宏源等，场外期权业务的市场化程度较低，存在着信息不对称。



从场外期权购买方的角度来看集中度，商业银行与私募基金是场外期权的主要交易机构，在2016年10月新增场外期权交易中，商业银行高达81.03%，我国券商在开展场外期权业务前会对客户进行适当性分析，作为场外期权的卖方更倾向于选择资金规模较大、信用水平较高的商业银行作为交易对手方，以防止发生严重的信用风险。



海外场外期权发展优势

1、健全的法律法规

美国针对场外交易有健全的法律制度，是根据市场的变化发展不断优化完善的，1934年的《证券交易法》开始实施时，仅授权SEC对场外市场进行规范化建设，必要时建立适当的场外市场规则，1936年对《证券交易法》进行修正时，细化了场外交易的法则，明确规定了SEC的权利和职责。

除此以外，场外交易市场成立了独立的自律协会进行自律监管，1939年在美国证监会注册成立的NASD制订了一系列的自律监管法规，推动了场外市场的健康发展。

而我国场外市场起步较晚，发展时间短、经验少，关于场外衍生品的法律法规还有待完善，因此应该结合场外交易特点制定详细、适当的法律制度，并随着市场的变化不断调整完善。

2、完善的监管体系

监管体系主要由四部分内容组成：政府监管，自律监管，中介监管和国际监管合作。

不同的国家，场外期权发展的动力不同，针对其监管的重点也有所不同，欧美场外衍生品市场的发展主要受市场所推动，所以监管以自律为主，韩国、新加坡等一些新兴经济体的场外衍生品市场的发展主要由政府所引导，所以监管以政府监管为主。

政府监管方面，例如美国的政府监管采用多机构并行管理的模式，主要的监管机构是联邦商品期货交易管理委员会（CFTC）和联邦证券交易委员会（SEC），前者主要负责期货市场的监管，后者主要监管证券市场，商业银行作为场外期权的重要参与者会受到联邦储备委员会（FRB）和货币监理署（OCC）的严格监管。

英国在2008年金融危机前对场外期权的监管采用单一监管体系，在危机后进行改革，采用“准双峰”制，以英格兰银行为主导，金融政策委员会负责宏观审慎监管，监管金融服务行为的金融行为局与审慎监管局共同负责微观监管，宏观审慎与微观监管机制相互协调与平衡。

自律监管方面，国际掉期交易协会（ISDA）制定的系列协议，包括主协议、信用支持文件、交易定义文件，是现在国际场外衍生品市场交易中的标准化协议，被广泛应用。ISDA的标准化协议增加了合约的流动性，降低了交易成本。

目前我国场外市场的监管体系仍然是“一行三会”的体系，根据交易的主体分别由银行业、证券业或保险业的监管者负责监管，会存在监管权限冲突和协调困难等问题。

我国的自律监管发展起步较晚，不够成熟，2007年银行间市场交易商协会成立，2012年中国证券业协会才开始对场外衍生品进行自律监管。

3、集中清算制度

目前场外衍生品中进行集中清算的产品多是集中在利率类，为了降低场外市场的系统性风险，需要加大集中清算的比例，建立中央交易对手方。

充当交易中的买方和卖方，保证交易的顺利执行。美国、英国、欧盟拥有多个中央交易对手方，而中国目前只有上海清算所，可以清算的衍生品类别也只包含利率、外汇和商品类，权益类和信用类的衍生品不包含在内。

4、电子化交易平台

电子化交易平台在推动集中清算、扩大市场参与范围与交易规模、降低参与者成本以及促进场内外均衡发展等方面具有优势。

CME于2002年推出的ClearPort场外衍生品清算平台通过中央清算所与欧洲清算所对各个类别的场外衍生品进行清算，并通过场内交易的优势，将场内外产品结合构造组合，降低组合保证金的占用。

目前我国大部分券商的场外交易都是通过报价系统来实现，今后还需要继续完善报价系统，充分发挥其优势发展成为中央交易对手方。

5、做市商机制

场外期权交易集中于欧美地区，欧美市场拥有以做市商为主导的投资者结构，做市商为整个市场提供了流动性。

由于做市商往往具有较强的资金实力，具备较高的信用水平、风险控制能力以及专业知识水平。能够根据投资者的需求设计出多样化的产品，降低市场的波动风险，减少市场的投机情绪，使市场运行更加理性化。

考虑到场外期权本身是一项复杂的产品，相比于场内期权风险更高，因此更加需要理性的机构投资者来维护市场的稳定。

我国券商应不断提升自己的专业水平、资金实力以及风险管理水平，创新场外期权的业务模式，丰富场外期权的产品类型，发展场外期权的做市商机制，促进场外期权市场的发展。

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期权时代

 前天 16:28 来自 ＋关注

期权波动率的“预测艺术”  

期权时代  2019.5.25 期权波动率主要类型及相互关系 波动率是在一个时间结构中，时间与价格的运动规律。在期权交易中波动率主要有4种类型: 实际波动率、历史波动率、预测波动率、隐含波动率。   & ... 展开 期权时代  2019.5.25


期权波动率主要类型及相互关系
波动率是在一个时间结构中，时间与价格的运动规律。在期权交易中波动率主要有4种类型: 实际波动率、历史波动率、预测波动率、隐含波动率。

     实际波动率又称未来波动率。
它是对期权有效期内投资回报率波动程度的度量。由于投资回报率是不确定的，实际波动率永远是一个未知数，即实际波动率是无法事先精确计算的，人们只能通过各种办法得到它的估计值。
     历史波动率是指投资回报率在过去一段时间内所表现出的波动率。
它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据反映。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。
显然，如果实际波动率是一个常数，它不随时间的推移而变化，则历史波动率就有可能是实际波动率的一个很好的近似值。
     预测波动率又称为预期波动率，它是指运用统计推断方法对实际波动率进行预测得到的结果，并将其用于期权定价模型，确定出期权的理论价值。
因此，预测波动率是投资者对期权进行理论定价时实际使用的波动率，即在讨论期权定价问题时所用的波动率一般均是指预测波动率。一般来说，预测波动率并不等于历史波动率，预测波动率是人们对实际波动率的理解和认识，历史波动率是这种理论和认识的基础。此外，对实际波动率的预测还可能来自经验判断等其他方面。
     隐含波动率是指期权市场投资者在进行期权交易时对实际波动率的认识，而且这种认识已反映在期权的定价过程中。
从理论上讲，要获得隐含波动率的大小并不困难。由于期权定价模型给出了期权价格与五个基本参数（St、X、r、T-t和σ）之间的定量关系，只要将其中前4个基本参数及期权的实际市场价格作为已知量代入期权定价模型，就可以从中解出唯一的未知量σ，其大小就是隐含波动率。因此，隐含波动率又可以理解为市场实际波动率的预期。
在实际交易层面，实际波动率和隐含波动率是波动率交易的关键指标，实际波动率常常用预测波动率代替，一般可简单地以历史波动率作为预测波动率，但更好的方法是用定量分析与定性分析相结合的方法，以历史波动率作为初始预测值，根据定量资料和新得到的实际价格资料，不断调整修正，确定波动率。
隐含波动率的预估方法类似期权定价方式，可使用Black-Scholes期权定价模型等推算得出。
在实践中，期权的公平价格不仅反映隐含波动率，而且也反映市场动态和供需关系。
所以，在期权交易中利用波动率交易寻找交易机会，就需要先对未来的波动率进行估计，并通过和市场上期权所隐含的波动率进行相应的交易。在预测波动率之前，需要先对过去的波动率水平进行度量。
期权波动率的度量方法
历史波动率的估计思路一般是根据资产价格时间序列数据，计算出相应的波动率数据，然后运用统计推断方法估算回报率的标准差，从而得到历史波动率的估计值。
     资产价格时间序列数据处理
在处理资产价格时间序列数据时，一般有两个方法:百分比价格变动法和对数价格变动法。
百分比价格变动法(即价格的环比增长速度)计算公式为:


其中，Xi是资产的百分比收益，Pi是基期资产的价格，Pi + 1是报告期资产的价格。
对数价格变动法计算公式为:

其中，Xi是资产的对数收益，Pi是基期资产的价格，Pi + 1是报告期资产的价格。
值得注意的是，上述两个公式的假定不一样，百分比收益公式假定有固定的不连续间隔价格变化，而对数收益公式假定价格是连续的变化。在Black-Scholes模型中，假定价格变动是连续的。所以，在研究估计波动率时一般采用对数收益公式。
     度量波动率常见方法
度量波动率的方法有很多，比较常见的是标准方差波动率、Parkinson估计量、Garman-Klass估计量和Yang-Zhang估计量
波动率的标准定义是方差的平方根，具体计算为针对资产的对数收益求其平均数 ，然后根据下面公式得到历史波动率的估计值。


这里，N是观察值的数量， σ代表对数收益的平均离差，即标准差。若将日、周等标准差转化为年标准差，需要乘以以年为单位的频数长度的平方根。
如美国期权市场一年有252个工作日，Xi为日变量，则年波动率为


标准方差波动率没有考虑一些具体情况，如股息的支付(或者拆股)，仅是历史波动率粗糙的表征，但标准方差波动率是各种调整方法的基础，Parkinson估计量、Garman-Klass估计量和Yang-Zhang估计量等估计方法都是在标准方差波动率基础上进行了一定的改进。
Parkinson(1980)估计量采用了交易时段最高价和最低价两个价格数据，利用极差进行估计，该估计量只需要较少的时间周期就可以收敛于真实波动率。
该估计量可以使价格波动区间在一定假设下比基于收盘价的估计量更能有效地估计回报波动率。
Parkinson(1980)估计量提供了一个对日最高与最低价格经验性质的探究性分析，建立了一个基于最高价和最低价时间序列预测模型，对未来价格波动区间的量化分析提供了重要的参考。
Garman-Klass（1980）利用了交易时段最高价、最低价和收盘价三个价格数据进行估计，该估计量通过将估计量除以调整因子来纠正存在的偏差，以便得到方差的无偏估计。
但Garman-Klass（1980）估计量无法解决价格序列中存在跳空开盘的情况。
Yang-Zhang（2000）推导出了适用于价格跳空开盘的估计量，本质上是各种估计量的加权平均。
上述讨论的几种波动率估计量，每类估计量都克服了上类估计量的不足，因此每次更迭都比上一次更优。
但值得注意的是，在仿真和实际环境下进行测试表明，没有任何迹象显示哪一个估计量是最好的，因为所有的度量方法都包含一定的信息量。
如果Parkinson波动率是50%，而标准方差波动率只有20%，至少可以认为真实波动率绝大部分是由较大的日内极差造成的，在决定对冲策略时，这些信息是很有用的。　
预测波动率的常用模型
在实际交易层面，预测波动率是十分重要的，在了解了如何估计历史波动率后，以历史波动率作为初始预测值，根据定量资料和新得到的实际价格资料，不断调整修正，预测波动率就显得非常重要。
在预测波动率时，常见的模型有滑动窗口法、加权移动平均（EWMA）模型和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。
     滑动窗口法
滑动窗口法假设未来N天的波动率水平和过去N天的相同。因此只要我们估计出过去的历史波动率，就可以把历史波动率当作未来的预测波动率。但这种预测方法存在一个明显的问题，就是资产价格大幅变动会在波动率估计量的序列保持一段时间后突然消失，使得对波动率的预测存在较大的偏差。
     指数加权移动平均（EWMA）模型
指数加权移动平均模型通过对最近一期的收益率的平方与前一期的方差进行加权平均，得到当前一期的方差。
这种方法简单易用，便于理解，但不够灵敏。如果某一事件确实是异常事件，那么在预测未来波动率时，最好将这个异常数据删除，但指数加权移动模型假设事件的影响呈指数式递减，其实只是将这一问题简单回避掉了。
此外，该模型没有考虑最近的波动率估计量所处的市场环境，如指数加权移动模型忽略了高波动率后往往是低波动率的现象，对任何一天的预测值都是一样的，这与实际情况不太相符。
     广义自回归条件异方差（GARCH）模型
广义自回归条件异方差（GARCH）模型族引入了预期回复的长期平均方差水平项，解决了EWMA无法实现波动率均值回归的问题。在实际期权交易中，常常用GARCH(1,1)模型预测波动率，该模型能够捕获一些方差随时间演变的因素，而且该模型能被大量简单的基于市场微观结构的论据所支持。
GARCH模型也存在一定的不足，如该模型不能解释资产收益和收益变化波动之间出现的负相关现象。GARCH(p,q)模型假定条件方差是滞后残差平方的函数，因此，残差的符号不影响波动。
但在实际交易和实证研究中发现，当利空消息出现时，即预期资产收益会下降时，波动率趋向增大；当利好消息出现时，波动率趋向减少。GARCH(p,q)模型不能解释该现象。
此外，由于GARCH模型中正的和负的对冲对条件方差的影响是对称的，GARCH模型不能体现收益率条件方差波动的非对称性。
通过上述介绍，可以看出，没有哪一种度量方法是万能的，具体使用哪一种方法依赖于具体的环境。预测更像一门艺术，而对估计量、采样频率和预测方法的选择往往需要依靠经验。
在适当的市场环境中，一些方法的效果要好于其他方法。但在判断波动率是否处于极端水平还是市场正常水平时，需要综合考虑整个市场的发展状况。
来源：网络

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 前天 15:49 来自 ＋关注

应届 |【法兴银行】TRAINEE: Trading Support Unit  

法国兴业银行是法国银行业三巨头之一，另两个为法国巴黎银行和法国农业信贷银行，全称为“法国促进工商业发展总公司”，创建于1864年5月。总部设在巴黎。公司的股票分别在纽约及巴黎的证券市场上市交易。它是世 ... 展开



法国兴业银行是法国银行业三巨头之一，另两个为法国巴黎银行和法国农业信贷银行，全称为“法国促进工商业发展总公司”，创建于1864年5月。总部设在巴黎。公司的股票分别在纽约及巴黎的证券市场上市交易。它是世界上最大的投资银行。

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东兴期权策略通

 前天 01:55 来自 ＋关注

买入多少认沽期权能够对冲风险？  

   今日提示：50ETF的历次大跌，都能使期权的保险功能凸显，且不说认沽合约单日收盘990.91%的涨幅带来的高杠杆赚钱效应，对于与50ETF配置类似的资产组合市值，我们可提供一个短期对冲工具，使得在大跌之时 ... 展开    今日提示：50ETF的历次大跌，都能使期权的保险功能凸显，且不说认沽合约单日收盘990.91%的涨幅带来的高杠杆赚钱效应，对于与50ETF配置类似的资产组合市值，我们可提供一个短期对冲工具，使得在大跌之时，向下有保底，且不影响组合向上收益，防止日后踏空风险。
        根据对冲风险的需求，以2018年10月11日为例估计需购买期权合约的数量。
        假设：客户持有100万市值的股票投资组合，认为市场短期有风险，且买入组合与50ETF同步下调，请问短期之内买入多少认沽期权能够对冲风险？
        以10月11日50ETF的收盘价（2.439元）以及10月平值认沽期权（10月2.45认沽期权价格为0.0606元）为例，持有100万元的股票组合，需要41张期权（100万/24390），以1张期权606元的价格计算，需要24846元。
        此例目的只是提供计算方法，而对于市场大跌，认沽期权价格高估的情况，稳健性投资者应提早介入虚值认沽期权，以防止“黑天鹅”事件。

免责声明：
本栏目刊载的信息仅为投资者教育之目的，介绍股票期权基础知识，不构成对投资者的任何投资建议。投资者不应当以该等信息取代其独立判断或仅依据该等信息做出投资决策。东兴证券力求本栏目刊载的信息准确可靠，但对这些信息的准确性或完整性不做保证，亦不对因使用该等信息而引发或可能引发的损失承担任何责任。


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麦客小期

 3 天前 来自 ＋关注

在期权交易中，那几个希腊字母到底咋用？！  

对于期权投资交易者而言，熟悉Delta、Gamma、Theta、Vega等的希腊值（Greeks值）的特征及性质是非常重要的，无论在交易策略制定上，还是在风险管理上。可以说，了解这些Greeks值在实际交易中的应用，以及如何在实际 ... 展开 对于期权投资交易者而言，熟悉Delta、Gamma、Theta、Vega等的希腊值（Greeks值）的特征及性质是非常重要的，无论在交易策略制定上，还是在风险管理上。可以说，了解这些Greeks值在实际交易中的应用，以及如何在实际交易过程中加以应用，是一个期权投资交易者必须掌握的知识与技能。
在实际应用中，Delta（Δ），可作为风险资产对冲计量的依据、到期时看涨期权是实值的概率、风险警示界限等；Gamma，可作为Delta敏感性因子、Delta-Gamma中性对冲因子；Theta（θ）为时间衰减因子。在实际交易中，Greeks值之间存在着规律性的对应关系。其中，Gamma值，与到期时间、波动率呈反比关系；Vega值，与到期时间、波动率呈正比关系；Theta值，所有期权的时间价值都会随时间流逝而消失，临近到期日，实值itm、虚值otm、平值atm时间价值消失速度加快。在实际交易中，可利用Greeks希腊值进行以下操作：（1）可利用Delta计算投资组合风险对冲比例；（2）可赚Gamma值来弥补Theta亏损；（3）在实际交易过程中，可利用Greeks值来估算与监测投资的期权单一资产或组合的各种风险值，从而实现对投资进行有效的风险管理。（4）更进一步，可通过对希腊值，使得投资交易者清楚期权价格变动主要由哪些因素造成的，每天所交易的期权盈利与亏损主要集中在哪些地方，从而找出每笔交易背后的价动归因，以实现对投资交易进行灵活、有效的动态管理。中信期货研究 陈静一、Greeks值在实际应用中指代的意义对于期权交易者而言，熟悉Delta、Gamma、Theta、Vega等的希腊值（Greeks值）的特征及性质是非常重要的，无论在交易策略制定上，还是在风险管理上。可以说，了解这些Greeks值在实际应用中指代的意义，以及如何在实际交易过程中加以应用，是一个合格交易员必须掌握的知识与技能。1.1、Delta指代意义Delta（Δ）代表标的标的物价格变动对看涨期权价格变动的敏感度，在实际应用过程中，该指标还具备以下功能。（1）风险资产对冲计量的依据。如果Δ＝0.22，出售1单位看涨期权需要买入22（＝0.22×100）股的标的股来对冲风险。又例如，如果Δ＝-0.6，出售1单位看跌期权需要卖出60股来对冲风险。（2）在到期时看涨期权是实值的概率。如果Δ＝0.6，该看涨期权到期时，成为实值的概率为60％，投资者有60％的机会获利（若其他情况不变）。（3）风险警示界限。就限界期权（敲入或敲出期权）而言，当标的物价格接近限界（或关卡）时，其Delta经常超过1，也可能变为很大（比如Δ＝3），这会被风险管理经理认为该期权的风险已是标的股的3倍，并要求交易员减仓，降低期权的风险。另外，需要说明的是，虽然理论告诉我们，Delta对冲风险必须是连续性的进行。但在实务操作时，连续对冲将产生较高的交易费用，故需采用离散式的对冲（discrete hedging）风险。这样交易成本会下降，但同时对冲风险的效率也下降，故在实际过程中，需要在“对冲误差”、“交易成本”二者之间进行权衡与取舍。1.2、Gamma指代意义看涨期权的Gamma（Γ）是看涨期权价格的二阶导数（也是看涨期权Delta的一阶导数），该指标在实际应用过程中还具备以下指代作用：（1）Delta敏感性因子。它代表了看涨期权价格曲线在给定价格点的曲率。它是Delta关于标的物价格变化的敏感性。Gamma越大，看涨期权价格越敏感，即表示该看涨期权在该给定标的物价格的风险越大。其中，平值期权的凸形风险最高，越是实值（或虚值）期权的凸形风险越低。此时，标的物价格变动对期权价格影响很小。所以，买入的期权处于平值附近时，当标的物价格上行的幅度较大时，投资者获利较多，而卖方则对应的亏损就较高。（2）Delta-Gamma中性对冲因子。一方面，若要对冲Gamma风险，可以用另外的期权去对冲。例如，两个豆粕期货期权的GammaΓ1、GammaΓ2，二者存在这样的关系GammaΓ1/GammaΓ2＝0.40/0.20＝2。所以，要对冲第1个期权的Gamma风险，需要买（或卖）2手的第2个期权来对冲。另一方面，若只对冲Gamma风险会扭曲组合的Delta风险的对冲，所以在实际应用中，最好采用Delta-Gamma中性对冲方法。这就需要采用两种期权，并求解出一个二元方程的解，计算出两种期权的具体手数，这样才能做到对冲原来期权的Delta-Gamma风险。这种方法对冲效果较为理想，不过因采用两种期权对冲风险，其成本可能比较高。1.3、Vega指代意义Vega风险可以由每1％的波动率变化所引起的期权价格百分比的变化来衡量。在实际应用过程中，它还具备以下作用：（1）波动率与期权价值之间纽带。布莱克-斯科尔斯定价模型假设的标的物价格波动率在期权有效期限内是固定的，但实际上波动率会随着标的物价格和时间而变化，当然也会因为宏观经济因素等外在因素的变动而造成波动率的变动。所以，Vega值帮助我们知道，当标的股波动率变动时，会造成期权价值多少百分比的变动。（2）风险度量的因子。Vega代表的是期权价格随着标的股波动率变化而变化的敏感性。Vega越高，期权价格的变化越大，因此会导致由更高波动率变化所引起的更大的期权风险，即Vega风险。1.4、Theta指代意义时间衰减因子（time decay factor），是指随时间流逝期权价值的下降速度。在其他条件相同的情况下，Theta值通常表示为期权价值每日下降的点数。例如，在实际应用过程中，Theta值为0.05的期权的价值在其他市场条件不变时，每一天下降0.05。如果该期权今日价值为2.75，那么明天它将价值2.70，后天它将价值2.65。无论看涨期权或看跌期权，所有期权的价值都会因到期时间的临近而下降。二、Greeks值在实际交易中对应关系2.1、Gamma与其他Greeks值关系经推导Gamma值由以下计算公式而得，通过公式，可以看出Gamma值与到期时间、波动率呈反比关系。2.2、Vega与其他Greeks值关系经推导Vega值可以由以下计算公式而得。通过公式，可以看出Vega值与到期时间、波动率呈正比关系。2.3、Theta与其他Greeks值关系（1）Theta值与Gamma值之间相互抵换（trade-off）；（2）所有期权的时间价值都会随时间流逝而消失；临近到期日，实值itm、虚值otm、平值atm时间价值消失速度加快，但存在差异；（3）对于看涨期权，无论到期期限的长短，平值期权的Theta值都比实值、虚值的大，其时间价值消失比较快；对于看跌期权，其时间价值可以为正或者为负。三、      Greeks值在实际交易中如何应用3.1、利用Delta计算投资组合风险对冲比例如果我们希望以标的期货合约对冲期权头寸，Delta值能告诉我们根据期权合约建立中性套保头寸所需标的合约的适当比率。例如，期货标的合约的Delta值总是100，所以用100除以期权的Delta值即可得到这一适当的套保。平值期权的Delta值为50，因此适当的套保比率就是100/50，即每买入2份期权就需要卖出1份标的合约以建立中性对冲。由于看跌期权Delta值为负，对冲买入的看跌期权头寸需要买入标的合约。对于Delta值为-75的看跌期权，每买入4份看跌期权就需要买入3份标的合约，适当的套保比率就是100/75=4/3。3.2、赚Gamma值弥补Theta亏损拥有期权时，时间价值会随着时间的过去而逐步消失，这可以视为持用期权的一个固定成本。所以：（1）当预期未来波动率会增加，预先买入Gamma值高的期权；等日后预期实现，高Gamma值的期权获利会比较大，就可以弥补时间价值的亏损。（2）若波动率没有预期大，则Gamma的获利无法弥补Theta的损失，很有可能会造成期权整体仓位的亏损。3.3、投资单一资产与投资组合风险管理在实际交易过程中，常常利用Greeks值来估算与监测投资的期权单一资产或组合的各种风险值，从而实现对投资进行有效的风险管理。在理论上，标的物价格、波动率和利率都是以瞬间单位表示。在实际中，我们常采用1％的单位替代瞬间单位。对于投资单一资产，假设某交易投资者进行买入豆粕看涨期权交易，某交易日，豆粕期货价格为2657元/吨，则该交易中存有的部位明细及风险参数如下表。从表中，我们可以得到：若豆粕期货价格每上涨1%，买入看涨期权1手1%delta部位将盈利140.36元，在其他条件不变时，1%Gamma部位将盈利0.88元；另外，若隔天豆粕期货的波动率上升1％，1%Vega部位将盈利36.20元；同样，在其他条件不变下，Dtheta表示到期日减少一天，会有10.62元亏损。对于投资组合资产，假设该交易投资者进行跨市组合策略，不仅买入1手豆粕看涨期权，还买入1手豆粕看跌期权。则在某交易日，豆粕期货价格为2657元/吨，则该组合交易中存有的部位明细及风险参数均发生改变。通过算出各单一资产的仓位的Greeks，将每个仓位的同样Greeks值加总起来，就可了解整体投资组合内。其中：（1）整体投资组合的Delta风险值为15.7元，相当于做多15.7元的豆粕期货仓位；（2）在其他条件不变的情况下，若隔天豆粕期货价格上涨1％，投资组合经由期权的Gamma值可获利1.77元（下跌1％，亏损1.77元）。（3）若隔天豆粕期货的波动率上升1％，投资组合经由期权的Vega值可获利72.39元。若波动率下降1％，亏损同样金额（在其他条件不变的情况下）。（4）在其他条件不变的情况下（比如豆粕期货价位、波动率等不变），时间每过1天，投资组合内期权仓位的时间价值消失20.90元（亏损）。3.4、价动归因分析与应用在实际交易过程中，除了利用Greeks值来跟踪与监测投资的期权资产的风险，更进一步，可通过对希腊值，使得投资交易者清楚期权价格变动主要由哪些因素造成的，每天所交易的期权盈利与亏损主要集中在哪些地方，从而找出每笔交易背后的价动归因，以实现对投资交易进行灵活、有效的动态管理。在实际应用过程中，利用Greek值来解释期权价格变动的主要理论基础就是泰勒公式。接下来我们举例来说明在实际交易过程中，如何通过希腊值来监控风险，并对期权价格变化背后的原因加以解释。首先，白糖期权品种，从表格中可以看到，在不同时期看涨期权的价格变动，能很好地被希腊值Greeks值诠释，未能解释的部分仅占到价格变化的8%比重。从Greeks值的变化可以发现主导期权价格变化的主要因素来自delta值，即标的物白糖期货价格的行情变动，相对而言，Gamma、Vega、Theta以及Rho对期权价格的影响相对有限。因此，在后期交易策略监控中，我们重点注意白糖期货价格对期权价格的影响。其次，豆粕期权品种，从表中我们注意到，在这段时间期权价格变化中，希腊值对期权价格变化解释相对有限，未解释量占比达38%。这说明除希腊值以外在此期间还有些其他因素作用到期权价格。

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小马白话期权

 3 天前 来自 ＋关注

波动率到底什么情况下会飙升？  

近期，50ETF期权的隐含波动率从一个月前的30%慢慢下降到了20%，期权价格很便宜了。 现在标的的价格在2.7左右，我们看看2个月后到期的7月份合约的价格 平值期权价格900块。 我们回头看看3月份的期权价格。 ... 展开
近期，50ETF期权的隐含波动率从一个月前的30%慢慢下降到了20%，期权价格很便宜了。
现在标的的价格在2.7左右，我们看看2个月后到期的7月份合约的价格


平值期权价格900块。
我们回头看看3月份的期权价格。


2月底，一个月到期的3月份平值期权的价格为900多元，波动率为31%，和现在2个月到期的价格差不多。

在现在这么低的期权波动率情况下，买方觉得买虚值期权很便宜了，卖方觉得没有多少肉了。那么，是不是买方机会来临了？——结果是，不好说。


上图是我期权入场以来（2016年8月）的50ETF走势和期权论坛波动率的叠加，我们可对照行情和波动率的走势看出波动率的一些升降规律，2017年1-4月份，0ETF窄幅震荡4个月，波动率一路走低到了8%，在标的上涨阶段，波动率的上升是标的到了上涨的中后期，加速上升阶段。
而标的快速下跌阶段，波动率是快速飙升的，但只要没有继续快速下行，波动率是会快速回落的。

波动率是交易出来的，是果不是因，期权的定价公式里，其他不好解释的价格波动，就塞到波动率里来。
抛开希腊字母，波动率可以和下面这些因素有关：
标的波动的幅度。当标的每天涨跌经常在5分钱之上，虚值一档的期权很容易变成平值，这时候波动率应当较高，做过美股期权的投资者会有体会。2017年1-4月，50ETF每天波动在1分钱之内，2019年3-5月，经常波动5分钱以上，波动率自然不可同日耳语。买卖方力量的对比。当买方力量较强时，买买买，波动率就上去了，买方对未来前怕狼后怕虎，卖方力量又比较强大时，波动率就会一路打压。群众口袋的丰裕程度。从上面1个月到期的3月份平值期权的价格高达1000元来看，那是因为很多投资者在2月份赚了大钱，随便买个30万元虚值认购眼睛都不眨，而到了5月底，估计很多的买方在3-5月都收获甚微。要从银行卡里掏本金出来买期权，和从期权账户的浮盈里出钱，那感觉是不一样的。大家对未来的预期。经历过大涨又调整之后，再叠加一些外部因素，大家的预期与2月份 已经有所改变，当时许多人摩拳擦掌要进入股市——牛市来了，现在很多人更多是谨慎观望的态度 ，进入股市的资金少了，存量资金的博弈，热点的缺乏，自然会对情绪有影响。


那么，现在波动率维持在个低位，到底会不会马上上升呢，还是会继续下降，但是下降趋势趋缓？我也不知道了。。。走一步看一部。

买方等机会，或者轻仓试单
卖方降低仓位，同样竖着耳朵

波动率低不是买方进场的充分条件，关键还是看标的的波动。
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redgavin

 3 天前 来自 ＋关注

【Matlab学习笔记】BS期权定价模型  

　　数个世纪以来，数学家和金融家们都在寻找精确估计期权价值的方程。1973年，这个难题终于被三个火枪手——Fischer Black、Myron Scholes和Robert Carhart Merton解决。即Black-Scholes-Merton定价模型（BSM模型） ... 展开 　　数个世纪以来，数学家和金融家们都在寻找精确估计期权价值的方程。1973年，这个难题终于被三个火枪手——Fischer Black、Myron Scholes和Robert Carhart Merton解决。即Black-Scholes-Merton定价模型（BSM模型）。
　　在那之前，尽管衍生品金融已经有了悠久的历史，然而大部分的研究方法与其说是理论，不如说更像是宗教信仰，既缺乏严谨的辩证逻辑，又很难找到有效的检验方法。BSM期权定价模型的重要贡献之一，在于期权定价公式不依赖于人的偏好，把所有投资者都引入同一个风险中性的世界中，为衍生品的定价和交易提供了理论依据。
　　期权定价理论成为了经济学方法论转变的重要标志，即从以哲学思辨和历史描述为主向定量描述和模型检验为主过渡。凭借这一学术成就，Merton与Scholes分享了1997年的诺贝尔经济学奖，此时Fischer Black已于1995年8月去世，未能共同分享这个荣誉。
　　看涨期权（call option）：看涨期权又称买进期权，是指期权的购买者拥有在期权合约有效期内按执行价格买进一定数量标的物的权利。看涨期权是这样一种合约：它给合约持有者（即买方）按照约定的价格从对手手中购买特定数量之特定交易标的物的权利。期权属于金融衍生产品的范畴。就期权其本身而言，它并不是某一独立的证券，但它通常又是由证券衍生而来，依附于某一证券且以其为标的资产，因而常称衍生证券或金融衍生产品。如香港交易所推出的长实股票期权，它不是由该公司发行的，也不需该公司授权。期权的价格行为与其标的资产的价格行为有密切的关系。
　　看跌期权（put option）：看跌期权又称卖权选择权、卖方期权、卖权、延卖期权或敲出。看跌期权是指期权的购买者拥有在期权合约有效期内按执行价格卖出一定数量标的物的权利，但不负担必须卖出的义务。如果未来基础资产的市场价格下跌至低于期权约定的价格（执行价格），看跌期权的买方就可以以执行价格（高于当时市场价格的价格）卖出基础资产而获利，所以叫做看跌期权。如果未来基础资产的市场价格上涨超过该期权约定的价格，期权的买方就可以放弃权利。按期权履约的方式可以分欧式期权与美式期权。欧式期权必须持有至到期，是不能提前执行的。美式期权可以看做附有提前执行权利的欧式期权，即可以在到期日前的任一交易日行权。
　　BS期权定价模型：BS期权定价模型是基于以下假设：
　　1、股票价格行为服从对数正态分布模式；
　　2、在期权有效期内，无风险利率和金融资产收益变量是恒定的；
　　3、市场无摩擦，即不存在税收和交易成本，所有证券完全可分割；
　　4、金融资产在期权有效期内无红利及其它所得(该假设后被放弃)；
　　5、该期权是欧式期权，即在期权到期前不可实施。
　　6、不存在无风险套利机会；
　　7、证券交易是持续的；
　　8、投资者能够以无风险利率借贷。
　　其完整公式为：

　　Matlab中内置函数blsprice可以实现Black-Scholes、Black-Scholes-Merton和Black期权定价公式，其函数语法为：
　　[Call,Put] = blsprice(Price, Strike, Rate, Time, Volatility, Yield)
　　输入参数如下：
　　Price：标的资产价格
　　Strike：期权到期执行价格
　　Rate：无风险利率（年化）
　　Time：距离到期时间（以年为单位）
　　Volatility：标的资产价格波动率（年化）
　　Yield：（可选）资产连续贴现利率，默认为0
　　输入参数如下：
　　Call：欧式看涨期权价格
　　Put：欧式看跌期权价格
　　本实验计划选取“上证50ETF购9月1800”作为估算的期权合约，采用2种方法估算该看涨期权的价格，一是Matlab内置公式，二是直接采用BS公式计算。
　　（1）       采用Matlab内置公式计算
　　%%选取一个上证50ETF期权作为标的，提取入参的各种数据
　　clc;clear;
　　%factor为标的资产价格
　　[price1, tickerList, timeList ] = getDataByTime ( 'CP', '2016-09-07 10:30:00', '2016-09-07 10:30:00',{'000016', 'ExchangeType.SSE'}, TimeIntervals.DAY01);
　　%期权上证50ETF购9月的期权，到期执行价格从1800~2350
　　strike = 1800:50:2350;
　　%无风险利率，选择5年期国债利率
　　[rate1, tickerList2, timeList2 ] = getDataByTime ( 'QF_1YearBondInterest', '2016-09-07 10:30:00', '2016-09-07 10:30:00',{'600000', 'ExchangeType.SSE'}, TimeIntervals.DAY01);
　　rate = rate1/100;
　　%距离到期时间,9月底到期，距离到期时间15个交易日，全年250个交易日
　　time = 15/250;
　　%标的资产价格波动率（年化）
　　[price, tickerList, timeList ] = getDataByLength ( 'CP', 251, '2016-09-07 10:30:00',{'000016', 'ExchangeType.SSE'}, TimeIntervals.DAY01);
　　rt = log(price(2:end)./price(1:end-1));
　　volatility = (sum((rt - mean(rt))*(rt - mean(rt))')/(250-1))^0.5;
　　%资产连续贴现率
　　yield = 0;
　　for i = 1:length(strike)
　　[call(i), put(i)] = blsprice(price1,strike(i),rate,time,volatility,yield);
　　end
　　plot(strike,call);
　　title('期权到期执行价格对认购期权价格的影响');
　　得到图表如下：

当strike价格为1800的时候，call price 为438.7215， put price 为0。
　　（2）       采用Black-Scholes期权定价模型的公式计算
　　使用Matlab直接计算该Call Option价格为：
　　%%选取一个上证50ETF期权作为标的，提取入参的各种数据
　　clc;clear;
　　%factor为标的资产价格
　　[price1, tickerList, timeList ] = getDataByTime ( 'CP', '2016-09-08 10:30:00', '2016-09-08 10:30:00',{'000016', 'ExchangeType.SSE'}, TimeIntervals.DAY01);
　　%期权上证50ETF购9月的期权，到期执行价格从1800~2350
　　strike = 1800:50:2350;
　　%无风险利率，选择5年期国债利率
　　[rate1, tickerList2, timeList2 ] = getDataByTime ( 'QF_1YearBondInterest', '2016-09-08 10:30:00', '2016-09-08 10:30:00',{'600000', 'ExchangeType.SSE'}, TimeIntervals.DAY01);
　　rate = rate1/100;
　　%距离到期时间,9月底到期，距离到期时间15个交易日，全年250个交易日
　　time = 15/250;
　　%标的资产价格波动率（年化）
　　[price, tickerList, timeList ] = getDataByLength ( 'CP', 251, '2016-09-08 10:30:00',{'000016', 'ExchangeType.SSE'}, TimeIntervals.DAY01);
　　rt = log(price(2:end)./price(1:end-1));
　　volatility = (sum((rt - mean(rt))*(rt - mean(rt))')/(250-1))^0.5;
　　%资产连续贴现率
　　yield = 0;
　　for i = 1:length(strike)  %使用BS公式计算的call option price
　　d1 = (log(price1/strike(i)) + (rate + volatility^2)*time)/(volatility*time^0.5);
　　d2 = d1 - (volatility*time^0.5);
　　call(i) = price1*cdf('norm',d1,0,1) - strike(i)*cdf('norm',d2,0,1);
　　end
　　其中对应的1800~2350的12个执行价格的看涨期权价格为：
　　可以看到，使用matlab内置公式计算，与直接采用原公式计算结果接近。
　　绘图为：
　　l  可以看到，看涨期权价格受执行价格的影响，当执行价格越高，看涨期权的价格就越低。
　　l  当我们将执行价格设置为1800，但是标的价格设置为2000~3000，价格间隔为50。
　　%factor为标的资产价格
　　price1 = 2000:50:3000;
　　得到计算结果如下，
　　在执行价格相同的情况下，期权的价格随着标的价格的升高而增加。
感谢！
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qiongyou

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期权多因子模型——揭开期权基金的神秘面纱  

　　本文来源：fofpower (ID:fofpower)，作者：私募云通 　　期权，带有神秘魅力的衍生品之一，如今已被广泛地应用于风险管理、资产配置和产品创新等领域，成为全球场内市场最为活跃的衍生产品之一。 　　据2010年 ... 展开 　　本文来源：fofpower (ID:fofpower)，作者：私募云通
　　期权，带有神秘魅力的衍生品之一，如今已被广泛地应用于风险管理、资产配置和产品创新等领域，成为全球场内市场最为活跃的衍生产品之一。
　　据2010年美国期权业协会（OIC）进行的一项调查显示，在来自美国本土的607个投资顾问机构中，48%的投资顾问机构利用期权管理其客户资产；其中，在管理资产规模超过一千万美元的投资顾问机构中，使用期权的比例高达85%。芝加哥期权交易所首席讲师James Bittman表示，根据美国几十年的交易历史数据统计，整体而言，使用期权的基金回报率要远远高于不使用的基金。
　　可见，期权在基金市场大有可为。在可以预见的未来，中国金融市场期权基金的家族成员会更加丰富。那么，如何对这类基金进行解读呢？
　　云通期权多因子模型，带你揭开期权基金的神秘面纱。
　　0
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　　持仓信息已知的期权基金
　　根据基金披露信息的不同，我们将基金简单分为“已知持仓的基金”和“未知持仓的基金”，期权基金同样如此。在这一部分，我们首先对已经掌握了持仓信息的期权基金进行解读。
　　根据基金持有的金融产品品种的不同，可以将相关基金分为两类进行分析：
　　①“期权+固定收益”基金
　　②“期权+期货”基金
　　对于类型①基金，该类基金经理将固定收益类产品设置为“安全垫”，期权策略的收益主要来源于希腊字母暴露。在云通期权基金收益归因模型中，构建期权希腊字母多因子模型，对策略进行收益归因分析。
　　对于类型②基金，期货可以与期权进行组合投资以此构建特定的希腊字母暴露策略，基金经理主要意图是使用期货对冲期权的特定风险。因此，我们除了利用期权希腊字母多因子模型分析基金收益来源，还可以进一步拓展至分别计算当基金采取不同对冲策略（delta hedge, gamma hedge, etc.）时，基金的收益来源。
　　下面以“期权+固定收益”基金为例，简单介绍云通期权基金收益归因模型在持仓信息已知的情况下是如何发挥作用的。
　　对于持仓信息已知的期权基金，基金归因模型的核心是构建希腊字母因子。期权的希腊字母衡量了期权价格对标的资产的各类信息的敏感程度，我们采用Taylor公式来分析期权策略的收益来源：
　　表1：云通期权基金归因模型-希腊字母因子
　　我们知道，量化投资的风险与收益的源头是因子暴露，基金经理当期的因子找得好，未来的组合就更可能获得超额收益。对于期权基金同样如此，当该期权基金经理选择的希腊字母因子暴露符合市场行情时，期权策略就能够赚取特点风险带来的收益。
　　利用云通期权基金希腊字母因子模型，可以直观地看清特定时间区间内，该基金经理主动暴露了哪些因子头寸、控制了哪些希腊字母保持中性化，从而可以剖析期权组合所获得带来的收益来自于哪类特定风险。
　　具体而言，若模型分析出某一期权组合主要暴露Delta，则可判断出该组合旨在实行“方向性策略”，当标的走势与Delta方向一致时，该组合将获得收益，否则面临亏损；
　　若模型分析出某一期权组合主要暴露Gamma和Vega，且Delta被对冲为中性，则可判断出该组合实行“波动率策略”，当市场的波动率变动与暴露的因子头寸一致时，该组合获利。
　　进一步，可利用该模型对期权基金收益进行归因。以下列收益归因图为例，对某一期权组合做简单分析：该组合的收益主要来自于Gamma因子和Delta因子，说明该基金经理对市场走势及市场波动率的判断是基本正确的，这些判断是组合的大部分收益来源；Theta因子暴露为负，时间的流逝为组合带来负收益，该组合的亏损主要来源于时间价值的衰减。
　　花无百日红，在不同的行情中，能获利的因子是不一样的。因此，只有能够结合对市场行情判断、有选择性地暴露特定风险的基金经理，才可能获取特定风险带来的收益。因此，云通期权基金多因子模型支持子样本归因分析，便于直观分析不同市道下、不同行情下，各基金的表现。例如，在上涨行情中，选择正向 Delta 暴露的期权策略是正确的决策；在波动率上涨行情，优秀的期权基金经理应该选择正向 Gamma 暴露和 Vega 暴露的期权策略。
　　0
　　2
　　持仓信息未知的期权基金
　　在这种情况下，我们仅能获得基金净值数据，无法获得持仓数据。由于信息条件有限，云通引用Agarwal-Naik期权归因方法，构建另一套适用的多因子模型。在运用该模型时，无需限制该基金持有的金融产品类型。
　　由于基金收益可能来源于期权类产品或者非期权类产品，云通构建两组不同的因子（buy-and-hold and option-based risk factors）来对基金的超额收益率进行分解，即：
　　该模型的核心思路是通过逐步回归法获得能够最大程度解释模型的因子，并分解超额收益来源。云通多因子模型部分因子展示如下：
　　表2：云通多因子模型部分因子一览
　　其中，Buy-and-hold因子组从云通原有因子库中精选而来，涵盖所有主流金融产品；在Option-based因子组中，引用Agarwal-Naik期权归因方法，结合中国金融市场情况，构建了四个基于期权的因子——ATM-Call、ATM-Put、OTM-Call、OTM-Put。运用该模型，可以较为准确地给出仓位模拟结果，分析期权类基金的大类资产占比情况、风格因子占比情况，及期权头寸暴露情况。
　　云通期权基金业绩归因模型的用处还远远不止于此，想进一步了解的小伙伴，欢迎持续关注云小通哦~下期节目更精彩，敬请期待！
　　▼
　　往期精彩回顾▼【云通量化多因子】【云通量化多因子】Barra风格因子模型实用攻略（上）【云通量化多因子】撩拨神经的多因子模型真的把麦粒和麦糠分开了吗？（上篇）【资产配置】【云通原创】FOFPower助力资产配置——BL模型篇【云通原创】FOFPower助力资产配置——风险平价（RP）模型篇【云通原创】FOFPower助力资产配置——均值-方差（MV）模型篇【芳华系列】中欧基金——周应波【芳华系列】国海富兰克林——赵晓东【云通报告】【绩优池月报】私募云通绩优池基金11月分析报告（附上榜基金）
　　欢迎点击菜单栏“产品体验—申请试用”
　　原标题《【云通量化多因子】期权多因子模型——揭开期权基金的神秘面纱》

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小马白话期权

 4 天前 来自 ＋关注

六月期权注意事项（期权视频更新+优惠）  

期权市场发展与风险管理论坛，扫码可免费报名 5月23日，6月份合约进入主场，但是现在的位置比较尴尬，买卖方都不好下手，两方面原因： 标的在平台震荡，可能有所偏向，但并未有效选择方向，买方不敢出手。 ... 展开

期权市场发展与风险管理论坛，扫码可免费报名




5月23日，6月份合约进入主场，但是现在的位置比较尴尬，买卖方都不好下手，两方面原因：
标的在平台震荡，可能有所偏向，但并未有效选择方向，买方不敢出手。



波动率下跌到了20%，而6月份合约是个长月，有5个星期，卖方觉得时间太长，肉也不厚。



哪怕是刚刚开出来的7月份合约，与前一两个月比较，都瘦太多了，60多天平值期权不到一千，之前可是1个月到期的平值期权就差不多一千元。




对于这样一个情况，有这几方面注意事项：
月初若波动率没有明显升降，标的没有明显选择方向，短线高手可以根据标的波动方向做短线 ，买卖都可。但是要快进快出，避免被套。
中线持仓等待标的突破再下手，并且在合约虚实度选择上要注意。也可以先小仓位试试买跨组合，可以带一点偏向。还可以铁鹰先稳住。
卖方如对未来方向有所看法，可以尝试方向性卖出，但要知道本月利润率没有5月份那么高。
如保持中性卖方，则应该考虑波动率的突然上升，控制好仓位，留住对冲买方的银子。
使用三腿策略、价差策略做好应对。
波动率低了不是买方的充分条件，只是说买方的成本又低了，有时候低了，但标的波动不大，买方情绪不佳，还可能再低 ，1月底波动率低到了14%。

《小马白话期权》视频版 基础班、第一季、第二季全线促销，扫码即可预定。









昨日的5月份总结视频版，扫码分享即可免费观看。比文字版更详细，更丰富。


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aizhan

 4 天前 来自 ＋关注 期权扫地僧、软件高手

让期权论坛收录您的微信公众号，账号所有权归您所有  

期权论坛于2018年开始收录公众号，并得到了许多投资者的欢迎。据统计，2019年17个公众号共访问了1.051亿次。为更好的服务大家，期权论坛即将删除并更新部分微信公众号。期间如果想让期权论坛收录您的微信公众号，请 ... 展开 期权论坛于2018年开始收录公众号，并得到了许多投资者的欢迎。据统计，2019年17个公众号共访问了1.051亿次。为更好的服务大家，期权论坛即将删除并更新部分微信公众号。期间如果想让期权论坛收录您的微信公众号，请您将您的公众号名称发邮件于optbbs@163.com。
要求：不能违法相关的法律和证监会相关规定，不接受低质量内容，不接受场外期权、配资和期权分仓等公众号。
费用：期权论坛免费推广。
优势：电脑端期权类第一入口，百度权重排名第一，百度和360搜索分秒收录，公众号内容长期保存，按时间顺序您个人主页自动聚集您所有历史内容，便于后期新手系统学习。
备注：1.无论是否收录，任何微信、雪球和知乎公众号都可以在任何条件下，无需授权可直接引用期权论坛的相关数据。
2.如果您在公众号中引用了其它的波动率指数，且当日该数据失真明显，为保护电脑端投资者的利益，期权论坛有权处理。
3.遵循合作共赢的原则，期权论坛会自动将昵称设置为您的公众号名称，自动引用头像，您可以申请将该账号密码发给您，账号所有权归您所有。 收起

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IQT期权实验室

 4 天前 来自 ＋关注

期权方法论：3.4 铁秃鹰策略的使用  

一、什么是铁秃鹰 秃鹰是垂直价差策略的代号，铁秃鹰即是在同一个标的资产上，同时做一个认购和认沽垂直价差策略，且两份策略对应的合约到期日相同。其中，认购秃鹰（垂直价差）即是卖出一份虚值认购合约，同时再买 ... 展开 一、什么是铁秃鹰
秃鹰是垂直价差策略的代号，铁秃鹰即是在同一个标的资产上，同时做一个认购和认沽垂直价差策略，且两份策略对应的合约到期日相同。其中，认购秃鹰（垂直价差）即是卖出一份虚值认购合约，同时再买入一份稍微比这份合约更加深度虚值的认购合约，来限制其最大损失；认沽秃鹰（垂直价差），同理，即是卖出一份虚值认沽合约的同时，再买入一份离其稍远的虚值认沽合约。即认购秃鹰和认沽秃鹰分别围绕在标的资产的现价的上方和下方。
例1，认购秃鹰


IQT公司目前价格为每股2.709元，当前标的资产波动率为19.67%，无风险利率为6%假设其涨跌幅很少超过0.1元。
1）我们卖出一手下个月的（35天到期）2.80元的认购（对应最小标的单位为10000股IQT股票），获得508.25元，然而，万一市场发生极端情况，超过了2.80元，那么我们就会面临无限亏损（注1）。
2）因此为了限制潜在亏损，我们再对应买入1手2.85元认购，支付-354.14元。
3）我们的最大盈利为，508.25-354.14=154.11元，即IQT股价不高于2.800元；我们的最大损失为10000*(2.800-2.850)+
154.11=-345.89元,即IQT股价涨到2.850元及以上。潜在回报率为154.11/345.89=44.55%
注1：需要知道的是，裸卖义务，是件非常危险的事情，因为价格位移和波动率上涨都将对我们非常不利，简而言之，我们只有两者都对我们有利的前提下才能获得这份义务仓合约的有限利益，做个简单的概率口算题，假设波动率涨跌和价格位移的概率都是1/2，我们裸卖义务仓的预期盈利即= 有限利润*（1/2）*（1/2）+无限亏损（1-（1/2）*（1/2））=0.25*有限盈利+0.75*无限亏损，所以一目了然了吧。
  
例2，认沽秃鹰


继续上面IQT公司的例子，这次我们做认沽方向的开仓。
1）我们卖出一手下个月的2.60元的认沽，获得289.14元，然而，万一市场发生极端情况，低过了2.55元，那么我们就会面临无限亏损。
2）因此为了限制潜在亏损，我们再对应买入1手2.55元认沽，支付-179.30元。
3）我们的最大盈利为，508.25-354.14=109.84元，即IQT股价不低于2.600元；我们的最大损失为10000*(2.550-2.600)+
109.84=-390.16元,即IQT股价跌到2.550元及以下。潜在回报率为109.84/390.16=28.15%
  
二、铁秃鹰分析
例3，铁秃鹰策略
我们来将例1，例2两个组合合成，假设其他条件依旧。我们卖出1手2.80元的认购，买入1手2.85元认购，卖出1手2.60元的认沽，买入1手2.55元认沽。
1）卖出两手义务仓，我们一共获得508.25+289.14=797.39元
2）买入两手权力仓，我们一共支付-354.14-179.30=-533.44元
3）我们的最大盈利为，797.39-533.44=263.95元，最大亏损为10000*(2.800-2.850)+
263.95=10000*(2.550-2.600)+ 263.95=-236.05元（注2），潜在回报率居然达到了263.95/236.05=111.82%，远远高于了单独做认购边（44.55%）或者认沽边（28.15%）的秃鹰组合
注2：
需要注意的是，由于铁秃鹰是由认沽和认购边的两组价差策略（秃鹰策略）合成的，因此铁秃鹰的两边到期时不可能都有损失;要么两边都盈利（即标的资产价格在认购和认沽义务开仓价格以内），要么只有一边有损失（另一边则会盈利，但盈利额度小于亏损边的额度）。
  
可以看出，铁秃鹰对于我们来说，是个在方向上非常友好的策略。如果是欧式期权，以50ETF和铜为典型，只有到实际到期日才能行权，这是潜在的巨大的安全网。因为只有到最后一个交易日，我们才会被迫承担方向上的亏损，即使标的资产的位移已经到了我们的最大亏损价位，即权力仓价格之外，我们继续持有等到价格回复到我们的两个义务仓价格范围内平仓，我们不但没有任何损失，反而还是以盈利的方式退出。

theta/vega比，或者vega/theta比
铁秃鹰本身是个中性策略，对于我们来说我们实际上赚的是theta衰竭的钱，而同时承受vega方向的上升所带来的亏损，因此theta/vega比，是个用来寻找更优建仓价位的好工具。
  
那么还有没有比我们例子中的2.55|2.60|2.80|2.85铁秃鹰更好的组合呢，我们通过Black-Scholes 的Greeks来做些列举计算
（1）2.55|2.60|2.80|2.85铁秃鹰的theta/vega比； -0.65 vega/theta比 -1.54
即波动率每上涨1个点，会吃掉我们1.54天的theta利息
  
（2）2.65|2.70|2.75|2.80铁秃鹰的theta/vega比； -0.58 vega/theta比 -1.71
即波动率每上涨1个点，会吃掉我们1.71天的theta利息
  
（3）2.60|2.65|2.80|2.85铁秃鹰的theta/vega比； -0.64 vega/theta比 -1.56
即波动率每上涨1个点，会吃掉我们1.56天的theta利息
  
我们可以看出，我们的2.55|2.60|2.80|2.85组合虽然在theta/vega比上，没有比2.60|2.65|2.80|2.85好多少，但是按照目前标的资产为2.709的价格来看，显然我们原先的组合能够承受得住更大的价格波动范围（2.80-2.60）-（2.80-2.65）=0.05, 因此仍然是我们当下的首选。

三、交易铁秃鹰的技巧与注意事项
1、交易手法：
铁秃鹰盈利的关键是通过大量小额交易实现盈利，并在达到调整点或盈利点时移除头寸。当达到最大利润的一半时，平仓盈利，寻找下个机会，当损失是可接受的金额的两倍时，及时平仓。
  
2、仓位管理：
留足40%-50%的资金以应对不利情况下所需要进行的调整，如果低于20％,在不利情况下，容易发生追保，可能会被迫以亏损的方式（除了平仓亏损的价差组合外，还会面临因紧急平仓而被迫产生的让利费用）来平掉部分仓位，造成实际的损失。

文中涉及的Python代码
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import quad
from decimal import Decimal
#以下是helper funciton
def dN(x):
    return math.exp(-0.5*x**2)/math.sqrt(2*math.pi)

def N(d):
    return quad(lambda x: dN(x),-20,d,limit=50)[0]

def dif(St,K,t,T,r,sigma):
    d1 = (math.log(St/K)+(r+0.5*sigma**2)*(T-t))/(sigma*math.sqrt(T-t))
    return d1
#以上是helper function
# BSM认购期权定价模型
def BSM_call_value(St,K,t,T,r,sigma):
    St:float
    K:float
    t:float
    T:float
    r:float
    sigma:float
    d1 = dif(St,K,t,T,r,sigma)
    d2 = d1-sigma*math.sqrt(T-t)
    call_value = St*N(d1)-math.exp(-r*(T-t))*K*N(d2)
    return call_value
# BSM认沽期权定价模型
def BSM_put_value(St,K,t,T,r,sigma):
    St:float
    K:float
    t:float
    T:float
    r:float
    sigma:float
    d1 = dif(St,K,t,T,r,sigma)
    d2 = d1-sigma*math.sqrt(T-t)
    put_value = -St*N(-d1)+ math.exp(-r*(T-t))*K*N(-d2)
    return put_value


def CallTheta(St,K,t,T,r,sigma):
    St:float
    K:float
    t:float
    T:float
    r:float
    sigma:float
    theta:float
    d1=dif(St,K,t,T,r,sigma)
    d2 = d1 - sigma * math.sqrt(T - t)
    theta=-((St*dN(d1)*sigma)/(2*math.sqrt(T-t)))-r*K*math.exp(-r*(T-t)*N(d2))
    return theta

# 03-03-01-02 BSM Put Theta
def PutTheta(St,K,t,T,r,sigma):
    St: float
    K: float
    t: float
    T: float
    r: float
    q: float
    sigma: float
    theta: float
    d1 = dif(St,K,t,T,r,sigma)
    d2 = d1 - sigma * math.sqrt(T - t)
    theta=-((St*dN(d1)*sigma)/(2*math.sqrt(T-t)))+r*K*math.exp(-r*(T-t)*N(-d2))
    return theta

def BSM_vega(St,K,t,T,r,sigma): #计算Vega
    St:float
    K:float
    t:float
    T:float
    r:float
    sigma:float
    vega:float
    d1=dif(St,K,t,T,r,sigma)
    vega=St*dN(d1)*math.sqrt(T-t)
    return vega


Siqt = 2.709#当前IQT公司股票的的价格
t = 0 #当前时间
T = 35/252
r = 0.06#无风险利率
sigma = 0.1967 # 波动率
#例1，认购秃鹰
开仓c2800义务 = Decimal(10000*BSM_call_value(Siqt,2.800,t,T,r,sigma)).quantize(Decimal('0.00'))
开仓c2850权利 = -Decimal(10000*BSM_call_value(Siqt,2.850,t,T,r,sigma)).quantize(Decimal('0.00'))
#开仓
print("卖出2800认购获得的资金",开仓c2800义务)
print("买入2850认购支付的资金",开仓c2850权利)
print("认购边最大盈利",开仓c2800义务+开仓c2850权利)
#跟仓
S = np.linspace(2.400,3.000,100) #IQT股价运动范围
payoff =[10000*(BSM_call_value(Siqt,2.800,t,T,r,sigma)-BSM_call_value(Siqt,2.850,t,T,r,sigma)-
                       (BSM_call_value(S0,2.800,t,1/252,r,sigma)-BSM_call_value(S0,2.850,t,1/252,r,sigma)))for S0 in S]
plt.figure()
plt.plot(S,payoff,'blue',lw=2.5,label='Call Condor Payoff')
plt.grid(True)
plt.legend(loc=0)
plt.xlabel('Stock Price At Expiry')
plt.ylabel('Profit/Loss')
plt.show()

#例2，认沽秃鹰
#开仓
开仓p2600义务 = Decimal(10000*BSM_put_value(Siqt,2.600,t,T,r,sigma)).quantize(Decimal('0.00'))
开仓p2550权利 = -Decimal(10000*BSM_put_value(Siqt,2.550,t,T,r,sigma)).quantize(Decimal('0.00'))
print("卖出2600认沽获得的资金",开仓p2600义务)
print("买入2550认沽支付的资金",开仓p2550权利)
print("认沽边最大盈利",开仓p2600义务+开仓p2550权利)
#跟仓
S = np.linspace(2.400,3.000,100) #IQT股价运动范围
payoff =[10000*(BSM_put_value(Siqt,2.600,t,T,r,sigma)-BSM_put_value(Siqt,2.550,t,T,r,sigma)-
                       (BSM_put_value(S0,2.600,t,1/252,r,sigma)-BSM_put_value(S0,2.550,t,1/252,r,sigma)))for S0 in S]
plt.figure()
plt.plot(S,payoff,'blue',lw=2.5,label='Put Condor Payoff')
plt.grid(True)
plt.legend(loc=0)
plt.xlabel('Stock Price At Expiry')
plt.ylabel('Profit/Loss')
plt.show()

#例3，铁秃鹰
#开仓
print("卖出2800认购和2600认沽获得的资金",开仓c2800义务+开仓p2600义务)
print("买入2850认购和2550认沽支付的资金",开仓c2850权利+开仓p2550权利)
print("铁秃鹰的最大盈利",开仓c2800义务+开仓c2850权利+开仓p2600义务+开仓p2550权利)
#跟仓
S = np.linspace(2.400,3.000,100) #IQT股价运动范围
payoff =[10000*(BSM_put_value(Siqt,2.600,t,T,r,sigma)-BSM_put_value(Siqt,2.550,t,T,r,sigma)-
                       (BSM_put_value(S0,2.600,t,1/252,r,sigma)-BSM_put_value(S0,2.550,t,1/252,r,sigma))+
                       BSM_call_value(Siqt, 2.800, t, T, r, sigma)-BSM_call_value(Siqt, 2.850, t, T, r, sigma)-
                        (BSM_call_value(S0, 2.800, t, 1 / 252, r, sigma)-BSM_call_value(S0, 2.850, t, 1 / 252, r,sigma)))for S0 in S]
plt.figure()
plt.plot(S,payoff,'blue',lw=2.5,label='Iron Condor Payoff')
plt.grid(True)
plt.legend(loc=0)
plt.xlabel('Stock Price At Expiry')
plt.ylabel('Profit/Loss')
plt.show()

#铁秃鹰的theta/vega比分析
ratio1 =(-PutTheta(Siqt,2.600,t,T,r,sigma)+PutTheta(Siqt,2.550,t,T,r,sigma)
               -CallTheta(Siqt,2.800,t,T,r,sigma)+CallTheta(Siqt,2.850,t,T,r,sigma))/\
        (-BSM_vega(Siqt,2.600,t,T,r,sigma)+BSM_vega(Siqt,2.550,t,T,r,sigma)
               -BSM_vega(Siqt,2.800,t,T,r,sigma)+BSM_vega(Siqt,2.850,t,T,r,sigma))
print("2.55|2.60|2.80|2.85铁秃鹰的theta/vega比",Decimal(ratio1).quantize(Decimal('0.00')),
      "vega/theta比",Decimal(1/ratio1).quantize(Decimal('0.00')))

ratio2 =(-PutTheta(Siqt,2.700,t,T,r,sigma)+PutTheta(Siqt,2.650,t,T,r,sigma)
               -CallTheta(Siqt,2.750,t,T,r,sigma)+CallTheta(Siqt,2.800,t,T,r,sigma))/\
        (-BSM_vega(Siqt,2.700,t,T,r,sigma)+BSM_vega(Siqt,2.650,t,T,r,sigma)
               -BSM_vega(Siqt,2.750,t,T,r,sigma)+BSM_vega(Siqt,2.800,t,T,r,sigma))
print("2.65|2.70|2.75|2.80铁秃鹰的theta/vega比",Decimal(ratio2).quantize(Decimal('0.00')),
      "vega/theta比",Decimal(1/ratio2).quantize(Decimal('0.00')))

ratio3 =(-PutTheta(Siqt,2.650,t,T,r,sigma)+PutTheta(Siqt,2.600,t,T,r,sigma)
               -CallTheta(Siqt,2.800,t,T,r,sigma)+CallTheta(Siqt,2.850,t,T,r,sigma))/\
        (-BSM_vega(Siqt,2.650,t,T,r,sigma)+BSM_vega(Siqt,2.600,t,T,r,sigma)
               -BSM_vega(Siqt,2.800,t,T,r,sigma)+BSM_vega(Siqt,2.850,t,T,r,sigma))
print("2.60|2.65|2.80|2.85铁秃鹰的theta/vega比",Decimal(ratio3).quantize(Decimal('0.00')),
      "vega/theta比",Decimal(1/ratio3).quantize(Decimal('0.00')))

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期权达摩院

 4 天前 来自 ＋关注

当前6月份合约价格是否合理？从历史平值合约价格及日均时间价值消耗对比寻找答案  

当波动率上升时，不少期权投资者明白，期权价格会被推高，但是具体推高多少，往往又说不清楚，今天我们通过统计2015年4月-2019年6月平值期权合约成为当月合约时，前一个交易日收盘价和当月可供交易的交易日，来分析 ... 展开 当波动率上升时，不少期权投资者明白，期权价格会被推高，但是具体推高多少，往往又说不清楚，今天我们通过统计2015年4月-2019年6月平值期权合约成为当月合约时，前一个交易日收盘价和当月可供交易的交易日，来分析当下6月份平值期权合约，乃至其他期权合约价格是否合理，从来判断接下来是买方比较有优势，还是卖方比较有优势。上图密密麻麻的数据，不太方便观察，我们再通过图表进行分析根据图表分析，当月平值期权合约在牛市末端和熊市初期被显著推高，2015年4月认购平值合约价格达到2183元/张，2015年9月认沽平值期权合约价格达到2270元，意味在此刻买入的看涨/看空期权合约，赔率非常的低，如果此时合约到期不涨不跌，日均时间价格消耗分别为95元/126元。

在市场筑底阶段，当月平值期权的价格基本在200-500之间徘徊，日均持有消耗的时间价值大约在20元/交易日。
通过数据发现，2019年5月当月平值价格较平均水平高出不少，尤其是日均买方持有时间价值消耗认购58.5元/交易日、认沽47.75元/交易日，从买卖双方来看，非常有利于卖方操作。
2019年6月平值期权价格相对合理，日均时间价值消耗认购31.58元/交易日、认沽24.29元/交易日，次月对于买卖双方机会均等，主要取决于标的涨跌幅，也可以通过下图，选本月最佳交易的期权合约
红色字体代表，买入不同行权价期权合约，当本月合约到期时最大收益，这只是理论值，当然如果市场出现的涨跌幅扩大，涨跌幅速率比较快，收益还没更好，通过上述合约不同行权价进行搭配组合交易才是上策，避免看对方向依然不赚钱的事情出现。（微信电脑端可查看大图）回顾历史，以史为鉴，从历史数据中找寻答案，为接下来的交易指明方向，欢迎订阅《上证50ETF期权历史已到期合约（已更新至2019年5月）》来源：期权达摩院
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小马白话期权

 5 天前 来自 ＋关注

标的震荡卖方最赢——5月总结（竞猜开奖）  

2019年5月行权月（4月25日-5月22日），50ETF大涨在4月份的高位上回落，五一后的几次跳空低开，最后按个月在2.7元以上震荡。   一、行情回顾 上月期权合约行权日50ETF收盘2.958元（4月24日），本月（5月2 ... 展开 2019年5月行权月（4月25日-5月22日），50ETF大涨在4月份的高位上回落，五一后的几次跳空低开，最后按个月在2.7元以上震荡。
  一、行情回顾
上月期权合约行权日50ETF收盘2.958元（4月24日），本月（5月22日）收盘2.709元，最高2.958元（4月25日），最低2.669元（5月9日），区间跌幅8.42%，回落后横盘整理，波动率整体下行。
这个月的行情是在4月份从2.7元快速上行到3.03元创出新高后，几乎镜像的几根跳空低开阴线回到当时的起点，有时候就是那么神奇——镜像。


  
图1 2019年5月行权月50ETF日线图
期权论坛波动率QVIX从4月底的27%横盘一段时间后稳中有降，月底到达21%，下降的较多。
  


图2 期权论坛波动率指数
总的来看，从月初开始，本月实值2800以上认购沽涨，2750以下的认沽曾经浮盈过，但是后期标的横盘震荡和波动率下降，这些虚值期权面临时间这个最大的敌人，但如果是卖购的话，虚值平值实值全部赚钱，且比较轻松。近期平值附近认购期权表现如下：


图3 认购2750


图4 认购2850
  


图5认购3000
  
平值附近的认沽表现如下。


图6 认沽2700

图7 认沽2800
二、个人操作
5月份操作比四月份要好，首先在面对五一长假的不确定性时，降低仓位+铁鹰过节，结果在节后50ETF跳空低开，仓位不重加对冲并未有所损失，随后调整思路保持双卖偏空，并在标的下行时加大卖购仓位，向下移仓卖沽仓位，日内有时候加点买方对冲，但持仓时间都不长。末日轮时用卖方做了几次，收获不错。总体来说是有盈利。

图9     5月合约结束前某持仓结构
三、几点体会
1.标的为王。4月份50ETF处在高位，暂时上不去，应当根据前面1月份“一拨反弹的精细化操作”反向来操作，先卖出上方虚值认购，后面标的实际波动后，要持有让你安心的安全仓位，不要因为持仓睡不着觉。事后看，卖出认购既安全，又安心，而买沽常常会被风吹草动所影响。
2.学会用卖方表达自己的观点。1-2月份买方赚嗨了，但是3月份，表达看多看空的做法，较好的做法还是使用卖方，卖方有时间流失+波动率下降+标的窄幅震荡或单边的加持，比买方容易赚钱多了。买方持有长了总是挨打，卖方赚的时候多，扛住就好。“涨不到”某个价位，比“跌到”某个价位要容易的多。本月控制了权利仓的投入，没有亏损。
3.卖跨要做好对冲和移仓。5月份有两三次跳空低开，如果“不幸”之前卖出了跨式，一边的仓位面临亏损，而标的波动的方向还在持续时，则要考虑使用买方、卖出反向、移仓等方式来做好对冲。
4.参考波动率来交易。你未必做波动率交易，但是在现在高波动率的时代，要参考波动率的升降来决定做买方还是卖方，如果方向正确，波动率搞反了，买方亏钱还是很容易的。5月份波动率从30%下降到21%，利润丰厚。
  四、一些不足
1.不习惯买认沽。其实参考简单的均线理论，在第一个跳空时，或者之前，如果能适当买入一些仓位的认沽，会获利很多倍，但笔者习惯不买沽，宁愿选择卖购。并且就已2018年以来的弱势来说，买入认沽，尤其是虚值认沽连续获利的时间，常常不超过一周，第一天还在看，第二天在犹豫，第三天就机会差不多失去了。可能，我就是不会用买认沽去赚大钱吧。
2.关注多品种的机会。最近50ETF期权卖方好做，但是我们看其他几个商品期权风生水起，玉米、棉花、白糖、豆粕都有较好的波段机会，但是要把握好这种机会，也许要及时灵敏的反应和快速进出场，并参考波动率进行交易。
3.对标的的精确把握不够。没有精确把握住标的上涨、下跌和横盘的趋势，不能准确踩点，并没有及时切换买方、卖方、双卖、比率等策略，右侧交易了。
五、5月份展望
目前50ETF回到了2.7元一线，看起来，应该是涨跌两难，上方压力重重，下方缺口也有一定支撑，应该按照区间来做比较好。但现在波动率已经下降到了21%附近，相对之前的高位，期权价格降低了不少，卖方一方面利润比较薄，二来怕标的选择方向和波动率上升会浮亏。
3元以上一毛钱一档，适当的可以用上垂直价差，比率价差策略。

图10   4月24日收盘时5月份合约报价图

图11   5月22日收盘时5月份合约报价图

图12   5月22日收盘时6月份合约报价图
市场在波浪式前进，一会买方的大机会，一会卖方的大机会，及时转变、跟上，适应市场的节奏！
竞猜开奖。前五名中的是《小马白话期权2》彩色签名版，请留地址。后面的是288元通用视频课抵扣券，请私信或留言便于我找到你。
序号昵称猜的点位1期货胡哥2.7092翱翔天际2.7093陆亮2.714火炎焱2.715天天向上2.716吴温泓2.7087饭粥2.7088佰易人生2.7089ˇRan2.70810Я2.70811饕餮2.70812Mr.刘2.70813小二西风2.71114在水一方2.70715浩2.70716汤中派℡2.71217唐嘉泽2.71218 沐  沐 2.71219胡士龙2.71220晓菲2.7122145度角，遇见阳光2.70622村夫2.70623王业娟2.70524海风2.70525当当当2.71426大墨西哥饭团丸子2.71427欣颜意尤在2.71428豪2.71429妖刀2.714
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国泰君安金融衍生品研究所

 5 天前 来自 ＋关注

基于高频数据的50ETF期权买卖价差及市场容量分析  

摘要 本文基于TICK级别高频数据，统计了50ETF期权的买卖价差及市场容量情况。统计结果从瞬时成交和日成交两个方面去看，瞬时成交是统计每笔TICK的平均买卖价差以及盘口挂单情况，代表了瞬时成交的宽度及深度；日成交 ... 展开 摘要
本文基于TICK级别高频数据，统计了50ETF期权的买卖价差及市场容量情况。统计结果从瞬时成交和日成交两个方面去看，瞬时成交是统计每笔TICK的平均买卖价差以及盘口挂单情况，代表了瞬时成交的宽度及深度；日成交是统计每日累计的交易额，代表了日成交的容量。

从瞬时成交来看：（1）期权的平均买卖价差是成交价的0.5%（2）以成交价的比例衡量买卖价差，不同月份的期权买卖价差几乎是一样的（3）近月虚值期权由于绝对价格偏低，买卖价差较大（4）5月6号和5月9号的两次限制开仓将买卖价差扩大了约10倍（5）一档的盘口深度平均是2.3万元（6）越远月、越实值的期权盘口深度越高，原因可能是做市商考核的是最小报价数量，在报价数量差不多情况下，远月实值期权由于单张价值高导致盘口深度高

从日成交情况看：（1）当月期权合约成交额最高，日成交金额约为12.02亿元，占比约65%（2）当月期权随到期日临近，成交额占比逐步下滑，到期前一周，成交额下滑到与下月期权相当的水平（3）平值期权是交易最活跃的期权，当月平值认购日成交约1.1亿元，当月平值认沽日成交约1.2亿


正文


本文基于TICK级别高频数据，统计了50ETF期权的买卖价差及市场容量情况。数据样本是2019年4月25日至5月17日，统计结果从瞬时成交和日成交两个方面去看。瞬时成交是统计每笔TICK的平均买卖价差以及盘口挂单情况，代表了瞬时成交的宽度及深度；日成交是统计每日累计的交易额，代表了日成交的容量。

01
瞬时成交情况

在做市商帮助市场提供流动性的情况下，所有期权合约的买卖价差都比较接近。所有期权的平均买卖价差大约是成交价的0.5%，不同月份、不同行权价的期权买卖价差几乎是一样的，远月期权尽管成交量不活跃，但是盘口的价差仍旧保持在较小的水平。近月的虚值期权由于绝对价格偏低买卖价差价差较大。

交易规则的改变会极大影响市场交易成本。5月6号和5月9号，两次限制了当月认购期权合约的开仓，导致买卖价差相比平时扩大了约10倍。

盘口深度主要受合约价值影响。一档的盘口深度平均是2.3万元，越远月、越实值的期权由于单张价值高，盘口深度越高。价值较小的当月合约，尽管成交量高，但是盘口的挂单量没有成比例的增加，原因可能是做市商考核的是最小报价数量，而不是按报价金额考核的。

每个合约的买卖价差及盘口深度均采用时间加权的方法，ask1_t表示t时刻的卖一价，bid1_t表示t时刻的买一价，avol1_t表示t时刻的卖一量，bvol1_t表示t时刻的买一量，dur_t表示盘口数据不变的持续时间，Last_t表示t时刻最新成交价，multiplier表示合约乘数。












02
日成交情况

从月份看，当月期权合约是成交额最高的期权。当月期权成交额最高，日成交金额约为12.02亿元，占比约65%，当月期权随到期日临近，成交额占比逐步下滑，到期前一周，成交额下滑到与下月期权相当的水平。

从行权价看，平值期权是成交额最高的期权。当月平值认购日成交约1.1亿元，当月平值认沽日成交约1.2亿，越远离平值的期权，成交额越低。






本文作者：王智奇

证书编号：Z0014266
联系电话：021-52138046

期权专题往期回顾
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基于期权隐含波动率的低频择时策略
市场不确定性增强    期权风险管理正当时
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玉米、棉花和橡胶期权上市首日交易策略
2019年期权年报：四维指标引方向    随市而动建策略
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【期权专题（03）】二元性思维——超额收益的来源
【期权专题（02）】运气与实力——期权交易的系统性优势
【期权专题（01）】概率思维看期权——风险与收益的trade-off


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我的名字叫小飞

 6 天前 来自 ＋关注 期权论坛元老，算吧？

【公告与通知】关于调整白糖、棉花期权持仓限额的公告  

根据《郑州商品交易所期权交易管理办法》第五十三条规定，经研究决定，自2019年5月22日结算时起，非期货公司会员、客户所持有的按单边计算的某月份白糖、棉花期权合约投机持仓限额均调整为10000手；白糖、棉花期权合 ... 展开 根据《郑州商品交易所期权交易管理办法》第五十三条规定，经研究决定，自2019年5月22日结算时起，非期货公司会员、客户所持有的按单边计算的某月份白糖、棉花期权合约投机持仓限额均调整为10000手；白糖、棉花期权合约取消执行“投机、套利与套期保值期权持仓之和不得超过期权合约投机持仓限额的 3 倍”的规定。
特此公告。

郑州商品交易所
2019年5月21日

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tomtom

 6 天前 来自 ＋关注

从“Gamma Scalping”策略到利用小资本投资美股的方式解码  

芝商所特约评论员 寇健　　期权是金融史上人类发明的最精密的投资工具。期权的多维性给了我们几乎无数的想象空间来设计各种不同的交易策略。 　　Gamma Scalping 是我们常用的期权策略之一，什么是Gamma?简单地说, ... 展开 芝商所特约评论员 寇健　　期权是金融史上人类发明的最精密的投资工具。期权的多维性给了我们几乎无数的想象空间来设计各种不同的交易策略。
　　Gamma Scalping 是我们常用的期权策略之一，什么是Gamma?简单地说, Gamma 是一个二阶的期权风险导数，是用来观察标的产品的价格变化与期权头寸Delta值之间的变化关系。买期权 (多头) 时，不论是看涨、看跌，Gamma 值都是正的。卖出期权头寸，不论是看涨、看跌，Gamma值都是负的。但Gamma 正负值的多少是一个相对比较复杂的问题。
　　Gamma Scalping 具体运作很简单：就是先建立一个平值期权跨式套利(Straddle)多头头寸，大家知道平值期权跨式套利多头是市场中性(DeltaNeutral)，Gamma 正值。在建仓之后，当标的产品上下移动时，我们的头寸的市场中性也会产生相应的变化。由于Gamma 正值的作用，当标的产品上升时，我们的头寸的市场中性就会变成市场多头(Delta long)；当市场下降时，我们的头寸就会变成相对的空头(Deltashort)。但是这个Delta 值变化的多少与快慢，是由头寸的 Gamma量来决定的。这样,为了继续保持我们头寸的市场中性，当市场上升时，我们就要卖出期货，以保持市场中性；当市场下降时,我们就要买进相应的期货,目的也是为了保持头寸市场中性。也就是说，我们是在期权的保护之下，进行期货的高抛低吸。这就是GammaScalping这一期权策略的简单基本原理和具体运作。
　　从上面的简单介绍当中，我们可以看到，成功地进行GammaScalping 这一策略的交易需要两个基本条件: 第一, 需要市场价格的频繁震荡。第二，我们所建立的平值期权跨式套利头寸的Gamma正值，在风险管理允许的范围之内，越大越好.

　　根据统计,绝大部分的金融或者商品市场超过70%的时间都是在震荡之中，趋势性市场的机会是少之又少,短之又短。这就是说，在市场中，我们有很多的时间和机会可以应用 Gamma Scalping 这一个策略.
　　这样我们就只需要解决第二个问题，也就是: 在风险管理允许的范围之内,怎样才能使我们的跨式套利头寸具有更大的 Gamma值?
　　这一问题也好解决，根据期权价格公式, 我们知道短期期权与长期期权相比，短期期权具有更高Gamma值。
　　请看下面的两张图。第一张图是以5月6日，星期一,美国股票市场中芝商所 E Mini 标普指数期货(ES) 为例，显示当天平值期权和同一协定价格的两天、四天、七天以及25天期权Gamma 值的对应关系。这张图的数据告诉我们:平值期权时间越短Gamma值越大。(本文最后会详细介绍这几种超短期期权的特点)
　　第二张图是以图像的形式，显示了随着时间的流逝，短期和超短期平值期权Gamma 值急速上升。而同期的虚值和实值期权Gamma值趋近于零。这是一个非常重要的概念，是我们为什么要做一个短期平值期权跨式套利多头的根本原因。
　　当前的美国股票市场可能是利用 Gamma Scalping 这一策略的最好机会.这是因为股票多空头会在目前的这一价位上反复争夺阵地，等待着市场的明确方向。5月6日，芝加哥商品交易所又成功地推出了四个微型E-Mini 股票指数期货。这些微型E-Mini股票指数期货和相应的E-Mini 股票指数期货的关系是1：10的关系。这对于我们期权交易员来说。是莫大的喜讯。这是因为我们可以利用微型E-Mini股票指数期货，精确地对冲 Delta 值到小数点以后一位数. 这在5月6日之前是没有办法做的。(本文最后会详细介绍这四个微型E-Mini 指数期货的特点)
　　同时由于有了微型E Mini 股票指数期货，我们就可以更频繁的、小批量平衡我们的股指期权头寸。
　　Gamma Scalping 这一策略是有风险的，其中最大的风险就是超短期期权保险费在到期前几天，时间值会急速地下降。
　　美国的股票指数衍生品市场可能是目前世界上最成熟的股票指数衍生品市场。仅仅以芝加哥商品交易所(CME) 股票指数衍生品市场作为例子，就有数十种产品供大家选择。

　　大家都熟悉芝加哥商品交易所 E-Mini 标普指数期货和E-Mini标普指数标准期权，可能大家并不太熟悉芝加哥商品交易所同时交易三个不同到期日的 E-Mini 标普指数超短期每周期权 (Weeklyoptions)。
　　这三个超短期产品每天交易都非常活跃, 有30个做市商, 每天二十三个小时、从不间断地为市场提供流通性, 每天的交易量在不断的增加。成为芝加哥商品交易所整个市场大趋势的重要组成部分。
　　现在, 对这三个不同到期日的E-Mini 标普指数每周期权给大家做一个简单的介绍.
　　第一，与 E-Mini 标普指数标准期权不同的是，E-Mini标普指数标准期权是美式期权，也就是说期权的持有人可以随时行权。
　　E-Mini 标普指数短期每周期权 (Weekly options)是欧式期权。也就是说每周期权的持有人只能在到期日的这一天行权。
　　第二, 这三个短期每周期权到期日分别是每个星期一、星期三和星期五的芝加哥时间下午3点。
　　第三，这三个短期每周期权是现货交接，交接产品为当月的E Mini 标普指数期货(ES)。
　　每个星期一到期的E Mini 标普指数短期每周期权交易代码分别为:E1A, E2A, E3A, E4A。代表每个月的四个星期一的不同到期日交易；
　　每个星期三到期的E Mini 标普指数短期每周期权交易代码分别为:E1C, E2C, E3C, E4C。代表每个月的四个星期三的不同到期日交易；
　　每个星期五到期的E Mini 标普指数短期每周期权交易代码分别为EW1, EW2, EW3, EW4。代表每个月的四个星期五的不同到期日交易。
　　这样,在美国的股票指数市场上,就出现了一个连续不断的超短期(仅仅两天) 的E Mini 标普指数期权。
　　它的好处在哪里? 它的最大的好处就是期权的买方可以用最小的费用,来获取最大的利润.
　　购买超短期股票指数期权是指数化投资美国股票市场的一种办法。现在对于小投资者来说，也可以直接用芝加哥商品交易所将在5月6日推出的微型E迷你股票指数期货来投资了。
　　为了便利小投资者进行美国股票指数化投资，芝商所于五月六日同时推出四个微型E迷你指数期货：
　　1.微型E迷你标普指数期货(MES)
　　2.微型E迷你那斯达克股票指数期货(MNQ)
　　3.微型E迷你道琼斯股票指数期货(MYM)
　　4.微型E迷你罗素2000股票指数期货(M2K)
　　这四个微型股票指数期货的市值只有现在正在交易的同一内含的指数期货市值的十分之一。以微型E迷你标普指数期货(MES)作为例子。只需要用一万多美元，就可以掌控500个美国最大的蓝筹股,这样就更便于小投资者进行美国股票指数化交易了。
　　如欲了解更多关于芝商所微型E迷你期货，请点击左下方阅读原文按钮访问芝商所中文官网相关页面。

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期权世界

 2 小时前 来自 ＋关注

期权诈骗案773人受害 诈骗金额7000余万元  

随着经济的发展和投资观念的日益改善，投资理财现如今已经成为大家生活中的必选题了。但是贪图蝇头小利，往往因小失大，骗子往往就爱利用人们爱贪小便宜来下套。因为贪欲可以蒙蔽人的双眼，让人丧失判断力。虽然大家 ... 展开 随着经济的发展和投资观念的日益改善，投资理财现如今已经成为大家生活中的必选题了。但是贪图蝇头小利，往往因小失大，骗子往往就爱利用人们爱贪小便宜来下套。因为贪欲可以蒙蔽人的双眼，让人丧失判断力。虽然大家都知道收益和风险是成正比的，高收益往往伴随着高风险，如果有人跟你说他的投资是低风险，却能收获高收益，那你可得当心了！
　　
2019年5月20日，诸暨市人民检察院批准逮捕了一特大网络平台诈骗案中的刘某等14名犯罪嫌疑人。该犯罪团伙以公司化经营设置虚假的网络期权投资平台，引诱、哄骗被害人投资，通过设置高额权利金，人为造成被害人亏损，最终将投资款据为己有、饱其私囊。
　　
莫名其妙进了“股票群”
群里成员大多都是一个公司的
　　
2018年下半年，诸暨喜欢炒股的朱女士见有微信名为“小杨投资分析”的人来加好友，便添加其为好友。健谈的小杨很快就与朱女士热络地聊起来，一听其喜欢炒股，立刻做起了思想工作，说如今的股票形势不好，还不如做自己公司的期权，不仅风险低、收益高，还有专门的老师来负责预测指导，稳赚不赔。不多久，朱女士就被拉进了一个微信群，群里每天都会有人发送获利截图，分享自己赚钱的信息。
　　
看着群里那么多人每天都晒出自己的盈利金额，朱女士心动不已，随后按照小杨介绍下载了他们公司的投资APP，将5.75万元现金按照老师的指导，购买了螺纹钢的期权，随后朱女士就被莫名踢出了微信群。小杨解释说是公司要单独给朱女士做指导。
　　
持有一段时间后，朱女士决定先行清仓，小赚一笔后再投资。没想到，赚到的3000元能够提现，而自己投资的本金5.75万元却始终无法提取。朱女士多次询问，指导老师才堂而皇之地告知，款项均系用于购买合约“权利金”，与股票本金可以退回不同，“权利金”不能退还。朱女士这才意识到自己被骗，赶紧向公安机关报案。
　　
涉案金额高达数千万
押回诸暨58名犯罪嫌疑人
　　
接到报警后，诸暨市公安局刑侦大队马上立案侦查。2个月后，民警发现，作案地点位于四川成都。
　　
于是，刑侦大队成立期权投资诈骗专案组，并出动30多位民警赶赴成都。
　　
在当地警方的配合下，经过多番摸排巡查，最后确定了具体作案地点——成都市高新区绿地之窗2号写字楼9楼。
　　
4月12日，诸暨、成都共80多位民警一齐冲进作案现场，将犯罪团伙一锅端。
　　
据了解，此次共抓获100多名涉案人员，没收电脑103台，手机235部，初步统计涉案金额达数千万元。
　　
人赃并获后，民警立即展开审讯审查，确定59名重点涉案人员，其中58人被带回诸暨，一人在当地取保候审。
　　
2018年开始主犯刘某等人先后创设多家商务咨询有限公司，公司下设财务部、客服部、事业部、策划部、媒体研究部等部门，由事业部负责吸引、诱骗客户到公司平台投资，策划部制作虚假盈利截图、聊天记录等素材，客服部指导客户具体操作，媒体研究部录制老师指导视频等，各部门之间相互分工合作，最终达到诱骗客户到公司平台投入资金购买“期权”实施诈骗的目的。
　　
在这样一个公司化运营团体设置的圈套中，投资人接触的信息都是精心设计的，如来添加微信好友的业务员都经过“话术”培训、被拉进的微信群里面客户大部分是员工扮演的、微信群里发送的盈利情况都是虚假制作的等。
　　
被害客户有投资意向后，嫌疑人利用客户对股票的固有认识，刻意隐瞒被害人购买期权后权利金不可退还的事实，并在APP中设置了远高于市场行情的权利金。比如朱女士，因为不了解期权，而未对购买期权的权利金价格、是否退还提出异议，直至损失造成才有所察觉。同时，为避免已“投资”客户亏钱后在群内发布不良信息，一旦客户“入金”成功，就会被立即踢出微信群。
　　
目前，诸暨市人民检察院审查后，对刘某等14名犯罪嫌疑人批准逮捕。案件尚在进一步侦查中。
　　
诈骗如戏，全靠演技，app投资平台竟成诈骗工具。投资前一定要通过正规途径了解相关金融知识，面对各种标榜“专业指导”、“高额回报”、“稳赚不赔”等网络投资理财推销，拒绝高息诱惑。投资有风险，切勿相信“包赚”假象，当心一场空。
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迩文基因

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哪些人需要做无创DNA?香港无创DNA检查多少钱?  

　哪些人需要做无创DNA?香港无创DNA检查多少钱? 　　香港无创DNA产前检测是一种检测胎儿是不是患有染色体疾病的产检方法，可以说是我们所熟悉的唐筛的升级版。除了可检测唐氏综合征21三体综合症外，还能检测爱德华 ... 展开 　哪些人需要做无创DNA?香港无创DNA检查多少钱?
　　香港无创DNA产前检测是一种检测胎儿是不是患有染色体疾病的产检方法，可以说是我们所熟悉的唐筛的升级版。除了可检测唐氏综合征21三体综合症外，还能检测爱德华氏综合征18三体综合征、帕陶氏综合征13三体综合征、特纳氏综合症X单体综合症、三倍体综合症所有染色体均多出一条。22q11.2微缺失症候群、1p36微缺失症候群、猫鸣症候群、天使人症候群、普瑞德威利症候群。无创产前基因检测（NIFTY）是利用国际领先的高通量测序平台，检测胎儿染色体异常的新一代产前检测技术。
　　其具体到医学鉴定项目为：胎儿染色体缺失筛查（无创DNA产前检测）、产前母血亲子鉴定等，这几项检测专案均为孕早期母血基因筛查，是时下产前检测中孕期最早、最安全、准确率最高。无创DNA产前检测原理自怀孕5周开始，孕妇的血液中即可检测到胎儿游离的DNA，并且胎儿游离DNA含量会随着孕周增大而增加，孕10周，即可通过新一代DNA测序技术对胎儿游离DNA片段进行序列测定，然后利用生物技术进行测序分析，由此判断胎儿的遗传状态，可以准确检测患染色体疾病的患儿。无创DNA产前检测属于非入侵式检测胎儿染色体的方式，只需抽取孕妇手臂血液即可，对孕妇和胎儿没有任何影响，成功率高达99.9%以上。香港无创DNA产前检测利用新一代DNA测序技术对母体血浆中的胎儿游离DNA片段进行测序及生物信息分析，只需抽取母体静脉血进行检测胎儿是否患有染色体异常疾病，准确判断胎儿是否患有唐氏综合症、爱德华氏综合征、帕陶氏综合征等染色体疾病。香港无创DNA产前检测是属于非侵入式检测，对胎儿和母体都无任何伤害。
　　张先生跟老婆陈女生结婚多年，一直没怀上孩子，夫妻俩也是日盼夜盼盼望能够怀上宝宝，陈女生也更是希望公公婆婆早点抱上孙子。直到今年在夫妻俩的努力下终于顺利怀孕，怀孕后在常规的产检中，作为36岁高龄的小陈做了唐筛，结果显示为高危。可能孩子来的太不容易，平日里夫妻俩格外重视，导致听到这一消息小陈瞬间崩溃。
　　医生告诉陈女生，需尽快做进一步的检查——羊水穿刺，但听说羊水穿刺具有0.5%-1%的流产风险后，小陈开始犹豫，她不想让这个孩子冒一丁点风险。后来经过了解后发现除了羊水穿刺，还有一项既安全、准确率又高的检测，那就是香港无创DNA产前检测且安全又没有流产的风险。于是，陈女生跟丈夫决定来医学专科进行无创DNA产前检测。
　　希望公公婆婆早点抱上孙子。直到今年在夫妻俩的努力下终于顺利怀孕，怀孕后在常规的产检中，作为36岁高龄的小陈做了唐筛，结果显示为高危。可能孩子来的太不容易，平日里夫妻俩格外重视，导致听到这一消息小陈瞬间崩溃。
　　医生告诉陈女生，需尽快做进一步的检查——羊水穿刺，但听说羊水穿刺具有0.5%-1%的流产风险后，小陈开始犹豫，她不想让这个孩子冒一丁点风险。后来经过了解后发现除了羊水穿刺，还有一项既安全、准确率又高的检测，那就是香港无创DNA产前检测且安全又没有流产的风险。于是，陈女生跟丈夫决定来专科进行无创DNA产前检测。
　　无创DNA，即无创产前检测，无创DNA产前基因检测，又称无创产前DNA检测。明确规定，无创DNA产检适用孕妇人群主要有三类：
　　1、产前筛查报告中，1/1000≤唐氏综合征风险率检验值≤1/270，1/1000≤18-三体综合征≤1/350，1/1000≤13-三体综合征的风险率检验值≤1/350，即血清学筛查、影像学检查显示出常见染色体非整倍体接近高风险。
　　2、孕期出现先兆流产、发热、有出血倾向、感染未愈等介入性产前诊断禁忌征。
　　3、处于较大孕周（孕20周+6天以上），又刚好在无创DNA产前检测可进行的时间内，已经错过了血清学筛查最佳时间，或错过产前诊断时机，但对降低三大染色体疾病风险有特殊要求。
　　与羊水穿刺相比，无创DNA产前检测最大的优势是无创。
　　羊水穿刺属于有创性产检，相对而言，“无创”、安全、方便是无创DNA产前检测最大的优势，有效避免了有创性产检所引发的宫内感染等严重并发症，最大程度降低孕妇流产的风险。而理论上，羊水穿刺存在着0.5%流产、感染的风险，在孕16至21周取样；无创DNA起始时间更早，持续时间更长。
　　无创DNA产前检测和唐氏筛查相比，具有以下优势：检验结果更准确、检测更多染色体、筛查孕周范围更广！
　　无创DNA什么时候做？按照卫计委指南规定，无创DNA最佳检测时间为孕12周-孕（22周+6天）。因此，大多数孕妇会选择在怀孕14-18周的时候做无创DNA产前检测。
　　孕期出现以下情况，也可以开始考虑做无创DNA产前检测：
　　1、“唐筛”或影像学筛查，例如孕期B超，显示异常或胎儿NT值增高。
　　2、发现单项指标值改变。
　　3、胎盘前置、胎盘低置、羊水过少或先兆流产等已不适宜有创产检。
　　4、羊水穿刺失败。
　　5、对有创产检产生心理障碍。
　　相比在内地做的无创（仅限于做三项综合体），而香港的无创DNA检查就比较全面了
　　香港无创DNA与内地无创的区别：内地无创DNA检查只能检测3对胎儿的染色综合体检查，对于其他方面的胎儿问题就无法探知了。而香港产前无创DNA检查人体23对染色体外，6项三倍体综合症、4项性染色体异常综合症、84项微缺失及微重复综合症以及XY染色体检测。
　　其次，内地的无创DNA产前筛查需要十二周以上才可以做这个检测，但是香港的无创DNA产前筛查只需要孕8周后、胚胎10mm就能做（抽血时妈咪是不用空腹的哦）。并且出报告的时间各不相同，内地快的一周，慢的一个月都有；而在香港的无创DNA产前筛查一般都是7-15天出，减少孕妇的心理负担。这是香港无创DNA产前筛查的优势，想必各位孕妇都了解清楚了。目前社会呼吁大家提高对“唐氏儿”的关注，为了孩子的健康成长，希望家长给予一定的重视，通过无创DNA产前检测筛查唐氏儿的风险率。总之不管内地做无创DNA也好还是在香港做无创DNA，宝妈们的目的就是给宝宝一个健康的身体。
　　【香港迩文基因科技】00852-51247282,13686824827 ,客服V信:EMAN-HK
　　(微信:EMAN-HK,电话:00852-51247282 )
　　地址:1.尖沙咀广东道30号新港中心一座502室
　　2.九龙旺角亚皆老街8号朗豪坊办公大楼10室L37室

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信达权天下

 22 分钟前 来自 ＋关注

您需要知道的科创板投资者适当性  

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END免责声明：本栏目的信息不构成任何投资建议，仅为投资者教育使用，投资者不应以该等取代其独立判断或仅根据该等信息做出决策。信达证券股份有限公司力求本栏目信息准确可靠，但对这些信息的准确性或完整性不作保证，亦不对因使用该等信息而引发或可能引发的损失承担任何责任。请根据自身风险承受能力选择，如有政策变动，以变动后的法律政策为





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信达权天下

 23 分钟前 来自 ＋关注

达达看市2019第20期（2019/5/27）  

后市分析   节前最后两个交易日上证指数和深证成指分别下跌1.02%和2.48%，两市日均成交总额4522.4亿元，相比之前一周日均成交5060亿元继续下降。进入5月以来，市场日均成交呈持续下降趋势。  &nbs ... 展开
后市分析

  节前最后两个交易日上证指数和深证成指分别下跌1.02%和2.48%，两市日均成交总额4522.4亿元，相比之前一周日均成交5060亿元继续下降。进入5月以来，市场日均成交呈持续下降趋势。

  截至5月23日，两市融资余额基本无变化，融券余额小幅增加，市场整体进入观望，但悲观情绪并未改观。
                     
      

                          数据来源：Wind咨询
  市场相关

  人民日报：中国经济的大势所趋。尽管在前行的道路上，难免还会面临新问题、新挑战，但我国经济长期向好的基本面没有变，韧性好、潜力足、回旋余地大的基本特质也没有变。

  人民日报海外版头版：中国经济预期，稳稳的！任国际形势风云变幻，中国经济预期依旧稳稳的。

  新华社发文称，今年以来，面对复杂的国内外经济形势，我国强化宏观政策逆周期调节，财政政策加力提效，货币政策松紧适度，实施就业优先政策，加强政策协调配合，为经济平稳运行注入强大政策合力，调控精准发力推动经济稳中有进。

  中美贸易战升级后，中国方面做出了“可以谈、不怕打”的回复，而美国将华为列入“实体名单”后，华为方面表态虽然受影响，但依然能继续前进。但贸易战升级对股市的影响明显，短线大幅下挫，但近期市场已有企稳的迹象。而近期官媒的表态则显示政府对于面对外部压力，维持国内经济稳定发展的信心和能力。因此可以预见，股市即将大概率企稳。

  综合上述分析，达达认为本周股市将继续以盘整为主。上证50指数的波动区间为：2600-2780。
上证50
上涨阻力区域
下跌阻力区域
周一（5月27日）
2724-2725
2664-2665
周二（5月28日）
2755-2758
2664-2666
周三（5月29日）
2768-2771
2621-2623
                                                         
后市期权策略推荐
本周推荐期权策略如下：
1.  卖出6月3.00的认购期权，卖出6月2.55的认沽期权

免责声明
在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议，也没有考虑到客户特殊的投资目标、财务状况或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况，若有必要应寻求专家意见。本报告所载的资料、工具、意见及推测仅供参考，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人做出邀请。



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长江期权俱乐部

 25 分钟前 来自 ＋关注

【每日早评】50ETF期权盘前展望20190527  

【标的与现货】 标的 收盘 涨跌幅 成交金额（亿） 50ETF 2.691 0.52% 16.9 上证指数 2852.99 0.02% 1627 沪深300指数 3593.91 0.28% 1013     上周大盘周初探底反弹后再次回落，上证指数周K线为低开小阴线 ... 展开 【标的与现货】
标的
收盘
涨跌幅
成交金额（亿）
50ETF
2.691
0.52%
16.9
上证指数
2852.99
0.02%
1627
沪深300指数
3593.91
0.28%
1013
    上周大盘周初探底反弹后再次回落，上证指数周K线为低开小阴线，报收于2852.99点，一周跌幅1.02%；创业板指周跌幅2.37%，报收于1443.75点。上海市场周成交金额9512亿元，较前一交易周的11042亿元萎缩。
上周市场较为突出的特点是市场萎靡不振、量能持续低迷。上海市场5个交易日的成交金额分别为1992亿元、2028亿元、1936亿元和1929亿元、1627亿元，后3天连续创下3288点回调以来的量能新低。另外，北上资金连续多日呈现净流出状态，这也是市场存在的抛压力量之一。市场成交量持续新低表明市场观望气氛浓厚，但另一方面也说明市场抛压减轻。如果有外力推动、稍微有点利多消息刺激，大盘也容易出现短线反弹。预计今日仍然以窄幅震荡为主。


50ETF近期K线图
【期权交易】
5月24日，上证50ETF期权总成交面额514.115亿元，期现成交比为0.50，权利金成交金额12.198亿元；合约总成交1890252张,较上一交易日减少16.20%，总持仓2624268张，较上一交易日增加3.72%。
认沽认购比为0.85(上一交易日认沽认购比0.95)。
【波动率】
    50ETF历史波动率维持， 5日和20日波动率最新值分别为14.00%和27.91%；平值合约加权平均隐含波动率为20.92%，趋于稳定。
【今日建议】（内部观点仅供参考，不作为具体品种操作建议）
1、基于震荡预期，投机者不宜操作过于频繁，以观望为主，若前期持有牛市价差组合可以继续持有，注意止盈止损。
2、稳健型投资者可尝试备兑交易。





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叶少

 2016-6-10 来自 ＋关注

方正金融工程262页期权研究资料下载（强烈推荐）  

本帖最后由 admin 于 2018-2-18 16:08 编辑 在对期权的研究方面，方正证券金融工程应该属于国内最顶尖的团队，期权论坛汇总了262页的方正金工资料，里面的内容都很实战，带有很多股票期权的市场走势图等，而且写 ... 展开 本帖最后由 admin 于 2018-2-18 16:08 编辑

在对期权的研究方面，方正证券金融工程应该属于国内最顶尖的团队，期权论坛汇总了262页的方正金工资料，里面的内容都很实战，带有很多股票期权的市场走势图等，而且写的人大多都是台湾十多年的期权高手，阅读效果肯定会比读一本期权书效果更好，欢迎各位下载。
         回复本帖显示下载地址！！！建议右键另存为或者复制链接地址下载。
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今天要跟各位介绍的有三个主题：第一个是，我们做期权一定要了解什么是期权，期权的架构是什么，这个架构了解了以后你去看策略你才能够理解。不然的话其实大家看完很多教科书还是一头雾水。所以今天我的工作就是，把这么厚厚一叠书帮大家去缛存精，用很简单的几行字告诉大家。也方便各位以后自己设计产品，或者跟客户互动或者跟老板报告，或是在为我们团队做教学时可以用个很简单的方式去做。第二个部分就是当我们谈到期权是什么结构或者什么策略时，我们怎样用期权来创造我们的收益，大家关心的主要就是这一点。还有就是除了操作期权来获得收益以外，我们的投资产品不仅仅限于期权，刚才我们步顾问讲了很多也很精辟，面很广泛。这么多产品里面我怎么加上期权呢，把这一碗面的味道给提出来，每个人的食材都一样但是煮出来的面的味道是不一样的。所以我们要把期权第二个部分学好。最后第三个部分要跟各位介绍的就是“工欲善其事，必先利其器”。我们要做期权，咨询啊、设备啊、投入啊、逻辑啊、流程啊、过去的经验应该怎么样。还有，再好的系统只不过是台工具，还是要人来开。你不能说，有了系统就不用人，如果是有人，但是没有工具也不行。今天这三个主题，我希望能够做到画龙点睛的功能。






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量化陶吧

 1 小时前 来自 ＋关注

【财通金工每周观点】CBOE提供的特色策略在A股有效吗？  

投资要点 CLLZ和CMBO策略在A股市场表现一般 CLLZ和CMBO策略都是CBOE提供的，在标普500上有较为良好表现的策略。 但在50ETF以及50ETF期权上使用这二种策略表现不佳，策略收益未能跑赢50ETF。 财通金工期权世界看多 ... 展开 投资要点

CLLZ和CMBO策略在A股市场表现一般
CLLZ和CMBO策略都是CBOE提供的，在标普500上有较为良好表现的策略。
但在50ETF以及50ETF期权上使用这二种策略表现不佳，策略收益未能跑赢50ETF。

财通金工期权世界看多空，本期打分为51/100
财通金工利用期权市场的数据，构造了几个择时能力较强的因子。
通过计算这些因子在历史上所处的分位点，我们给出相应的择时打分，择时打分满分为100分。
本期综合打分为51分，情绪中性。

本周市场下跌，波动率上升
市场延续了之前下跌趋势，本周50ETF下跌1.18%。
波动指数在本周继续下降，从上周的24.63下降到本周的22.31。
本周50指数与活跃度有大幅下降，而期权市场活跃度与上周基本持平。

0、 CBOE的特色策略在A股上表现如何？
0.1  CBOE提供的指数增强策略
CBOE为投资者提供了许多指数增强策略，并且推出了跟踪策略的指数。


这些指数当中，只有BXMD（持有现货，卖出delta=0.3认购期权）策略跑赢了标普500指数。不过期权的指数增强策略一般能大大降低策略的波动率。
在这些策略当中，CMBO策略和CLLZ策略是CBOE跟踪的比较特色的组合策略。
我们将研究这两个策略在50ETF上的表现。

0.2  CMBO策略
CMBO指数是用以跟踪空宽跨式（Short Stangle）期权策略的指数，其期权策略的构成为：
（1）买入并持有标普500指数的成分股现货；
（2）滚动卖出1个月标普500指数虚值认购期权（行权价格=102%×指数价格），同时卖出1个月标普500指数平值认沽期权；
（3）买入价值为K的一个月的短期国库券，K为认沽期权的行权价格。


由于同时卖出了认购和认沽期权，策略在市场大涨和大跌的情形下都会遭受亏损，因此，在A股行情下，策略收益不能跑赢标的50ETF，甚至还有亏损。

0.3  CLLZ策略
标普500零成本认沽价差领口期权策略指数（CLLZ）是以标普500零成本认沽价差领口期权策略组合收益变动反映市场变化的指数，其期权策略的构成为：
（1）买入并持有标普500指数的成分股现货；
（2）滚动买入1个月标普500指数虚值认沽期权（行权价格=97.5%×指数价格），同时卖出1个月标普500指数虚值认沽期权（行权价格=95%×指数价格）；
（3）滚动卖出1个月标普500指数虚值认购期权，使得卖出认购期权权利金=买入认沽价差期权权利金。


CLLZ策略曲线比较平稳，收益上大概可以跟随50ETF的趋势。
但是该策略缺乏超额收益，整体来讲并不突出。

1、 期权世界看多空
1.1  财通金工市场择时打分系统
财通金工利用期权市场的数据，构造了几个择时能力较强的因子。
通过计算这些因子在历史上所处的分位点，我们给出相应的择时打分，满分为100分。
我们会定期发布财通金工的期权择时观点。



本期综合打分为51分，情绪中性。

1.2  基差alpha
股指期货的基差与期权购沽之间的隐含波动率溢价都能反映市场的多空情绪。我们这里的隐含波动率溢价如下定义：
隐含波动率溢价 = 平值认购期权隐含波动率 – 平值认沽期权隐含波动率
一般而言，认购期权相对认沽期权隐含波动率溢价通常表示市场的乐观情绪，认沽期权隐含波动率溢价则表示市场悲观。但直接使用波动率溢价择时效果较差。这是因为股指期货通常被当做期权的对冲工具，因此股指期货基差对隐含波动率溢价影响较大，因此我们结合基差与波动率溢价可以构造新的择时指标。基差alpha便是通过波动率溢价减去基差的影响构造而成的指标。

1.3  期权市场预期价格差
买入并持有期权合约的投资者会期望期权能够到期行权，这些期权合约的行权价格反映出了期权市场对于标的到期时的价格预期。
期权的持仓量可以反映投资者对于市场的关注度，因此结合期权合约的行权价格，我们可以根据类似股票市场筹码概念，构期权市场的预期价格p0。
令diff = p_50etf - p0,
如果diff > 0，代表标的价格突破预期，有望继续上涨；
如果diff < 0，代表标的价格跌破预期，可能出现下跌。

1.4  成交额PCR变化值
期权的成交额反映了期权套期保值需求的大小，折射出市场情绪的变化。
成交额PCR = 认沽期权总交易额/认购期权总交易额
当市场情绪转好时，认购期权的总交易额会增加，从而导致成交额PCR下降；
当市场情绪不佳时，成交额PCR会不断上升。
dPCR = 本日成交额PCR– 前一日成交额PCR
如果dPCR > 0，代表市场情绪偏谨慎；
如果dPCR < 0，代表市场情绪偏乐观。

2、 波动率
2.1  当前市场波动率


2.2  主要期权合约隐含波动率


2.3  不同到期日期权的隐含波动率



3、 基础数据
3.1  最热合约


3.2  50ETF走势


3.3  交易量与持仓量



4、 期权类私募产品净值参考


本文内容来自于
证券研究报告：《金融工程：CBOE提供的特色策略在A股有效吗？》
发布时间：2019年5月26日

法律声明

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ETF精选配置策略（20190524）  

           我们从2016年3月17日开始以初始100为单位按推荐的权重分别买入相应的股票ETF构建ETF精选配置。当前推荐的ETF精选配置如下： 基金代码 基金名称 成本价 现价 份 ... 展开            我们从2016年3月17日开始以初始100为单位按推荐的权重分别买入相应的股票ETF构建ETF精选配置。当前推荐的ETF精选配置如下：
基金代码
基金名称
成本价
现价
份额
份额变化
510050.OF
华夏上证50ETF
2.488
2.677
18.00
159905.OF
工银深证红利ETF
1.429
1.699
28.00
512880.OF
国泰中证全指证券公司ETF
0.807
0.894
15.00
512690.OF
鹏华中证酒ETF
0.935
0.946
15.00
159939.OF
广发中证全指信息技术ETF
0.912
0.911
20.00
511880.OF
银华交易型货币A
100.075
101.166
0.299
        截止上个交易日， ETF精选配置的主要指标如下：
净值
累计收益率（%）
今年以来收益率（%）
年化收益率（%）
权益仓位（%）
σ
β
ETF精选配置
172.01
72.01
27.80
22.60
82.31
0.1462
1.0379




1、5月14日凌晨，国际知名指数编制公司MSCI宣布，将把现有A股的纳入因子提高一倍，即从5%提高至10%，预计将给A股带来海外增量资金约5000亿元。目前上证50估值优势较明显，随着各项政策的落实到位，保险、养老金以及海外增量资金将逐步入场，大盘蓝筹股将有较大上升空间。
2、今年国内资本市场国际化进程提速，海外资金将不断加大对A股配置，其中高分红的大盘蓝筹股将是海外资金配置重点。随着一季报报披露的结束，蓝筹股业绩增长稳定，绩优高分红的蓝筹股再次受到资金追捧。深市高分红的大盘蓝筹股包括金融、地产、消费、医药等行业的白马龙头股，后市仍将成为增量资金的首选，上涨空间较大。
3、已披露业绩的39家券商业绩4月份同比+47%，环比-56%。4月股市盘整、交投活跃度略有回落，叠加3月高基数效应，业绩环比下滑。但在去年同期低基数效应下，业绩同比上涨。当前两市交易量维持高位运行，在金融供给侧改革优化融资结构，科创板、衍生品等新产业、产品快速发展环境下，我们长期看好券商市场化改革红利下，创新业务推进与交易量放大所带来的板块的投资性机会。
4、白酒行业2018年年报和2019年一季报表明，2018年4季度和 2019年1季度行业迅速回暖。当前白酒名酒对应2019年动态市盈率处于20-25倍的合理水平，在国家鼓励消费，降税等背景下，消费信心有望继续保持。相较于医药和家电等消费领域，白酒增长更加确定，板块有望持续超预期。此外，2019年4月1日起制造业等行业增值税税率从16%降至13%，减税对于利润率偏低的啤酒行业贡献的利润弹性十分显著。短期来看，2019年受益吨酒价格上升、包材成本下降以及减税的三重因素影响，啤酒板块净利润有望实现高速增长。
5、近期国务院常务会议决定延续集成电路和软件企业所得税优惠政策，吸引国内外投资更多参与和促进信息产业发展，并抓紧研究完善下一步促进集成电路和软件产业向更高层次发展的支持政策。信息技术行业包括计算机、5G、人工智能、工业互联网等在经济转型中国家重点推广和扶持的高新技术产业，未来发展空间巨大。而科创板的加快推进，对整个高新技术产业都将起到促进作用，相关行业和板块近期回调幅度较大，有望修复性反弹。



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