期权策略的尾部风险 | 兼论市场贪婪指数

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华尔街俱乐部   2019-10-12 15:40   3182   0



       跟股票、基金相比,期权对于普通投资者来说算比较陌生的品种。随着场内期权的出现,期权产品也逐渐增多。本文主要讲述期权策略(产品)隐含的尾部风险及其可能成因,同时讨论衡量投资者情绪的市场贪婪指数。



一、
概述


       一般而言,期货是管理线性风险的工具,而期权往往被作为管理非线性风险的工具。作为上交所开展股票期权交易试点的首个标的,vix.shtml" target="_blank" class="relatedlink">50ETF期权2015年2月9日正式上市交易。除了上交所的50ETF期权之外,上期所推出了铜(2018/9/21)与天然橡胶(2019/1/28)期权,大商所推出了豆粕(2017/3/31)与玉米(2019/1/28)期权,郑商所推出了白糖(2017/4/19)与棉花(2019/1/28)期权。由于商品期权上市时间较短以及流动性不活跃等因素,场内期权交易主要集中在50ETF期权。50ETF期权开通以来,成交量稳步上升,月成交量最高接近6000万张(见下图)。




       随着流动性的改善,围绕50ETF期权也衍生出不少投资策略。跟市场同行交流下来,发现现阶段期权交易策略主要集中在无风险套利(平价公式)、波动率曲面套利、实际波动率与隐含波动率方向性交易、事件驱动策略等(策略分类因人而异,也有人从交易γ, Gamma Scalping, 交易Vega, 交易θ,(统计)套利等角度来分析)。
       尽管期权本身作为管理非线性风险的工具,但是期权策略本身也会遇到尾部风险。在Expected Returns一书中提到期权波动率交易,就展示卖出持有标的看涨期权(Covered Call Writing, CCW)以及相关出售波动率策略,在很长一段时间里面都能够稳定盈利,但是一遇到黑天鹅事件,卖出虚值期权不会被行权而标的物大跌(CCW策略卖出虚值没有被行权,标的物下跌造成损失但是相对指数还是增强的,如果遇到大涨被行权则会跑输指数),就面临大额的亏损。从国内投顾的期权产品净值表现来看,也遇到类似的黑天鹅事件,值得我们关注。






二、
业绩表现


      由于50ETF期权有持仓限额规定,所以产品规模相对来说都较小。关于期权持仓限额制度,从上交所规定来看,新的机构账户开满一个月,权利仓限仓为1000张,资金容量为1000-1500万为宜;成交量超过500张,自有资产余额在100万以上的,权利仓不超过2000张,资金容量为2000-3000万为宜;成交量超过1000张,自有资产余额在500万以上的,权利仓不超过5000张,资金容量为5000-7500万为宜(资金容量只是简单估计,投顾实际情况因司而异)。我们选取了市场上一批有代表性的期权投顾产品来做比较。图1是期权产品月度表现图,从中可以看到期权产品中位数都在0以上,期权交易策略整体来说月度上能够获得比较稳定的收益,红色点代表异常值(异常值主要集中在几个产品上)。图2跟图3分别代表不同投顾,业绩从2017年开始,净值标准化后进行比较。图2投顾业绩曲线比较稳定,不像图3投顾出现净值的大幅波动,我们猜测图2投顾采用的交易策略相对没有太多方向性敞口,而图3投顾可能暴露了较多方向性敞口或者卖空虚值期权遇到小概率事件。










     从图3中发现2019年前后出现两次比较明显的同步回撤现象,分别发生在期权行权时间附近,特别是黑色竖线的那个大回撤就是出现在2019年2月份末日轮行情之后(2019年2月25日50ETF购2月2800合约涨幅高达192倍)。期权邻近行权时间,时间价值被消耗,内在价值占比高。一般而言,末日轮发生Gamma大涨的情况并不鲜见。处于末日轮的深度虚值期权,从虚值到实值的概率非常低,但是隐含的赔率非常高。概率跟赔率如同跷跷板的两端,此消彼长。如果虚值到实值的小概率事件发生,则投机遭遇很大的损失。黑线竖线标注的回撤说明波动率交易策略也是承受风险溢价的,所以要非常警惕这种黑天鹅事件。
     
三、
市场贪婪指数


      期权策略的尾部风险主要跟买卖波动率方向性交易相关,而波动率方向性交易主要由于隐含波动率与实际波动率的差异导致。波动率水平通常用两种指标进行衡量,即实际波动率(Realized Volatility,RV)和隐含波动率(Implied Volatility,IV)。实际波动率对应着某一特定资产类别的历史波动率,而隐含波动率则是市场对未来波动率的预估。期权隐含波动率的预估方法可使用布莱克—斯科尔斯(Black-Scholes)期权定价模型等推算得出。根据上证 50ETF 期权的数据,长期来说隐含波动率高于未来实际波动率是大概率的。下面三张图展示了50ETF期权上市以来隐含波动率及波动率溢价分布,隐含波动率高于实际波动率的情况占到70%左右(跟投顾了解下来买卖波动率交易买卖方向占比1:3左右也比较相符),接下来具体介绍这三张图。




      第一张图里面展示了三个隐含波动率指数。其中ivix(iVIX)是上证50ETF波动率指数(也称中国波指),是基于上海证券交易所挂牌的50ETF期权合约编制而成,反映投资者对未来30天50ETF波动率的预期。这个波动率指数计算比较复杂,上证 50 ETF波动率指数是基于方差互换原理,采用上证50 ETF期权相关数据计算而得。比较遗憾的是,2018年2月22日起中证指数有限公司暂停发布中国波指。iv_ma3是依据收盘价寻找当日平值(最接近收盘价)看涨、看跌期权,从中选择最临近到期日的一对期权,使用其隐含波动率平均值作为当日50ETF期权隐含波动率的代表,然后做3日平滑得到。厦门大学郑振龙教授、陈蓉教授以及上海纽约大学江政雲博士基于适应性机制提取期权无模型隐含波动率信息,得到一种改进和优化的VIX 指数--AVIX 指数(Adaptive VIX)。他们利用avix对上证50ETF 期权数据的实证表明,与基于传统VIX 计算方法的上交所iVIX 相比,AVIX能更准确地反映市场整体的隐含波动率情况,对市场投资者情绪是一个更高效更灵敏的指标,对市场变化的反映也更为灵敏和迅速,并对未来波动率具有更强的预测能力。
      由于iVIX已经暂停发布,所以我们选择用AVIX及iv_ma3作为隐含波动率的替代指标。这张图定义为贪婪指数,而不像美国VIX一样称为恐慌指数,主要参考了江政雲博士的研究观点。他在运用隐含波动率指数AVIX 对50ETF期权市场做相关实证研究发现中国期权市场存在着诸多不同于其他期权市场的现象。我们知道CBOE的VIX自提出至今一直就被华尔街的金融从业者称为市场的恐慌指数,公认其能较好地反映市场的投资者情绪,尤其是2007年次贷危机期间VIX 在体现市场情绪方面的效果异常显著。AVIX也能较好地反映市场的投资者情绪,但却是同方向反映(即是市场乐观时,波动率指数较大,市场悲观时波动率指数较小),这与其他市场的VIX 方向相反,江博士建议AVIX取名为“贪婪指数”更准确。这个现象无论是AVIX还是iv_ma3都很明显,特别是2019年春节后那波上涨行情,隐含波动率急速上升。这背后的原因可能是美国期权主要是用来保护资产下跌的尾部风险,体现出保险特性,所以期权价格反映的是保险成本。而在中国目前的期权市场,人们对期权的认识普遍不够,关注点更多还是一阶矩,即方向性的信息,将期权产品视作一种杠杆产品,当市场表现好的时候就购买期权用来提高资产组合的收益率,导致市场隐含波动率上升;而市场不好的时候就是卖出期权或者减少期权持有头寸,造成市场隐含波动率下降。(关于后半点,教主补充了作为一个市场交易者的看法:这个倒是很长一段时间大家认为有国家队托底所以下跌的时候波动率上不去,美国是快熊慢牛,换到国内算下牛市实现波动率和熊市实现波动率,可能牛市期间更高,所以这个贪婪指数未必是对市场的扭曲,只是针对不同市场参与者结构和价格变动特性在国内形成的体现国内实际波动率变化的波动率指数变化状况。)




      第二张图是实际波动率与隐含波动率对比,这里的实际波动率采用过去30天的历史波动率(也可以用高频数据来计算的)作为替代值。我们发现隐含波动率大部分时间比实际波动率要高,采用avix作为隐含波动率发现75%的时间高于实际波动率,如果采用iv_ma3这个比例也占到了68%。第三张图是波动率溢价(Volatility Risk Premium,VRP)分布图,其中vrp1是avix的波动率溢价分布,vrp2是iv_ma3的波动率溢价分布,两根虚线分别是中位数。在波动率溢价的情况下,理论上期权卖方赚取theta的收益高于Gamma亏损,卖出期权应该算一个不错的策略。但是就如上文所述,如果卖出大量深度虚值期权,如果遇到末日轮等极端行情,则承受很大的亏损。






四、
小结
      
       无论是参与期权交易,还是购买期权产品,风险管理(尽管期权本身就是风险管理的工具)很重要。这里附上上交所期权之家关于风险提示的两篇文章慎防临近到期日买期权的风险风险控制是期权的生命线
      受制于交易品种、流动性、交易持仓限制、程序化端口接入等各方面的影响,期权产品还属于比较小众。随着投资者教育的深入以及市场的进一步开放,这类产品也会成为资产配置里面不可或缺的一环。



参考文献:
1. Zhenlong Zheng, Zhengyun Jiang and Rong Chen, AVIX: An Improved VIX Based on Stochastic Interest Rates and an Adaptive Screening Mechanism, Journal of Futures Markets, 2017
2. Antti Ilmanen, Expected Returns, 2011

3.  江政雲,适应性期权隐含波动率:构建与市场检测,厦门大学博士论文,2017



转自FICC与资产配置 作者 深南

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