期权策略的尾部风险 | 兼论市场贪婪指数

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       跟股票、基金比拟,期权对于通俗投资者来说算对照生疏的品种。跟着场内期权的显现,期权产物也逐渐增多。本文首要讲述期权策略(产物)隐含的尾部风险及其或者成因,同时商议权衡投资者情绪的市场贪婪指数。


一、

概述


       一样而言,期货是治理线性风险的对象,而期权往往被作为治理非线性风险的对象。作为上交所开展股票期权生意试点的首个标的,50ETF期权2015年2月9日正式上市生意。除了上交所的50ETF期权之外,上期所推出了铜(2018/9/21)与自然橡胶(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。因为商品期权上市时间较短以及举止性不活跃等身分,场内期权生意首要集中在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)。


       跟着举止性的改善,环绕50ETF期权也衍生出不少投资策略。跟市场同业交流下来,发现现阶段期权生意策略首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偏向性生意、事件驱动策略等(策略分类因人而异,也有人从生意γ, Gamma Scalping, 生意Vega, 生意θ,(统计)套利等角度来剖析)。

       尽管期权自己作为治理非线性风险的对象,然则期权策略自己也会碰到尾部风险。在Expected Returns一书中提到期权波动率生意,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可以不乱盈利,然则一碰到黑天鹅事件,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然则相对指数照样增加的,若是碰到大涨被行权则会跑输指数),就面临大额的吃亏。从国内投顾的期权产物净值示意来看,也碰到雷同的黑天鹅事件,值得我们存眷。



二、

业绩示意


      因为50ETF期权有持仓限额划定,所以产物规模相对来说都较小。关于期权持仓限额轨制,从上交所划定来看,新的机构账户开满一个月,权力仓限仓为1000张,资金容量为1000-1500万为宜;成交量跨越500张,自有资产余额在100万以上的,权力仓不跨越2000张,资金容量为2000-3000万为宜;成交量跨越1000张,自有资产余额在500万以上的,权力仓不跨越5000张,资金容量为5000-7500万为宜(资金容量只是简洁估量,投顾实际情形因司而异)。我们拔取了市场上一批有代表性的期权投顾产物来做对照。图1是期权产物月度示意图,从中能够看到期权产物中位数都在0以上,期权生意策略整体来说月度上可以获得对照不乱的收益,红色点代表非常值(非常值首要集中在几个产物上)。图2跟图3离别代表分歧投顾,业绩从2017年起头,净值尺度化后进行对照。图2投顾业绩曲线对照不乱,不像图3投顾显现净值的大幅波动,我们猜测图2投顾采用的生意策略相对没有太多偏向性敞口,而图3投顾或者露出了较多偏向性敞口或许卖空虚值期权碰到小概率事件。



     从图3中发现2019年前后显现两次对照显着的同步回撤现象,离别发生在期权行权时间四周,稀奇是黑色竖线的谁人大回撤就是显现在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)。期权临近行权时间,时间价格被消费,内涵价格占比高。一样而言,末日轮发生Gamma大涨的情形并不鲜见。处于末日轮的深度虚值期权,从虚值到实值的概率非常低,然则隐含的赔率非常高。概率跟赔率如同跷跷板的两头,此消彼长。若是虚值到实值的小概率事件发生,则投契遭遇很大的损失。黑线竖线标注的回撤解说波动率生意策略也是承受风险溢价的,所以要非常小心这种黑天鹅事件。

     

三、

市场贪婪指数


      期权策略的尾部风险首要跟生意波动率偏向性生意相关,而波动率偏向性生意首要因为隐含波动率与实际波动率的差别导致。波动率水平平日用两种指标进行权衡,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其余汗青波动率,而隐含波动率则是市场对将来波动率的预估。期权隐含波动率的预估方式可使用布莱克—斯科尔斯(Black-Scholes)期权订价模型等推算得出。凭据上证 50ETF 期权的数据,历久来说隐含波动率高于将来实际波动率是也许率的。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形占到70%摆布(跟投顾认识下来生意波动率生意生意偏向占比1:3摆布也对照相符),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。个中ivix(iVIX)是上证50ETF波动率指数(也称中国波指),是基于上海证券生意所挂牌的50ETF期权合约编制而成,反映投资者对将来30天50ETF波动率的预期。这个波动率指数较量对照复杂,上证 50 ETF波动率指数是基于方差交换道理,采用上证50 ETF期权相关数据较量而得。对照遗憾的是,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日腻滑获得。厦门大学郑振龙传授、陈蓉传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,获得一种改善和优化的VIX 指数--AVIX 指数(Adaptive VIX)。他们行使avix对上证50ETF 期权数据的实证表明,与基于传统VIX 较量方式的上交所iVIX 比拟,AVIX能更正确地反映市场整体的隐含波动率情形,对市场投资者情绪是一个更高效更活络的指标,对市场转变的反映也更为活络和敏捷,并对将来波动率具有更强的展望能力。

      因为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。这张图界说为贪婪指数,而不像美国VIX一般称为惊恐指数,首要参考了江政雲博士的研究概念。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分歧于其他期权市场的现象。我们知道CBOE的VIX自提出至今一向就被华尔街的金融从业者称为市场的惊恐指数,公认其能较好地反映市场的投资者情绪,尤其是2007年次贷危机时代VIX 在施展市场情绪方面的结果非常显著。AVIX也能较好地反映市场的投资者情绪,但倒是同偏向反映(便是市场乐观时,波动率指数较大,市场消极时波动率指数较小),这与其他市场的VIX 偏向相反,江博士建议AVIX取名为“贪婪指数”更正确。这个现象无论是AVIX照样iv_ma3都很显着,稀奇是2019年春节后那波上涨行情,隐含波动率赶紧上升。这背后的原因或者是美国期权首要是用来珍爱资产下跌的尾部风险,施展出保险特征,所以期权价钱反映的是保险成本。而在中国今朝的期权市场,人们对期权的熟悉遍及不敷,存眷点更多照样一阶矩,即偏向性的信息,将期权产物视作一种杠杆产物,当市场示意好的时候就购置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;而市场欠好的时候就是卖出期权或许削减期权持有头寸,造成市场隐含波动率下降。(关于后半点,教主增补了作为一个市场生意者的见解:这个却是很长一段时间人人认为有国度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,或者牛市时代更高,所以这个贪婪指数未必是对市场的扭曲,只是针对分歧市场介入者构造和价钱更改特征在国内形成的施展国内实际波动率转变的波动率指数转变状况。)


      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曩昔30天的汗青波动率(也能够用高频数据来较量的)作为替代值。我们发现隐含波动率大部门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,若是采用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,个中vrp1是avix的波动率溢价分布,vrp2是iv_ma3的波动率溢价分布,两根虚线离别是中位数。在波动率溢价的情形下,理论上期权卖方赚取theta的收益高于Gamma吃亏,卖出期权应该算一个不错的策略。然则就如上文所述,若是卖出大量深度虚值期权,若是碰到末日轮等极端行情,则承受很大的吃亏。



四、

小结

      

       无论是介入期权生意,照样购置期权产物,风险治理(尽管期权自己就是风险治理的对象)很主要。这里附上上交所期权之家关于风险提醒的两篇文章慎防临近到期日买期权的风险及风险掌握是期权的生命线。

      受制于生意品种、举止性、生意持仓限制、法式化端口接入等各方面的影响,期权产物还属于对照小众。跟着投资者教育的深入以及市场的进一步开放,这类产物也会成为资产设置里面弗成或缺的一环。


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与资产设置 作者 深南

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