I -波动系列研究报告

国王选择团队

投资重点:

期权上市波动给投资者提供了交易机会。对波动性高/低估有效,本报告介绍Burghardt巷“波动性锥”的概念。根据圆锥的历史波动,我们高预期/低估选项,这在理论上对波动性交易业务。

理论上,通过比较隐含波动率和相对位置的锥“波动”,我们可以探索高/低估大约波动性交易机会。但是,大豆粉选项发现隐含波动率和历史波动存在一定差距。因此,我们针对锥纠正的历史波动率的差距,实现高选项/低估波预测。根据大豆选项数据,直到2017-08-24,共计5天时间选择隐式波严重被高估或低估。根据测试结果回看,整个高波动性交易业务;看跌期权波动率交易收益率看涨期权是高,但权益运动偏高。

基于均值回归的波动性交易策略,我们可以促使市场风险主要是如下:(1)隐含在波模型理论计算的风险损失。保存选项从平值为实际价值或虚拟价值的过程中,选择可能不存在隐藏的波计算结果。这导致了对冲δ计算过程中的错误,带来一定的误差选择对冲操作。(2)连续调整增量位置可能带来的成本压力,侵蚀利润。这需要调整头寸时,投资者应该注意有规则的调整原则,频繁调整。(3)从理论层面,波动性交易策略将面临γ,织女星和θ利润风险的游戏。(4)等待波动性均值回归的过程中,投资者可能面临波动率继续上升或下降趋势的市场特点,在高压力。

文本内容:

期权上市波动给投资者提供了交易机会。对波动性高/低估有效,投资者正积极寻求准确的市场波动预测工具。Burghardt和车道学术论文提出“波动性锥”的概念第一次之后,许多学者和研究人员必须进行大量的深入研究。通过比较隐含波动率和锥“波动”的相对位置关系,可以分析来找出是否从其内在价值的价格选项,可以更准确地发现波动率交易机会。这份报告旨在尝试使用锥和相关的隐含波动率数据构建程序性选择交易策略。

1。的波动锥概述

1.1波动锥概念

“波动锥”概念首次Burghardt和莱恩(1990)摘要”选项是如何判断?”在提出。然后,许多学者涉足波动锥相关研究。例如,使用历史波动率交易波动锥”是“波动性锥”北电网络公司股票期权的研究:根据一个月和三个月的阶段,6月,9月和为期一年的历史数据映射锥的波动性,进一步判断该公司的高价值被低估的股票期权交易实现波动率高抛低吸操作。

Burghardt和莱恩认为,尽管经典的B – s – m期权定价公式假设标的资产的波动率,常数,但波动的现实是未知的,会随着时间而改变。隐含波动率相比,历史波动Burghardt和莱恩不能仅仅使用一个固定长度的30天或60天历史波动,但历史波动率和隐含波动率的长度匹配相应的失效。例如,只有4个月到期的期权隐含波动率与4个月时期历史波动。在时间到期(成熟度)为横轴,为纵轴波动值,得到相应的历史波动的最后期限设置最大,最小值和平均值形成一个锥形的模式。这是锥的波动性的起源。

此外,Burghardt和车道的基础上,进一步给出波动锥判断期权价格被低估或高估的方法,即相应的时候长锥外期权隐含波动率下降。特别是,如果一个筒子期权隐含波动率的上界,期权价格高估;如果一个期权隐含波动率在锥下界,然后期权价格被低估。

1.2波动锥结构

针对大豆期权隐含波动率高波动性锥低估判断需要修正(3.1以下部分介绍了),我们在进一步在上证50 etf的选择为研究对象介绍的全部过程的波动锥的结构。本例中选择2016-06-01年前的历史波动数据基于采样时间(2015-06-01-2015-06-01),同时计算今年不久历史波动。根据上述历史波动性集合算法,如果在一个月内为步长,一个月期波动有12组数据,三个月的历史波动的历史已经10组数据,六个月七组数据,等等。等我们可以得到历史波动率数据表(见表1)。

根据表1的历史数据可以得出波动锥。水平轴的长度的上界锥到相应的长期的历史波动最大,当锥相应的最低下限,长锥之间的历史波动历史当添加相应的平均波动,共有三行。由于相应的为期一年的长期的历史波动数据集只有一个值,因此在右边的图像三行,形成横向“锥”图形,因此锥映射的波动。

1.3高(低)的波动

基于期权定价模型公式,我们可以利用期权市场上提供对其相应的隐含波动率(IV)给您说明了期权定价模型的关键参数如下:

T:(1)失效时间,其值的数量从到期日期/ 365日历天。

(2)基础资产价格:检查期权标的资产(如上证50 etf)当天收盘价。

(3)C / P:期权价格检查当天收盘价的选项。

(4)选择无风险利率,我们设置r = 5%。

考虑到交易活动,我们选择的值选择为研究对象。在此基础上,我们得到了2016-06-01天平值期权信息,并计算隐含波动率信息如下表2所示。

根据表2和图1中的隐含波动率的历史波动率锥的相对位置,我们可以确定期权价格被低估或高估。如果一个筒子期权隐含波动率的上界,然后选择被高估;另一方面,如果落在锥下界的波动,然后选择被低估。平值选项,例如,根据2016-06-01天的隐含波动率和锥的相对位置(见图2),很容易选择自己的波动性较低(高)的选择和交易。

2。引入波动率交易

2.1波动交易原则

根据期权定价模型,我们知道影响期权价值的重要的因素主要包括:潜在的资产价格(S),行使价格(K),其余时间(T)无风险利率(r)和波动性(σ)。的五个影响因素的行使价格(K),无风险利率(r)的影响(利率期权除外)。这意味着选项值的重要的影响因素主要是:标的资产价格(S),其余时间(T)和波动性(σ)。我们将基础资产的选择和相应的影响因素,如表3所示。

根据表3,我们可以实现定向的选项可以通过反向交易业务风险对冲的资产(S)。例如,购买大豆可以看涨期权的方向做空δ豆粕期货对冲风险。假设投资者可以连续对冲风险的方向,在这种情况下,基础资产的组合和δ位置(例如,∏=调用-δ* S)暴露的主要风险在于成熟(T)和波动性(σ)。

投资组合∏,投资者购买看涨期权(调用)作为公牛的波动。这意味着波动性增加1%,相应的复合价值增加织女星元,减少织女星元相反。但位置的结合带来的风险是,时间的损失价值的损失。另一方面,如果投资者可以卖空波动选项,如卖空看涨期权调用构造投资组合∏=δ* S -电话。∏在这种情况下,期权的时间价值的投资组合,受益人和波动性下降了1%,维加的利润元;而在波动损失织女星元增长1%。以同样的方式,当然,我们可以使用使(让)波动性交易,这里不详细。

我们可以总结波动性交易原则如下:根据隐含波动率(IV)锥和历史波动率预测波动的相对位置估计的高(低)、波动,投资者可以做更多低估了购买期权波动率或看跌期权做空高估如何抓住波动传播的收入。

2.2波动交易风险

在上述2.1节波动性交易原则的介绍,我们假设投资者可以及时连续的对冲风险的方向。但实际上并非如此,原因主要在于以下几个方面:

首先,连续对冲风险意味着实现位置的调整,定位方向,将会导致巨大的费用成本。

第二,连续对冲的风险可能难以实现真正的市场方向跳空。

第三,连续对冲风险方向定位的舍入的实际操作,和定位理论的数量可能不完全。

由于这些原因,我们可以得到波动交易风险管理因素除了希腊字母θ和织女星,还包括伽马。最后,我们分析波动交易策略的风险管理因素,见表4。

除了波动性的原则策略水平(见表4),风险因素的波动策略也面临着技术操作风险,这主要包括手续费用成本、交易成本和影响成本。

2.3波动交易案

根据上面的2016-06-01天波动在1.3章低估选项(如10000573。SH),我们可以长三角洲动态对冲波动性交易策略。我们的战略和损失的结果如下图3所示。根据图3和损失,波动率上升,长期的波动交易策略利润率上升;而波动将侵蚀波动性交易利润下降和时间。同样,我们可以短暂的波动,具体见8月25日,2015年,波动是高估期权合约(10000357。SH),特定的损益在图4中可以看到。值得一提的是在图4中,近0%的原因是,隐含波动率(IV)不能通过数值迭代计算。还显示选项或接近真实或虚拟的深度价值,投资者可以直接在这个条件下获利了结头寸进行平仓。

3所示。豆粕波动性交易策略

虽然波动锥的概念的引入交易波动为投资者提供指导,但基于历史的的波动水平仍有很大的差距锥和隐含波动率。我们需要在真正的实践中对波动性锥修改交易业务,以便指导交易业务。因此本章内容主要分为固定锥,波动率高(低)估计在三个部分:实证验证和波动的策略。

3.1波动锥固定

根据1.2节中波动结构的原理,我们可以得到历史时期采样2017.03.31 ~ 2017.07.14波动锥如图5所示。根据历史图5锥,我们发现距离当前交易日其余的时间限制在30、60、90、120、90、120和210天的平均波动率维持在21%的历史,25%)范围内。其中,剩下的60天,90天,120天的历史波动率的上界和下界锥分别为13.49%,39.59%),(14.38%,14.38%)和(14.46%,14.46%)。

然而,选择的基础上逐步退焊法是目前的趋势隐含波动率特征如图6和图7所示。根据最近的图6数字,隐式波指数MVIX特征的趋势更加明显。与图7的性能相结合,隐式波呈现选项提供一定数量的集群现象。这意味着做更多或短期波动,波动均值回归慢。图7数据统计,看涨期权和看跌期权隐含波动率的数据不变,分别为14.42%和14.42%。均值和波动在锥处理21%,21%)区间有一定的差距。当固定锥波动,我们可以统一由5% ~ 7%确定上界和下界的波动。

3.2波动率高(低)的统计检验和验证

为了验证纠正锥的波动具有一定的参考意义,我们将抽样2017.03.31 ~ 2017.08.24段波进行了分析。看涨期权隐含波动可以看到每个分位数下阈值如表5所示。

根据表5中的数据,5%分位数下隐藏的低波阈值在5% ~ 5%的合理波动锥固定的情况下。此外,修改后的历史波动仍将是大概率的上界和下界锥95%分位数小概率阈值区间,这在某种程度上,符合我们的原则下波动的交易策略的均值回归。

3.3实证波动性交易策略

结合部分3.1 ~ 3.2波动锥修正,我们取样时间2017.03.31-2017.08.24波动性交易策略的实证分析。设置和调整的历史波动率锥边界和背线,分别重要meanline,同时,将期权定价模型计算隐含波动率IV.If IV >背线,投资者可以短期波动的交易策略;相反,如果四<重要,投资者可以购买波动交易策略。第四保持放松或接近平均利润的5%可以采取立场。

按照上面的计划,我们的历史波动率交易策略。在2017-04-06 ~ 2017-04-06和2017-04-06,波动性低估现象更加明显,而在2017-07-13和2017-07-13天波动被高估。根据磁盘回到测试,根据基于数据的波动性均值回归策略胜率很高,具体信息可以参见下表6。

根据表6,更波动的可能性明显低于其他交易策略,看跌期权的主要原因是会话2017-04-17做更多的波动性能不佳。究其根本原因是,γ和织女星带来投资者利润侵蚀持有时间的价值。值得一提的是,看跌期权往往在一天波动和获取利润波动的平均差异高达20%。根据统计结果,看跌期权波动率比看涨期权套利的权利,相应的产量表现略高于看涨期权。

3.4风险点分析

波动率交易策略的风险点除了2.2节中描述的定向伽玛风险对冲机制不完全指南,风险也有以下几点:

(1)隐式波模型理论计算的风险损失。保存选项从平值为实际价值或虚拟价值的过程中,选择可能不存在隐藏的波计算结果。这导致了对冲δ计算过程中的错误,带来一定的误差选择对冲操作。

(2)连续调整增量位置可能带来的成本压力,侵蚀利润。这需要调整头寸时,投资者应该注意规则

调整的原则,频繁调整。

(3)如2.2节中所述,波动性交易策略将面临γ,织女星和θ利润风险的游戏。

(4)等待波动性均值回归的过程中,投资者可能面临波动率继续上升或下降趋势的市场特点,在高压力。

  (责任编辑:邵一迪 HF116)



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