衍生品系列研究(一)：基于波动率的IH期货及50ETF期权策略择时研究

《衍生品系列研究(一)：基于波动率的IH期货及50ETF期权策略择时研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、目录1波动性的度量31.1历史波动率（HV）31.2隐含波动率（IV）31.3已实现波动率（RV）42趋势及期权类策略42.1趋势追踪策略42.2期权策略53波动率在策略组合中的应用63.1单策略回测分析63.2波动率与策略组合关系83.3策略组合构建93.4策略分析93.5策略改进124总结12图表目录图表1跨式组合空头5图表2跨式组合多头5图表3宽跨式组合空头6图表4宽跨式组合多头6图表5趋势及卖期权策略的净值曲线7图表6国内前五大卖场市场份额7图表7根据隐含波动率分组收益分布8图表8根据隐

2、含波动率变化率分组收益分布8图表9根据历史波动率分组收益分布8图表10根据历史波动率变化率分组收益分布8图表11根据已实现波动率分组收益分布8图表12根据已实现波动率变化率分组收益分布8图表13第一组净值表现10图表14第一组表现统计10图表15基于RV的第二组净值表现11图表16基于IV的第二组净值表现11图表17第二组表现统计11图表18改进策略净值表现12图表19改进策略表现统计121波动性的度量作为资产定价、组合选择和衍生产品设计的核心，金融资产收益波动率的估计和预报至关重要。波动率刻画

3、了资产价格的波动程度，是对资产收益率不确定性的衡量，用于反映资产的风险水平。波动率越高，资产价格的波动越剧烈，资产收益率的不确定性就越强；波动率越低，资产价格的波动越平缓，资产收益率的确定性就越强。常用的波动率可以简单的分为历史波动率、隐含波动率及已实现波动率。1.1历史波动率（HV）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。计算历史波动率的方法有很多种，比如收益率标准差，指数滑动平均模型(EWMA模型)，自回归条件异方

4、差模型(ARCH模型)，广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)。以收益率标准差为例其计算方法为：1、从市场上获得标的在固定时间间隔(如每天、每周或每月等)上的价格。2、对于每个时间段，求出该时间段末的标的价格与该时段初的标的价格之比的自然对数。3、求出这些对数值的标准差，再乘以一年中包含的时段数量的平方根(如，选取时间间隔为每天，则若扣除闭市，每年中有250个交易日，应乘以根号250)，得到的即为历史波动率。1.2隐含波动率（IV）隐含波动率(ImpliedVolatility)是将市场上的

5、期权或证交易价格代入理论价格模型Black-Scholes模型，反推出来的波动率数值。以上证50ETF波动率指数编制方法为例，其是基于方差互换原理，采用上证50ETF期权相关数据计算而得，具体步骤为：1、确定期权合约价格，对于期权合约价格的确定采用以下规则：当日有成交，且存在买卖报价：若最新成交价处于买卖报价之间，取最新成交价；若最新成交价处于买卖报价之外，取最优报价均值；当日有成交，仅有买方报价：取买价与最新成交价中较大者；当日有成交，仅有卖方报价：取卖价与最新成交价中较小者；当日有成交，不存

6、在买卖报价：取最新成交价；当日无成交，但存在买卖报价：取最优报价均值；当日无成交，仅有买方报价：取买价与昨结算价中较大者；当日无成交，仅有卖方报价：取卖价与昨结算价中较小者；当日无成交，且无买卖报价：取昨结算价；对于进入熔断状态的合约，如已有虚拟成交价格，则使用虚拟成交价格，否则使用熔断前确定的价格。2、根据上证50ETF期权报价（平价+价外）计算其当月和次月隐含的实现方差?22∆????1?2?1=?∑?2???(??)−?⌈?0−1⌉3、线性插值得到30天到期的隐含方差并开根号

7、后乘以100即得到VIX指数报价。√2??2−??302??30−??1??365iVX=100×{?1?1[??2−??1]+?2?2[??2−??1]}×??301.1已实现波动率（RV）已实现波动率RV可以定义为交易日内高频收益率的平方和加总，即为：??,????=∑?2?=1其中??,?为交易日t内第i个时间段上的收益率，n为交易日内划分区间数目。2趋势及期权类策略一个策略的理想状态是能够适应各种市场绝大部分情况，但这往往意味着对过往历史数据的过度拟合。“数据挖掘”在历史数据中的良

8、好表现，并不意味着实盘交易的成功。而一个策略优化的参数越多，它过度拟合的可能性就越大。因此，本文尝试通过发掘简单策略的适应条件，并将之组合。2.1趋势追踪策略孟子曰：“虽有智慧，不如乘势；虽有镃基，不如待时。”该类策略的核心思想就是，资产价格本身对今后的走势有预测作用，当资产本身形成了一种向上/向下的趋势后，很有可能在未来维持这种趋势。Moskowitz在Timeseriesmomentum中对四大类资产池（大宗商品、股票、国债及外汇）进行自回归测试，发现趋势延续现象非常显著。趋势跟踪的假设条件