20180712-渤海证券-期权策略专题报告之五_基于相关性网络择时的期权策略研究_15页_897kb

基于相关性网络择时的期权策略研究总结

核心内容

本文探讨了基于股票相关性网络的择时模型在期权策略中的应用效果。股票相关性网络是一种利用成分股之间相关系数构建的图论模型，通过分析网络的密集程度来衡量市场的系统性风险。相关性网络越密集，市场风险越高，股票大多同涨同跌；反之则市场越健康。基于这一模型，研究者构建了择时策略，并将其应用于期权策略中，检验了三种期权策略的效果。

主要观点

• 相关性网络作为风险测度工具：通过计算成分股之间的相关系数，构建相关性网络，可以有效衡量市场系统性风险，为择时提供依据。
• 择时模型在上证50指数上的表现良好：相关性网络择时模型在上证50指数上表现出较好的择时效果，能够识别市场“安全”和“危险”状态，提升市场方向判断的准确性。
• 期权策略效果差异显著：
  • 纯卖方策略表现最佳：卖空平值期权的策略总收益率为52.6%，年化收益率为16.3%，夏普比率达到1.38，最大回撤为9.8%，在市场趋势行情中表现优于纯买方和垂直价差策略。
  • 纯买方策略表现较差：买入平值期权的总收益率为10.9%，年化收益率仅为3.4%，夏普比率低至0.02，最大回撤达34.0%，回撤期长，且胜率较低，不适用于相关性网络择时模型。
  • 垂直价差组合策略收益有限：尽管回撤较小，但年化收益率仅为2.6%，夏普比率为负，收益回撤比不高，且交易成本增加，整体表现不如纯卖方策略。

关键信息

择时模型构建方法

1. 计算相关系数：基于过去20个交易日的成分股相关系数，若相关系数高于阈值0.75，则连线。
2. 计算相关性指标：neg ratio = neg / negall，其中neg为实际连线数，negall为最大连线数。
3. 参数优化：通过样本内数据（2006年1月1日至2013年5月31日）优化得出最优参数为high=0.246，low=0.130。
4. 交易规则：
   • 若当前持有指数多头头寸，且negratio由下上穿高阈值，则次日做空指数。
   • 若当前持有指数空头头寸，且negratio由上下穿低阈值，则次日做多指数。

期权策略实证结果

交易成本与合约选择

• 交易成本：单向10元/张，冲击成本设为成交价的0.5%。
• 合约选择：使用当月合约，距到期日少于8自然日时进行展期操作。
• 合约数量：合约面值与市值相同，不加杠杆，例如若市值为100万，ETF价格为2.5，则合约数量为40张（平值）或20张（价差组合）。

进一步研究方向

1. 加入止损机制：当前纯卖方策略的最大回撤为9.8%，加入止损可有效控制极端情况下的回撤风险。
2. 检验更多择时模型：本文仅测试了相关性网络择时模型，未来可探索其他择时模型（如均值回归、动量策略等）在期权策略中的应用效果，以比较不同模型的适用性。

风险提示

• 模型失效风险：相关性网络择时模型可能在未来失效，需持续监控和优化。
• 市场波动风险：期权策略受市场波动影响较大，尤其在趋势转换或震荡阶段，策略表现可能不稳定。

投资评级说明

• 公司评级：买入（相对沪深300指数涨幅>20%）、增持（10%~20%）、中性（-10%~10%）、减持（< -10%）。
• 行业评级：看好（>10%）、中性（-10%~10%）、看淡（< -10%）。

联系信息

• 分析师：祝涛

• SAC NO：S1150516060002

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