20170331-渤海证券-场外期权专题报告_基于对冲波动率的动态选择改善delta对冲策略_19页_1mb

基于对冲波动率的动态选择改善 delta 对冲策略

核心观点

• 理论基础：BS定价模型基于严格的假设条件，但与市场实际不符，尤其在波动率的动态变化方面。本文引入市场强度和波动率锥概念，根据市场行情动态选择对冲波动率，从而改进对冲策略。
• 主要结论：
  • 发行平价期权产品较为合理，价内期权产品风险较高。
  • 采用对冲区间策略，能够有效降低对冲次数，从而降低对冲成本，提高到期收益。其中，$2%$-BS避险带对冲策略效果更佳。
  • 引入市场状态判断和波动率锥概念的策略能有效提升对冲效果，改进后的模型对冲收益更高，收益波动率更低，尤其对定时对冲策略改善显著。
  • 平价期权的对冲策略改善效果相对更好，因其gamma值最高，且随着到期日临近，gamma值波动剧烈。
  • 部分指标未见明显改善，可能与市场行情判断的“碎片”现象及波动率选择准确性有关。

修正模型的理论基础

2.1 波动率锥

• 波动率锥是一种对波动率分布进行预测的方法，通过滚动计算不同周期的波动率形成锥形分布。
• 波动率具有均值回复特性，长期波动率向中间聚拢，短期波动率较为分散。
• 图1展示了2014-2016年沪深300波动率锥，表明波动率分布随时间周期变化。

2.2 市场状态的判断——基于市场强度

• 市场强度指标通过指数移动平均线的间距和变化来判断市场状态，趋势行情时强度高，震荡行情时强度低。
• 市场强度公式为：$Strength = X + Y$，其中 $X = ABS((EMA(short) - EMA(long))/EMA(long)$，$Y = ABS((EMA(short) - REF(EMA(short),1))/EMA(short)$。
• 市场强度判断存在“碎片”现象，结果依赖于参数选择，阈值确定存在主观性。

对冲策略的回测

3.1 样本选取

• 样本为2010年4月16日至2016年6月1日的数据，覆盖1489个交易日，共发行13401个看涨期权和13401个看跌期权，包含1个月、3个月、6个月三种存续期和三种行权价（平价、价内、价外）。

3.2 参数设定

• 产品规模为1000万；
• 行权价为1倍、0.9倍、1.1倍发行日指数收盘价；
• 无风险利率为过去存续期内的一月shibor均值；
• 波动率计算周期与期权存续期相同或接近，以提高回测效果；
• 期指交易保证金比例为40%。

3.3 对冲收益测算步骤

• 每日收盘后计算市场强度和波动率分布；
• 根据市场强度选择波动率（趋势时用低波动率，震荡时用高波动率）；
• 计算delta值并调整期指交易手数；
• 根据对冲策略判断是否进行对冲；
• 保证金调整，计算损益、成本和资金占用；
• 期指展期，计算移仓换月损益；
• 最终计算存续期内的总损益。

3.4 回测结果

3.4.1 定时对冲策略

• 改进后的模型对冲收益更高，收益波动率更低；
• 平价期权对冲策略改善效果更好；
• 部分指标未见改善，可能由于市场行情判断的“碎片”现象。

3.4.2 BS避险带对冲策略

• 固定避险带对冲策略有效降低对冲次数，提高到期收益；
• 引入市场状态判断的策略能有效改进效果，但改善程度小于定时对冲；
• 平均对冲次数与原始方法相比无显著变化。

3.4.3 Whalley-Wilmott对冲策略

• Whalley-Wilmott策略对冲次数与原始方法相比无显著变化；
• 引入市场状态判断的策略能有效提升对冲效果，但改善程度小于定时对冲；
• 由于对冲区间较小，对冲频率较高，成本上升。

进一步改进方向

• 市场状态判断：当前使用市场强度指标存在“碎片”现象，后续应研究更准确的指标或模型，减少主观性。
• 对冲频率调整：除波动率选择外，后续可研究对冲频率的动态调整对对冲效果的影响。

表格总结

表1: 不同市场状态下波动率的选择

表2：定时对冲与模型改进后效果对比（部分数据）

表3: $2%$-BS 避险带对冲与模型改进后效果对比（部分数据）

表4: Whalley-Wilmott对冲与模型改进后效果对比（部分数据）

总结

本文通过引入市场强度和波动率锥概念，改进了三种delta对冲策略（定时对冲、BS避险带对冲、Whalley-Wilmott对冲），结果显示改进后的策略在对冲收益、收益波动率等方面表现更优，尤其在定时对冲策略中效果显著。然而，市场行情判断仍存在“碎片”现象，影响对冲效果，未来研究应关注更准确的市场状态判断方法和对冲频率动态调整。