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我們認為，場內期權，尤其是商品期權，其波動率的變化趨勢可以通過類似CTA策略中的研究方法進行預測。研究和預測期權波動率與CTA中預測商品期貨價格的漲跌，在邏輯上有一定的關聯(lián)性。我們可以借鑒CTA中一些構造因子的方法，從而將其變?yōu)榭梢杂脕眍A測期權波動率的因子。
　　商品期貨與期權的量價行情數(shù)據(jù)，商品期貨的基本面數(shù)據(jù)，期權隱波的衍生數(shù)據(jù)等，都可以用于波動率的預測的因子處理。CTA方法中可用于期權預測的因子，有量價因子、期限結構因子、基本面因子和另類因子。由于我們處理的金融數(shù)據(jù)量往往較大，因此需要機器學習算法將數(shù)據(jù)特征映射到數(shù)據(jù)標簽、一個某個類別或是某個維度。
　　CTA及機器學習方法在期權波動率預測上具備一定的可行性，也行能夠提供較好的預測效果。以下是我們認為波動率預測結果可應用的領域：1．直接用于波動率多空趨勢交易；2.用于波動率賣權策略止損信號；3.用于大類資產配置。