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國泰君安-數(shù)量化專題:如何使用期權(quán)對(duì)沖指數(shù)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)-240712
上傳日期:
2024/7/12
大小:
1280KB
格式:
pdf 共27頁
來源:
國泰君安
評(píng)級(jí):
--
作者:
張晗
下載權(quán)限:
此報(bào)告為加密報(bào)告,僅限高級(jí)會(huì)員查看
本報(bào)告導(dǎo)讀:
我們針對(duì)指數(shù)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建了一系列期權(quán)-現(xiàn)貨對(duì)沖組合,并根據(jù)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)率和漲跌的預(yù)測(cè)構(gòu)建了期權(quán)組合配置策略,實(shí)現(xiàn)鎖定損失的同時(shí)獲得指數(shù)上行收益。
摘要:
市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)中性策略在股票多頭組合的基礎(chǔ)上增加了指數(shù)期貨空頭,使用期貨對(duì)沖掉組合中的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)部分,從而使組合不論市場(chǎng)漲跌均能獲得穩(wěn)定的α收益。這樣的做法相當(dāng)于放棄了組合β收益,當(dāng)市場(chǎng)弱勢(shì)時(shí)有一定的保值意義,而當(dāng)市場(chǎng)上行時(shí)顯得有些得不償失。我們希望借助期權(quán)組合的非對(duì)稱收益結(jié)構(gòu)同時(shí)實(shí)現(xiàn)鎖定指數(shù)下行損失和獲取指數(shù)上行收益,構(gòu)建市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)配置策略,提升組合在不同市場(chǎng)環(huán)境的表現(xiàn)。
經(jīng)典對(duì)沖組合效果較為局限。股指期貨空頭基本可以完全對(duì)沖指數(shù)波動(dòng),而同時(shí)可能會(huì)帶來基差風(fēng)險(xiǎn)和相對(duì)排名風(fēng)險(xiǎn)。保護(hù)性看跌組合理論上可以在鎖定損失的情況下獲得指數(shù)上行收益,但是實(shí)際操作中由于期權(quán)價(jià)值狀態(tài)變化也會(huì)出現(xiàn)保護(hù)性不足、上漲參與率不足、保證金波動(dòng)等問題。
我們根據(jù)市場(chǎng)狀態(tài)構(gòu)建了六個(gè)期權(quán)-現(xiàn)貨對(duì)沖組合,以期在不同市場(chǎng)環(huán)境中均能獲得理想中的收益結(jié)構(gòu)。每個(gè)組合均包含一手現(xiàn)貨以及若干期權(quán)頭寸,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)指數(shù)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)沖和靈活調(diào)整。當(dāng)市場(chǎng)預(yù)期單邊下行且波動(dòng)較小時(shí)推薦實(shí)值領(lǐng)口策略;當(dāng)市場(chǎng)預(yù)期單邊下行且波動(dòng)較大時(shí)推薦比例價(jià)差組合;當(dāng)市場(chǎng)預(yù)期單邊上行且波動(dòng)較小時(shí)推薦復(fù)合牛市價(jià)差組合;當(dāng)市場(chǎng)預(yù)期單邊上行且波動(dòng)較大時(shí)推薦合成看漲組合;當(dāng)市場(chǎng)預(yù)期雙邊波動(dòng)且波動(dòng)較小時(shí)推薦復(fù)合蝶式組合;當(dāng)市場(chǎng)預(yù)期雙邊波動(dòng)且波動(dòng)較大時(shí)推薦復(fù)合看跌價(jià)差組合。
我們根據(jù)股指期權(quán)VIX指數(shù)和持倉量PCR對(duì)市場(chǎng)預(yù)期波動(dòng)和漲跌狀態(tài)擇時(shí),實(shí)現(xiàn)期權(quán)組合層面的綜合配置。綜合配置策略在指數(shù)上漲時(shí)上行參與率較高,在指數(shù)震蕩調(diào)整時(shí)能鎖定盈虧,在指數(shù)深度調(diào)整時(shí)期亦可在期權(quán)端獲得較大收益補(bǔ)償。自對(duì)應(yīng)指數(shù)期權(quán)品種上市以來,中證1000指數(shù)期權(quán)綜合配置策略相對(duì)于指數(shù)的年化超額收益為24.06%,滬深300指數(shù)期權(quán)綜合配置策略年化超額8.27%,上證50指數(shù)期權(quán)綜合配置策略年化超額15.36%。
量化模型失效風(fēng)險(xiǎn):本篇報(bào)告所述模型及其結(jié)論完全由量化模型和歷史數(shù)據(jù)得出,請(qǐng)注意在樣本外存在失效可能。
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