无风险套利主要分类与核心测算结果 [page::0][page::5]

• 期权无风险套利主要包括边界套利、垂直价差套利、凸性套利、平价套利及盒式套利。

- 垂直价差套利、凸性套利、盒式套利的套利次数和整体收益均显著高于边界套利和平价套利。

• 测算基于沪深300ETF期权2019年12月23日至2020年7月31日的高频数据。

边界套利关键发现与收益分布 [page::9][page::10][page::11]

• 边界套利机会共计78次，绝大多数收益在1%-3%年化收益区间，2月3日等几日收益中位数超30%。

- 边界套利以下边界套利为主，认购期权下边界套利占比81%，认沽期权下边界套利占19%。

• 认沽期权下边界套利收益中位数高于认购期权。

垂直价差套利统计与收益特征 [page::14][page::15][page::16]

• 垂直价差套利次数达1191次，61.2%非年化收益集中于0-1%，18.9%收益大于5%。

- 1月22日、3月2日、7月22-23日套利收益中位数均超50%，最高日近99%年化收益。

• 认沽垂直价差上边界套利占60%，认购上边界24%，双方收益均高于下边界套利。

- 垂直价差套利机会频率和收益均显著优于边界套利。

凸性套利机会及回测收益表现 [page::19][page::20]

• 凸性套利机会数达3426次，接近一半机会收益集中于0-1%区间，17.9%非年化收益超5%。

- 认沽期权凸性套利机会比例53%，年化中位收益22.16%，高于认购期权14.72%。

• 7月23日收益中位数高达95%，凸性套利持续为套利主要收益来源。

平价套利机会分布及收益特征 [page::22][page::23][page::24]

• 平价套利机会高达125,979次，但绝大多数机会非年化收益集中于0-1%，整体收益较低。

- 正向平价套利占94%，反向平价套利占6%，反向套利因融券限制操作空间小。

• 2月3日及2月4日出现收益波动，峰值非年化收益约2.5%，表现稳定但不显著。

- 平价套利是低风险、低收益策略的典型代表。

盒式套利机会及收益分析 [page::26][page::27][page::28]

• 盒式套利机会651次，74.7%集中于0-1%非年化收益。

- 盒式套利分两类机会，套利机会2（占60%）收益偏低，套利机会1收益中位数达10.37%。

• 该策略因涉及多期权组合，相较平价套利操作更便捷且受现货折溢价影响小。

- 盒式套利以较高资金效率及较低交易复杂度被期权套利者青睐。

期权套利策略构建与回测结果 [page::39][page::40]

• 构建基于垂直价差套利、凸性套利及盒式套利的实盘策略，设置年化收益门槛、资金限制与优先级。

- 持有至到期策略累计收益25%，但存在集中到期标的交割导致的日内风险与大幅回撤。

• 采用提前平仓策略规避标的交割风险，平仓策略累计收益19.92%，最大回撤仅0.09%。

- 提前平仓策略年化夏普率1.44，Calmar比率243，显著提升资金使用效率及风险控制能力。

期权套利相关风险梳理 [page::41]

• 融券资源稀缺限制卖空型套利操作，可操作性及成本是主要限制因素。

- 保证金不足及补缴风险导致强制平仓风险，增强资金管理及仓位监控至关重要。

• 行权风险存在时间差，交割标的价格波动可能引发套利损失。

- 交易对手违约风险虽低但不可忽视，需完善风控框架。

• 欧式期权T+1交割机制造成两日风险敞口，需综合管理交易策略。

期权套利策略优化建议 [page::28][page::30][page::32]

• 边界套利及平价套利监控相对简单，垂直价差和凸性套利可通过相邻合约组合优先监控。

- 凸性套利通过蝶式组合拆分，保证金可享组合策略减免。

• 利用交易所保证金减免政策，可显著降低期权做多组合保证金占用，提高资金效率。

- 期权组合策略中多套利策略可以同时申报组合保证金，优化头寸管理和资金占用。

金融工程系列报告分析 —— 《期权投资策略系列之一：300ETF 期权套利，从理论到实践》

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1. 元数据与概览

• 标题：《期权投资策略系列之一：300ETF 期权套利，从理论到实践》

- 作者：吴先兴、王喆（天风证券）

• 发布机构：天风证券研究所

- 发布日期：2020年10月15日

• 研究主题：沪深300ETF期权自2019年12月23日上市以来，多种无风险套利策略的理论基础及实践回测分析，聚焦于期权套利机会的识别、收益测算及策略优化。

该报告系统梳理和量化分析了期权市场中5类主要的无风险套利策略：边界套利、垂直价差套利、凸性套利、平价套利及盒式套利。核心观点是垂直价差套利、凸性套利和盒式套利的套利机会频率和收益均明显优于边界套利和平价套利。报告依托高频tick数据测算了各套利策略的收益表现，并在实践中验证了策略构建的有效性。

摘要核心信息：

• 边界套利机会78次，年化收益部分时点超过30%

- 垂直价差套利共1191次，约24.3%机会年化收益超50%

• 凸性套利3426次，部分时间点年化收益高达95%

- 平价套利频率极高，非年化收益集中在0-1%，多数为正向套利

• 盒式套利651次，单日日收益最高达23.7%

- 构建的提前平仓策略回测年化收益约20%，最大回撤极低、风险调整后表现优异[page::0,5,42]

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2. 逐节深度解读

2.1 无风险套利方式及收益

报告首先介绍期权无风险套利的五大类别，详细阐释了每种套利的理论边界和实际操作逻辑：

• 边界套利（Boundary Arbitrage）：利用单一认购或认沽期权价格超过理论上下边界，构造相应的“备兑开仓”或“保护性买入”策略实现无风险套利。

- 垂直价差套利（Vertical Spread Arbitrage）：基于期权价差的区间边界破坏（上下边界）的套利，具体分为熊市及牛市价差组合，认购和认沽均适用。

• 凸性套利（Convexity Arbitrage）：基于期权价格曲线应呈现凸性的性质，三只相邻执行价期权价格关系失衡时通过蝶式价差组合套利。

- 平价套利（Parity Arbitrage）：借助期权平价公式 (Put-Call Parity) 关系失衡，通过买卖认购认沽期权配合标的资产实现套利。

• 盒式套利（Box Spread Arbitrage）：利用两组不同行权价的认购与认沽期权组合价格不等价，形成固定收益逻辑的组合套利。

报告对每类套利结构进行了数学表达、具体策略构成和收益情况量化。特别细致展开了套利收益的理论下界，确认了套利不计成本时必有正收益的保障[page::5-7,12-18,20-21].

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2.2 高频数据回测情况及套利机会统计

• 边界套利：

- 78次出现，收益多集中于1%-3%区间，年化收益峰值超30%，认购期权下边界套利占81%，认沽仅19%。
- 由于借助融券卖空标的的高成本和限制，认购期权下边界套利场景更易实现。
- 图4~8给出分布与时序：2020年2月和3月初出现套利高峰。

• 垂直价差套利：

- 共1191次，61.2%收益集中于0-1%，但约18.9%收益超过5%，且年化收益中位数高达50%以上的日数多达数日，年化峰值接近100%。
- 认沽垂直价差上边界套利次数占比60%，认购占24%，下边界套利均为各约8%。
- 图12-16展示详细统计与时间分布，突出几个收益尖峰日期。

• 凸性套利：

- 机会最多，达3426次，年化收益中位数部分日超过45%，7月23日最大为95%。
- 认沽凸性套利占比略高53%，年化收益优于认购期权。
- 相关图示（图20-24）显示其频率频繁且分布广泛。

• 平价套利：

- 机会最高，达125,979次，99.9%非年化收益在0-1%区间
- 94%为正向套利，反向套利因融券操作限制较少。
- 收益波动平缓，但包括2月初的短期收益尖峰。
- 图27-31细致呈现价格关系和套利收益分布。

• 盒式套利：

- 出现651次机会，集中在几日内。
- 收益以小幅套利为主，但3月9日收益达到23.7%。
- 盒式套利机会分两类，收益及机会分布详见图32-37。

总体来看，套利机会及收益遵循“凸性套利 > 垂直价差套利 > 盒式套利 > 边界套利 > 平价套利”的排序规律。较复杂的组合套利更频繁且收益更丰厚，同时操作复杂度较高但对标的市场影响较小[page::9-16,18-28].

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2.3 期权套利关系与监控优化

报告指出：

• 不同套利类型之间存在明显触发相关性，如单期权边界套利往往伴随着相邻期权形成的垂直价差套利机会；垂直价差套利常与凸性套利同时出现；正反向套利机会则关联盒式套利机会（图38-41）。

- 通过理论及价格曲线关系验证以上关联性，有助于套利机会快速筛选与交易优化。

• 基于期权价格错估的特点，报告提出基于相邻合约的监控替代方案，将监控重点聚焦在相邻期权实现快速识别，显著减少计算量，提高执行效率，特别对垂直价差及凸性套利有效[page::28-34]。

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2.4 期权组合策略保证金制度及套利优化

• 期权卖出开仓需要保证金。交易所提供组合策略保证金减免制度，对认购/认沽牛市、熊市价差、跨式等多种策略组合能够实现降低保证金占用。

- 报告对基于组合拆分（认购/认沽凸性、盒式套利）详细解构，展示组合拆分逻辑及其保证金优化流程（图46-49），有效提升资金利用率。

• 日终自动对冲机制亦减轻组合持仓保证金压力。

- 介绍了备兑开仓专属保证金减免政策，面向持有标的同时卖出认购期权的策略，进一步降低资金门槛[page::34-36].

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2.5 标的资产分红影响与策略调整

• 分红导致合约单位和行权价按比例调整，确保调整前后的合约市值接近，具体调整公式详述。

- 针对不同套利策略对标的资产持仓方式的差异，对分红对期权组合收益模型做细分调整（期初卖空标的与期初买入标的两种主要类型），详述现金流变动与组合期末收益调整逻辑，涵盖分红补偿及标的持仓补足（章节3.1至3.3）。

• 结合中国市场实际ETF分红场景（如嘉实沪深300 ETF一次分红、华夏上证50ETF多次分红）及期权合约具体调整实践，确保测算准确反映红利效应[page::36-38].

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2.6 期权套利策略构建与实证回测

• 以垂直价差套利、凸性套利、盒式套利为核心，利用高频数据监测期权价格有效套利空间。

- 建仓阈值设置为套利预期年化收益大于前一日1周SHIBOR，合计初始资金为1000万元，有效控制资金分配及风险。

• 采用交易对手卖买一价格满足优先建仓，策略回测阶段主要有两种持仓方式比较：

1. 持有到期策略：累计收益率达25%以上，但面临期权到期交割两日标的价格风险，7月24日最大单日9%跌幅回撤较大。（图50）
2. 提前平仓策略：实时监控套利组合价差及费用，及时平仓避免标的持有风险，回测累计收益19.92%，最大回撤极低0.09%，年化夏普率1.44，Calmar比率高达243.35，表现更加稳健（图51，表22）。

• 策略回测突出市场黑天鹅事件或高波动情境（2020年2月3日疫情冲击后首个交易日，以及7月6日沪深300大幅上涨日）为主要收益来源。

策略整体胜率为55.9%，参与频率低（147个交易日中仅11天构建143组套利组合），体现了高概率低频交易特性[page::38-41].

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2.7 期权套利风险评估

• 标的卖空限制风险：边界套利和反向平价套利依赖融券卖空，券源稀缺与高费率限制套利规模及频率。

- 强制平仓风险：期权卖出需要保证金，若市场波动使亏损扩大且未及时补足保证金，面临强平风险。

• 违约风险：虽有中央对手方保证金机制，但行权日义务履约风险不可忽视。

- 行权风险：标的价格等于执行价时，套利对冲执行存在时间差，义务方和权利方不对称履约风险，可能引发标的行情风险敞口。

报告建议资金管理稳健、及时监控风险点，谨慎执行套利策略[page::41].

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3. 图表与数据深度解读

• 图1-2分别直观展示认购与认沽期权价格理论边界曲线，体现期权价格约束范围。

- 图4-8细分边界套利收益时间序列、分布及比例，显示机会较少但部分时点收益突出。

• 图9-10及相关图表揭示垂直价差价格曲线斜率及方向，辅助判断套利边界的数学依据。

- 图12-16深刻展示垂直价差套利的时间分布、收益分布及分类占比，明显优于边界套利。

• 图17-24对认购与认沽期权凸性关系进行解读，利用蝶式组合实现价格曲线凸性套利，且频次和收益均占优。

- 图25-31展现期权平价关系及正反向套利，并解释其限制及频率格局，反向套利比例不足6%。

• 图32-37具体描绘盒式套利价差波动，揭示套利机会分布及较高收益日的重要成分。

- 图38-41通过价格曲线展示不同套利关系，隐藏套利机会的传递性和连锁反应机制。

• 图42-45以及之后几页通过数学证明和价格示意清晰说明了套利监控优化方案的逻辑和必要性。

- 图46-49以图形流程和拆分图说明如何规避保证金压力并提升资金效率。

• 图50-51通过策略净值曲线展示持有到期与提前平仓比较，体现后者优势显著。

- 图52则结合实盘K线说明套利触发的市场环境背景。

通过细致的图表解析，报告构建了期权套利策略的理论与实证闭环，性能靠前，风险可控，资本效率得到大幅提升[page::6,9-10,12-16,18-24,26-29,31-35,39-41].

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4. 估值分析

虽然报告主要聚焦策略构建和套利收益，未涉及传统股票估值模型等估值手段，但在套利收益计算中充分考虑了：

• 交易手续费、交易所经手费、结算费用等

- ETF交易手续费及融券成本（融资费率8.6%年化，保证金比例100%）

• 期权保证金占用资金按120%计

- 冲击成本设定为0.5%

• 最低收益率门槛基于上一交易日1周SHIBOR无风险利率

这些详尽参数确保套利收益计算贴近真实市场成本，避免过度乐观估算，具备较高的实操指导价值。

套利收益多为基于价差交易的相对价值挖掘，估值框架根植于期权定价边界和价格关系的理论结构，具有较强的理论和实践结合度[page::6,35,38].

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5. 风险因素评估

详见前文2.7，报告清晰界定：

• 操作风险：卖空限制、流动性风险

- 资金风险：保证金不足导致强平风险

• 信用风险：交易对手违约风险，虽有中央对手方保障

- 行权风险：价格临界点导致执行不确定性

报告强调这些风险均不可忽视，建议资金管理保守，加上策略的提前平仓设计显著降低标的持仓风险，实现风险收益的均衡优化。

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6. 批判性视角与细微差别

• 依赖历史高频数据回测，可能面临未来市场结构变化导致模型失效；报告已对此指出模型失效风险。

- 融券卖空成本与难度高，使部分策略的实盘可操作性存在局限，尤其是边界套利中的认购期权下边界和反向套利策略。

• 期权到期无日内行权交割机制带来的两日标的持仓风险，导致持有到期策略大回撤，研究团队以提前平仓策略予以优化。

- 套利机会主要在波动极端或市场非理性时期集中出现，普通市场行情下收益率偏低，频率较少，适合机构或具备一定资金与技术实力的投资者。

• 保证金减免制度虽大幅提升资金效率，但需注意其自动解除时间节点的风险，投资者资金流动安排需谨慎。

- 分红调整对套利收益的影响复杂，需时刻关注分红事件对持仓覆盖和现金流的冲击。

• 理论套利收益多为“无风险”，实操中仍受制于滑点、交易成本及执行速度, 报告对交易对手方最佳买卖价格的应用即为对冲此风险的尝试。

总体而言报告逻辑严密，体系完善，涵盖了理论、量化和实证三位一体，但仍需在实盘执行层面持续验证和动态调整。

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7. 结论性综合

此次报告全面系统地定义并量化了沪深300ETF期权不同无风险套利类型，明确指出垂直价差套利、凸性套利及盒式套利是具备最高频次和收益水平的套利策略。基于高频数据回测，三者不仅提供更多策略建仓机会，也带来显著年化波动范围中的超额收益（年化多数超过30%甚至近百）。

细致的数学推导和图表说明了每类套利的盈利结构和无风险特征，保障投资者理论上的收益下限。同时，针对多种套利策略间的内在关系，报告提出的监控优化方案和策略组合拆分方法，有效提升套利效率和资本使用率。

结合标的资产分红调整、保证金政策以及实际交易成本，报告构建了真实场景下涵盖手续费、融券成本、冲击成本的套利收益测算方法，保障了模型的可操作性。通过策略回测，提前平仓策略显示了更优的风险控制与收益表现，克服了持有到期策略面临的标的风险敞口。

风险分析部分细致指出了标的卖空限制、强平风险、违约风险及行权风险，提醒投资者理性布局，防范可能损失。

整体而言，本报告为机构投资者提供了一套理论清晰、实证充分、风险与收益均衡的期权套利策略研究框架与实施指导，明确表明利用沪深300ETF期权市场中的错价机会进行组合套利具有显著投资价值和较强实操潜力。[page::0-43]

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参考报告结构及图表示例

• 表1：期权无风险套利分类汇总（简单明了归纳各策略关键特征）[page::6]

- 图4-8：边界套利的收益及频率分布，直观呈现边界套利具体时点和收益水平[page::9-10]

• 图12-16：垂直价差套利收益时间、分布及类型，突出收益的几何级增长机会[page::14-16]

- 图20-24：凸性套利的非年化和年化收益分布及认购认沽占比，数据充分[page::19-20]

• 图27-31：平价套利的收益波动与频次权重反映市场中潜在平价套利机制[page::23-25]

- 图32-37：盒式套利组合的收益及机会分类，验证套利收益准确性[page::26-28]

• 图50-51：套利策略净值曲线对比，展示持有到期与提前平仓策略差异[page::39-40]

- 表22：提前平仓策略统计指标，提供策略稳健性衡量[page::40]

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术语解释

• 认购期权(Call Option，c)：赋予买方在特定时间以特定价格购买标的资产的权利。

- 认沽期权(Put Option，p)：赋予买方在特定时间以特定价格出售标的资产的权利。

• 垂直价差(Vertical Spread)：购买与售出同类期权，不同行权价，时间相同的组合。

- 凸性套利（Butterfly Spread）：由3个不同执行价期权构成，利用价格曲线的凸性进行套利。

• 平价套利(Put-Call Parity Arbitrage)：利用期权标的价格间理论关系不等式进行套利。

- 盒式套利(Box Spread)：构造牛市及熊市价差组合形成固定无风险收益。

• 年化收益率：考虑时间因素将收益率折算为年化标准。

- SHIBOR：上海银行间同业拆借利率，常用作无风险利率参考。

• 保证金：投资者为期权卖出合约缴纳的资金担保。

- 融券：借入标的证券用于卖空操作。

• 冲击成本：因大额交易造成的价格影响成本。

- 提前平仓：非到期日主动反向交易，减少持仓风险。

• 最大回撤：历史最高净值下的最大跌幅，风险度量指标。

- 夏普率：单位风险产生的超额收益率。

• Calmar比率：年化收益率与最大回撤的比值，度量风险调整回报。

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综上，报告通过理论推导与高频实证，结合市场实际，系统揭示了沪深300ETF期权市场多种套利策略的投资机会和风险提示，展示了成熟的期权策略在中国市场运行的有效路径及操作细节，是期权量化投资领域的重要参考资料。

报告