• 我国期权市场自2015年上市以来迅速发展，多品种期权陆续推出，隐含波动率成为核心指标，其对未来波动率及多市场变量有显著预测作用 [page::4][page::5]。

- 定价效率检验采用隐含波动率、已实现波动率及方差风险溢酬三类二阶矩指标，中美市场对比发现：
- 美国市场方差风险溢酬长期显著为负且稳定，表现出较高定价效率；
- 中国市场方差风险溢酬时变性强，部分时期不显著，但整体趋于成熟，隐含波动率对未来已实现波动率预测能力优于美国 [page::8][page::10][page::11][page::12]。

• 二阶矩指标对未来股权超额收益率的预测：

- 在美国市场，方差风险溢酬对未来超额收益预测能力最优，调整后R²最高达0.48；
- 在中国市场，已实现波动率预测效果较好，隐含波动率和方差风险溢酬表现不稳定且较差 [page::13][page::14][page::15]。

• 影响我国期权市场定价效率的因素包括散户比例高、散户非理性及激进风险偏好、股期市场分割、做市商流动性不足等 [page::16]。

- 基于我国期权市场方差风险溢酬显著为负特征，设计了择时做空波动率跨式期权组合策略：
- 策略核心是通过多维择时指标（隐含波动率阈值VIX、偏度SKEW、PCR成交量及持仓量指标、成交量异常检测、极端市场多指标判定等）避免大幅回撤风险；
- 示例择时指标框架详见图表24，择时有效控制回撤并提升胜率 [page::17][page::18][page::19]

• 样本内回测结果（2016-2019）：

- 年化收益率151.27%，夏普比率3.86，最大回撤20.38%，胜率77.27%，盈亏比2.23，交易次数22次；
- 策略收益主要来自做空波动率的Vega和Theta收益，未做动态Delta对冲造成Delta负收益；
- 通过择时策略规避了市场极端波动，大幅减少了回撤 [page::20][page::21]

• 考虑保证金占用对策略影响显著：

- 保证金占权利金平均10倍，降低资金利用率与策略收益，样本内年化收益降至5.67%，最大回撤3.02%；
- 样本外（2017-2019）收益为12.4%，最大回撤仅1.51%，回撤显著降低，胜率及盈亏比保持良好水平；
- 保证金对策略的资金占用率平均达90%，限制了杠杆扩张 [page::22][page::23][page::25]

• 样本内参数优化及样本外滚动窗口回测：

- 临界值参数（signalvol和signalvolpcr）通过历史分位数优化，取得优化效果；
- 滚动窗口回测展示择时策略稳健，样本外交易次数减少，盈亏比提升到3.88，胜率72.72% [page::24][page::25][page::26]

• 本策略具备和传统价格涨跌类量化策略相关性低的优点，适合补充现有策略组合，未来择时指标和策略框架仍可持续优化，以提升收益回撤表现比 [page::26][page::27]

期权策略专题（一）：期权定价效率以及基于择时的做空波动率策略 — 深度分析报告

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1. 报告元数据与概览

• 标题：《期权策略专题（一）：期权定价效率以及基于择时的做空波动率策略》

- 作者与职位：李晓辉（资深分析师，金融工程），谢圣（分析师，金融工程）

• 发布机构：上海东证期货有限公司，东证衍生品研究院

- 报告日期：2019年7月30日

• 主题：聚焦中国期权市场的定价效率，基于二阶矩指标（隐含波动率、已实现波动率、方差风险溢酬），深入剖析期权市场的市场效率及隐含信息预测能力，进而提出并测试基于择时的做空波动率策略。

核心论点及结论摘要：

• 中国期权市场近年来逐渐显现出类似美国成熟市场的定价规律，但仍存在较强的时变性，期权市场的择时策略显得尤为重要。

- 基于负方差风险溢酬特征，设计了择时做空波动率策略，回测显示该策略不仅最大回撤显著降低，且具备高胜率、优良盈亏比和夏普比率。

• 策略避免了传统依赖标的涨跌的策略无法覆盖的震荡期投资空窗。

- 考虑保证金占用后，策略收益有所降低，但仍保持稳健表现。

• 策略择时关键在于识别“市场异常”，尤其是避免波动率突升时行情，利用隐含波动率及市场指标构建择时信号。

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2. 逐节深度解读

2.1 我国期权市场定价效率问题

2.1.1 市场背景（1.1 节）

• 中国50ETF期权自2015年2月上市，市场规模稳步扩大，并逐步拓展至商品期权领域。

- 期权不仅作为投资标的具有非线性收益，更重要的是隐含波动率等衍生信息具有高度前瞻性，对资产价格及宏观经济变量具有预测能力。

• 波动率作为重要标的已有成熟的美国VIX衍生品市场及做空波动率相关策略，具有显著风险收益特征。

2.1.2 定价效率的重要性（1.2 节）

• 市场定价效率决定期权价格所含隐含信息的准确度，非效率存在套利机会但也降低隐含波动率的预测价值。

- 由于波动率未来不确定，本文不直接用BSM等模型估价，而是通过隐含波动率与已实现波动率的关系（方差风险溢酬VRP)推断定价效率。

2.2 期权相关波动率概念解析（第2节）

• 隐含波动率（IV）： 期权价格中倒推的风险中性预期波动率，是市场未来波动性的预测值。

- 已实现波动率（RV）： 过去一段时间实际观察到的波动率，更贴近真实风险。

• 方差风险溢酬（VRP）： 定义为已实现方差与隐含方差的差，反映市场风险溢价，本质上对应期权卖方的长期盈利来源。

隐含波动率计算采用无模型方法（类似CBOE VIX计算），以Shibor利率作为无风险利率，中国iVIX指数停更后自计算。

VRP为负意味着隐含波动率系统性高估已实现波动率，长期做空波动率具备正收益潜力。

2.3 期权定价效率的理论分析与实证检验（第3节）

• 利用资产定价理论，VRP的符号由股指收益率（R）与已实现波动率（RV）相关性决定：

- 正相关 => VRP为正，隐含波动率低估已实现波动率。
- 负相关 => VRP为负，隐含波动率高估。

• 美国市场表现符合经典理论，VRP长期显著为负；而中国市场VRP表现出较强的时变性，初期出现异常，不稳定性明显。

- 图表1 & 2显示中国市场VRP较美国更波动且初期存在异常，需剔除上市初期数据。

• 静态相关性检验（图表3、4）显示美国收益与波动率相关性稳定显著，VRP符合理论；中国收益率与RV相关性正负波动、VRP不显著或不稳健。

- 动态检验（图表5-12）揭示我国市场2007年起出现明显阶段性特征，部分时期相关性不显著或偏离预期。

• 综上反映中国期权市场尚未完全成熟，存在效率不足及结构性变化，隐含信息预测能力亦时强时弱，同时市场结构与参与者行为或成影响因素。

2.4 隐含波动率的预测能力（第4节）

• 回归分析（图表13）显示中国隐含波动率对未来20交易日实际波动率预测显著优于美国市场，整体解释力度（调整R²）达到0.454，全期滚动回归可达0.65。

- 预测表现牛市弱，熊市强，符合波动率非对称性。

• 但隐含波动率与收益率间关系复杂，中国市场对未来收益预测效果较差，甚至方向性与美国市场相反（美国正相关，中国负相关）。

- 波动率类二阶矩指标对未来超额收益的预测研究（图表16、17）：
- 美国市场方差风险溢酬预测超额收益具备较强显著性与解释力（调整R²最高达0.48）。
- 中国市场则已实现方差预测能力相对最佳，隐含波动率与VRP对超额收益的预测能力有限且表现不稳定。

• 滚动回归图表 (图表18-23) 显示美国指标预测能力稳定，中国市场预测力明显时变且大幅下滑。

- 总结来看，中国期权市场波动率信息对现货收益预测相对弱于美国，且受市场结构、股市行为，投资者偏好等因素影响，稳定尚待提升。

2.5 我国市场定价效率影响因素（第5节）

• 投资者结构差异：散户占比较大，且对复杂期权产品认知有限。

- 短期非理性投资及激进风险偏好：投机盛行可能导致价格偏离基本面。

• 股市与期权市场联动较弱：期权市场规模较小，机构参与不足，市场分割导致风险难以传导到期权价格中。

- 市场机制尚未完善：做市商、流动性不足，难以有效支撑合理定价。

• 综合以上因素制约了期权市场的有效性和信息价值得到充分体现。

2.6 基于择时的做空波动率策略（第6节）

6.1 策略逻辑

• 实证揭示中国期权市场长期方差风险溢酬显著为负，隐含波动率整体高估实际波动率。

- 做空波动率（卖出跨式期权组合）因正收益长期稳定成为可能，但面临“赚小亏大”的风险，即极端波动事件时会遭受重大亏损。

• 通过择时过滤极端市场行情，避免回撤，提升胜率及风险调整收益。

6.2 择时信号

• 结合隐含波动率绝对值（VIX低于12回避做空）、VIX快速上涨（日内波动）、偏度指数（SKEW）、成交量变化、期权市场PCR（成交量和持仓量比率）、极端信号（多指标组合）进行多维择时判断。

- 每一指标均有明确的判定阈值和持有期限，严格控制入场时机，从而规避极端波动风险。

6.3 策略回测（无保证金）

• 样本期：2016.1.1—2019.5.21。

- 开仓基于收盘时点，配置delta中性近月跨式卖出。

• 交易费率低，持仓周期短，无动态delta对冲。

- 回测结果：
- 总收益508.27%，年化收益151.27%，最大回撤20.38%，夏普比率3.86，交易22次，胜率77%，盈亏比2.23。

• 择时有效避免了历史上几个大的亏损区间，凸显择时的价值。

6.4 收益归因

• 期权卖方收益主要来源于Vega收益（波动率下降）和Theta收益（时间衰减）。

- Delta收益为负，因无动态Delta对冲导致风控不足。

• Gamma亏损及未解释部分来源于价差跳跃和高阶希腊字母风险。

6.5 考虑保证金后表现

• 占用保证金高（平均保证金为权利金的10倍），降低资金效率。

- 回测收益显著下降，年化收益降低至5.67%，最大回撤3.02%，交易次数未变，胜率保持77%。

• 净值走势更平稳，波动更小。

- 保证金占用导致卖出波动率杠杆优势被削弱。

• 实际投资中需谨慎考虑资金占用成本。

6.6 样本外与参数优化

• 将关键择时参数设为历史样本内的分位数，防止过拟合。

- 样本内最优参数signalvol和signalvolpcr分别为0.75和0.7。

• 样本外回测（含保证金）表现稳定，年化收益12.4%，最大回撤2.61%，交易16次，胜率68.75%，盈亏比2.12。

- 滚动优化窗口进一步提升了稳定性，实时调整参数确保择时效用。

• 回测结果印证择时策略在多个关键波动率窗口期均取得显著盈利。

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3. 图表深度解读

3.1 方差风险溢酬动态特征（图表1-2）

• 图表1（中国VRP）显示早期(2015年)波动较大，2016年中后趋于平稳，波动区间约在-0.1到0.1之间，存在时变性。

- 图表2（美国VRP）相比更为平稳，VRP常在-0.05至0之间，体现成熟市场稳定特点。

• 中国市场初期异常值较多，验证了上市初期需要剔除数据。

3.2 股指收益与波动率相关性（图表3-4）

• 中国市场牛市期间收益与已实现波动率正相关（不合期权定价理论），熊市期间则不显著。

- 美国市场对应关系较为合理，牛市与熊市中表现符合定价理论。

• 表4统计均值显示美国市场VRP全样本显著为负，中国市场虽为负但不显著，体现市场差异。

3.3 动态相关性检验（图表5-12）

• 美国股指收益率与已实现波动率相关性长期负且显著。

- 中国市场相关性呈时变性，部分时期弱化明显，反映市场结构变化和效率改善过程中的波动。

3.4 隐含波动率预测能力回归（图表13-15）

• 中国隐含波动率对未来实波动率预测显著且强于美国。

- 但预测能力存在波动及下降趋势。

• 说明中国期权市场对于未来波动预期的表达能力得到提升，但仍欠稳定。

3.5 二阶矩指标预测超额收益（图表16-17）

• 美国VRP对未来超额收益预测强劲（最高调整R²0.48）。

- 中国市场已实现波动率表现较隐含波动率及VRP更优，反映期权隐含信息尚不充分。

• 中美市场隐含波动率对超额收益的预测符号相反，显示中国市场信息定价机制不同。

3.6 策略回测净值及指标（图表25-26，29-30，33-34）

• 做空波动率策略净值呈稳健上涨趋势，显示择时效果良好。

- 无保证金条件下年化收益率高达151%，考虑保证金后收益大幅下降至5.67%，最大回撤亦大幅降低。

• 样本外采用动态参数调整后，策略依旧实现年化9.66%的稳健收益，最大回撤1.51%，胜率高达72.72%。

3.7 策略收益归因（图表27-28）

• Vega和Theta贡献最大，Delta和Gamma带来亏损。

- 说明策略风险管理存在改进空间，尤其是动态Delta对冲。

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4. 估值分析

本报告未涉及传统意义上的公司估值，而是针对期权市场效率及衍生策略构建展开研究，主要模型为基于方差风险溢酬的分析与隐含波动率预测能力检验，以及期权卖出策略的择时框架设计和回测，采用统计回归方法（OLS，Newey-West调整）和滚动窗口优化等技术手段。

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5. 风险因素评估

• 极端市场风险：市场出现剧烈波动或崩盘时，波动率急剧升高可能导致做空波动率策略遭遇重大回撤。

- 定价偏差：50ETF期权定价在极端行情中可能产生较大偏离，影响策略执行效果。

• 资金占用风险：较高的保证金比例导致资金利用率低，流动性风险提升。

- 市场成熟度和机构参与度不足：散户主导市场可能导致非理性波动，影响估值与策略有效性。

• 择时指标失效风险：择时信号的参数随时间可能失去效用，需要不断调整和优化。

报告强调策略在极端市场环境下可能失灵，同时建议投资者密切关注模型失效的风险。

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告客观呈现我国期权市场已逐渐走向成熟，暗示市场效率提升，但同时强调当前市场波动性较强，存在较大时变性与结构风险。

- 策略回测部分无保证金与考虑保证金对比展示较为全面，体现实操考虑，体现报告严谨。

• 策略无动态Delta对冲，实际风险敞口较大，可能影响极端事件下表现，需进一步完善风险管理。

- 择时指标多样且严格，但阈值设定较为经验化，仍有优化空间。

• 报告对样本外测试及参数动态调整给予高度重视，建议未来持续改进，防范参数过拟合风险。

- 报告避免夸大策略收益，明示资金占用限制及回撤风险，体现较强的风险意识。

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7. 结论性综合

本文以二阶矩指标为切入点，系统分析了中国期权市场的定价效率。研究指出：

• 中国期权市场隐含波动率对未来波动率的预测能力逐步提升，方差风险溢酬长期为负，表明隐含波动率普遍高估已实现波动率，具备卖出波动率的潜在收益空间。

- 市场整体定价效率仍低于美国成熟市场，反映投资者结构、市场机制与信息传递等多方面不足，指标表现时变性大，部分时期预期信号失真。

• 基于此实证，设计了一个以择时为核心的做空波动率期权跨式组合策略。通过多维度择时指标（隐含波动率水平、偏度、成交量、PCR等）有效规避极端行情，显著降低了最大回撤，提升胜率。

- 回测显示，剔除保证金影响策略年化收益可达151%，最大回撤20%；考虑保证金以及样本外滚动优化后，策略依然具备年化9.66%的稳健收益，最大回撤低于1.6%，胜率稳定超70%，盈亏比接近3.9。

• 策略收益主要来源于波动率下跌带来的Vega盈利及时间价值衰减Theta收入，Delta风险敞口较大，提示实际运作需关注动态对冲。

- 做空波动率策略与传统趋势跟踪或价格驱动策略相关性较低，可以作为投资组合的有效补充，填补震荡行情的投资空窗。

• 保证金占用率较高是策略面临的主要资金效率问题，需进一步研究资金优化及衍生品创新。

报告强调，期权做空波动率的关键是择时，未来将在择时指标研发、市场异常识别、多周期综合择时框架构建方面持续深化研究，建议关注后续专题。

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8. 附加内容与免责声明

• 报告内含大量细致的指标检验、参数优化、持仓明细及滚动回测数据，确保结论稳健。

- 务必关注报告最后提供的风险提示，尤其是极端市场风险与保证金资金占用风险。

• 报告由资深分析师独立撰写，提供了明确的合规和免责声明，体现专业严谨性。

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总结

本报告深刻揭示了我国期权市场的定价效率现状和隐含信息价值，通过创新择时与风险管理构建高胜率的做空波动率策略并经严格回测验证。尽管市场尚处于成长阶段，策略受保证金制约资金效率有所影响，但其低相关性和补充性质显著，具备较高的实操价值和研究价值。建议投资者结合自身风险偏好关注策略发展和择时模型优化，持续跟踪我国期权市场成熟进程。

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主要参考文献

包括丛明舒(2018), 郑振龙与秦明(2018), Andersen & Bollerslev (1998), Banerjee et al.(2007), Bollerslev & Zhou (2006), Carr & Wu (2009), Cochrane (2009)等，确保理论和实证基础扎实。

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关键图表精选Markdown展示示例

• 图表1：中国市场方差风险溢酬

• 图表25：期权做空波动率策略净值走势

• 图表33：样本外期权做空波动率策略净值走势

• 图表37：样本外滚动窗口期权做空波动率策略净值走势

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（全文结合图表数据及回测结果，详实呈现报告内容，引用页码详见文中相应章节页码标识）[page::0,1,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27]

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