• 隐含波动率跟踪方法及标准化处理 [page::2]

- 通过插值技术，统一不同期权合约的行权价格与到期时间，提取到期时间为30天的平值期权隐含波动率均值。
- 50ETF期权波动率曲面表明波动率受行权价和期限双重影响。

• 金融期权与商品期权隐含波动率特征差异 [page::2][page::3]

- 金融期权均为欧式期权，跟踪宽基指数，隐波水平较低且变动幅度较小，品种间相关性高。
- 商品期权为美式期权，跟踪单一商品期货，隐波水平高且剧烈波动，品种间相关性较弱。

• 期权隐含波动率相关性与期权策略产品的分类 [page::3][page::4]

- 利用50ETF期权隐波作为金融期权代表，计算期权策略产品净值与金融期权隐波在回落时段的相关性。
- 相关性>0.2划为金融买权型，<-0.2划为金融卖权型，介于两者为混合型。
- 期权策略指数与各金融期权品种隐波负相关，表明策略多持有部分Vega敞口，但对冲难度较大。

• 市场规模及产品数量变化趋势 [page::4][page::5]

- 虽然2023年整体成交额有所下滑，金融期权的策略空间和容量仍然显著优于商品期权。
- 2022年第四季度起金融卖权型产品数量快速上升，2024年春节后反而减少，反映风控措施与策略复合的优化。
- 金融买权型产品数量呈脉冲式增长，反映市场波动及隐波上升阶段对买权策略的短期推动。

• 不同期权策略产品绩效比较 [page::5]

| 类型 | 年化收益率 | 最大回撤 | 年化波动率 | 夏普比率 | 卡玛比例 | 胜率 |
|------------|------------|----------|------------|----------|----------|---------|
| 金融买权类 | 7.05% | -6.40% | 3.61% | 1.54 | 1.10 | 70.30% |
| 金融卖权类 | 8.16% | -2.55% | 2.27% | 2.93 | 3.20 | 70.79% |
| 其他类 | 8.36% | -0.80% | 1.50% | 4.59 | 10.42 | 73.76% |
| 期权策略指数 | 7.71% | -0.97% | 1.56% | 3.98 | 7.95 | 73.27% |
- 金融卖权类产品兼顾较高收益和较优风险控制，买权类表现较弱，其他类风险最小收益最高。

• 按相关性分层的期权策略绩效分析 [page::6]

| 分层 | 年化收益率 | 最大回撤 | 年化波动率 | 夏普比率 | 卡玛比例 | 胜率 |
|-------|------------|----------|------------|----------|----------|---------|
| layer1| 7.21% | -4.99% | 3.42% | 1.67 | 1.44 | 69.80% |
| layer2| 8.42% | -1.59% | 2.06% | 3.36 | 5.29 | 74.75% |
| layer3| 9.30% | -0.69% | 2.02% | 3.86 | 13.43 | 73.27% |
| layer4| 8.85% | -0.87% | 1.78% | 4.13 | 10.22 | 74.26% |
| layer5| 8.13% | -7.49% | 3.44% | 1.93 | 1.09 | 70.30% |
- 中间层级（layer2至layer4）产品表现最佳，极端相关性产品表现较差，验证阈值法分类合理。

深度分析报告：隐含波动率跟踪与期权产品分类期权策略系列观察（二）

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《隐含波动率跟踪与期权产品分类期权策略系列观察（二）》

- 作者：分析师 李亭函，研究助理 张帅

• 发布机构：华宝证券研究创新部

- 发布日期：2024年7月（依据相关资料）

• 研究主题：本报告聚焦于期权市场中隐含波动率（简称隐波）的跟踪方法及其对期权产品分类的影响，结合期权隐含波动率的监测及其对私募期权策略分类和业绩表现的有效性验证。

- 核心论点：
- 行权价格和到期时间对期权隐含波动率影响显著，需进行标准化处理以统一隐波的比较口径。
- 金融期权与商品期权在隐波水平及波动特征存在显著差异，且金融期权的隐波呈现市场一致性。
- 期权策略产品根据与金融期权隐波相关性不同，可划分为金融买权型、金融卖权型及混合型，不同类型产品的数量和表现呈现动态演变。
- 风控及策略调整在金融卖权型产品中有所体现，且过高或过低的隐波相关性往往预示策略表现不佳。

• 投资评级与目标价：本报告无具体评级与目标价，以策略分类和风险提示为核心内容。

总结来说，作者旨在通过对隐含波动率的标准化跟踪，结合私募期权产品与金融期权隐含波动率的相关性，揭示不同期权策略的特征及其风险表现，以期为投资者提供针对期权策略的分析框架和投资判断辅助。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 隐含波动率的跟踪

内容总结
隐含波动率是由市场期权价格反推得出，反映市场对未来标的价格波动的预期，亦即市场情绪的体现，且是期权策略的核心变量。其取值不仅受期权标的性质影响（指数或商品），且受合约的行权价格及到期时间制约。报告指出，在实际市场中，因期权生命周期限制及合约数量有限，无法直接统一选取固定行权价和到期日的期权隐波。

方法论
为解决数据不一致问题，采用插值方法对不同存续期权合约隐含波动率进行标准化，统一计算不同品种到期时间为30天的平值期权的隐含波动率，并取看涨、看跌期权隐波均值，增强隐含波动率指标的可比性。

关键数据与趋势

• 图1（50ETF波动率曲面）展示了隐含波动率在执行价与到期时间上的三维变化，反映波动率“微笑”或“波动率曲面”现象。

- 图3至图6分别表现2020年至2024年间，不同市场板块金融期权与商品期权的隐含波动率走势：
- 金融期权隐波整体水平较低且波动幅度较小，多个股指期权（如50ETF、沪深300）之间隐波具有较强同步性，体现权益市场整体走势一致覆盖。
- 商品期权隐波绝对水平和波动范围显著大于金融期权，且商品间隐波相关性较弱，受制于不同商品的产能、库存、供需等特定因素影响。

逻辑与推论
报告强调隐含波动率的本质为未来价格预期不确定性，金融期权的欧式合约、宽基指数标的使得其波动率表现出集体性。而商品期权的美式性质和个别商品特征导致其隐波表现分散且更为剧烈。对隐含波动率的准确跟踪和统一标准化处理是后续策略分类及评价的基础。[page::2][page::3]

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2.2 期权产品的波动率分类

内容总结
期权策略难以长期持有对Vega（隐含波动率风险）的完全中性头寸，因而策略产品必然存在一定Vega敞口。根据产品净值与金融期权隐波的相关程度，策略可分类为做多波动率型（买权型）、做空波动率型（卖权型）及波动率不敏感型（混合型）。

市场与规模表现

• 图8展示了2022、2023年不同板块期权的年度成交金额，金融期权成交规模远超商品期权，显示其更大策略空间和市场容量。

- 资产管理角度，做多波动率策略面临时间价值损耗，但在黑天鹅事件中具备回报弹性；而卖权策略寻求平稳收益并以规避极端风险作为卖点。

相关性分析与分类方法
利用2020年1月至2024年7月的私募期权策略指数与多个金融期权品种隐波的相关性数据（表1）显示，金融期权内部相关性高但策略净值与隐含波动率呈现高度负相关。基于50ETF期权隐波作为代表，计算产品净值与隐波在隐波下降区间的滚动相关性，并以0.2、-0.2为阈值切分：

• 相关性 ＞ 0.2 划分为金融买权型

- 相关性 ＜ -0.2 划分为金融卖权型

• 介于两者之间为混合型

数量与业绩表现

• 图9显示不同时期不同类别产品数量的动态变化，金融卖权型产品数量在权益市场波动率下降期迅速提升，但2024年春节后回落，反映风控强化和策略优化。

- 金融买权型产品数量呈阶段性波动，如2023年7月反弹和2024年2月股市急跌后的增多，说明受市场极端事件驱动。

• 表2业绩统计显示：

- 混合型（其他类）产品在年化收益、最大回撤、波动率及夏普比率等方面均优于买权型和卖权型。
- 买权型表现相对较弱，回撤最大，波动率较高。
- 卖权型收益优于买权型，但风险指标稍逊。

相对划分细化分析

• 进一步用相对分层法，将产品按相关性值分为5层（layer1到layer5，代表相关性从低到高）。

- 图11及表3显示中间层级（layer2、layer3、layer4）产品业绩优异，收益稳定，回撤小，夏普比率高。

• 相关性极高（layer5）或极低（layer1）的产品表现均相对较差，支持中间相关性区间策略更为稳健的结论。

该章节深入揭示了隐波与期权策略净值相关性作为风险敞口指标的实际应用价值，既揭示了策略的有效分类，也辅助投资者规避过度暴露隐含波动率风险的产品。[page::4][page::5][page::6]

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2.3 风险提示

报告明确警告：

• 研究涉及复杂衍生品及私募基金，限定阅读范围为合格投资者。

- 所载信息来自公开渠道，但不保证准确完整性。

• 结论基于假设和估算，存在一定偏差可能。

- 投资者应谨慎对待，避免盲从，各自承担风险。

此部分强调投资风险合规和信息披露的责任，保障投资者权益。[page::0][page::6]

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3. 图表深度解读

图1：50ETF 期权波动率曲面示例

• 三维坐标展示波动率随行权价和到期时间变化，反映期权隐波的“波动率曲面”特征。

- 波动率波动随行权价出现局部峰谷，显示隐含波动率微笑或偏斜现象。

• 执行价2.1-2.8元区间及到期时间1M-1Y展示，时间越长，隐波一般变化趋势上升。

- 图形直观说明固定行权价和到期时间难以实现，须插值法标准化处理。

图3-6：金融期权及主要交易所商品期权隐含波动率走势

• 金融期权隐波整体较平稳，短期内的几个峰值(疫情初期、2024年市场波动点等)明显。

- 商品期权隐波波动大，多次出现高峰(如2022年铁矿石期权隐波突破100%），反映商品市场高风险特质。

• 不同期货品种间的隐波相关性弱，商品市场的异质性突出。

图7：期权隐含波动率相关性热力图

• 按期权类别和交易所划分，金融期权内部相关度极高（多数超过70%）。

- 不同交易所商品期权隐波相关性较低，且与金融期权关联度弱。

• 支撑报告中期权市场分化明显的论断。

图8：不同板块期权年度成交金额

• 2022-2023年金融期权成交金额大幅高于其他板块，体现金融期权市场更成熟及交易活跃。

- 2023年整体成交额虽有下滑，但金融期权依旧领先。

图9：不同类型期权产品数量变化

• 金融卖权类产品自2022年下半年起快速增加，2024年春节后数量回落，说明金融卖权策略趋于收敛及风控加强。

- 买权类产品数量脉冲明显，受市场重大波动影响明显。

• 混合型产品体量稳定增长。

图10、11：不同分类产品合成净值走势

• 阈值和相对划分均显示中间相关性层产品净值表现出色，收益增长稳健且相对风险较低。

- 极端相关性层（过买/过卖）表现不佳，收益波动大且回撤率相对较高。

表1、2、3：相关性与绩效统计

• 表1：期权策略指数与各指数期权隐波呈高度负相关，说明长期持有正Vega敞口难获收益，净值与隐波呈对冲关系。

- 表2（阈值划分）显示卖权类产品波动率最低，夏普比率最高，买权类波动率大，夏普偏低。

• 表3（相对分层）进一步证实中间层级产品风险调整后表现最佳。

整体图表系统支撑报告观点，解释期权策略类别形成的市场逻辑和风险收益特征。[page::2-6]

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4. 估值分析

本报告并未涉及传统估值方法（如DCF、PE、EV/EBITDA等），聚焦于期权隐含波动率指标及其与期权策略产品的关系分析，故无估值模型论述。

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5. 风险因素评估

报告识别了以下风险因素：

• 投资门槛：涉及衍生品及私募产品，非合格投资者参与存在合规风险。

- 信息准确性与完整性风险：数据依赖公开信息及研究假设，可能存在估计误差。

• 市场风险：隐含波动率波动大，杠杆放大风险，策略净值波动显著。

- 策略风险：过度暴露于隐含波动率相关性高或低区间可能导致策略表现不佳。

• 系统风险与流动性风险：期权合约数量有限，生命周期约束影响隐波测算和交易执行。

报告强调投资者需审慎识别，增强风控意识。[page::0][page::6]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告基于期权隐含波动率与策略净值相关性的阈值划分具有一定的主观判定，阈值设定带有经验成分，可能对部分边缘产品分类有影响。

- 插值标准化隐波计算降低了因行权价和到期日不一致带来的比较偏差，但插值本身可能忽略了非线性波动特征或市场微观机制。

• 报告强调与金融期权隐波的相关性作为分类依据，未深入探讨商品期权隐波对私募期权产品的影响，存在一定局限。

- 由于产品组合多元，如多标的或多策略混合，单一隐波相关度衡量指标可能不足以充分反映产品真实风险暴露。

• 绩效指标虽客观反映策略表现，但由于私募产品信息披露有限，业绩数据的代表性和完整性需审慎对待。

- 风险提示部分较为标准，未详细分析执行层面如流动性风险、交易成本等实际操作风险。

总体而言，报告结构严谨，数据详实，结论自洽，但对复杂策略工具的分析仍有一定简化与假设，投资者阅读时需结合其他综合信息进行判断。

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7. 结论性综合

本报告系统阐释了期权隐含波动率的标准化跟踪方法，尤其解决了行权价和到期时间异质性问题，通过插值获得统一的30天平值合约隐波，提升隐波数据的比较和分析价值。金融期权隐波表现出整体市场的同步性和稳定性，而商品期权因其标的差异表现波动剧烈且分散，具体区分体现了期权种类的本质差异。

报告深入利用金融期权隐含波动率作为锚点，对市场上私募期权策略产品通过净值与隐波的相关性，科学划分为买权型、卖权型和混合型策略，明确了不同策略风险收益特征和市场行为。中间区间相关性的混合型产品通常表现最佳，极端相关性的产品表现较差，反映了对隐波暴露适中运营的有效性。数量和净值的时序变化也体现出市场策略调整和风控优化的动态过程，特别是2024年春节后金融卖权产品数量回落，指向其风险管理趋严。

图表及统计数据严密支持以上结论，显示了期权市场隐含波动率与私募策略表现间的内在逻辑联系。风险提示清晰划定投资范围和限制，保证信息透明度。

总体而言，报告呈现了期权隐含波动率在策略分类及私募产品风险收益分析中的关键作用，提供了一套切实可行的分类及评估框架，适合专业投资者及机构用于期权策略研究及投资决策辅助。其分析为私募期权产品风控和策略优化提供指导意义，值得期权投资者重点关注。

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附：重要图表展示

• 50ETF期权波动率曲面示例

- 金融期权隐含波动率走势

• 郑商所商品期权隐含波动率走势

- 大商所商品期权隐含波动率走势

• 上期所与广期所商品期权隐含波动率走势

- 不同板块期权年度成交金额

• 不同类型期权产品数量变化（阈值划分）

- 不同类型期权产品合成净值（阈值划分）

• 不同类型期权产品合成净值（相对划分）

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注：本文所有结论均基于报告内容及数据分析所得，相关引用均明注页码供查验。[page::0-7]

报告