基于ETF的备兑开仓策略收益与风险表现 [page::4]

• 2016年至2023年上证50ETF备兑开仓策略年化收益率7.10%，明显优于买入持有的4.69%。

- 最大回撤降至33.09%，低于买入持有的41.16%，年化波动率也从18.51%降低至15.86%。

• 择时结合策略年化收益率进一步提升至7.28% [page::4]

海外备兑开仓ETF发展及国内金融创新环境 [page::5][page::6][page::7]

• 美国CBOE拥有39只备兑开仓策略指数，标普系列数量最多，策略细分和调整不断完善。

- 跟踪CBOE备兑指数的ETF近20只，产品发行火热，主流开放多样。

• 国内衍生品市场政策积极推进，近年多只ETF期权与股指期权挂牌，形成良好的策略实施标的基础。

备兑开仓策略核心构建参数与行权价格选择 [page::8][page::9][page::10][page::11]

• 行权价选取基于对历史波动率与波动率乘数的综合考量，最终确定以180日历史波动率乘以90%作为行权价倍数。

- 波动率乘数在60%-100%之间，收益存在非线性，90%乘数在回测区间表现最佳，平衡了行权概率和期权溢价。

• 行权价较贴近现货时在下行行情优势明显，反之在上行行情中可能面临较大超额回撤。

- 行权概率和年化收益率随波动率乘数调整体现策略的风险收益权衡。

• 上行和下行行情示意图表明备兑策略在震荡及下行市场表现优异，在快速上涨期存在回撤风险。

备兑开仓策略历史回测收益与风险指标比较 [page::16][page::17][page::18]

• 50ETF备兑组合自2016年起年化收益7.10%，涨幅和夏普率均优于现货。

- 沪深300ETF备兑开仓同期收益由负转负小幅提升，风险指标的改善显著，回撤明显降低。

• 年度指标表明策略在震荡和下行市环境下优异，牛市表现略逊于现货但仍参与上涨收益。

业绩归因及希腊字母收益拆分 [page::18][page::19][page::20][page::21]

• 策略收益主要来源theta（时间价值）正贡献，gamma表现为负拖累，delta收益随行情波动波动，表现为熊市正贡献，牛市负贡献。

- 隐含波动率普遍高于历史波动率，存在波动率溢价，是卖出期权长期收益根源。

• 不同波动率乘数设置对应不同的期权delta风险敞口，90%乘数对应中等偏低的delta敞口，有助于平衡风险。

加入均线排列择时模型改进策略表现 [page::21][page::22][page::23][page::24]

• 采用多均线的MASS择时模型，根据得分判定趋势，上行行情仅持有现货，下行或震荡时执行备兑开仓。

- 此择时大幅减少快涨行情中的期权行权风险，提升策略整体收益和风险控制能力。

• 50ETF择时组合年化收益提升至7.28%，沪深300ETF择时策略年化收益率由-0.55%提升至-0.31%。

构建基于备兑开仓的ETF组合——申万宏源研究报告深度解析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题： 构建基于备兑开仓的ETF组合——ETF策略兵器谱系列之三

- 分析师： 朱岚、沈思逸

• 发布机构： 申万宏源证券研究所

- 发布日期： 2024年1月18日

• 研究主题： 基于ETF的备兑开仓期权策略的构建、绩效分析与优化

- 核心论点与结论：
报告系统阐述了以ETF持仓为基础，通过卖出看涨期权（备兑开仓）来实现风险调整后超额收益的策略。历史回测（2016-2023年）显示备兑开仓策略的年化收益率为7.10%，同期传统持有策略仅4.69%，策略同时显著降低了最大回撤和波动率，具备较好风险收益特征。通过择时模型配合备兑，进一步提升年化收益成长至7.28%。报告强调期权卖方通过隐含波动率溢价、希腊字母收益拆解揭示策略核心收益驱动。海外相关指数及ETF发展成熟，国内市场也正逐步完善相关工具和制度，为备兑策略推广奠定基础。[page::0][page::4][page::21]

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2. 逐节深度解读

2.1 基于ETF的备兑开仓策略组合特征

• 关键信息： 以上证50ETF期权为例，备兑开仓策略在2016年至2023年实现7.10%的年化收益，高于同期4.69%的买入持有收益；策略最大回撤33.09%，远低于41.16%；年化波动率15.86%，低于买入持有的18.51%。

- 操作机制： 投资者持有ETF现货，同时卖出相应虚值看涨期权（备兑开仓），以期权费增强收益，且利用期权的非线性减少整体波动。

• 风险收益表现解读： 备兑策略有效利用期权时间价值（theta）长期赚取溢价，且在波动缓和时通过期权结构减缓波动和最大回撤。加入择时后，年化收益略升达7.28%，但波动率及回撤有所增加。

- 表1及图1说明： 表1细化比较了三种组合（单纯现货、备兑开仓、择时+备兑）各项指标，图1雷达图直观显示备兑相关策略在年化收益和夏普比率方面显著优于买入持有，最大回撤和波动率均得到改善，体现稳健收益特征。[page::4]

2.2 海外及国内备兑开仓策略发展

• 海外发展：

美国CBOE拥有39个备兑开仓指数，覆盖标普500、纳斯达克等多类资产，指数设计多样化且策略不断丰富。近两年备兑开仓ETF发行快速增长，资产规模突出（如QYLD规模77.5亿美元）。主动管理型备兑策略也崛起，如JPMorgan的JEPI与高盛相关产品，二者结合股票选股及主动卖出期权，提升收益。

• 国内发展：

近年来中国证监会高度关注衍生品发展，推出相关政策支持公募基金参与衍生品投资，规范期权市场，推动ETF期权及股指期权上市，覆盖主流宽基ETF，丰富投资工具，为备兑策略发展奠定制度基础。

• 表2、图2等说明：

海外CBOE指数覆盖广泛，标普系列最丰富，表2列示了主流备兑指数种类。表3披露跟踪此类指数ETF的发行及资产情况。表4、5则详细罗列中国政策发展历程及期权上市标的和时间，显示国内市场逐渐成熟。[page::5][page::6][page::7]

2.3 备兑开仓策略卖出期权选择及收益结构

• 行权价选择的多样性： 不同备兑指数根据卖出看涨期权的虚值程度（虚一档、定距、delta约束等）差异明显，影响策略的风险收益特征。基于理论行权概率，报告提出结合历史波动率和预设倍数确定最优行权价，即用180天历史波动率乘以90%倍数，兼顾行权概率和时间价值的权衡。

- 行权概率与期权价格的权衡： 行权概率越高期权溢价越贵，卖出高溢价期权提升短期收益，但行情上涨时大幅回撤风险加大；反之则收益降低但风险小。

• 波动率乘数优化： 研究不同波动率倍数选取行权价对策略整体年化收益和行权概率的影响：以90%乘数和180天历史波动率表现最佳，既避免过高行权风险，也获得合理的期权费收入。

- 行情影响举例： 上涨行情中低倍数（靠近现货的行权价）导致高行权概率和回撤，震荡/下跌行情中则受益较多。

• 表6至10及图3解析：

表6阐明CBOE几大备兑指数的卖出期权特点；表7揭示国内个股期权标的价格区间对应的行权价间距，反映实际操作难度及策略适应性；表8—10展示不同时效历史波动率和倍数下的行权概率、收益率及年化收益与90%波动率乘数差异，验证90%是较优选择；图3及表11兼述牛熊行情行权价选择的收益与风险表现。[page::8][page::9][page::10][page::11]

2.4 备兑策略在不同行情与波动率环境下表现

• 行情区分： 以2017年前后和2020年前后的上涨行情示例，策略收益受期权行权影响显著，如快速上涨导致期权行权造成净值下跌；反之震荡或下跌行情备兑策略能有效积累超额收益。

- 波动率情景： 2016年初的高波动率行情和2017年的低波动率行情对期权收益影响明显，高波动时期策略具有更高溢价收入及更好表现，低波动时期则收益有限。

• 图4至10及表12—14说明：

图4—7分展示不同市场状态下的策略净值及交易超额表现；表12和13说明在下行行情和高低波动率行情中不同行权价设置的风险收益差异；图8至10对策略净值变化趋势可视化，加深对策略表现的理解。[page::12][page::13][page::14][page::15]

2.5 备兑开仓具体构建方法及历史业绩

• 策略规则总结：

在持有ETF现货的基础上，卖出对应面值的虚值看涨期权，采用月度滚动展期，行权价基于过去180天历史年化波动率的90%乘数计算，并选择最近可用行权价。

• 区间收益统计： 近年50ETF多期权展期区间内多头收益偏多且较温和波动率，提高了策略利润的稳定性。

- 历史回测结果： 50ETF备兑开仓年化收益7.10%、沪深300ETF策略表现稍逊但仍优于现货，波动率和最大回撤均有效降低。

• 图11至14及表15—17解读：

图11、12详细展示区间收益及分布，体现收益质量；图13、14净值曲线反映策略和值本身的对比；表15—17全面数据化展示策略风险收益指标和逐年表现，细化分析不同市场阶段下的策略表现。[page::15][page::16][page::17][page::18]

2.6 业绩归因及希腊字母分解

• 隐含波动率溢价优势： 50ETF期权的隐含波动率长期高于实际历史波动率，提供了期权卖方可持续的波动率溢价来源。

- 希腊字母贡献分析：
- Delta： 反向相关于现货走势，主要因期权卖方损失发生在标的上涨时。
- Theta和Gamma： theta（时间价值）持续贡献正收益，gamma损耗负贡献，两者共同影响策略收益。
- Vega： 波动率变化对策略贡献较小，主要在波动率高点有阶段性收益。

• 图15至20说明：

图15、16揭示隐含波动率与实际波动率偏差及分布，验证卖方优势；图17—21系统揭示希腊字母累计收益拆分，图表清晰描述不同希腊字母随时间变化的贡献。[page::18][page::19][page::20][page::21]

2.7 策略改进：引入均线择时模型

• 择时目标： 避免在单边快速上涨行情中因期权行权导致超额收益大幅回撤。仅在市场震荡或下行时执行备兑开仓。

- 模型机制：
- 应用多均线排列系统（多至126日均线），将市场趋势用0-100分量化表示，取0.5为二叉界限判断多空。
- 当MASS指标>0.5意味着市场处于上行通道，持仓全现货；当≤0.5则持有备兑开仓策略。

• 择时效果与数据支持：

- 改进后的策略规避快速上涨期权行权损失，成功实现策略与现货同步上行，同时下行行情获得策略保护收益。
- 年化收益率提升至7.28%，虽然波动率稍升，但综合夏普率及最大回撤仍表明稳健提升。

• 相关图表及表格：

图21详细展示50ETF价格与MASS指标关联，图22与图23对比了是否择时的备兑策略表现差异，表19统计择时后策略指标提升。
同时沪深300ETF的择时回测也展现类似效果（图24到26，表20）。[page::21][page::22][page::23][page::24]

2.8 风险提示与合规声明

报告强调基于历史回测，不能保证未来表现，策略受宏观经济、市场风格切换、政策变动等多重因素影响，市场风险不可忽视。投资者须结合自身风险承受能力审慎应用。模型具备时效性和环境依赖性，重大环境变动可能导致模型失效。投资须理性，逾期法规及合规要求亦详细披露。[page::0][page::25][page::26]

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3. 关键图表深度解读

3.1 表1与图1（50ETF策略表现）

• 描述： 表1展示了50ETF持有、备兑开仓及加入择时三者的多维风险收益指标。图1为雷达图直观呈现三者的综合表现强弱对比。

- 解读：
- 备兑开仓年化收益高出持有策略2.41个百分点，最大回撤下降近8个百分点，波动率降低2.65个百分点，说明策略增强收益同时降低风险。
- 夏普比率从0.25提升至0.45，月胜率从51.58%上升至54.74%，显示盈亏月份比例更优。
- 加入择时后，年化收益率进一步提升0.18%，但波动率和回撤略增，持续维持相对优异组合风险调整表现。

• 支持文本论点： 图表数据强力佐证备兑开仓策略在风险收益控衡上的优势，体现作者提出“期权费收入与现货持有风险管理二合一”的核心理念。[page::4]

3.2 图2（CBOE备兑开仓指数种类）

• 描述： 显示CBOE备兑开仓策略指数的数量分布，标普系最多（15只），MSC、罗素等指数也稳健覆盖。

- 解读： 数据表明海外市场策略多样化且市场深度广泛，为投资者和产品开发提供多品种选择，验证策略成熟。

• 文本联系： 说明备兑策略在成熟市场已被广泛应用，具备广泛的跟踪与复制基础。[page::5]

3.3 图3及表11（牛熊市行权价格表现）

• 描述： 图3区分上涨和下跌区间，表11针对2017年前后上涨行情的不同波动率乘数对应行权概率、收益和风险指标。

- 解读： 行权概率越低（波动率乘数越大），收益和夏普率趋于优越，最大回撤略为增加，但整体风险可控。反之下行时更靠近标的价格的期权行权概率增加，收益提升。

• 联系文本： 说明选择行权价格需要平衡收益和行权风险，基于波动率调整行权价是合理方法。[page::11]

3.4 图4-7（不同行情下的净值表现）

• 描述： 图4与5显示上行行情下策略净值及累计超额收益回撤明显，图6与7下行行情策略净值稳健积累超额收益。

- 解读： 上行时期权被行权导致回撤，超额收益反转为负，下行时期权防御效应显现，超额收益持续增长。

• 文本联系： 验证备兑策略对于震荡与跌势市场有效，但上行行情存在短期回撤风险。[page::12][page::13]

3.5 图15-16（隐含与实际波动率）

• 描述： 图15为隐含波动率与历史波动率对比，图16为隐含波动率溢价分布。

- 解读： 隐含波动率普遍高于历史真实波动率，意味着期权价格存在时间价值溢价，投资者卖出期权可享长期收益来源。

• 联系文本： 隐含波动率溢价是备兑策略的核心盈利基石之一。[page::18]

3.6 图17-21（希腊字母收益拆分）

• 描述： 图17示Delta累积收益，图18 gamma与theta的积累，图19 vega的波动，图20概括希腊字母各自贡献，图21为择时MASS指标。

- 解读：
- Delta在上涨行情损失显著，theta为主要正收益来源，gamma持续亏损拖累，vega影响波动性不大。
- 择时指标从长周期均线计算，灵敏反映趋势强弱，为择时策略铺路。

• 联系文本： 分解细节揭示策略收益主要来源于时间价值消耗，择时有助平滑Delta损失。[page::19][page::20][page::21][page::22]

3.7 图22-26（择时改进后净值表现）

• 描述： 分别绘制无择时与择时后备兑策略净值走势及超额收益，沪深300ETF策略亦类比展现。

- 解读：
- 择时策略有效规避快速上涨行情导致的大幅回撤，且在震荡及下跌行情中保持稳健收益积累。
- 总体年化收益和夏普比率提升，回撤得到控制。

• 文本联系： 策略优化有效解决纯备兑在牛市表现不足问题，提升整体风险收益表现。[page::23][page::24]

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4. 估值分析

本报告核心内容为期权备兑策略产品的策略构建及表现分析，未直接涉及传统估值（如DCF或P/E）方法，但策略中基于历史波动率及波动率倍数确定期权行权价的逻辑，可以视作隐含估值参数的动态调整，进而实现风险控制和收益最大化。

具体关键输入包括：

• 期权行权价确定基于过去180天历史年化波动率与倍数（90%）；

- 期权滚动周期（月度）；

• 择时模型采用多均线排列模型（126日级别）；

- 历史回测数据作为模型收益展开基础。

上述输入与策略表现直接相关，体现策略中“估值”即风险边界与收益权衡的动态过程。

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5. 风险因素评估

报告全面指出以下风险：

• 历史表现不保证未来： 材料基于历史公开数据，市场环境剧烈变化可能导致模型失效甚至亏损。

- 市场波动性与风格切换： 宏观经济、政策调整及风格转换将直接影响策略定价及行权概率。

• 期权流动性及市场结构： 投资者需充分理解ETF期权和期货产品的波动性风险及策略资金践踏风险。

- 策略择时误判风险： 择时模型存在滞后及误判，可能导致错失部分收益或加剧回撤。

• 产品合规与监管风险： 国内期权市场相对不成熟，规则调整和政策导向可能影响策略实现。

报告建议投资者结合自身风险偏好和实际承受能力，理性审视并谨慎应用策略。[page::0][page::25]

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告对备兑策略的收益优越性强调明显，但也承认在快速上涨行情中的潜在回撤风险，体现较为客观的分析态度。

- 择时模型应用提升策略表现，体现作者对单一备兑策略局限性的认识与补充，显示出稳健的策略设计理念。

• 对于波动率乘数和历史波动率考量的选择，报告基于经验回测数据进行优化，但这种参数选择可能不适用于极端或不同市场环境，投资者需关注适用范围。

- 海外市场的工具多样化和主动管理型备兑策略的发展表明，基础备兑策略可进一步深化与创新，暗示国内市场发展的潜在空间。

• 期权隐含波动率溢价的持久性是策略收益重要根基，但报告指出其也存在周期性偏差，需警觉溢价折价交替出现的风险。

- 报告对风险提示详尽，合规信息充分，整体研究态度严谨，避免过度夸大收益或低估风险。

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7. 结论性综合

申万宏源团队围绕备兑开仓策略进行了系统而详尽的分析，证明该策略在中国ETF及相应期权市场中具有显著的收益与风险优化效果。历史数据充分表明，基于180天历史波动率和90%波动率倍数确定行权价的备兑策略，能够在震荡和下行行情中积累超额收益，降低投资组合波动和最大回撤。在快速上涨行情中，由于期权行权损失显著，策略收益会有所拖累，然而引入基于多均线排列MASS模型的择时回避上升行情，有效避免大幅回撤，进一步提升策略表现，年化收益率从7.10%提升至7.28%。

海外市场成熟的多样备兑开仓指数和ETF产品提供了经验借鉴，国内衍生品市场的政策支持和工具创新为策略推行提供良好外部环境。隐含波动率溢价作为期权卖方长期收益的核心来源，通过希腊字母收益拆分证明theta收益稳定且健康，是策略的基础驱动力。

风险管理方面，报告清晰揭示了策略依赖的市场环境假设及潜在不确定性，投资者应根据自身风险容忍度审慎应用。

图表深度见解总结：

• 表1及图1确认备兑开仓策略在收益、波动率和回撤上的综合优势。

- 图4-7和图13-14直观表现不同市场行情下策略净值变化，展示了策略在牛熊转换中的表现差异。

• 图15-16证明隐含波动率高于实际波动率，构筑期权卖方溢价来源。

- 图17-21希腊字母分解揭示策略的收益结构和潜在风险来源，为优化设计提供理论基础。

• 图22-26及相关表格展现择时辅助备兑策略效果提升的实际回测数据。

综合来看，本报告为投资者提供了一个系统、成熟且在国内ETF期权市场可行的备兑开仓策略方案，并通过择时优化提升收益稳定性，是ETF衍生品投资领域的重要参考。

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参考文献及数据源

申万宏源证券研究，Wind数据库，Bloomberg，CBOE，证监会官网等。[page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26]

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附：报告部分关键图示 markdown 格式

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以上为报告详尽、系统的逐章及数据图表分析，便于科研及投资实践商议。

报告