期权市场情绪的多维度度量体系 [page::2][page::3]

• 分为波动率水平、交易信息（量）和波动率曲面价格特征（价）三大维度。

- 典型指标包括隐含波动率IV、成交量PCR、持仓量PCR及均衡现货借贷成本rb等。

• 隐含波动率体现市场对未来波动的预期，常呈现显著正溢价，具有反映恐慌程度的功能但非简单因果。

- 成交量PCR反映看跌认沽与看涨认购成交量比，逻辑依赖于投资者买卖偏好。

• 均衡现货借贷成本稳定且与期货溢价相关，兼具价格信息表征功能。

隐含波动率与现货相关性及择时效果回测 [page::3][page::8][page::10]

• 不同市场间相关性差异显著：标普500波动率与价格稳负相关，上证50ETF与A50ETF相关不稳定。

- 基于短期IV涨跌做多空策略表现不佳，标普市场2003年后失效，上证50ETF表现尤差。

• IV异常值筛选结合价格均线过滤能较好识别恐慌阶段，能有效过滤急跌波段风险。

- IV作为恐慌过滤器有效过滤了多次严重下跌，但也可能误过滤牛市上升波段。

成交量PCR择时三种方法效果对比 [page::11][page::12]

• 方法一（PCR涨跌方向）在上证50ETF表现相对最好，胜率、收益和夏普均有提升，但连续回撤较大。

- 方法二（PCR绝对阈值）及方法三（基于均值波动突破）整体择时效果不理想，表现较为平庸。

• 标普500期权PCR择时效果普遍不佳，无明显择时优势。

均衡现货借贷成本rb择时效果回测 [page::13][page::14]

• rb指标长期维持较高水平时市场情绪悲观，中长期择时效果较好。

- 基于每日rb变化的短期择时效果差，指标自身波动多噪声，短线信号不稳定。

多指标结合期权情绪择时系统回测与结论 [page::15][page::16]

| 统计指标 | 上证50ETF多头 | 多指标方法一 | 多指标方法二 | 多指标方法三 |
|------------|--------------|--------------|--------------|--------------|
| 年化收益率 | 6.11% | 28.23% | 26.11% | 38.43% |
| 年化标准差 | 26.48% | 16.13% | 17.99% | 19.57% |
| 最大回撤 | 44.97% | 19.06% | 14.77% | 17.98% |
| 夏普比率 | 0.12 | 1.56 | 1.28 | 1.81 |
| 日胜率 | 50.23% | 54.49% | 52.01% | 53.17% |
| 盈亏比 | 1.03 | 1.39 | 1.36 | 1.40 |

• 多指标组合策略显著优于单一指标择时及单纯持有现货，收益风险表现更优。

- 短期择时不一定优于中长期，期权指标短期波动信息含噪声较多。

• 期权择时胜率整体表现中等，震荡行情择时效果较差。

期权情绪择时与技术指标择时对比分析 [page::17][page::18]

| 统计指标 | 技术打分模型（2004年起） | 技术打分模型（2015年2月9日起） |
|----------------|---------------------------|-------------------------------|
| 年化收益率 | 23.14% | 24.06% |
| 年化标准差 | 23.44% | 22.65% |
| 最大回撤 | 32.40% | 21.04% |
| 夏普比率 | 0.86 | 0.93 |
| 日胜率 | 52.88% | 51.17% |
| 盈亏比 | 1.10 | 1.21 |

• 技术打分模型表现稳定，能较好捕获牛熊市趋势及震荡波段。

- 期权情绪择时在极端行情（如2015股灾）表现优于技术指标，但一般情况下无显著优势。

• 期权指标异常变化时包含市场潜在重要信息，尤其在风险预警上具辅助意义。

综合结论 [page::0][page::16][page::18]

• 期权市场情绪多维度指标各有侧重，单一指标择时效果有限。

- 多指标体系结合且避开微小波动拟合噪声，择时表现提升明显。

• 期权投资者可能具备信息优势，尤其在重大市场波动事件前夕体现明显。

- 但期权情绪择时的稳定性和胜率仍待提升，需结合其他方法辅助使用。

期权市场情绪度量及应用探讨 ——期权随笔系列之二深度分析

---

1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《期权市场情绪度量及应用探讨 —期权随笔系列之二》

- 作者：丁一（证券分析师）

• 发布机构：申万宏源证券有限公司

- 发布时间：2017年11月20日

• 研究对象/议题：期权市场情绪的多维度度量及其在现货市场择时中的应用效果和实证分析。

核心论点及目的

报告系统探讨了如何通过期权市场多维度数据（波动率水平、成交量信息和波动率曲面特征）科学刻画市场情绪，并基于阐述的多项指标进行了择时策略回测验证效果。核心结论认为：

• 期权市场情绪确实具备多维度识别能力，且在特定情况下择时效果优于直接持有现货；

- 期权情绪择时效果在震荡阶段和多数普通行情中并不稳定，存在模型有效性不确定的问题；

• 期权情绪指标异常时，能发出有价值的先行信号；

- 期权投资者假设拥有信息优势是这一研究的关键前提。

报告意在为投资者提供一种以期权交易数据为基础的情绪识别与策略构建思路，并对实际效果进行理性评估。[page::0,1]

---

2. 逐节深度解读

2.1 期权市场情绪的度量

2.1.1 期权交易制度的优势（1.1节）

该部分分析期权的独特交易机制（看涨与看跌分开交易、买卖开仓、不同执行价和期限合约等）使得市场情绪度量具备较高维度信息来源的可能。

基于对流动性良好合约的统计筛选，作者提出从三个维度提取情绪指标：

• 波动率水平：以隐含波动率（IV）及隐含-实现波动率差（IV-RV，波动率溢价）等指标表现。

- 交易信息（量）：以成交量PCR（认沽成交量/认购成交量）、持仓量PCR等量化情绪悲观程度。

• 波动率曲面结构（价）：关注期权价格反映的“偏斜”指标，比如Put/Call Skew及均衡现货借贷成本rb，后者作为更稳定的替代指标。[page::2,3,7]

图1（图片展示了这三个维度如何共同构成期权情绪度量的框架），完整指标列表分门别类列于表1及续表，重点突出指标的经济含义和逻辑判断依据。

2.1.2 波动率水平的分析（1.2节）

• 隐含波动率与实现波动率的关系：图2展示了不同时间段的IV与RV差异，揭示了投资者对波动率均值回复的预期——高波动时期IV低于RV，表明预期下降；低波动时期IV高于RV，存在溢价且预期上行。

- 波动率溢价常态：图3至图5呈现了上证50ETF、A50ETF和标普500期权的波动率溢价走势，发现波动率溢价时间占比高达67%-90%，说明市场普遍承认隐含波动率高估未来真实波动率的现象。

• 波动率作为情绪恐慌指标的局限：图6至图8说明隐含波动率的快速上升往往伴随现货下跌，代表“恐慌”情绪，但实际上波动率高企并非总等价于恐慌，波动率既可代表剧烈上升或下跌的市场预期，也能代表盘整或牛市中的活跃状态。因此单独使用IV指导恐慌判断存在偏差，需结合其他指标辅助判断。[page::3-6]

2.1.3 交易信息量度：成交量PCR（1.3节）

• 成交量PCR是衡量市场看跌与看涨期权成交量之比。具体来说，上证50ETF的PCR通常小于1，表明看涨期权交易活跃，而标普500指数期权的PCR大于1，更倾向于看跌期权活跃。

- 重要逻辑探讨指出，因为期权交易允许买卖开仓，PCR指标本身无法区分投资者是否观点为看涨还是看跌，但假设大多数投资者偏好买入期权而非卖出，PCR数值对情绪悲观程度的代表意义可成立。

• 在实际应用中建议辅以“均衡现货借贷成本”指标以增强信号的解读力。[page::6]

2.1.4 波动率曲面价信息（1.4节）

该部分重点介绍了基于波动率曲面的情绪指标设计困境，解释了PC Skew的易波动性，并推荐采用更稳定的均衡现货借贷成本rb作为情绪价格指标，更适合做为择时依据。[page::7]

---

2.2 期权情绪指标的择时应用（第2章）

2.2.1 基础假设和模型逻辑（2.1节）

• 假设1：模型准确刻画期权情绪。强调期权市场数据复杂且含噪声，须避免过度拟合，聚焦指标异常显著变动时的有效信息。

- 假设2：期权投资者更聪明或拥有信息优势，于是情绪指标具有先行提示现货市场的能力。

• 报告明确指出，上证50ETF期权市场参与者有限，难以直接验证信噪比更优的假设，故使用大量历史数据回测择时有效性。[page::7-8]

2.2.2 隐含波动率择时回测（2.2节）

• 利用20日滚动相关系数观测IV与现货价格关系，发现上证50ETF和A50ETF的相关性波动较大，不稳定，只有标普500呈现较为稳定的负相关（IV上升伴随现货下跌）。

- IV日变化用作短期买卖信号（前一日IV涨则次日卖空）测试结果显示，上证50ETF效果差，标普500指数随2003年后失效，说明短期隐含波动率作为择时信号的局限性。

• IV作为恐慌指标单独使用存在辨识困难，作者引入历史分位数阈值和股价均线过滤机制（股价低于10日均线时认为恐慌）来过滤异常行情，有效过滤住多次急跌行情，结果见图17和图18。

- 但该恐慌过滤机制也会漏掉牛市上涨波段，阈值敏感，存在选取权衡。[page::8-11]

2.2.3 成交量PCR择时回测（2.3节）

• 测试3种基于成交量PCR的择时方法：

1. 前一日PCR变化方向决定次日多空；
2. PCR超过阈值做空，反之做多；
3. 基于PCR的20日均值加减多倍标准差信号做多空（类似布林线）。

• 结果显示上证50ETF方法一效果最好，收益提升显著，夏普比例大幅改善，但回撤大且稳定性欠佳；方法二三表现一般，胜率不足50%，股灾时有相对优势。

- 标普500择时效果不明显，验证其择时策略的适用性局限。[page::11-13]

2.2.4 均衡现货借贷成本rb择时回测（2.3节续）

• rb的数值与期货溢价强相关，作为场外补充指标，可以中长期跟踪情绪变化，10%以上水平代表悲观。

- 基于rb>10%做空，反之做多的中长期策略表现较好，但基于rb日变化的短期择时效果不佳，因rb波动包含较多噪声，短期信号可靠性不高。[page::13-14]

2.2.5 多指标复合拟合择时（2.4节）

• 结合IV恐慌信号、成交量PCR和均衡现货借贷成本rb构建多指标择时模型，采用三种不同PCR使用方案。

- 规则主要为：若IV判定恐慌，则看空或空仓优先；否则结合PCR和rb判断多空。

• 多指标策略相较持有现货多头表现明显提升，尤其在2015年股灾和2017年上升行情中收益突出，最大回撤、波动率降低，夏普显著升高。

- 短期波动择时信号不优于中长期定性判断，且择时胜率在盘整行情中较低，显示模型稳定性不足。

• 作者强调这是初步探讨，后续需加入噪声过滤细化信号识别。[page::14-16]

2.2.6 期权情绪择时与技术分析择时比较（2.5节）

• 技术分析基于技术打分模型，量价信息覆盖全市场，回测超过十年历史，表现稳定，抓住牛熊转换及震荡波段。

- 期权情绪择时模型统计指标略优，但实际表现受限于期权市场参与度，上证50期权投资者小众。

• 期权情绪择时在极端行情（如2015股灾）表现优异，弥补了技术指标的不足，显示期权市场部分先行的预警作用。

- 木适时提醒期权市场发展及投资者结构变迁会影响指标适用性，需动态调整。[page::17-18]

---

3. 图表与表格深度解读

图1 与表1：期权情绪多维度和指标

• 图1以箭头结构梳理了三大维度，直观表达期权独特制度为情绪度量带来的多样品类数据支持。

- 表1和后续续表详细列举了15个左右的指标，涵盖量价波动率层面，包括成交量PCR、持仓量PCR、隐含波动率、波动率曲面偏斜度、期限结构等，解读指标的经济含义及逻辑基础，为后续综合模型提供坚实指标理论支撑。

图2-5：隐含波动率与实现波动率及其溢价

• 图2显示15-17年间期权隐含波动率与现货实现波动率呈均值回复趋势，IV-RV差异反映预期回归。

- 图3-5分别对应上证50ETF、A50ETF及标普500期权的隐含波动率溢价，蓝色柱状体显著偏正，显示隐含波动率普遍溢价，反应市场对未来波动率悲观预期或风险溢价需求。

图6-8：波动率指数与现货价格走势

• 图6与图7以时间序列展现上证50ETF及标普500的波动率指数（iVX与VIX）和现货价格走势，红色圈点标示出波动率快速攀升伴随价格快速下跌的恐慌阶段。

- 图8则显示牛市中波动率同样可能快速上升，支持作者观点波动率高企不必然是恐慌。

图9-10：成交量PCR走势与现货价格

• 图9显示上证50ETF期权成交量PCR多在0.6-1之间，低于1表明看涨期权成交活跃；图10标普期权PCR常在1以上，显示交易结构差异。

- 两图均显示PCR与现货价格趋势关联不强，有时甚至逆向，强调PCR指标需结合其他指标分析。

图11-13：隐含波动率与现货价格相关性滚动系数

• 图11标普500与VIX有较为稳定、明显负相关（最高达-0.8），且在2000至2008年间表现尤为明显。

- 图12和13中，上证50ETF与A50ETF的相关性波动剧烈且方向变化频繁，反映国内市场结构及期权市场发展特点。

图14-15：隐含波动率多空策略净值线

• 图14（上证50ETF）展示了基于IV涨跌构建的多空仓策略净值走势，策略净值长期低于及波动大于现货多头，效果不佳。

- 图15（标普500期权）策略表现更早期较好，2000年前后达到峰值，2003年后大幅下滑至等同买入持有，策略失效。

图16-18：隐含波动率分位数及恐慌过滤策略表现

• 图16描绘隐藏的IV分位数曲线，帮助量化市场恐慌阈值。

- 图17/18表明结合股价均线过滤的恐慌信号可有效剔除大跌波段风险，控制投资组合最大回撤，但可能错过部分上涨行情。

图19-24：成交量PCR三种策略回测净值及统计

• 图19-24分别展示三种PCR策略多空净值走势，上证50ETF中方法一（基于PCR变化方向）表现最佳，收益与夏普最高，回撤有限，显示PCR具备择时潜力，但标普500效果一般。

- 表1、2列对应策略详细统计指标，强化上述观察。

图25-27：均衡现货借贷成本rb与择时策略

• 图25体现rb指标历史走势对应市场情绪变化，尤其在2015年股灾期间数值攀升显示悲观。

- 图26展示rb的中长期择时（阈值为10%）策略，收益超越持有多头。

• 图27显示基于rb短期涨跌信号的择时策略效果不佳，波动修正与噪声较多不利信号。

图28-29及表3：综合多指标择时效果

• 图28展现多指标结合后的净值增长趋势，三个PCR模型均优于单一持有，最高年化收益超过38%，最大回撤大幅降低，夏普比率显著改善。

- 表3详细统计各策略指标，进一步证明套利空间和风险控制均得到强提升。

• 图29表明择时胜率存在显著时变性，震荡期表现减弱，体现择时模型稳定性和适用期的限制。

图30-31及表4：技术打分模型与期权情绪择时比较

• 图30和表4展现技术打分模型自2004年以来择时绩效，年化收益23%以上，较稳健，最大回撤较低。

- 图31对比图则显示期权择时尤其在极端行情2015股灾时优于技术模型，正常行情差别不大，说明期权情绪指标在捕捉恐慌和急跌阶段具备信息优势。

• 表4对应包括2015年起的样本，可见技术模型的持续适应性和性能稳定性。

---

4. 估值分析

报告重点为情绪指标度量与择时应用研究，未涉及公司估值模型或具体财务预测，故无传统估值分析部分。

---

5. 风险因素评估

报告隐含或明确指出若干风险和局限：

• 模型准确性风险：期权市场存在大量不活跃合约及噪声，指标设计和过滤难以完全剔除误差，过度拟合风险显著。

- 投资者结构变化风险：当前市场参与者基数有限，若投资者结构或策略行为发生变化，指标的有效性和适用规则均会相应改变。

• 择时效果不稳定风险：择时模型对震荡阶段适应性差，绩效波动大，存在胜率下降的可能。

- 历史样本局限：标的期权市场历史时间较短，含有极端特例行情，结果可能不完全适用未来市场。

• 指标单一信号风险：隐含波动率等单项指标不能完全区分情绪背景，需多指标综合判定才能提升信号精度。

报告在若干策略设计中引入了多指标互相印证、过滤异常等方法来缓释部分风险，但整体责任在于投资者自身对模型理解和风险承担。[page::0,7,14,18]

---

6. 批判性视角与细微差别

• 报告作者基于“期权投资者更聪明”的假设构筑全盘逻辑，然而该假设证据不足，且申万团队本人亦多次强调市场参与度限制及信噪比不确定，显示自我约束意识，立场谨慎。

- 一些方法依赖于外部合约数据或嫁接历史数据（如A50ETF隐含波动率嫁接上证50数据计算分位数），可能引入硬件偏差，不够严谨。

• 多指标综合择时模型呈现了明显的样本内优良表现，但报告特别提示非最优策略，未验证过拟合风险，且未深入讨论交易成本、滑点等实务问题。

- 对于震荡行情下择时失败及胜率下降问题，报告指出需要进一步探索筛选噪声技术，但对何种方法及未来改进路径未展开。

• 从披露到法律声明，体现了较高职业规范，但对期权情绪指标未来发展路径及其在不同市场间差异适用未做充分前瞻和实证说明。

整体看，报告客观理性，体现出探索期权市场情绪投资应用的前沿研究态度，既不盲目乐观，也明确提醒了模型局限和风险。[page::0,7,14,18]

---

7. 结论性综合

本报告系统而全面地探讨了构建和应用基于期权市场数据的多维度市场情绪指标体系。通过对隐含波动率、成交量PCR、均衡现货借贷成本等关键指标的介绍与深度数据挖掘，报告展现了期权市场情绪具有丰富的维度与信息内涵。

实证部分通过大量回测检验了各单指标及组合指标的择时效果，显示：

• 隐含波动率本身作为短期涨跌信号表现不佳，但作为恐慌过滤器具实用性；

- 成交量PCR基于不同算法的择时策略在上证50ETF市场取得较好收益表现，虽稳定性有限；

• 均衡借贷成本指标适合中长期择时，但短期信号结合噪声过多；

- 多指标组合择时策略显著优于持有现货，优化了收益风险比和最大回撤；

• 与传统量价技术指标的对比中，期权情绪模型尤在极端行情展现优势，补足技术指标盲区；

- 但总体模型胜率不高、稳定性不足且噪声问题仍待解决。

综合来看，本报告认同期权投资者具有一定的信息优势可能性，期权情绪指标为投资者提供了除传统指标外值得关注的补充视角，尤其在市场极端压力阶段可有较大参考价值。然而，实务应用中须警惕模型局限、参数设置敏感性及稳定性不足，慎重使用择时信号，特别是震荡市条件下。

报告强调未来需结合更多市场数据改进噪声过滤和信号识别方法，随着期权市场参与度提升，期权情绪择时的价值有望增强。此外，报告通过详尽的图表展示和统计指标支持，为投资者提供深入理解期权市场行为及风险管理的工具。

整体上，报告论证扎实，案例充分，观点谨慎且专业，具有较高的参考和实践价值。[page::0-18]

---

重要图表链接预览

• 图1：期权情绪三个维度示意图

• 图2：上证50ETF期权隐含波动率与实现波动率对比

• 图4：A50ETF期权隐含波动率溢价与现货价格

• 图9：上证50ETF期权成交量PCR走势

• 图14：上证50ETF期权IV多空策略净值曲线

• 图28：多指标组合择时策略净值走势

• 图31：期权情绪择时模型与技术打分模型比较

---

以上内容为申万宏源证券发布的期权市场情绪度量及应用探讨报告的详尽解析，涵盖理论基础、指标构建、实证检验、风险评估及策略对比，帮助投资者建立起基于期权市场信息的多维情绪视角，为后续策略开发和风险管理提供坚实依据。[page::0～18]

报告