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                      期權策略的收益情況與偏度指標的實際運用

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                              我們都學過數學中的偏度和極值等概念,那么應用在期權交易中要注意什么呢?使用偏度指數在構建期權策略的時候有哪些啟示?

                              
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                              構建偏度指數擇時策略 

                              1、基于偏度指數的極值交易策略 
                              策略思路:當偏度指數過高時,需要防范標的回調風險。 
                              策略信號:50ETF 期權偏度指數歷史 99 分位數約為 106。當 T 日偏度指數大于106 時,則 T+1 日空倉處理;販y周期 2015 年 2 月至 2022 年 7 月。暫不考慮交易成本與手續費。 
                              策略表現:50ETF 標的年化收益 2.22%;極值交易策略年化收益 4.93%,最大回撤 43.89%,Calmar 比率 0.11。 

                              2、基于偏度指數的動量交易策略 
                              策略思路:當偏度指數上升,當天歷史收益率上升,未來 1 天收益率上升。 
                              策略信號:當 T 日 50ETF 期權偏度指數大于 T-1 日,則 T+1 日做多,否則空倉處理;販y周期 2015 年 2 月至 2022 年 7 月。暫不考慮交易成本與手續費。 
                              策略表現:極值交易策略年化收益 8.53%,最大回撤 26.37%,Calmar 比率 0.32。 

                              3、基于偏度指數的極值+動量綜合交易策略 
                              策略信號:當 T 日偏度指數大于 106 時,空倉;當 T 日偏度指數小于 106 時,觀測若 T 日 50ETF 期權偏度指數大于 T-1 日,則 T+1 日做多,否則空倉處理;販y周期 2015 年 2 月至 2022 年 7 月。暫不考慮交易成本與手續費。 
                              策略表現:綜合交易策略年化收益 9.76%,最大回撤 26.37%,Calmar 比率 0.37。 為證實策略樣本外有效性,回測近兩年滬市 300ETF 偏度擇時策略。 

                              4、基于偏度指數的極值交易策略 
                              策略信號:300ETF 期權偏度指數歷史 99 分位數約為 106。當 T 日偏度指數大于106 時,則 T+1 日空倉處理;販y周期 2019 年 12 月至 2022 年 7 月。暫不考慮交易成本與手續費。 
                              策略表現:300ETF 標的年化收益 5.46%;極值交易策略年化收益 6.09%,最大回撤 34.85%,Calmar 比率 0.17。 

                              5、基于偏度指數的動量交易策略 
                              策略信號:當 T 日 50ETF 期權偏度指數大于 T-1 日,則 T+1 日做多,否則空倉處理;販y周期 2019 年 12 月至 2022 年 7 月。暫不考慮交易成本與手續費。 
                              策略表現:極值交易策略年化收益 5.18%,最大回撤 18.66%,Calmar 比率 0.28。雖然收益不及標的 300ETF,但策略回撤有所降低。 

                              6、基于偏度指數的極值+動量綜合交易策略 
                              策略信號:當 T 日偏度指數大于 106 時,空倉;當 T 日偏度指數小于 106 時,觀測若 T 日 50ETF 期權偏度指數大于 T-1 日,則 T+1 日做多,否則空倉處理;販y周期 2019 年 12 月至 2022 年 7 月。暫不考慮交易成本與手續費。 
                              策略表現:綜合策略年化收益 5.65%,最大回撤 18.66%,Calmar 比率 0.30。 

                              為什么 2021 年 1 季度的偏度指數量化策略表現不佳? 

                              主要是疫情的影響,權益市場期初走勢偏強;但春節后隨著國內貨幣政策收緊,部分板塊估值回落,疊加海外美股大跌都影響A股走勢,行情整體呈現 M 型走勢。 在該輪行情背景下,偏度指數在理論上本應呈現的故事是,偏度指數先從低位跟隨標的行情走勢上漲,并在春節前偏度指數抵達高位,提示市場情緒過熱,股市
                      有回調風險,此時可以根據量化信號進行空倉處理。

                              但實際回溯中,2021年1季度的偏度指數量化策略表現不佳。我們認為有幾方面原因: 

                              第一,偏度指數的風險閾值設定。偏度指數有階段性高位低位,以絕對數額作為閾值,在長期回測效果較好,但可能無法捕捉短期風險預警。例如 2 月 9 日偏度指數已經來到階段性高位,雖未達到設定的 106 絕對位置,但也應當做出適當調整。
                       
                              第二,偏度指數在日度行情中有局限性。以 2 月 10 日為例,雖然全天收漲,但尾盤價格有所回調,偏度指數受此影響同步小幅回落,與日度行情背離。 

                              第三,波動率指數同樣未出現預警。在一季度行情中,50ETF 期權波動率指數同樣失效。標的行情具有抱團一致性的特征,期權波動率右偏追漲為主,期權市場的避險屬性偏弱。 

                              綜上所述,基于偏度指數構建的量化策略雖然有效,但在實際交易中也應當結合基本面行情特征優化應用細節。

                              以上就是我們今天聊的“期權策略的收益情況與偏度指標的實際運用”內容。




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