2020农产品期权年报：长与少年“期”英雄将相“权”

　　来源：CFC农产品研究

　　中信建投2020年度策略报告

　　序言

　　2019年，国内新兴蓝海期权市场正在以史上最快的速度成长——全年新上市期权品种数达到10个。全民学期权的热潮体现在海量期权会议论坛甚至培训课程的邀请函和广告贴中。本文希望借农产品期权市场的精彩表现，为您打开期权世界投资的一扇窗。

　　对于期权的理解，可用一句“收益风险不对称性”概括，这也是期权性（Optionality）的含义。虽然1973年的B-S期权定价公式解决了理论定价难题，并用希腊字母对期权权利金在各个维度上进行了很好的降维解释。但实际交易中隐含波动率微笑、波动率期限结构和跨期交易等问题仍值得我们研究。这类交易不同于简单的价格涨跌预判，而是在期权独有的波动率和时间维度发现周期性和统计性规律，帮助提高交易的胜率或盈亏比。

　　我们刨除对市场交易数据的描述性回顾，略过单一的期权买卖方到期盈亏分析，从交易逻辑的本质出发，重点关注策略盈利能力和风险控制预案。无论是波动率套利，还是日历价差对时间价值的收割，我们力求用全年市场的正向反馈来证实策略的有效性，用极端行情的妥善处置来检验风控措施的完备性。

　　目录

　　国内期权市场在2019年蓬勃发展，新上市的品种包括天然橡胶期权、棉花期权、玉米期权、铁矿石期权、PTA期权、甲醇期权、黄金期权、沪深300ETF和股指期货期权等在内的七个商品期权和三个股票期权。很多投资者都开始着手学习期权这一新兴衍生品工具，这跟当年股票市场或期货市场甚至是股票期权市场刚上市时一样，每一个自信的投资者都记得炒股翻倍和炒期货发家的传奇，或许也坚信有一天自己能成为故事的主角。但不积跬步无以至千里，在期权这个新兴蓝海市场中，我们有幸通过2019年四个农产品期权的精彩演出，深入了解各个策略工具，为2020年的无限可能做好充分准备。抛砖引玉，如有谬误，敬请雅正。

　　第1篇 农产品期权市场数据

　　01

　　期权PCR指标与标的价格

　　理论上，期权市场的持仓成交量反映期权合约的流动性和活跃程度，与标的价格走势尚无明显关联。而期权的买卖方力量强弱或者说市场的看涨看跌情绪反映在隐含波动率之中。回顾2019年四个农产品期权，抛开意料之中的“成交日益活跃，持仓屡创新高”等描述，我们注意到几个有趣的事实：

　　（1）豆粕期权和白糖期权持仓量PCR与标的价格呈现高度正相关性，相关系数分别为0.8468和0.7879。

　　（2）玉米期权和棉花期权持仓量PCR与标的收盘价“几乎”不相关，深度虚值看涨期权的持仓量长期高于其余期权合约，甚至占看涨期权总持仓的一半以上。

　　（3）玉米和棉花标的期货价格与期权成交量PCR的相对负相关表明日线级别交易周期下的追涨杀跌氛围浓厚。

　　1）持仓量PCR：正相关有效对冲

　　虽然说简单的线性相关系数并不能说明预测效果，但至少在豆粕、白糖期权市场，高度正相关的持仓量PCR（Put-Call Ratio）指标与日线级别的价格变动能解释为何期权是较好的对冲工具。由此可见，在这两个品种的期权市场中做买入保护性看涨或看跌的策略成为主流，也相对有效。即便是遇到极端涨跌停行情，也能通过后市预期加上合理的期权策略作为应对，CFC农产品研究专题报告《涨停之后白糖期权卖方迎机遇》详细论述了今年初白糖期货涨停后的应对措施。

　　反观今年上市的玉米和棉花期权，孤注一掷的彩票赌徒成为市场主流。长期霸占最高持仓的为最虚值看涨期权，而随着标的行情变化，即便是出现较大涨幅，也无明显止盈迹象。也许只有再来一次像2019年2月25日的50ETF期权2800行权价的看涨合约，在到期前一天196倍的行情才能符合赌徒预期，但如此苛刻的行情条件至少包括以下三点：临近到期前时日无多，标的跌停或涨停，市场对单边行情势必延续的强烈预期。

　　2）成交量PCR：负相关追涨杀跌

　　对于玉米、棉花期权略微负相关的成交量PCR和标的价格而言，体现出市场明显的追涨杀跌氛围。以玉米期货一季度大幅上涨的行情为例，成交量PCR随标的价格上涨而不断下探，处于0.3-0.6区间波动，虚值看涨期权的持仓也不断被累积。另外，棉花期货在二季度大幅下跌行情里也经历相似的期权成交量PCR反向变动，市场恐慌心理体现在看跌期权的放量成交上。棉花期权成交量PCR的波动区间也逐步放大，波动率中枢也从前期的0.6附近升至0.9左右。

　　02 隐含波动率（Implied Volatility）

　　理论上，期权市场的持仓成交量反映期权合约的流动性和活跃程度，与标的价格走势尚无明显关联。而期权的买卖方更关注的隐含波动率变化则直接影响期权权利金的高低。关于波动率如何影响期权权利金的实例和分析请参见CFC农产品研究专题报告——《啥？豆粕跌，看涨期权居然涨了》，以2019年6月25日豆粕期权行情引发对期权交易在波动率视角上的思考。言归正传，图3、图4分别为四个农产品期权市场隐含波动率（IV）的描述性统计。我们可以发现，隐含波动率的正态分布现象较为普遍，其中豆粕期权的尖峰肥尾和棉花期权的双峰特点值得关注。

　　1）豆粕期权：尖峰肥尾

　　隐含波动率均值16.82%较2018年的18.32%下滑，但依然高于上市以来均值。这与豆粕期货近年来因贸易摩擦和非洲猪瘟疫情蔓延导致短期波动加剧有关。0.8098的偏度与2018年的0.8004如出一辙，轻度正偏反映了隐含波动率在中低位堆积而相对高位持续时间较短的特性，这对波动率交易者提供了有效借鉴：做空波动率择时不易，做多波动率成本偏高且需耐心等待。

　　2）白糖期权：匀称集中

　　隐含波动率均值14.64%较2018年的13.09%略升，而最大最小值范围均同比缩窄，全年白糖期货偏强运行但与国际糖价的底部盘整走势分化，因此很少未发生追涨的极端行情。微幅度负偏的情形与2018年双峰分布的情况也有明显不同。因此白糖期权波动率交易的利润空间被压缩，但IV均值的提升对长期卖权或备兑策略交易者更有益处。

　　3）玉米期权：轻微正偏

　　结合玉米期货日内波澜不惊的走势，超低的期权隐含波动率在意料之中。9%一线的隐含波动率为长期低波动率的阈值，轻微的正偏也印证了做多玉米期权波动率的盈亏比并不划算。长期做空波动率配合收割时间价值的日历价差策略在玉米期权市场更为妥当，隐含波动率低位更适合日历价差策略建仓。

　　4）棉花期权：双峰分布

　　类似2018年的白糖，双峰分布的形态对应2019年棉花期货价格的两大台阶。5月前的15000附近高位震荡和6月后的13000附近的低位波动对应上半年15%附近的较低隐含波动率与下半年的20%左右的相对高位。因此在5、6月份的波动率多头交易者成为全年最大赢家。

　　第2篇 交易策略与风控

　　01 IV-HV波动率差套利

　　交易期权就是在交易波动率。波动率高低对期权权利金价格影响巨大，特别是对到期日尚早的合约。当波动率涨跌造成的盈亏（Vega风险）强于标的价格变化带来的损益（Delta风险），这也是投资者常发现看对方向却亏钱的原因。这里提到的希腊字母在笔者看来，是将期权价格变动的影响因素由立体的三维空间降维的绝佳方法，四大影响因子分别对应四个一阶希腊字母（Delta、Vega、Theta、Rho）。它们不仅有助于我们做好归因分析，明晰因果得失，还能测试边际变量做好可量化的风控预案。详细论述请参见CFC农产品研究专题报告——《期权希腊字母边际分析》。

　　波动率并不能直接交易，也很难找到组合持仓能做到将受益曲线完全拟合波动率走势。即便是看见到期前一天的波动率冲上云霄或跌落谷底，也不要认为波动率交易者会有多大的盈亏差别，因为此时的其他风险（如大头针风险）已经盖过了波动率本身。然而一般时间的期权波动率交易的确是众多套利交易者甚至是趋势交易者的盈利源泉。这也是期权这一三维（价格、时间、波动率）金融衍生品工具的一大亮点。关于波动率与时间价值的交易逻辑参见CFC农产品研究专题报告《中性市场期权交易策略——波动率与时间价值交易》。

　　1） 豆粕期权IV与HV

　　那么如何判断隐含波动率的高低呢？这里我们找到一个锚，标的历史波动率（Historical Volatility）。以上市时间较长的豆粕期权为例，去年2017年底至2018年初的隐含波动率长期处于10%-12%极低水平，而2018年二、三季度IV的波动中枢移至20%-25%水平。仅通过隐含波动率的绝对值大小并不好判断当下13%的IV是高是低，如果说近期的百分位数能体现短期趋势，那么更好的衡量标准则是隐含波动率与历史波动率的相对高低。

　　IV-HV所得的波动率差能很好反映二者的相对关系。豆粕期权2019年全年的隐含波动率表现为一季度冲高回落，二季度飞涨而三季度缓跌，年度低位震荡。但通过豆粕期货的历史波动率我们能明显观察到两个时段的高额IV-HV差值和年底的较大负波动率差。通过简单统计不难发现，IV-HV的均值回归现象有助于预判隐含波动率走势，从而可供波动率套利策略作为进出场交易的参考。

　　2）豆粕期权波动率套利

　　今年豆粕期权依然遵循波动率均值回归的特性，买卖跨式的套利策略表现优异。豆粕期权IV-HV长期处于正值，在均值1.89%上下一个标准差处分别设立上界4.38%和下界-0.59%，当波动率差突破上下界时分别采取卖出平值跨式组合和买入平值跨式组合做波动率回归，以触碰回归中枢即IV-HV均值1.89%为出场条件。从结果上来看，虽然全年套利次数十次左右并不算多，持仓时间从几天到几周，但胜率高于80%，以20%仓位做回测得到10.43%的收益率和仅1.62%的最大回撤。出现卖跨机会的次数远大于买跨套利，而主要盈利来源为1月的高波动率差回落与11月的低波动率差回升期间。对于极端行情的止盈止损把控可通过调整套利区间上下界来实现，本文的一个标准差范围和回归中枢离场仅为提供参考思路，抛砖引玉。需要注意的是，临近到期（特别是一周以内到期）的合约隐含波动率变化易出现极端现象，应避免大头针风险，及时移仓远月合约。

　　3）玉米期权波动率套利

　　相似的策略同样适用于2019年新上市的玉米期权。IV-HV差波动范围相较于豆粕期权更小，在均值0.31%上下一个标准差的范围，即1.70%和-1.07%区间外做波动率均值回归，同样以平值期权卖出或买入跨式组合，持有到重返波动中枢0.31%。全年回测效果良好，分别在一季度和三季度有做空波动率和做多波动率的两波较大盈利，但在4月初低波动率差期价由于IV一直维持低位而HV向下收敛导致做多波动率的买跨组合无功而返。仍然以20%仓位测算，年化收益率14.20%，净值最大回撤5.05%。

　　02 日历价差（Calendar Spread）策略

　　相同期权（看涨或者看跌）的一买一卖组合，或者说配对交易，称为价差交易。若选用不同行权价构建组合则被称为垂直价差，大家普遍熟悉的牛市价差和熊市价差便是如此，交易的期权合约到期日都是相同的，因此获利的主要来源是Delta和Vega。但若选取不同到期日的期权而选用相同行权价的话，就变成了水平价差，这里的Delta和Vega被大部分对冲，主要获利来源变成了是Theta。价格涨跌难以精准预测，波动率高低不易准确把握，唯有时间流逝永恒不变，交易Theta的好处不言而喻。值得一提的是，日历价差策略也是为数不多的同时兼具正Vega和正Theta的策略，做波动率多头的同时还是时间的朋友。

　　1）2019年农产品期权日历价差

　　日历价差，也叫做水平价差，是最常见的赚取Theta收益的策略。组合构成为卖出近月合约并买入远月合约。之所以均选取平值合约，一方面是无论近远月合约，平值的Theta值最大，提高时间维度的收割效率；另一方面是较好的对冲Delta风险，尽力保持Delta中性从而做到与标的价格涨跌无关。

　　从Theta绝对值的跨期变化速度可知，临近到期前一个月左右开始逐步增涨，直到到期时达到峰值，整体呈现类抛物线形态。因此，日历价差组合的持仓时间拉长到近月合约到期前1至2月。通过对四个农产品期权长期观察，我们认为到期前2月开始建仓较为妥当。图9展示了2019年到期的1905，1909和2001期权合约在到期前两个月的日历价差组合权利金走势，从统计表格中可以看到，持仓两个月的收益率范围在6-20%，而棉花期权1-5日历价差受1-5价差不断走扩和1-5波动率差大幅走缩影响，近月单腿的负Delta和远月单腿的正Vega损失超过组合正Theta收益，因此整体日历价差组合微亏。全年12次日历价差策略持仓两个月期间仍然达到均值为10.53%的可观收益率。诚然，包含近月合约到期损耗的时间价值在内，回测组合中亦有部分Delta、Vega盈利，这也与持仓期间是否动态对冲有关，但日历价差交易的核心逻辑始终是以正Theta来实现的。在动态对冲调整下，棉花期权1-5日历价差组合亦可实现正收益。

　　2）日历价差策略风控预案

　　良好的风控预案是执行高胜率日历价差策略的必备环节。下面做出三大潜在风险的情景分析：（1）．标的绝对价格大幅变化；（2）．标的近远月价差变化；（3）．标的近远月波动率差变化。

　　如图10以豆粕期权9-1日历价差在2019年6月10日至09合约到期前8月6日的行情为例。

　　情景1：第一个月时间，近远月标的价格分别下跌51和60个点，这让组合的Delta中性状态受到较大影响。若标的近远月价格同时变化过大（价差变化不大），组合的Delta变化将由近月主导。这里降维解释一下，Delta视角下或者说仅看标的价格，日历价差的近远月两条腿在建仓时是平衡的，日历价差组合总Delta为-0.0192几乎中性。可是同样面对标的价格下跌，一个月后的7月4日，由于更大的近月Gamma值（0.0026较0.0012更大）让M1909C2900合约的Delta值下降更多，原本持仓的平值合约Delta值分别变成了0.4590和-0.3893，总Delta升至0.0697。这意味着此时比标的价格继续下跌将让日历价差组合承受亏损。

　　情景2：接下来一个月直到M1909期权到期，标的价格回升，但近月涨幅远超远月（M1909上涨56点而M2001上涨16点），标的9-1价差走缩。卖出的近月看涨期权重回实值，Delta也因此大幅跳值-0.6475，但买入远月合约仍然保持虚值，Delta为0.4734，日历价差组合Delta由正转负为-0.1742。同样标的价格上涨过程但由于近远月合约涨跌幅不同或者说月间价差走出单边趋势，负Delta值在标的价格正向变动过程中让日历价差组合在Delta层面保持亏损状态。结合情景1综合考虑，若标的价格变动幅度过大，导致组合Delta严重偏离中性状态，可采取在新的平值附近再构建一个日历价差从而形成双日历价差组合，即7月4日时可考虑卖出M1909C2800并买入M2001C2850，以加仓和缩减最大盈利空间为代价拓宽盈亏平衡点范围，换句话说以盈亏比打折的方式确保高胜率。当然，如此调整仓位提升，也需设好净值跌破的平仓底线。

　　情景3：因为日历价差组合整体是波动率多头（远月Vega值大于近月），当远月隐含波动率大幅下降时，Vega维度的亏损可能超过近月时间价值的盈利。例如图10中7月4日时，日历价差组合的近远月合约隐含波动率（IV）双降。同样降维到Vega层面来看，组合权利金的变化由波动率变化幅度与Vega值的乘积决定，即△option premium=Vega*△Implied Volatility。远月降波造成权利金的边际变化量为-0.1309而近月降波获利仅为0.1023，因此日历价差组合在此刻因波动率下降而亏损。当然，我们也看到接下来一个月中升波增添了日历价差组合获利。因此Vega维度的风险敞口是否需要对冲取决于建仓时对波动率走势的预期。这里顺带关注下近月合约的Vega值在到期前从4.5224下降至3.2975最后迅速跌到0.5574，说明越是临近到期，隐含波动率对权利金的“影响效率”快速下降。相反看看Gamma却由0.0020到0.0026最后飙升至0.0139，这也是前文提到临近到期波动率更易异动却“影响不大”，更需关注“大头针风险”的原因。同时印证了期权交易员的经验总结：“远月看Vega，近月看Gamma”。最后，若需完全对冲Vega风险，推荐考虑卖出远月跨式组合，当然，日历价差的建仓也应在波动率低位择机入场。关于如何做好期权对冲，CFC农产品研究给出专题报告《期权对冲的道与术》以供参考。

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责任编辑：陈修龙