期权策略专题（七）：GammaScalping与ShortStraddle（DDH）的对位关系

深度报告-金融工程 期权策略专题（七）：GammaScalping与ShortStraddle(DDH)的对位关系 报告日期：2023年7月11日 ★研究背景： 在传统的期权卖跨策略过程中，一项常见的风控手段就是进行Delta动态对冲，然而在市场波动率较高时，该对冲操作显然会产生较大的对冲成本，抵消卖跨策略的收益；相反，Gamma 王冬黎金融工程首席分析师 从业资格号:F3032817投资咨询号:Z0014348 Tel:8621-63325888-3975 Email:dongli.wang@orientfutures.com Scalping的策略可以捕捉市场的波动，通过对正Gamma的期权头寸进行Delta动态对冲，来产生对股指期货低买高卖的效果，这 联系人：谢怡伦 金融工程分析师 样便可以在市场波动率上行过程中获取收益。何时构建ShortStraddle(DDH)，何时构建GammaScalping本质上就隐含波动率和 已实现波动率之间的博弈，本报告试图构建有效指标能够有效地 金基于对两者之间的关系比较来进行策略的择时。 融 工★回测结果： 程 结果显示，当以方差风险溢价（VRP）的原始值作为择时指标， 阈值设置为2%时，也即对应为50%历史分位时，策略整体表现最好，策略年化收益率达到8.99%，夏普值1.07，最大回撤为7.80%。 ★结论： 研究表明，方差风险溢价能够有效地判断当前市场隐含波动率相对已实现波动率的相对强弱，投资者可以根据这一指标选择适用于当前市场行情的期权策略。当方差风险溢价处在低位时，构建GammaScalping盈利能力较强，而当方差风险溢价处在高位时，ShortStraddle(DDH)则具有较高盈利可能。 ★风险提示 模型基于历史数据构建，未来市场规律的变动可能使模型失 从业资格号:F03091687 Tel：8621-63325888-1585 Email：yilun.xie@orientfutures.com 效。 重要事项：本报告版权归上海东证期货有限公司所有。未获得东证期货书面授权，任何人不得对本报告进行任何形式的发布、复制。本报告的信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。我们已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参考，报告中的信息或意见并不构成交易建议，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。 有关分析师承诺，见本报告最后部分。并请阅读报告最后一页的免责声明。 目录 1、前言5 2、GammaScalping与ShortStraddle(DDH)的对位5 3、策略构建8 3.1、指标构建与计算8 3.1.1、已实现波动率8 3.1.2、隐含波动率8 3.1.3、方差风险溢价（VRP）9 3.2、回测系统构建9 4、实证研究9 5、总结与分析23 6、风险提示23 图表目录 图表1：卖出跨式期权损益结构6 图表2：Delta动态对冲示意图7 图表3：GammaScalping示意图7 图表4：纯卖跨策略净值10 图表5：纯卖跨策略回测结果10 图表6：Delta动态对冲后的卖跨策略10 图表7：DDH卖跨策略回测结果10 图表8：波动率走势11 图表9：波动率走势_MA2011 图表10：波动率走势_MA6012 图表11：IV=15%作为择时指标13 图表12：IV=15%回测结果13 图表13：IV=20%作为择时指标14 图表14：IV=20%回测结果14 图表15：IV=25%作为择时指标14 图表16：IV=25%回测结果14 图表17：IV_MA20=15%作为择时指标15 图表18：IV_MA20=15%回测结果15 图表19：IV_MA20=20%作为择时指标15 图表20：IV_MA20=20%回测结果15 图表21：IV_MA20=25%作为择时指标16 图表22：IV_MA20=25%回测结果16 图表23：IV_MA60=15%作为择时指标16 图表24：IV_MA60=15%回测结果16 图表25：IV_MA60=20%作为择时指标17 图表26：IV_MA60=20%回测结果17 图表27：IV_MA60=25%作为择时指标17 图表28：IV_MA60=25%回测结果17 图表29：VRP=1%作为择时指标18 图表30：VRP=1%回测结果18 图表31：VRP=2%作为择时指标19 图表32：VRP=2%回测结果19 图表33：VRP=3%作为择时指标19 图表34：VRP=3%回测结果19 图表35：VRP_MA20=1%作为择时指标20 图表36：VRP_MA20=1%回测结果20 图表37：VRP_MA20=2%作为择时指标20 图表38：VRP_MA20=2%回测结果20 图表39：VRP_MA20=3%作为择时指标21 图表40：VRP_MA20=3%回测结果21 图表41：VRP_MA60=1%作为择时指标21 图表42：VRP_MA60=1%回测结果21 图表43：VRP_MA60=2%作为择时指标22 图表44：VRP_MA60=2%回测结果22 图表45：VRP_MA60=3%作为择时指标22 图表46：VRP_MA60=3%回测结果22 1、前言 关于期权卖跨策略的讨论，一直是市场的关注重点，在我们之前的研究报告中，曾经讨论期权卖跨策略的收益结构，以及针对卖跨策略的Delta动态对冲。对于Delta动态对冲的卖出跨式期权策略，下称ShortStraddle(DDH)，其策略构建的时间节点对策略的收益较大影响，由于ShortStraddle(DDH)策略自身的特性，导致其收益对标的资产价格具有路径依赖的特点。当标的资产价格波动率上升时，ShortStraddle(DDH)的对冲端对冲频率变高，若波动率上升表现为标的资产价格宽幅震荡，则DeltaDynamicHedging(DDH)对冲成本增加，因为DDH的对冲过程是在对股指期货高买低卖，若若波动率上升表现为标的资产价格单边趋势，则DDH的操作就是在标的资产价格持续上涨（下跌）过程中不断地做多（做空）对应股指期货，所以在这种情况下，DDH非但具有较少的对冲成本，反而可能会在对冲过程中产生一定的收益。 关于ShortStraddle(DDH)的策略择时，一个易于想到的方式是采用期权市场的隐含波动率进行择时，利用隐波进行择时的逻辑是隐含波动率长期来看具有较强的均值回归特性，当隐含波动率处在低位时，具有较大概率上升至长期均值，此时ShortStraddle(DDH)在期权端的亏损会被持续放大，而对冲端的成本也在不断提升；而当隐含波动率处在高位时，则相反。这一择时方式在逻辑具有合理性，但由于隐含波动率是反应的是投资者对标的资产未来一段时间的波动率预期，其能够很好地反应构建卖跨策略时的潜在收益，却无法反应在持有策略周期内的实际对冲成本。在很多时候，隐含波动率与实际波动率的走势并不完全一致，研究表明，隐含波动率相较于实际波动率的走势具有一定的前瞻性，故当市场出现潜在的尾部风险时，隐含波动率会领先于实际波动率上涨。如果此时我们依然拿隐含波动率去作为策略择时指标显然是欠考虑的，因为隐含波动率只能有效衡量ShortStraddle(DDH)期权部分的潜在收益，却无法有效估计动态对冲部分的实际对冲成本。 故基于上述考虑，本报告采用方差风险溢价（VRP），即隐含波动率与实际波动率的差值作为策略择时的指标，这样即考虑了收益端的风险，又考虑了对冲端的成本，能够更为有效地描述策略的合理构建时机。 此外，我们发现，期权的GammaScalping与ShortStraddle(DDH)的收益结构存在对立关系，即当ShortStraddle(DDH)的对冲成本大于卖跨收益时（策略整体亏损），GammaScalping的对冲收益大于买跨成本（策略整体盈利）。由于两者之间的对立关系，若根据当前择时指标的信号不适合构建ShortStraddle(DDH)，我们便选择反向构建GammaScalping，通过这样的方式来提高策略的长期收益。关于GammaScalping部分正Gamma期权头寸的的构建，为保证Delta的连续性，也为了保持与ShortStraddle策略的一致性，选择在期权端构建买入跨式期权构建正Gamma的期权头寸。 2、GammaScalping与ShortStraddle(DDH)的对位 期权的合约价格包含了时间价值和内在价值，当我们预计标的物的价格在未来小幅震荡时，可以构建宽跨式空头策略以获取时间价值。本质上，该策略是在做空波动率，即策略的Vega敞口为负。标的物价格随着时间小幅震荡，期权的时间价值慢慢流逝，而内在价值却没有太 大变化，在这种情况下，期权的卖方便可以或者时间价值的收益，即期权Theta部分的收益。若手中期权端的Gamma敞口为正，那么在Delta对冲过程中会天然获得“高抛低吸”的收益，这类获利方式在期权策略中便称之为“GammaScalping”。看似两者之间并没有特别紧密的关系，ShortStraddle主要的收益来源为期权时间价值的损耗（即Theta）以及波动率的下降（即Vega），而GammaScalping主要收益来源为Gamma，然而当深入讨论时，不难发现ShortStraddle和GammaScalping存在一定的对位关系，而该关系可以作为策略择时的参考，下面作详细讨论。 图表1：卖出跨式期权损益结构 资料来源：东证衍生品研究院 在之前的系列报告中，我们讨论过ShortStraddle（卖跨策略）的收益结构，ShortStraddle策略的特点在于高胜率、低盈亏比，在多数情况下该策略能够较为稳定地获得Theta收益，而一旦市场出现尾部风险导致波动率骤升，策略将承担较大的亏损，此外，但标的出现大幅波动时，策略的Delta风险敞口开始暴露，交易者同样需要承担相当的Delta风险，故交易者在操作ShortStraddle时，需要进行Delta动态对冲，而该对冲操作是需要承担一定的对冲成本的。不难想见，当市场波动率高的时候，对冲的操作会进行得非常频繁；而当市场波动率较低时，则较少进行对冲操作，注意此处的波动率是标的的实际波动率而非隐含波动率。从这个角度来说，可以认为标的实际波动率一定程度上代表了ShortStraddle的成本，而另外一方面，隐含波动率则代表着ShortStraddle的收益，显然，我们需要找到一个指标来衡量策略收益和成本之间的差异，这个差异就是策略的净收益。如前文所述，方差风险溢价（VRP）能够较好地度量隐含波动率和实际波动率之间的差异，那么方差风险溢价便可作为策略的择时指标。为行文方便，后文中将Delta动态对冲的卖跨策略成为ShortStraddle(DDH)。 图表2：Delta动态对冲示意图 资料来源：东证衍生品研究院 图表3：GammaScalping示意图 资料来源：东证衍生品研究院 同样地，我们对GammaScalping进行分析。GammaScalping指的是对于Gamma为正的期权头寸而言，在动态对冲的过程中获取对冲收益，不妨构造LongStraddle期权头寸作为正Gamma持仓。LongStraddle的Gamma风险敞口为正，符合GammaScalping的构造条件，而且其Delta曲线（在不同标的资产价格下）分布更为对称，收益结构更为稳健。这样一来，该GammaScalping策略的构建近似于我们之前构建的ShortStraddle策略的反 向操作：即在动态对冲中获益，在期权端亏损Theta。基于此，我们可以同样以VRP作为择时指标构建GammaScalping。 3、策略构建 3.1、指标构建与计算 3.1.1、已实现波动率 本报告利用上证50ETF的5min数据的对数价格，利用无模型方法计算出t-1到t时刻的已实现波动率。首先需要计算每天的对数收益率