权益及期权策略专题报告（商品期权）：如何优化商品期权双卖环境及品种选择？

为或不作为，中信期货不承担任何责任。如何优化商品期权双卖环境及品种选择？报告要点本篇报告关注商品期权隐波特点，针对商品期权双卖策略环境及品种进行筛选，从统计意义上说明不同商品期权双卖何时适用。摘要（一）按照隐波分位数绝对点位划分多数品种在“短期低位，中期不低”或“中短期高位”两个条件下开仓双卖，胜率能够有所提升。回测显示，在20日低位（0.2分位以下）但非60日低位（0.1分位以下）或20日高位（0.8分位以上）区间内开仓的双卖周胜率平均为67.32%，较不筛选平均提升3.25%；周赔率为1.26，较不筛选平均提升0.27。细分品种方面，隐波分位数筛选在沪铜、沪铝、螺纹钢、原油、沪银等品种上效果较为突出。（二）历史波动率与隐含波动率相对关系隐波与历史波动率的相对关系通常也能体现市场对波动的预期。回测显示隐历关系筛选对贵金属效果最为明显，有色次之，而黑色和农产品效果一般。我们认为隐历关系筛选有效的品种通常投资属性较强，因为其隐波由于风险溢价中枢较高，因此低于历史波动率时更能说明两市场对波动计价有所偏离；而商品属性较强的品期权隐波偏低不一定代表市场计价低波或认为未来波动率下降，可能是其现货相较衍生品便利收益高，持有现货阶段优势更大。风险因子：1）历史经验失效；2）期权市场流动性超预期；3）双卖策略对尾部风险监测要求较高。 研究员：康遵禹 目录一、商品期权隐含波动率计算及其特征..........................................4二、商品期权双卖环境回溯....................................................5（一）历史20日滚动窗口划分..............................................................5（二）历史60日滚动窗口划分..............................................................7三、历史波动率对商品双卖的指引.............................................10（一）历史波动率VS隐含波动率...........................................................11（二）历史波动率趋势指引................................................................12四、总结..................................................................13附录.......................................................................14（一）二叉树模型.....................................................................14（二）Newton-Raphson迭代法...........................................................15图表目录图表1：本报告涉及商品期权信息（成交额截至2025.5.24）...................................4图表2：各商品期权隐含波动率日度时序....................................................4图表3：沪铜期权隐含波动率日度时序......................................................5图表4：沪铜期权双卖分组周度表现（20日窗口）............................................6图表5：沪铝期权双卖分组周度表现（20日窗口）............................................6图表6：PTA期权双卖分组周度表现（20日窗口）.............................................6图表7：原油期权双卖分组周度表现（20日窗口）............................................6图表8：螺纹钢期权双卖分组周度表现（20日窗口）..........................................6图表9：铁矿石期权双卖分组周度表现（20日窗口）..........................................6图表10：沪金期权双卖分组周度表现（20日窗口）...........................................7图表11：沪银期权双卖分组周度表现（20日窗口）...........................................7图表12：棉花期权双卖分组周度表现（20日窗口）...........................................7图表13：豆粕期权双卖分组周度表现（20日窗口）...........................................7图表14：沪铜期权双卖分组周度表现（60日窗口）...........................................8 2 3图表15：沪铝期权双卖分组周度表现（60日窗口）...........................................8图表16：PTA期权双卖分组周度表现（60日窗口）............................................8图表17：原油期权双卖分组周度表现（60日窗口）...........................................8图表18：螺纹钢期权双卖分组周度表现（60日窗口）.........................................8图表19：铁矿石期权双卖分组周度表现（60日窗口）.........................................8图表20：沪金期权双卖分组周度表现（60日窗口）...........................................9图表21：沪银期权双卖分组周度表现（60日窗口）...........................................9图表22：棉花期权双卖分组周度表现（60日窗口）...........................................9图表23：豆粕期权双卖分组周度表现（60日窗口）...........................................9图表24：各品种综合分位筛选后超额胜率..................................................10图表25：各品种综合分位筛选后超额赔率..................................................10图表26：各品种综合分位筛选后绝对胜率..................................................10图表27：各品种综合分位筛选后绝对赔率..................................................10图表28：各品种隐波低于历波时开仓双卖周度表现对比.......................................11图表29：PTA隐含波动率vs历史波动率....................................................11图表30：沪金隐含波动率vs历史波动率...................................................11图表31：各品种历波趋势下降时开仓双卖周度表现对比.......................................12图表32：二叉树模型示例................................................................15 4一、商品期权隐含波动率计算及其特征目前国内商品期权均为美式期权，无法简单采用BS公式对其进行定价，本报告采用二叉树模型作为定价模型。同时由于隐含波动率需要将市场价带回模型倒推，故采用Newton-Raphson迭代法对隐波进行数值求解。模型、参数及隐波计算方法的具体介绍非本篇重点，这部分放在附录中供感兴趣的读者参考。由于期权不同到期日、不同行权价的合约众多，我们选取当日收盘时的主力（成交量最高）月份，选择其平值看涨与平值看跌两个合约（若距离到期不到5个交易日改为次主力），取平均值作为该品种当日隐波参考。本报告中商品期权品种选用沪铜、沪铝、PTA、原油、螺纹钢、铁矿石、沪金、沪银、棉花、豆粕，覆盖国内商品的有色、化工、黑色、贵金属、农产品等板块的期权高流动性品种，数据选取近5年（部分上市时间较短品种则自上市时间起，具体见表1），计算得到隐含波动率日度时序，如图2所示。图表1：本报告涉及商品期权信息（成交额截至2025.5.24）品种所属板块交易所沪铜有色上期所沪铝上期所PTA能源化工郑商所原油上期所螺纹钢黑色上期所铁矿石大商所沪金贵金属上期所沪银上期所棉花农产品郑商所豆粕大商所资料来源：iFind中信期货研究所图表2：各商品期权隐含波动率日度时序资料来源：iFind中信期货研究所00.20.40.60.811.22020/4/132020/12/22021/7/232022/3/132022/11/1沪铜隐波沪铝隐波PTA隐波铁矿石隐波沪金隐波沪银隐波 上市时间近一周日均成交额（亿元）2018/9/211.22020/8/100.32019/12/160.82021/6/212.62022/12/260.22019/12/91.22019/12/2013.92022/12/262.32019/1/280.52017/3/310.92023/6/222024/2/102024/9/302025/5/21原油隐波螺纹钢隐波棉花隐波豆粕隐波 5观察商品期权隐含波动率的日度变化，发现其一大特点为迅速拉高，缓慢回落。以沪铜为例，见图3，可以发现其波动率上升窗口通常较短，而下降窗口普遍较长。造成这种现象的原因在于期权买卖方的“不对等”：卖方由于其持续获取时间价值的优势在震荡市中能够持续对隐波造成压制，此时买方力量较难拉高隐波；一旦出现事件催化、单边涨跌，卖方考虑到gamma和vega双负敞口会及时平仓止损，而此时一方面买入对冲需求高，另一方面也有资金入场利用买权杠杆以小博大，表现在盘面上即波动率迅速冲高。而后续市场从冲击中恢复，卖方重新入场，买方博弈情绪退却，市场情绪逐渐平复，对应波动率缓慢回落。图表3：沪铜期权隐含波动率日度时序资料来源：iFind中信期货研究所综上我们可以知道，双卖策略优点不仅在于Theta端持续获取时间价值，还在于通常而言隐波下行时间占比相对更大，持有体验较好，但需要避开短期波动冲高造成Vega和Gamma端的“双杀”。作为波动催化剂的黑天鹅事件较难预测，例如上图中最近一次波动率冲高位于2025年清明节假期后，由特朗普关税政策出台导致。但在波动真正大幅冲高前，我们能看到隐波实际上已有上升趋势，因此本报告主要聚焦于通过波动的统计特征对双卖环境做一定筛选，从而达到提高双卖胜率的目的。二、商品期权双卖环境回溯要对波动率历史环境进行划分