“现货-期权”对冲的实践总结(1)

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“现货-期权”对冲的原理很简单,现货是一堆股票或基金的组合,他们确定能跑赢大盘,用期权对冲掉大盘波动,剩下的就是超越大盘的部分(阿尔法)。

细节比较多,下面略作讨论。


一。账户1的报告

1.实盘与回测偏差不大

这个账户是8月21日在贵阳旅游期间启动实盘的。

实盘净值曲线:

实盘启动以来,实盘净值增长2.55%,低于策略回测的增长2.71%

最近1个月,实盘净值增长4.15%,接近策略回测的净值增长4.13%。

暂时来看实盘与回测的偏差不太大。


2.策略有效性降低,但还有效

该账户的现货部分由1个银行轮动策略和一个低估优质大盘股轮动策略(策略逻辑来自此文)组成,行业比重(主要是银行比重)接近50etf。

目前持仓:



这是策略回测曲线:(从2011.1.1至今,年化18.6%,夏普1.95,最大回撤10.3%)

可以看到绿线(对冲后的净值)分两段,在2015.10之后,净值有一次明显下跌,此后增长速度明显低于2015.10之前,说明量化策略的有效性降低了,但依然还能增长(2016.10.1至今,年化16.5%,夏普1.82,最大回撤5.1%)。

另外,由于此策略的股票数量少,行业比重跟50etf的拟合程度比较差,波动比较偏大。


3.gamma scapling效果不明显,期权换仓风险大

为了加强对冲收益,采取了跨期合成空头来做对冲。最新一期的对冲标的为:买12月沽2550+卖3月购2200,vege接近0,gamma为大的正数,theta为小的负数,delta为大的负数,刚好与现货折算的detla对冲。

现货折算方法:先计算现货波动跟50etf的β相关度,折算出量化策略的现货波动等于多少50etf的波动。例如量化策略跟50etf的β相关度91%,100万量化策略股票波动=91万50etf波动=910000/50etf现价=910000/2.5=364000delta。因此需要配置-364000delta的期权空头。

由于正gamma很大,只要50etf有少量价格改变,就会导致负delta有较大的变化,使得对冲不平衡。通过在股票账户加减50etf本尊来纠正这种不平衡。50etf涨5%时,正gamma使得期权负delta绝对值减少11.8%(举例),50etf卖出对应量才能平衡;50etf跌5%时,正gamma使得期权负delta绝对值增加8%,50etf买入对应量才能平衡;这样50etf跌5%再涨5%,50etf就被动实现了低吸高抛,这就是gamma sacpling。

然而,现实并没有那么丰满,我们并没有看到实盘净值增长明显超过量化策略对冲回测的理论增长。


目前怀疑3个因素导致gamma scapling效果不明显:

1.期权移仓的影响

移仓如同换血,每次更换标的,都导致gamma、theta发生很大变化。越早换仓,theta损失越小,但gamma潜在利益的损失越大;越晚换仓,theta刚性损失越快,如果没有刚好遇到大波动来获得gamma收益,就不划算。

期权gamma scapling,最迟第7天移仓》,讨论了期权移仓时间的影响。

2.实盘操作时机的影响

例如50etf加减仓的时机,影响了正gamma收益是否能最大化。

更换期权时候的换仓间隙,如果恰好遇到大波动,也可能遇到额外的得失。

3.升贴水的影响

涉及跨期期权,还没弄明白怎么计算。这里可能有潜在风险。


讨论:

1.账户1的情况说明,量化策略+期权对冲的策略可用,但gamma scapling的价值尚有待观察。如果依然通过反复优化依然无明显增益,可能会考虑放弃跨期合成空头(也就是放弃gamma scapling),而是老老实实采用普通的同期合成空头(考虑升贴水)。

2.上述量化回测是假设没有期权升贴水的,但升贴水影响会很大。如果遇到很不利的影响,还需要考虑暂停对冲。

全部讨论

2018-11-20 16:25

阿尔法策略?如果没记错的话14年~15年被打成了翔,对冲后盈利也不是来自个股,而且做空仓下跌的收益。

2018-11-20 15:06

后半段,对冲后的净值大幅低于策略组合(这个是个实盘?)?