微观资产配置系列研究：波动率资产的三种设计思路及配置价值-20200226-招商证券-21页_1mb

波动率资产的三种设计思路及配置价值总结

核心内容概述

本文是微观资产配置系列研究的第二篇，围绕波动率资产展开，分析了三种主要的波动率交易策略：做空波动率策略、做多波动率策略和波动率相对价值套利策略。通过不同策略的回测与比较，展示了波动率资产在对冲尾部风险、提升收益风险比方面的配置价值。

主要观点

1. 做空波动率策略

• 收益来源：波动率风险溢价，即隐含波动率高于已实现波动率，通过gamma与vega收益获取回报。
• 策略类型：
  • Straddle：卖出平值认购与认沽期权，保持delta中性，动态调整仓位。
  • Strangle：卖出虚值认购与认沽期权，风险相对较低，收益表现略优于Straddle。
  • Butterfly：通过虚值与实值期权的组合降低尾部风险，但收益和回撤表现均低于前两者。
• 策略表现：
  • 改进后的Straddle策略年化收益为 10.70%，波动率 9.27%，最大回撤 10.00%，收益回撤比 1.07。
  • 高频策略年化收益为 11.42%，波动率 6.19%，最大回撤 9.72%，收益回撤比 1.18。

2. 做多波动率策略

• 收益来源：波动率与标的资产收益的负相关性，尤其在尾部风险事件中表现突出。
• 策略特色：
  • 基于日历效应：在节假日前买入straddle组合，节假日后平仓，年化收益 7.35%。
  • 基于波动率择时：通过预测已实现波动率与隐含波动率的差异，选择合适时机做多波动率，年化收益 14.63%。
• 策略表现：
  • 择时做多Ⅱ策略年化收益 14.63%，波动率 10.57%，最大回撤 6.69%，收益回撤比 2.19。
  • 与标的资产呈现显著负相关性，尤其在市场剧烈波动时，具有良好的对冲效果。

3. 波动率相对价值套利策略

• 策略原理：基于波动率倾斜（Volatility Skew）的均值回复特性，构建风险逆转组合，通过delta对冲实现套利。
• 策略表现：
  • Skew Trading策略年化收益 8.38%，波动率 3.84%，最大回撤 1.72%，收益回撤比 4.88。
  • 策略在不同年份表现稳健，尤其在2015年和2018年分别实现 13.47% 和 11.29% 的年化收益。

关键信息

波动率资产的配置价值

• 对冲效果：在A股发生尾部风险事件时，波动率资产的收益表现优于利率债和黄金等传统避险资产。
• 分散化优势：不同类型波动率策略之间相关性较低，有助于降低组合整体风险。
• 综合策略表现：将做空、做多波动率策略与波动率相对价值套利策略以等权重配置，构建波动率综合策略，年化收益 11.54%，波动率 4.29%，最大回撤 2.63%，收益回撤比 4.39。

策略对比与总结

风险提示

• 波动率策略的设计基于回归预测或均值回归统计套利的思想，存在模型风险。
• 策略历史回测业绩不能保证未来收益。
• 极端市场情况下，策略可能面临较大的尾部风险。

策略展望

• 未来将探索跨品种和日内高频等更多样化的波动率交易策略。
• 随着市场波动性变化，波动率交易策略的优化和动态调整仍是重要方向。

作者信息

• 任瞳：首席分析师，定量研究团队负责人，16年证券研究经验，多次获得新财富最佳分析师称号。
• 王武蕾：高级量化分析师，4年量化策略研究开发经验，专注于资产配置和组合风险管理。

投资评级定义

• 公司短期评级：

  • 强烈推荐：股价涨幅超基准指数20%以上
  • 审慎推荐：股价涨幅在5%-20%之间
  • 中性：股价变动幅度在±5%之间
  • 回避：股价表现弱于基准指数5%以上

• 行业投资评级：

  • 推荐：行业基本面向好
  • 中性：行业基本面稳定
  • 回避：行业基本面向淡

结论

波动率作为一类特殊的资产，具有良好的对冲能力和分散化效果。本文通过三种策略设计展示了波动率资产的多样化配置价值，认为其可以有效提升投资组合的收益风险比，尤其在尾部风险事件中表现优异。未来研究将继续深化波动率交易策略库的构建，以适应更复杂多变的市场环境。