渤海证券_20180712_金融工程专题报告：基于期权投资者情绪指标的择时策略.pdf

衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 渤海证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格渤海证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格 1 of 14 Huangjin 金金融融工工程程研研究究 证证券券研研究究报报告告 衍衍生生品品专专题题报报告告 证券分析师证券分析师 祝涛 022-28451653 核心观点核心观点：期权投资者情绪指标预测能力分析期权投资者情绪指标预测能力分析 常用的期权投资者情绪指标主要包括两类：一类是通过期权成交量及持仓量计算的指标，包括认沽认购成交比、认沽认购持仓比等；一类是通过波动率计算的指标，包括认购认沽隐含波动率差值、隐含实际波动率差值、波动率指数等。通过各指标与标的次日收益率的相关性检验以及根据分位值分组后的收益统计，我们认为认沽认购成交比、认沽认购成交比变化值、认购认沽隐含波动率差值变化值、隐含实际波动率差值和隐含实际波动率差值变化值这五个指标可以对次日收益率进行有效预测，选入模型。基于期权情绪指标的大盘择时基于期权情绪指标的大盘择时模型模型 我们利用“打分法”对期权情绪指标进行处理，各指标根据下表的标准分别进行多空判断并打分，看多为 1，看空为-1，中性为 0，最后进行加总得到当日的期权投资者情绪分值。然后取5日移动平均进行平滑处理，构建期权投资者情绪指数，用来反映投资者对标的短期走势的态度。利用期权投资者情绪指数构建简单的择时策略，当指数大于0时，做多上证50 指数，当指数小于等于 0 时，保持空仓。在不考虑交易成本的情况下，根据回测结果，在样本内外，策略相对于上证50 指数均能产生一定的超额收益，并且大幅缩减回撤；从策略本身的绩效表现来看，样本内外策略效果较为稳定，均能产生正的收益，策略胜率在55%左右，盈亏比超过 1，整个样本期内夏普比率为 0.52，收益回撤比为0.62。总结总结 我们认为，期权投资者情绪指数能够对上证 50 等偏大盘的指数进行短期有效预测，可以作为市场择时模型之一，也可以作为观察市场情绪的指标，为择时做一定的辅助判断。风险提示：模型未来失效的风险。基于期权投资者情绪指标的择时策略基于期权投资者情绪指标的择时策略 金融工程专题报告金融工程专题报告 分析师：分析师：祝涛 SAC NO：S1150516060002 2018 年 07 月 12 日 衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 of 14 目 录 1.期权投资者情绪指标预测能力分析.4 1.1 常用期权投资者情绪指标介绍.4 1.2 期权投资者情绪指标预测能力统计分析.5 1.2.1 相关性分析.5 1.2.2 根据分位值分组统计分析.7 2.基于期权情绪指标的大盘择时模型.8 3.总结.11 衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 of 14 图 目 录 图图 1：期权投资者情绪指：期权投资者情绪指数与上证数与上证 50 指数走势对比指数走势对比.9 图图 2：择时策略样本内外净值表现：择时策略样本内外净值表现.10 表 目 录 表表 1：期权投资者情绪指标与收益率相关性：期权投资者情绪指标与收益率相关性.6 表表 2：期权投资者情绪指标加入过滤条件后的判断规则：期权投资者情绪指标加入过滤条件后的判断规则.6 表表 3：加入过滤条件后的标的次日收益统计：加入过滤条件后的标的次日收益统计.6 表表 4：期权投资者情绪指标历史分位值统计：期权投资者情绪指标历史分位值统计.7 表表 5：根据情绪指标分组后的标的次日收益统计：根据情绪指标分组后的标的次日收益统计.7 表表 6：入选情绪指标及其打分标准：入选情绪指标及其打分标准.8 表表 7：择时策略与上证：择时策略与上证 50 绩效比较绩效比较.10 表表 8：择时策略样本内外绩效总结：择时策略样本内外绩效总结.10 衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 4 of 14 1.期权期权投资者投资者情绪指标预测能力分析情绪指标预测能力分析 1.1 常用期权常用期权投资者投资者情绪指标情绪指标介绍介绍 我国的 ETF 期权市场一直对投资者保持着较高的进入门槛，一来要求投资者有较高的资产规模，二来需要投资者通过较为专业的知识测试，因此期权市场投资者普遍有着较高的专业性，对后市判断的准确性上往往高于一般的投资者，在他们利用期权进行投机或对冲的交易过程透漏出的情绪，可以通过期权价格、成交量、持仓量变化的形式表现出来。因此量化期权市场的投资者情绪可能会对判断后市行情有更高的参考价值，从期权市场的价量数据中可以挖掘出有价值的信息。本文将对这些价量数据进行处理，形成期权投资者的情绪指标，并利用这些指标构建大盘的择时模型。常用的期权投资者情绪指标主要包括两类：一类是通过期权成交量及持仓量计算的指标，包括认沽认购成交比（Put/Call volume）、认沽认购持仓比（Put/Call open interest）等；一类是通过波动率计算的指标，包括认购认沽隐含波动率差值（Call-Put implied volatility spread）、隐含实际波动率差值（Realized-implied volatility spread，RVOLIVOL）、波动率指数（Volatility index）等。以上指标的具体计算方法如下：（1）认沽认购成交比：当日认沽期权成交量总和/认购期权成交量总和；（2）认沽认购持仓比：当日认沽期权持仓量总和/认购期权持仓量总和；（3）认购认沽隐含波动率差值：用成交量加权平均的方法分别计算所有认购期权的隐含波动率均值和所有认沽期权的隐含波动率均值，二者相减；（4）波动率指数：（3）中认购期权隐含波动率均值和认沽期权隐含波动率均值二者的均值；（5）隐含实际波动率差值：用日内已实现波动率（当日日内 5 分钟收益率的标准差）的 5 日均值作为实际波动率，再用（4）中波动率指数与之相减。若要将情绪指标纳入择时模型，需要满足两个条件：一是指标选取符合从经验出发的逻辑，二是该经验逻辑可以得到统计分析的验证，即统计结果与经验逻辑存在一致性。从经验逻辑上来看，各指标使用方法如下：衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 5 of 14 （1）认沽认购成交比和持仓比若是处于较高水平，或者是较前期有了较大的提升，说明投资者更多地买卖或者持有认沽期权，市场情绪趋于悲观，相反，若处于较低水平，或是较前期有了较大的滑落，说明市场情绪趋于乐观；（2）认购认沽隐含波动率差值类似于股指期货中的升贴水，当投资者买入认购期权的激进程度高于认沽期权的时候，该值会提升，反映出市场情绪趋于乐观，当该值处于较高水平时，说明市场趋于乐观，相反，当该值出现回落或处于较低水平时，说明市场情绪较为悲观；（3）隐含实际波动率差值和波动率指数则是反映投资者对后市不确定性的担忧情绪，当投资者倾向于买入期权进行避险的时候，这两个指标均会有所提升，而若该数值下降，说明市场的避险情绪较低。1.2 期权期权投资者投资者情绪指标预测能力统计分析情绪指标预测能力统计分析 本文选取 2015 年 2 月 9 日至 2017 年 6 月 30 日的数据作为样本内数据进行统计分析，确定计算期权投资者情绪指数的参数，并依此构建择时策略，选取 2017年 7 月 3 日至 2018 年 6 月 29 日的数据最为样本外数据，检验期权投资者情绪指数择时效果的稳定性。1.2.1 相关性分析相关性分析 我们对常用期权情绪指标的变化值与标的 50ETF 收益率（当日、次日）进行了相关性分析，对于当日收益率，尽管各指标均能通过相关性检验，但认沽认购成交比和认购认沽隐含波动率差值两项的相关系数并不高，这也佐证了期权投资者的情绪并非盲目地追随市场行情而变化，对后市可能存在一定的预判性。五个指标中，只有认沽认购持仓比的统计结果与经验逻辑不符，标的上涨的时候通常是认沽期权持仓量增加较多，而标的下跌的时候通常是认购期权持仓量增加较多，这说明投资者多会在趋势行情中选择当日获利了结，或是更多利用卖出开仓的操作进行隔夜的趋势交易和进行对冲。与标的次日收益率进行相关性分析，各指标的相关性均不高，且只有认沽认购成交比变化值能通过显著性检验。不过从统计结果与经验逻辑一致性上来看，认沽认购成交比变化值和隐含实际波动率差值变化值两个指标还是存在一定的预测能力的。衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 6 of 14 表表 1：期权：期权投资者投资者情绪指标与收益率相关性情绪指标与收益率相关性 情绪指标情绪指标 相关系数（当日）相关系数（当日）相关系数（次日）相关系数（次日）认沽认购成交比变化值-0.1699*-0.0747*认沽认购持仓比变化值 0.3104*0.0500 认购认沽隐含波动率差值变化值-0.1553*0.0274 隐含实际波动率差值变化值-0.4582*-0.0294 波动率指数变化值-0.5718*0.0061 注：*表示在0.1的显著性水平下显著，*表示在0.05的显著性水平下显著，*表示在0.01的显著性水平下显著。资料来源：Wind，渤海证券研究所 由于上述指标与标的次日收益率的相关性并不显著，我们对每个指标设置一定的阈值进行一定的过滤，统计在指标满足一定条件下的标的次日收益率均值和获取正收益的概率。以认沽认购成交比变化值为例，我们假定该指标相对前一天缩减超过 0.05 投资者情绪才显得较为乐观，相反，该指标相对于前一天提升超过 0.05投资者情绪才显得较为悲观。各指标的具体判断规则和统计结果如下，各阈值的选择均接近其指标历史 25%和75%分位值。可以看出，在加入一定的过滤条件后，认沽认购成交比变化值、认购认沽隐含波动率差值变化值和隐含实际波动率差值变化值三个有着较好的预测效果，乐观情形下的次日收益率均值明显高于悲观情形。表表 2：期权投资者情绪指标加入过滤条件后的判断规则期权投资者情绪指标加入过滤条件后的判断规则 指标指标 乐观乐观情形情形 悲观悲观情形情形 认沽认购成交比变化值 0.05 认沽认购持仓比变化值 0.01 认购认沽隐含波动率差值变化值 0.03-0.03 隐含实际波动率差值变化值 0.01 波动率指数变化值 0.01 资料来源：Wind，渤海证券研究所 表表 3：加入过滤条件后的加入过滤条件后的标的次日收益统计标的次日收益统计 指标指标 乐观乐观情形情形 悲观悲观情形情形 收益均值收益均值 上涨概率上涨概率 收益均值收益均值 上涨概率上涨概率 认沽认购成交比变化值 0.15%50.98%-0.15%47.85%认沽认购持仓比变化值-0.11%50.28%0.05%47.64%认购认沽隐含波动率差值变化值 0.07%56.31%-0.04%47.12%隐含实际波动率差值变化0.05%49.69%0.01%49.53%衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 7 of 14 值 波动率指数变化值 0.03%49.64%0.12%54.78%资料来源：Wind，渤海证券研究所 1.2.2 根据分位值根据分位值分组统计分析分组统计分析 除了各指标的变化值之外，部分指标所处历史分位情况也可以用来衡量市场情绪。本节对认沽认购成交比、认沽认购持仓比、认购认沽隐含波动率差值和隐含实际波动率差值四个指标的历史分位值（0、25%、50%、75%、1）进行了统计，并分组计算了各分位区间内（0-25%、25%-50%、50%-75%、75%-1）标的次日收益率的均值。从经验逻辑上看，认沽认购成交比、认沽认购持仓比和隐含实际波动率差值三个指标应是所处历史分位越低，市场情绪越乐观，因此分组统计标的次日波动率呈现近似由高到低下降的趋势才算得到统计数据的验证。根据表 5 中数据，认沽认购成交比和隐含实际波动率差值基本符合这一特征，而认沽认购持仓比在相关性检验中就与经验逻辑不符，在分组统计检验中同样未呈现由高到低的趋势。认沽认购隐含波动率差值则正好相反，该指标所处历史分位越低，表明市场情绪越谨慎，因此分组统计标的次日波动率呈现近似由低到高上升的趋势才算得到统计数据的验证。根据表 5 中数据，该指标并不符合这一特征。表表 4：期权：期权投资者投资者情绪指标历史分位值统计情绪指标历史分位值统计 分位分位 认沽认购认沽认购成交比成交比 认沽认购持仓比认沽认购持仓比 认购认购认沽隐含波认沽隐含波动率差值动率差值 隐含实际波动率隐含实际波动率差值差值 0 0.461 0.332-0.947-0.352 25%0.677 0.647-0.102 0.017 50%0.766 0.780-0.056 0.048 75%0.862 0.887-0.032 0.088 1 1.288 1.400 0.271 0.358 资料来源：Wind，渤海证券研究所 表表 5：根据情绪指标分组后根据情绪指标分组后的的标的次日收益统计标的次日收益统计 分位区间分位区间 认沽认购成交比认沽认购成交比 认沽认购持仓比认沽认购持仓比 认购认沽隐含波动率差值认购认沽隐含波动率差值 隐含实际波动率差值隐含实际波动率差值 收益均值收益均值 上涨概率上涨概率 收益均值收益均值 上涨概率上涨概率 收益均值收益均值 上涨概率上涨概率 收益均值收益均值 上涨概率上涨概率 0-25%0.07%50.35%-0.09%48.94%-0.11%46.85%0.13%51.77%25%-50%0.14%47.22%0.18%51.75%0.25%54.48%0.13%53.15%50%-75%-0.01%51.41%0.03%53.15%-0.09%48.91%-0.08%50.00%75%-1-0.06%54.29%0.01%48.59%0.06%52.08%-0.08%47.55%衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 8 of 14 资料来源：Wind，渤海证券研究所 2.基于期权情绪指标的基于期权情绪指标的大盘大盘择时模型择时模型 根据上一章的统计结果，我们选取能有效预测的情绪指标来构建择时模型，入选的情绪指标为：认沽认购成交比、认沽认购成交比变化值、认购认沽隐含波动率差值变化值、隐含实际波动率差值和隐含实际波动率差值变化值。我们利用“打分法”对期权情绪指标进行处理，各指标根据下表的标准分别进行多空判断并打分，看多为 1，看空为-1，中性为 0，最后进行加总得到当日的期权投资者情绪分值。分值处于-5,5区间内，大于 0 表明当天市场情绪较为乐观，小于 0 则表明当天市场情绪较为悲观。表表 6：入选情绪入选情绪指标指标及其打分标准及其打分标准 指标 1-1 0 认沽认购成交比 75%分位 其他 认沽认购成交比变化值 0.05 其他 认购认沽隐含波动率差值变化值 0.03-0.03 其他 隐含实际波动率差值 75%分位 其他 隐含实际波动率差值变化值 0.01 其他 资料来源：Wind，渤海证券研究所 由于每一日的情绪分值变化较大，对此取 5 日移动平均进行平滑处理，构建期权投资者情绪指数，用来反映投资者对标的短期走势的态度。由于 50ETF 跟踪的是上证 50 指数，因此我们可以依此设计针对偏大盘指数的择时策略。期权投资者情绪指数与上证 50 指数的走势的对比如下表所示，可以看出，在市场上涨阶段，投资者情绪指数多为正值，而下跌阶段，投资者情绪指数多为负值。衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 9 of 14 图图 1：期权投资者情绪指数与上证：期权投资者情绪指数与上证 50 指数走势对比指数走势对比 资料来源：Wind，渤海证券研究所 我们利用上述期权投资者情绪指数构建简单的择时策略，当指数大于 0 时，做多上证 50 指数，当指数小于等于 0 时，保持空仓。1.2 节中进行分析检验的 2015年2月9日至2017年6月30日的数据作为样本内数据，2017年7月3日至2018年 6 月 29 日的数据作为样本外数据，检验期权投资者情绪指数择时效果的稳定性。在不考虑交易成本的情况下，回测结果如下所示，可以看出在样本内外，策略相对于上证 50 指数均能产生一定的超额收益，并且大幅缩减回撤；从策略本身的绩效表现来看，样本内外策略效果较为稳定，均能产生正的收益，策略胜率在 55%左右，盈亏比超过 1，整个样本期内夏普比率为 0.52，收益回撤比为 0.62；策略的平均持有期为 9-10 个交易日之间，也即两周左右，属于中短期的择时策略。衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 10 of 14 图图 2：择时策略样本内外净值表现：择时策略样本内外净值表现 资料来源：Wind，渤海证券研究所 表表 7：择时策略与上证：择时策略与上证 50 绩效比较绩效比较 净值净值 最大回撤最大回撤 上证上证 50 净值净值 上证上证 50 最大最大回撤回撤 样本内 1.35 18.2%1.05 44.7%样本外 1.07 11.8%0.96 23.8%全样本 1.44 18.2%1.05 44.7%资料来源：Wind，渤海证券研究所 表表 8：择时策略样本内外绩效总结：择时策略样本内外绩效总结 样本内样本内 样本外样本外 全样本全样本 累积收益率 35.4%6.6%44.3%年化收益率 13.4%6.6%11.3%最大回撤 18.2%11.8%18.2%年化波动率 17.1%11.0%15.6%开仓次数 38 14 52 胜率 55.3%57.1%55.8%平均盈利率 2.9%1.8%2.6%平均亏损率-1.7%-1.2%-1.6%平均持仓天数 9.3 9.4 9.3 夏普比率 0.61 0.33 0.53 收益回撤比 0.74 0.56 0.62 资料来源：Wind，渤海证券研究所 衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 11 of 14 3.总结总结 我们认为，期权投资者情绪指数能够对上证 50 等偏大盘的指数进行短期有效预测，可以作为市场择时模型之一，也可以作为观察市场情绪的指标，为择时做一定的辅助判断。期权投资者情绪指数的构建涉及较多的指标，指标的选择多从经验出发，并根据统计分析进行一层筛选，另外，指数的构建涉及较多的阈值参数，在本模型中并未对参数进行寻优，多用动态调整历史分位值指标或接近历史特定分位值的固定参数，但较多的参数仍可能对模型的稳定性产生一定的影响。风险提示风险提示：模型未来失效的风险。衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 12 of 14 投资评级说明投资评级说明 项目名称 投资评级 评级说明 公司评级标准 买入 未来 6 个月内相对沪深 300 指数涨幅超过 20%增持 未来 6 个月内相对沪深 300 指数涨幅介于 10%20%之间 中性 未来 6 个月内相对沪深 300 指数涨幅介于-10%10%之间 减持 未来 6 个月内相对沪深 300 指数跌幅超过 10%行业评级标准 看好 未来 12 个月内相对于沪深 300 指数涨幅超过 10%中性 未来 12 个月内相对于沪深 300 指数涨幅介于-10%-10%之间 看淡 未来 12 个月内相对于沪深 300 指数跌幅超过 10%重要声明：重要声明：本报告中的信息均来源于已公开的资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，不保证该信息未经任何更新，也不保证本公司做出的任何建议不会发生任何变更。在任何情况下，报告中的信息或所表达的意见并不构成所述证券买卖的出价或询价。在任何情况下，我公司不就本报告中的任何内容对任何投资做出任何形式的担保，投资者自主作出投资决策并自行承担投资风险。我公司及其关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行或财务顾问服务。我公司的关联机构或个人可能在本报告公开发表之前已经使用或了解其中的信息。本报告的版权归渤海证券股份有限公司所有，未获得渤海证券股份有限公司事先书面授权，任何人不得对本报告进行任何形式的发布、复制。如引用、刊发，需注明出处为“渤海证券股份有限公司”，也不得对本报告进行有悖原意的删节和修改。衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 13 of 14 副所长（金融行业研究研究所主持工作）张继袖+86 22 2845 1845 副所长 谢富华+86 22 2845 1985 计算机行业研究小组 王洪磊（部门副经理）+86 22 2845 1975 朱晟君+86 22 2386 1319 王磊 汽车行业研究小组 郑连声+86 22 2845 1904 张冬明+86 22 2845 1857 环保行业研究 张敬华+86 10 6810 4651 刘蕾+86 10 6810 4662 电力设备与新能源行业研究 刘瑀+86 22 2386 1670 刘秀峰+86 10 6810 4658 医药行业研究小组 张冬明+86 22 2845 1857 赵波+86 22 2845 1632 甘英健 通信电子行业研究小组 徐勇+86 10 6810 4602 餐饮旅游行业研究 刘瑀+86 22 2386 1670 杨旭+86 22 2845 1879 证券行业研究 张继袖+86 22 2845 1845 洪程程+86 10 6810 4609 金融工程研究部门经理 崔健+86 22 2845 1618 权益类量化研究 李莘泰+86 22 2387 3122 宋旸+86 22 2845 1131 衍生品类研究 祝涛+86 22 2845 1653 李元玮+86 22 2387 3121 郝倞+86 22 2386 1600 债券研究 王琛皞+86 22 2845 1802 冯振+86 22 2845 1605 夏捷+86 22 2386 1355 基金研究 刘洋+86 22 2386 1563 流动性、战略研究部门经理 周喜+86 22 2845 1972 策略研究 宋亦威+86 22 2386 1608 杜乃璇+86 22 2845 1945 宏观研究 张扬 博士后工作站 朱林宁 资产配置+86 22 2387 3123 综合质控部门经理 齐艳莉+86 22 2845 1625 机构销售投资顾问 朱艳君+86 22 2845 1995 风控专员 白骐玮+86 22 2845 1659 合规专员 任宪功+86 10 6810 4615 渤海证券股份有限公司研究所渤海证券股份有限公司研究所 衍生品专题报告衍生品专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 14 of 14 渤海证券研究所渤海证券研究所 天津 天津市南开区宾水西道 8 号 邮政编码：300381 电话：（022）28451888 传真：（022）28451615 北京 北京市西城区西直门外大街甲 143 号 凯旋大厦 A 座 2 层 邮政编码：100086 电话：（010）68104192 传真：（010）68104192 渤海证券研究所网址：