基于相关性网络择时的期权策略研究――期权策略专题报告之五

创建于 2025-07-22T06:41:16.113754+08:00 更新于 2025-07-22T15:13:36.121809+08:00

摘要

本报告基于相关性网络构建市场择时模型，利用上证50指数成分股相关性变化衡量系统性风险，应用于期权策略的择时研究。通过检验纯卖方、纯买方和垂直价差组合三种期权策略，发现纯卖方策略表现最佳，累计收益率达52.6%，年化收益16.3%，夏普比率1.38，最大回撤9.8%。相关性指标能较好反映市场风险状态，为期权卖方策略择时提供有效参考[page::0][page::3][page::8][page::11]。

速读内容

纯卖方期权策略择时效果优越 [page::7][page::8]

| 指标 | 平值期权 | 价外一档 | 价内一档 |
|------------|-----------|----------|----------|
| 收益率 | 52.6% | 38.4% | 68.0% |
| 年化收益率 | 16.3% | 11.9% | 21.1% |
| 年化波动率 | 9.7% | 7.5% | 12.0% |
| 夏普比率 | 1.38 | 1.19 | 1.51 |
| 最大回撤 | -9.8% | -7.5% | -11.5% |
| 胜率 | 69.4% | 79.6% | 65.3% |
| 盈亏比 | 1.33 | 0.86 | 1.46 |

应用相关性网络择时模型卖空50ETF期权，策略胜率高，收益稳健，最大回撤控制良好。

- 价外、价内期权均表现相近，资金充裕时可多档合约分散冲击成本[page::7][page::8]。

纯买方与垂直价差期权策略表现不佳 [page::9][page::10]

纯买方策略年化收益仅3.4%，最大回撤高达34%，夏普比率极低，胜率显著下降至约40%。

- 垂直价差组合策略年化收益2.6%，虽最大回撤降低至6.9%，但夏普比率为负，收益风险比不理想。

综合来看，纯卖方策略更适合基于相关性网络的期权择时模型[page::9][page::10].

未来研究方向与风险提示 [page::11]

将引入止损措施以控制极端情况下的回撤波动。

- 计划检验并比较其他择时模型与不同期权策略的适配效果。

警示模型可能失效的风险，投资需谨慎[page::11]。

深度阅读

基于相关性网络择时的期权策略研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

报告标题：基于相关性网络择时的期权策略研究――期权策略专题报告之五
分析师：祝涛
发布机构：渤海证券研究所
发布日期：2018年7月12日
主题：本报告聚焦于基于相关性网络的市场择时模型，特别检验该择时模型在期权策略中的具体应用效果，覆盖纯卖方策略、纯买方策略及垂直价差组合策略。

核心观点总结：

通过分析上证50成分股之间的相关性，构建相关性网络指标来度量市场系统性风险，实现择时。相关性越高，市场越脆弱，系统性风险越大。

- 采用该择时模型，结合不同期权策略进行测试。结果显示，纯卖方策略（尤其是卖空平值期权）表现最佳，收益率和风险调整后表现均优异。纯买方策略和垂直价差组合的回撤偏高或者收益有限，不适合该择时模型。

后续可考虑加入止损机制、尝试其他择时模型。报告也警示模型将来可能失效的风险。[page::0,3,7,11]

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二、逐节深度解读

1. 基于相关性网络的择时模型

关键论点：
相关性网络基于成分股间相关系数矩阵构建，反映市场内部的系统性风险。市场上涨时热点轮番出现、股票表现分化，相关性网络较为稀疏，风险较低；市场下跌或剧烈波动时期，股票高度同动，网络密集度上升，风险加剧，从而提供风险测度。利用相关性网络的连线密度（连线数占最大可能连线数比例negratio）构建择时指标，当指标超过阈值为“危险状态”信号，低于阈值为“安全状态”信号，辅助市场方向判断。

论据与数据：

相关性网的构建以过去20交易日股票间相关系数为基础，当相关系数>0.75时判定两股连线。该网络连线数与最大连线数比值定义为相关性指标negratio。

- 历史回测显示，市场大跌周期均对应该指标高点，反之上涨周期指标偏低。

具体参数寻优基于2006年1月至2013年5月数据，确定上下阈值为0.246和0.130。

- 交易信号规则为：持有空头时指标由高于低阈值切换到低于底阈值，转为做多；持有多头时指标跨越高阈值则转为空头。

关键数据点与绩效：
表1及表2显示该模型在样本内（2006-2013年）累积收益773%，年化收益33.5%；样本外（2013-2018年）表现依然稳健，年化26.2%；全样本年化29.4%，相对基准上证50指数大幅超额收益（累计仅243.59%），最大回撤40%远低于指数73%；夏普比率及胜率表现优异。

趋势与结论：
该模型有效捕捉市场风险状态转换，择时效果稳定，且参数稳健性良好（图4显示年化收益率对阈值参数小范围变化具鲁棒性）。该择时模型定位为中长期持有策略，胜率较高但持仓期较长，适合抱团策略的风险控制。
图1：上证50成分股相关性网络示例

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2. 基于相关性网络择时模型的期权策略研究

理论依据：卖方策略胜率高但盈亏比低，中长期趋势策略胜率普遍不高，采用期权卖方可以提升胜率、降低回撤。

- 实证数据（2015/2/9-2018/5/31，初始资金100万）：
- 卖空平值期权总收益率52.6%，年化16.3%，波动率9.7%，夏普1.38，最大回撤9.8%，回撤期95天，胜率69.4%，盈亏比1.33。
- 价外一档、价内一档的表现类似，价内一档收益率最高（68%），但回撤也最大。

策略回撤主要来源于震荡阶段及趋势转换，资金较大时建议多合约分散交易降低冲击成本。

- 图5和表4清晰展示市值增长长趋势与不同档位权利金、回撤情况。

2.2 纯买方策略

数据实证显示：总收益率仅10.9%，年化3.4%，波动率20.1%，夏普0.02，最大回撤达到34%，胜率仅40.8%。

- 策略在趋势阶段净值快速增长，但震荡期净值大幅下跌，表现不稳定。

买方策略存在高波动大回撤，盈亏比虽较高（1.79），但胜率过低限制了整体效益。

- 价外、价内一档合约表现均弱，说明买方策略不适合以相关性网络择时模型指导。

图6及表5进一步佐证上述结论。

2.3 垂直价差组合策略

买入价内一档期权同时卖出价外一档期权构建组合，目的是降低买方策略回撤。

- 数据显示总收益率8.4%，年化2.6%，波动率5.9%，夏普比率负值-0.07，最大回撤6.9%，胜率51%。

组合虽降低了回撤，但因组合delta较低，收益受限且交易成本增加（多单卖空期权），夏普比率和收益/回撤比均不理想。

- 图7及表6反映整体市值上升有限且波动平缓。
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3. 总结及后续研究方向

相关性网络模型以系统性风险度量为核心，能够为市场择时提供明确的风险信号，择时效果在上证50等大盘指数上表现突出。

- 在期权应用层面，纯卖方策略（卖空平值期权）与该择时模型相匹配，表现出较高的收益和良好的风险调整水平。

纯买方策略及垂直价差组合策略因波动率高、回撤大或收益受限，均不适合作为基于相关性择时的应用。

- 后续工作建议：
1. 在纯卖方策略中加入止损机制，以限制极端行情带来的大幅回撤。
2. 测试和比较其他择时模型在期权策略中的适用性与表现差异。

报告也谨慎提示，模型未来存在失效风险，投资者需注意。

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三、图表深度解读

图1（相关性网络示例）：通过点和连线展示上证50成分股基于20日相关系数超过0.75的连接状态。密集子网络与孤立点并存，展示不同股票间的相关性差异。说明相关性网络结构的动态复杂性。

- 图2（相关性指标与指数走势对比）：蓝色柱状为相关性指标negratio，红线为上证50指数。可见市场大跌区间（2008年、2015年）相关性指标急剧上升，表明风险积聚，指标低位多伴随市场上涨周期。红圈突出两次重大风险事件。为择时信号提供了量化基础。

图3（择时策略净值）：对数坐标净值表现平稳上升，特别是在多个风险爆发点之前减少持仓暴露，显示择时有效控制风险的能力。

- 图4（参数敏感性）：3D图显示年化收益率随high和low阈值调整的变化，收益率峰值附近区域较为平坦，表明策略对阈值参数的敏感度有限，增强策略的鲁棒性。

图5（纯卖方策略市值表现）：曲线分别为平值、价外和价内一档合约策略市值。整体呈稳健上升趋势，价内一档收益最高但波动也最大，价外一档波动最小但收益略低，投资者可根据风险偏好调整。
图6（纯买方策略市值表现）：波动剧烈，净值多次回撤，整体趋势不甚明朗，验证该策略风险较大，难以实现有效收益。
图7（垂直价差组合市值表现）：走势较为平稳，且幅度相对有限，说明策略有效降低波动，但收益受限。

各图表数据均来源Wind及渤海证券研究所，结合文本内容，支持择时策略在期权卖方应用上的优势，揭示买方及价差组合的局限性。[page::3,4,5,6,8,9,10]

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四、估值方法（间接涉及）

本报告核心不涉及传统估值方法，如DCF、市盈率等，而是构建市场风险测度及交易信号指标，属于量化择时模型的范畴。相关性指标阈值确定通过历史数据寻优实现，策略绩效通过风险收益指标（如净值、最大回撤、夏普比率等）衡量，称得上是一种基于风险网络结构的择时与交易策略研究。报告所用的参数灵敏度检测加强了模型的有效性。[page::4,6]

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五、风险因素评估

模型失效风险：关键风险提示，依赖于历史相关性模式的稳定性，未来市场结构变迁或特殊事件可能导致指标失效。

- 回撤风险：策略最大回撤最高达40%，虽然期权卖方通过时间价值弥补损失，但极端市场仍存在较大回撤可能，特别是没有止损的情况下。

交易成本和市场冲击：期权交易成本较高（假设单向10元/张加0.5%冲击成本），资金量较大时冲击成本尤为重要，报告建议多合约分散以降低成本。

- 策略适用范围：报告仅测试相关性网络择时的一种模型，其他模型及更短期策略可能不同。此外，纯买方及价差策略均表现有限，市场结构或波动模式变动可能带来额外风险。

报告未提供详细的风险缓释策略，但建议引入止损机制以限制损失。

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六、批判性视角与细微差别

模型假设局限性：相关性网络构建固定阈值0.75，实际市场中股票间相关性可能随时间和事件动态变化，单一阈值可能无法捕捉所有风险变化。

- 择时阈值参数寻优可能出现过拟合风险，尽管敏感性分析显示一定稳健性，但不同时间段市场结构差异可能影响模型表现。

策略稍显单一：期权策略只测试有限几种组合，未结合波动率预测或其他期权希腊值等复杂信息，策略较为基础。

- 回撤风险较高的提示较为谨慎，且样本期内多为单边趋势行情，震荡或快速反转阶段表现待进一步验证。

对于市场极端事件的应对机制留白，如黑天鹅事件对高度卖方暴露的影响程度及对冲措施未展开。

- 期权交易成本及流动性影响虽然假设处理，但实际操作中可能更为复杂。

以上制约了模型的广泛适用性，需要投资者结合自身风险管理进行权衡。

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七、结论性综合

本报告系统介绍并验证了基于相关性网络构建的市场择时模型，并对其在期权策略上的应用进行了详尽的实证分析。利用成分股间的高相关性作为系统性风险升高信号，构建了简洁而有效的择时指标，使投资者能合理规避市场高风险时段。

通过对50ETF期权市场数据的深入测试，纯卖方策略特别是卖空平值期权表现优异，凭借52.6%的总收益率、16.3%的年化回报率及1.38的夏普率，兼顾收益与风险控制，展现出该择时策略对期权卖方应用的适用性和稳定性。相比之下，买方策略由于回撤大和胜率较低表现不佳，垂直价差组合虽缩减了风险，但收益不足，不推荐结合此择时模型使用。

整体而言，相关性网络择时模型为市场风险管理提供了一种新颖思路，利用大盘指数成分股间的内在统计关系捕捉系统性风险动态，为期权卖方策略提供了有力辅助，提升了期权投资绩效。然而，模型参数需谨慎调试，风险管理尤其止损设计应被强化，未来也需扩展更多模型和策略组合加以检验。另外，报告警示了该模型存在未来失效的风险，提示投资者需持续关注模型表现。

综上，该报告为基于系统性风险测度的期权策略研究提供了科学依据和实践示范，推荐作为期权卖方交易者及风险管理者重要参考资料。
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参考文献与版权声明

本分析基于2018年7月12日渤海证券祝涛分析师撰写的《基于相关性网络择时的期权策略研究――期权策略专题报告之五》，含所有披露数据和图表信息，数据来源Wind及研究所统计。未经授权禁止转载。