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为何总是等到暴跌时,才想起期权保险策略?

变盘时节,再迎大跌,今天笔者选择的主题是“为何总是等到暴跌时,才想起期权保险策略?”,皇上,你还记得大明湖畔的夏雨荷吗?也许是因为乾隆忘记了大明湖,才让夏雨荷孤独终老,或许也是因为夏雨荷对乾隆没有信心,却让自己含恨而终;那么在我们A股上我们的很多投资者也是如此,要么没有做空保护对冲的概念,更有甚者连工具都没有准备好,要么就是有对冲工具和概念,但往往都是风险已经来临时才知道启动套保,对于权现结合始终保留意见,结果就是让自己的资产净值一次又一次的承受回撤;近两年来,我们看到的“黑天鹅”还少吗?美股熔断、疫情等等,在年华波动率超过20%的A股市场中,我们真的需要好好重视起期权,重视权现结合。

在我们学习和了解期权时,我相信几乎每一本教科书和机构的投教活动都会有“期权保险策略”这一段,基本结构就是“持有现货”加上“买认沽期权”,从而也导致很多投资者只是了解做保险策略时,必须要持有特定的标的才可以对冲,但在实际操作中,却很少有人会在非期权标的上做保险策略,即便持有期权标的也很难做到长期启用保险策略给自己的现货上头寸上保险,原因无外乎两点,首先是宁愿去承受大幅的波动和回撤,也舍不得那点保费;其次是就是对期权对冲权益类资产(如基金)没有信心。那么我们就保险策略如何运用?期权对冲公募基金是否有效?保费真的很贵吗?三个问题展开讨论。

 一、保险策略的如何运用?

 那么保险策略如何运用呢? 市场中一般有两种情形,一种是针对期权现货标的本身的保险策略(如50ETF或300ETF),二是现货本身非期权跟踪标的;当我们持有期权跟踪的标的现货时,根据标的期权合约单位计算,直接买入相应的期权合约张数即可,以50ETF期权为例,假设投资者目前持有50ETF现货10万股,现货3元/股,那么1张期权等于10000股50ETF现货,持有期限一个月,那么投资者可以直接到期权市场买入认沽10张,行权价3元的合约即可,直接锁定到期,则有权利在一个月后以3元/股的卖出价手中现货,到期后现货到3元/股以下,投资者就行权,完成保险策略的执行,规避下跌风险,到期如果在3元/股之上,投资者则放弃期权合约即可,这种比较容易理解,同时这种方式是可以行权的,所以对我们来说,锁定卖出价即可。

 但第二种就并非如此了,就是如果投资者持有的标的,并非期权跟踪的标的,是不能行权,只能通过交易来完成对冲,那么又该如何处理?处理方式一般是市值换算法,做β拟合,就以我们目前A股的市场为例,只有50ETF期权,那么如果投资者持有的是股票,我们又该如何利用50ETF期权规避风险呢?由于目前A股市场中的期权品种有限,所以在利用50ETF期权做保险时,就需要投资者手中的股票和股票池与50ETF的β系数(相关性)较高,一般起码超过50%以上,当然是越高越好,否则α(非相关性)因素就会比较多,假设投资者持有某一股票池,β系数假设也为1,股票池价值100万,这时50ETF的现价为3元/股,那么我们就用100万股票池市值除以50ETF现货的价格,所计算出的结果,再去除以期权合约单位就知道应该开多少期权来对冲和规避风险了(计算公式:100万/3元/10000=33.33张),约等于34张即可保护,那么直接开仓34张合约即可完成保险策略的构建;如我们碰到股票池的β系数是0.8,那么我们怎么处理呢?我们再将上述公式得出的最终数据,乘以β系数即可(34乘以0.8=27.2张),约等于28张就即可保护。 

二、期权对冲公募基金是否有效?

在整证券市场财富管理的大背景下,权益类产品配置成为当下和未来主流,虽然长期持有最终能给投资者带来良好的收益表现,但是由于市场波动的特征,会在阶段性导致投资者承受回撤,投资过程中的感受程度不好,有效风险和回撤的管理,可以进一步提升在投资过程中的体验感,由于在投资过程中,我们对回撤进行了有效的控制,那么带来的则是长期复利的影响,会大幅增强最终整体收益的表现,那么有效的利用期权非线性的特征,对基金产品惊醒风险对冲和收益增强,或将是不二的选择,就是因为非线性,所以既可保留上行收益,同时也可保护下行风险。

由于制度的限制,目前公募基金无法直接参与期权交易,那么利用期权对冲,就必须在产品体外进行,我们可以根据基金的“业绩比较基准”判定单只基金相对风格,再通过数据回测,确定与期权标的的相关性,凡相关性较高的公募基金,均可利用期权工具部分对冲,甚至完全对冲;原则上使用择时套保为主;就投资国内市场的权益类公募基金而言,业绩基准基本分为三类“沪深300,中证500、中证800”,沪深300目前在国内是有期权标的,而中证500、中证800并没有,那么我们需要针对业绩基准之间进行拟合,根据拟合结果看,相关度也较高,那么在我们实际操作中,沪深300期权,对冲以沪深300,中证500、中证800为业绩基准的均具备实操性。以下是沪深300和中证800的拟合。

数据来源:Wind,期权讲武堂整理

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