硬核技巧！权益多头的期权备兑策略方法

作者：发鹏期权说

题图： 发鹏期权说微信公众号

本篇文章较长，内容截取至“期权投资盈利之道”一书。

1.期权备兑认购策略的构建

所谓期权备兑认购策略，指投资者在持有某标的资产多头的基础上，基于对该资产波动预估，匹配期权卖出认购合约，期望以此增加持有期收益的策略。为了获得期权备兑认购策略提供的收益补充，投资者承担了标的资产上行方向波动超预期时，初始可以拿到的收益被对冲的风险。所以在实践过程中，期权备兑认购策略的关键在于投资者要提前预估标的资产在未来指定时间段上行方向波动的范围，并以此决策卖出期权合约的行权价。

期权备兑认购策略的具体构建方法如下：

l 备兑认购策略（Covered Call）

基于持有标的资产多头的数量，卖出与持有标的资产数量相等的认购期权（一般为虚值），虚值程度取决于投资者认为期权到期前，标的资产上行方向的波动预估。

这里虽然只说了持有标的资产为多头时的期权备兑认购策略。但如果某投资者长期或者阶段性持有某标的资产空头时，期权备兑认沽策略也是同理的，构建方法如下：

l 备兑认沽策略（Covered Put）

基于持有标的资产空头的数量，卖出与持有标的资产数量相等的认沽期权（一般为虚值），虚值程度取决于投资者认为期权到期前，标的资产下行方向的波动预估。

2.期权备兑认购策略示例

2023年3月3日，上证50ETF收盘价为2.779元，2023年4月26日到期的行权价为3.0元50ETF认沽期权收盘价为0.0147元。投资者因中长期看好大盘权重股的行情坚定持有100万股50ETF，但认为短期标的涨幅不小，未来2个月行情难以涨超3.0元。同时如果出现意外的大涨，也接受在3.0元这个价格清仓多头这个结果。于是该投资者为了增加持有期收益，决定备兑卖出100张2023年4月26日到期的行权价为3.0元50ETF认购期权。构建组合后总盈亏、组合Greeks Cash、组合Greeks变化状态如图1.3.14、图1.3.15、图1.3.16。

图1.3.14 期权备兑认购策略示例组合总盈亏图

由图1.3.14可知，从到期损益看，在卖出认购期权行权价对应的3.0元以下区域，组合的收益等同于持有多头。但是当50ETF价格超过3.0元后，基础多头资产的收益与备兑卖出认购期权的损失抵消。如果不考虑期权基差，基于期权平价原理，该组合的价值等价于卖出行权价为3.0元的实值认沽期权。

图1.3.15 期权备兑认购策略示例组合基本情况监视图表

由图1.3.15，组合当前Delta Cash为2362941.3元，Gamma Cash(1%)为-193061.2元，Vega Cash为-2499.1元，Theta Cash为434.3元。组合拥有标的资产多头敞口（上涨有利）、波动率空头敞口（涨波不利）、时间多头敞口（时间有利）。

图1.3.16 期权备兑认购策略示例组合Greeks变化图

进一步由图1.3.16观察期权组合Greeks动态状况。Delta为正，但和上证50ETF负相关，越涨多头敞口越小。Gamma和Vega敞口均为负，且会在标的资产价格上行中逐步扩大绝对值，并在3.0元附近达到极值，Theta基本和二者反向。

如上，期权备兑认购策略本质上是出售了上行方向的尾部波动风险，即承担了负Gamma与负Vega上行方向敞口反向扩大的风险获得收益。

2.期权备兑认购策略行权价选择

简单线性考虑期权备兑认购策略，就是博弈标的资产行情涨幅不会超过备兑认购合约行权价。所以投资者选择哪个行权价进行备兑卖出非常重要，这里提几个思路供参考。

l 基于标的资产价格波动的历史分布概率

如果说标的资产经过了很多轮牛熊更迭的波动可以包含绝多数未来分布的话，那么基于标的资产历史波动分布概率可以大致推算出未来对应时段内，标的资产价格波动的分布概率。比如下图1.3.17为上证50ETF过去10年月度（22个交易日）涨跌幅的统计分布。图左侧“接收列”对应涨跌幅，“频率”代表出现次数，“累积%”代表累积概率。

图1.3.17 上证50ETF近10年月度涨跌幅的统计概率分布图

如果投资者在取舍期权备兑认购策略的合约选择时，首先给自己定了一个希望可以拥有85%胜算率的心里目标。则可以从上述统计对应至0.08至0.1，即8%至10%的月度涨幅在过去10年历史中出现的概率只有约15%，进一步意味着可以选择虚值程度在8%至10%的认购期权做备兑认购策略。

其实还有很多见仁见智的方法对该统计做进一步的升级，比如将区间涨跌幅与区间起点价格所处的历史分布位置联系，考虑标的资产同等定价水平下未来波动的范围；将区间涨跌幅与区间起点的时间所处的标的资产行情特征联系，考虑标的资产相似行情背景下未来波动的范围等等。

l 基于期权合约Delta值反应的标的资产波动概率

在“期权风险管理参数”章节有详细介绍Delta值的定义和算法，并重点提示了期权合约Delta值可以代表该合约在期权到期时变成实值的概率。相较于基于标的资产历史价格波动做分布统计，Delta值反应的标的资产波动概率更契合当前市场参与者共识观点。

所以如果投资者希望保障备兑认购合约的长期到期胜率在15%以上，直接选择Delta绝对值在0.15以下的虚值期权合约做备兑选择是一个更尊重市场共识的方法。

l 基于标的资产价格走势的技术分析手段

虽然笔者个人对短期的技术分析胜率不是很认可，但也无法证伪当大部分市场参与者都用技术分析的方法论在市场进行投资决策时，标的资产价格走势不会受到技术指标的影响。因为笔者本人对技术指标不是很擅长，所以这里也只做提示，不做深入讨论。支撑位、压力位、Macd系统、Boll系统、筹码理论这类技术方法论的运用还请各位读者自行挖掘，只要通过你所认可的方法论，可以找到对应周期的关键价格，即可以考虑将其作为选择备兑认购合约的参考。

对于技术分析，这里笔者想补充的一点是应该重视行为金融学的重要性，更多从博弈的角度运用和思考某个技术分析方法论逻辑上可能更加有效。

1.3.2.2 期权备兑认购策略的效率分析与优化

如前所述，期权备兑认购策略的原理很简单，适合大部分投资者在阶段性持有某项资产的同时做收益增收考量。但也因为策略的参与门槛不高，需要更细致的理解与分析期权备兑认购策略的优势与劣势以规避某些显而易见的问题。

参照期权简单保险策略的效率分析思路，这里同样基于上证50ETF期权历史数据先对长期不做任何择时情况下，简单期权备兑认购策略的绩效做测评。测评周期为2015年2月9日至2022年12月31日，简单期权备兑认购策略规则如下：

Ø 长期持有10,000股华夏上证50ETF；

Ø 卖出1张虚值程度6%（最接近6%）的认购期权，持有该期权直至合约到期日进行平仓，同时在新的当月合约中寻找虚值程度6%（最接近6%）的认购期权卖出；

Ø 默认策略无市场冲击成本，期权合约交易费用为3元/张。

得到简单期权备兑认购策略与直接持有上证50ETF的收益结果对比如图1.3.18：

图1.3.18 简单期权备兑认购策略vs 上证50ETF绩效走势对比图

² 蓝色线为上证50ETF走势；

² 橙色线为简单期权备兑认购策略走势。

策略选择卖出虚值程度为6%的认购期权，一方面源于个人经验，另一方面也是源于对标的资产历史波动规律的认识。从上一节中有关上证50指数10年月度波动范围分布规律看，一个月之内涨幅超过6%的概率是低于25%的。这意味着长期而言，6%虚值程度的认购期权被向上击穿行权价的概率低于25%。

从图1.3.18可见，在测试区间内，简单期权备兑认购策略总体并没有获得明显的超额收益。近8年时间策略相对简单持有上证50ETF仅获得了0.1715元的相对收益，按照2015年2月9日上证50ETF2.331元的初始价格，超额收益仅约7.35%。

为了解原因，这里进一步审视该策略的超额收益曲线走势，见图如下：

图1.3.19 简单期权备兑认购策略超额vs 上证50ETF绩效走势对比图

² 蓝色线为上证50ETF走势，坐标轴靠左；

² 橙色线为简单期权备兑认购策略超额收益率走势，坐标轴靠右。

从图1.3.19容易发现，期权备兑认购策略在标的资产下行时期超额收益明显，在标的资产慢涨时期超额收益也相对稳定，但是在标的资产快速上涨时期负超额非常显著。上图中，2015年初、2017年底、2019年初、2020年中、2021年底这几轮上证50ETF快速上涨时期，简单期权备兑认购策略超额都明显下行。

从结果来说，就是这几次标的资产快涨时期策略的显著负超额，导致了整体策略在过往这几轮牛熊周期之下没有明显的增强。想像一下当出现指数快涨，但简单期权备兑认购策略显著跑输指数时的感受。毕竟期权备兑认购策略的初衷只是标的资产多头持仓的收益增强，在标的资产价格快涨时期因此错过核心敞口的收益属实有些“捡芝麻丢西瓜”感觉。

所以在实际的期权备兑认购策略运用中，可以考虑增加趋势过滤的条件规避标的资产大涨时的负收益影响。比如设置一个观察阀值，当标的资产价格超过这个标准后，将备兑认购期权合约做一定的调整。这里用历史绩效数据验证分享一个优化期权备兑卖购策略的方法。

测试的周期同上，测试规则如下：

Ø 长期持有10,000股上证50ETF；

Ø 卖出1张虚值程度6%（最接近6%）的认购期权，头寸建好后，如果上证50ETF价格不超过合约行权价，则持有该期权直至合约到期日进行平仓，同时在新的当月合约中基于当日上证50ETF价格匹配虚值程度6%（最接近6%）的认购期权卖出；

Ø 如果上证50ETF价格超过合约行权价，则按照当日收盘价平仓原合约，并按上证50ETF当日收盘价重新匹配当月虚值程度6%（最接近6%）的认购期权卖出，持有该期权直至合约到期日进行平仓，同时在新的当月合约中基于当日上证50ETF价格匹配虚值程度6%（最接近6%）的认购期权卖出；

Ø 默认策略无市场冲击成本，期权合约交易费用为3元/张。

得到上证50ETF，优化期权备兑认购策略与简单期权备兑认购策略收益结果对比如图1.3.20：

图1.3.20 优化与简单期权备兑认购策略vs上证50ETF绩效走势对比图

² 蓝色线为上证50ETF走势，坐标轴靠左；

² 橙色线为简单期权备兑认购策略走势；

² 灰色线为优化期权备兑认购策略走势。

显而易见，经过优化后，期权备兑认购策略组合的整体绩效明显的提升，策略相对简单持有上证50ETF获得了0.4519元的相对收益，按照2015年2月9日50ETF2.331元的初始价格，超额收益约19%。

优化期权备兑认购策略之所以能够较原策略绩效大幅提升，最主要的原因是通过对持有标的资产的波动进行识别，同时配合卖出认购期权的调仓降低了简单备兑认购策略在标的资产上涨时期的负超额情况。

这个优化方式相当于在期权备兑认购策略的基础上，内嵌了一个趋势跟踪策略。逻辑根源是对期权备兑认购策略这个波动空头策略匹配了一个择时的波动多头策略，对冲了该该策略上行方向的负Gamma尾部波动风险。

从Greeks的角度，示例的优化策略从Gamma端防范了极端，是值得推崇的期权备兑认购策略优化方向。但如上一节内容图1.3.16所展示的期权备兑认购策略Greeks特征，上行方向还有负Vega这个尾部风险，可以考虑的另外一个策略优化方向。

Vega敞口即波动率敞口，为了防范极端的负Vega敞口损失，一个常识即是尽量规避在期权隐含波动率偏低的区域执行备兑认购策略。因为较低的期权隐含波动率意味着期权备兑认购策略不仅不能获得太多的权利金增益，反而承担了更大的波动率放大的风险。所以，在期权隐含波动率较低时降低期权备兑认购策略的运用，较高时增加期权备兑认购策略的运用可以显著增加策略超额能力。

事实上，相较于标的资产的价格择时，期权波动率均值回复效应会更明显（见本章图1.3.6）。投资者更容易对当前期权波动率绝对值在历史上的分布状态有清晰的了解，最终配合期权备兑认购策略在波动率维度的优化。

1.3.2.3 期权实值认沽代持多头策略

期权实值认沽代持多头策略就是通过卖出实值认沽代替持有标的资产多头的策略，在不考虑期权合成基差的情况下，该策略等价于同行权价的期权备兑认购策略。这里参照优化期权备兑认购策略的规则，对应设计了期权实值认沽代持多头策略，基于上证50ETF期权历史数据的测评规则如下：

Ø 卖出1张实值程度6%（最接近6%）的认沽期权，头寸建好后，如果上证50ETF价格不超过合约行权价，则持有该期权直至合约到期日进行平仓，同时在新的当月合约中基于当日上证50ETF价格匹配实值程度6%（最接近6%）的认沽期权卖出；

Ø 如果上证50ETF价格超过合约行权价，则按照当日收盘价平仓原合约，并按上证50ETF当日收盘价重新匹配当月实值程度6%（最接近6%）的认沽期权卖出，持有该期权直至合约到期日进行平仓，同时在新的当月合约中基于当日上证50ETF价格匹配实值程度6%（最接近6%）的认沽期权卖出；

Ø 默认策略无市场冲击成本，期权合约交易费用为3元/张。

得到期权实值认沽代持多头策略与优化期权备兑认购策略收益结果对比如图1.3.21：

图1.3.21 期权实值认沽代持多头vs优化期权备兑认购策略绩效走势对比图

² 蓝色线为优化期权备兑认购策略走势；

² 橙色线为期权实值认沽代持多头策略走势。

从图上可以看出，在数据测评的时段，两个策略的最终收益相差无几。但是2015年至2017年底那段时间，期权实值认沽代持多头策略的收益明显超过优化期权备兑认购策略，随后的几年时间里后者收益慢慢的追上前者。

究其原因，其实是上证50ETF期权合成基差在2015年股灾之后，较长时间保持了期权负基差状态。这导致相同行权价的认沽期权比认购期权拥有更多的时间价值，进而形成图示效果。而从2017年末开始，期权负基差逐步回到到正基差为主，认购期权相对认沽期权拥有了更多的时间价值，进而促成优化期权备兑认购策略的绩效追赶。测评周期内，上证50ETF期权合成基差的走势如图1.3.22所示：

图1.3.22 50ETF期权当月平值期权隐含波动率走势

显而易见，在选择期权实值认沽代持多头策略还是优化期权备兑认购策略的问题上，核心的考虑是期权合成基差。当期权合成基差为负时，前者更优，当期权合成基差为正时，后者更优。

综上所述，期权备兑策略应得到投资者的高度重视和运用，但是在运用的时候为了提高策略绩效要重点考虑大波动的过滤，即价格择时，以及低期权隐含波动率的过滤，即波动率择时。该策略的适用面很宽，所有可明确资产持有周期的资产，只要有对应的期权工具都可以考虑运用。目前国内主流的包括权益多空、期货CTA等策略都具备配合期权备兑策略进行优化条件。

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