波动率风险溢价策略概述
波动率风险溢价（Volatility Risk Premium, VRP）策略是一种广泛应用于期权市场的交易策略，旨在通过捕捉隐含波动率与实际波动率之间的差异来获取收益。通常情况下，股票期权的隐含波动率往往高于市场的实际波动率，因此通过卖出平值期权可以系统性地获得风险溢价。许多研究显示，这种溢价相当可观——卖出看跌期权的平均回报率约为每天0.5%至1.5%。
然而，在执行这些短波动率策略时需要非常谨慎。尽管这些策略通过卖出期权或跨式期权组合来捕捉波动率溢价，但其回报分布极为异常，卖出看跌期权的投资者可能面临高达-800%的损失。此外，负回报日之间存在强烈的序列相关性，因此在实施这些策略时需要准备充足的保证金，且实际回报可能远低于预期。
为了防止市场崩盘等极端波动带来的巨大风险，策略通常会同时购买虚值看跌期权作为保护措施。本文将详细介绍该策略的具体操作、风险管理和潜在收益，帮助投资者更好地理解如何通过波动率风险溢价获利。
我们提出了一种简单的期权策略，通过回测1987年市场崩盘期间的数据来挖掘期权溢价的潜力。本文将详细介绍该策略的具体操作、风险管理和潜在收益，帮助投资者更好地理解如何通过波动率风险溢价获利。本文将详细介绍该策略的具体操作、风险管理和潜在收益，帮助投资者更好地理解如何通过波动率风险溢价获利。
波动率风险溢价（Volatility Risk Premium, VRP）策略是一种广泛应用于期权市场的策略，其目的是通过捕捉隐含波动率与实际波动率之间的差异来获取收益。通常情况下，期权的隐含波动率往往高于市场的实际波动率，因此通过出售期权可以获得这一差异的溢价。为防止市场崩盘等极端波动带来的风险，策略同时会购买虚值看跌期权作为保护措施。
基本原理
大多数研究人员认为，波动率溢价的原因是投资者非常厌恶负回报和股指的高波动性，因此愿意为通过看跌期权提供的投资组合保险支付溢价。其他研究人员通过“比索问题”（黑天鹅事件）解释波动率溢价——这一理论认为，在样本中，一些稀有但可能发生的事件并未出现（从而保留了溢价），但其他研究表明，除非每隔几年发生一次大规模市场崩盘，否则这种解释极不可能完全消除波动率溢价。
简单的交易策略
每个月，卖出一个平值的跨式期权组合（期权还有一个月到期），按照5%的期权溢价卖出，并购买一个15%的虚值看跌期权（按要价买入）作为市场崩盘的保险。剩余的现金和期权费投资于指数。该策略每月重新平衡。
策略核心
波动率风险溢价策略的核心是在每月出售平值跨式期权组合，同时通过购买15%的虚值看跌期权来对冲市场风险。该策略包括以下几个关键步骤：
1. 每月出售平值跨式期权组合
在每月初，策略会出售一个平值跨式期权组合，即同时卖出一个平值看涨期权和一个平值看跌期权。这类组合的特征是期权的行权价接近标的资产（如S&P 500指数ETF, SPY）的当前市场价格。
通过卖出跨式期权组合，投资者可以获得期权费，通常情况下，这些期权费反映了市场预期的隐含波动率。由于市场的实际波动率往往低于隐含波动率，投资者通过这种方式捕捉到了波动率溢价。
2. 购买15%的虚值看跌期权
为了防范市场崩盘带来的潜在巨大风险，策略在出售跨式期权组合的同时，会购买一个虚值看跌期权作为对冲保护。虚值看跌期权的行权价通常设置为当前市场价格的85%（即距离市场现价约15%的下跌空间）。
该看跌期权可以在市场大幅下跌时提供补偿，避免因平值期权组合带来的无限下跌风险。
3. 投资剩余现金于标普500指数
策略执行后获得的期权费和剩余的现金将投资于标普500指数ETF（SPY），从而在市场上涨时获取额外收益。通过这种方式，投资者可以同时参与市场的上涨，同时捕捉波动率溢价。
4. 每月重新平衡
策略每月会重新平衡持仓，即平掉到期的期权合约，并重新卖出新的平值跨式期权组合，同时购买新的虚值看跌期权进行保护。这种循环的方式确保了投资者能够持续捕捉市场中的波动率溢价。
策略实现
A. 卖出平值跨式期权
平值跨式期权由卖出平值看涨期权和看跌期权组成，期权的行权价接近标的资产的现价。通过出售这类期权组合，投资者能够获取期权费，这部分费用来源于市场对未来波动的预期。
由于期权的价格通常包含隐含波动率的因素，而隐含波动率常常高于市场实际波动率，因此卖出期权能够在多数情况下产生收益。
B. 购买15%的虚值看跌期权
虚值看跌期权是策略中的重要风险对冲工具。其行权价通常设置为当前市场价格的85%，意味着只有当市场下跌超过15%时，该看跌期权才会开始具有实际价值。它的主要作用是在市场出现崩盘时为投资组合提供保护。
通过购买该看跌期权，策略能够有效应对市场的极端波动，限制潜在的损失。
C. 将剩余资金投资于标普500指数
除了期权交易部分，策略还会将剩余的现金和从期权交易中获得的溢价投资于标普500指数（SPY）。这种投资方式允许投资者在市场上涨时享受收益，进一步增强策略的回报。
风险管理
波动率风险溢价策略的核心在于平衡收益与风险：
1. 风险：
• 市场的极端波动，尤其是市场大幅上涨或下跌时，策略可能会面临损失。特别是当市场超出策略对冲范围（15%的虚值看跌期权）时，投资组合仍可能遭遇较大的下行风险。
2. 对冲：
• 通过购买虚值看跌期权，策略在一定程度上限制了下行风险。在市场下跌超过15%时，虚值看跌期权将发挥作用，为组合提供下跌保护。
3. 平衡收益与风险：
• 在多数情况下，市场的实际波动率低于隐含波动率，投资者能够从卖出的期权中获取溢价。同时，通过购买看跌期权，策略可以在市场波动较大时限制潜在损失。
策略优势
1. 捕捉波动率溢价：
通过出售期权组合，策略能够系统性地捕捉隐含波动率与实际波动率之间的差异。这部分溢价来源于市场普遍高估了未来的波动性。2. 下行保护：
虚值看跌期权为组合提供了崩盘保护，能够有效应对市场的极端下跌风险。3. 市场参与：
剩余资金投资于标普500指数，让策略在市场上涨时也能够享受股市带来的收益，提升整体回报。
结论
波动率风险溢价策略通过捕捉隐含波动率与实际波动率之间的差异，为投资者提供了一种稳定的期权交易策略。通过出售平值跨式期权组合获取溢价，并结合购买虚值看跌期权来对冲极端市场风险，策略能够在控制风险的前提下为投资组合带来稳健的收益。
对于期权交易者和量化投资者而言，该策略提供了一种平衡风险与收益的有效方式。通过灵活运用该策略，投资者可以在波动率市场中获取长期稳定的回报。
通过本篇文章，希望大家对波动率风险溢价策略有了更深入的理解，并在实际交易中能够灵活应用这一策略。
策略实现代码基于QuantConnect平台，详细完整代码和策略原文请见知识星球
# Description:
#
# Each month, at-the-money straddle, with one month until maturity, is sold at
# the bid price with a 5% option premium, and an offsetting 15%
# out-of-the-money puts are bought (at the ask price) as insurance against a
# market crash. The remaining cash and received option premium are invested in
# the index. The strategy is rebalanced monthly.
#
# Advice:
# - To view algorithm errors, toggle Console view below when in Backtesting
# - To print out debugging messages (the difference is only in colours), use
# `self.Debug(...)` or `self.Error(...)`
# - To stop backtesting, go to Organisation (tab #2) -> Resources -> Stop
class VolatilityRiskPremiumEffect(QCAlgorithm):
def Initialize(self):
# To debug, print logs and errors (the difference is only in colours),
# use self.Debug(...), self.Info(...), self.Error(...)
# TODO:1 (Strategy)
# Set up conditions:
# - cash (e.g 10000)
# - time period (e.g 1/5/2010 to 1/5/2011)
# Links: _8_
self.SetCash(...)
self.SetStartDate(...)
self.SetEndDate(...)
# TODO:2 (API)
# Set up an option:
# - on S&P ("SPY")
# - with daily resolution
# - with filter on +-20 price relative to strike price, 30+-5 days expiry date
# Links: _1_ _2_
data = self.AddEquity(...)
option = self.AddOption(...)
# TODO:3 (Python)
# Save necessary information that you intend to use in the strategy
...
# Benchmark
self.benchmarkTicker = self.symbol
self.SetBenchmark(self.symbol)
self.initBenchmarkPrice = None
def OnData(self,data):
self.UpdateBenchmarkValue()
self.Plot('Strategy Equity', self.benchmarkTicker, self.benchmarkValue)
# Go through options chains _3_ (expect one or zero option chains here)
for chains in data.OptionChains.Values:
if not self.Portfolio.Invested:
# TODO:4 (Python)
# Links: _5_
calls = list(...)
puts = list(...)
# TODO:5 (API)
# Get security price for the selected ticker
# Links: _4_
underlying_price = ...
# TODO:6 (Python)
# Given the list of puts, select:
# Links: _2_
expiry = ...
atm_strike = ...
otm_strike = ...
# TODO:7 (Python)
# Collect the strategy prescribed options that match selected parameters
atm_calls = list(...)
atm_puts = list(...)
otm_puts = list(...)
# When all relevant options are available
if atm_calls and atm_puts and otm_puts:
# TODO:8 (API)
# Links: _6_
options_quantity = ...
# TODO:9 (Strategy)
# Perform trades:
# Links: _0_ _7_
self.Sell(...)
self.Buy(...)
self.SetHoldings(...)
# Liquidate assets if not holding options (they are expired or not bought)
# Benchmark
def UpdateBenchmarkValue(self):
''' Simulate investing in the Benchmark '''
self.benchmarkExposure = 1
if self.initBenchmarkPrice == None:
self.initBenchmarkCash = self.Portfolio.Cash
self.initBenchmarkPrice = self.Benchmark.Evaluate(self.Time)
self.benchmarkValue = self.initBenchmarkCash
else:
currentBenchmarkPrice = self.Benchmark.Evaluate(self.Time)
lastReturn = ((currentBenchmarkPrice / self.initBenchmarkPrice) - 1) * self.benchmarkExposure
self.benchmarkValue = (1 + lastReturn) * self.initBenchmarkCash
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