在期權世界中，波動率的地位不可撼動
現貨是一維的，標的價格即是一切；期貨是二維的，除標的價格外增加了到期日的考量；而期權則更為立體，是三維的，增加了波動率的維度。在期權世界中，波動率的地位是不可撼動的，不僅被用於定價、評價，更是直接被編製成指數獨立交易。那麼波動率究竟是什麼？有怎樣的表現形式？如何計算？如何評估？如何應用？本文來揭開它的神秘面紗。
什麼是波動率
在標準的定義中，波動率就是指標的價格的波動程度。波動率的表現形式也有很多。常見的分類是將通過現有的歷史數據計算出的波動率稱為歷史波動率（Historical Volatility）或是實際波動率（Realized Volatility），習慣上簡稱為HV 或RV。
對未來波動率的預測就相對較難，方法多種多樣。我們在期權中經常用到的隱含波動率（Implied Volatility）就是將市場價格中蘊含的對未來波動率的預期提取出的產物。隱含波動率習慣上簡稱為IV，當投資者認為未來行情有較大不確定性或是會有意外波動時就會更積極的買入期權避險，從而抬高期權價格，表現為IV的不斷上漲。CBOE通過對所有合約IV進行有選擇的加權計算得到了VIX指數，也被稱為「恐慌指數」。
怎樣計算波動率
常用的HV計算方法十分簡單，即某段時間內標的漲跌幅的標準差。這裡有兩個時間參數，其一是時間段的總長，與均線系統中的時間參數概念相同，常用有20日、40日、60日、120日HV；其二就是漲跌幅計算的頻率，習慣上採用每日收盤數據，當然也可以根據需要截取更高頻的日內數據。
用收盤價對收盤價（Close to Close）計算得到的HV有明顯的缺陷，就是無法顯示盤中與隔夜跳空的波動。長上下影線究竟能不能反映行情的實際波動呢？這就見仁見智了。當然，即使選擇忽略這些信息也可以將其作為參考。可以採用Parkinson方法將日內振幅納入計算，或加入開盤價計算出隔夜跳空波動，或直接用Garman and Klass方法將日內振幅與跳空全部納入計算，當然還有其他更為細緻的方法，這裡不多做介紹，可以參考《Volatility Trading》（by Euan Sinclair）進一步學習。
IV的計算雖然涉及BS模型，但實際操作也非常簡便，只要將標的價格、到期時間、行權價等參數逐一輸入模型即可得到IV值。隨著國內期權市場不斷完善，能夠支持IV計算的工具、軟體層出不窮，不一定非要自行計算。當然，基於不同的參數也會得到不同的結果，這取決於你的交易習慣，同時也取決於市場的認同，這些都需要在實際交易中不斷摸索調整。
很多初學者都會被IV這個新概念嚇到，覺得難以理解，但隨著對期權交易了解的深入，你就會發現期權交易根本離不開IV。IV的最大作用是將各個行權價、各個月份期權合約價格標準化，使得它們之間有可比性。
波動率的性質
同樣作為波動率，HV與IV均具有均值回歸、群聚性自相關性的特點。這些性質都可以在最基礎的統計學課本中找到。IV的性質中最受關注的主要有兩個：
（1）隱含波動率微笑（IV Smile）
通過真實交易數據計算出IV並按行權價順序排列，就能得到一條「微笑曲線」。通常情況下，平值IV最低，隨著虛值與實值程度加深，IV也逐步升高。這種形態與標的價格的分布形態息息相關。大多數標的價格分布具有尖峰厚尾的特點，因此投資者會更多買入尾端行權價的期權進行避險。當然事無絕對，IV曲線也會因標的價格分布的改變、錯價或套利機會的出現而改變。
（2）隱含波動率期限結構（IV Term Structure）
IV的期限結構是指不同到期日IV的分布圖。對於50ETF期權，各月合約標的物均為50ETF，因此距到期日時間越長標的可能波動的範圍越大，波動率越高。除非受重大事件的影響，會發生局部異構。
而對於白糖這樣的商品期權，各月期權合約的標的物為各月期貨。由於商品期貨主次月交易形態存在巨大差異，另外受商品季節性、政策性與大量投機交易的影響，白糖期貨期限結構並不穩定。
同期IV與HV具有較強的相關性。較為成熟的市場中，衍生品的定價即市場對未來的物走勢的預測是較為準確的；在這樣的前提下，IV於未來的HV走勢較為一致，因此當前的IV對於當前的HV也將具有一定的群聚性、相關性，對更長期的HV有一定的回歸性。市場上使用的IV預測模型多以歷史數據為基準進行推演，以此為依據交易出的IV自然與HV相關性較大。
IV對於同期HV有一定風險溢價。真實市場中由於衝擊成本、交易成本、交易規則限制的存在，IV需要對HV存在一定溢價。IV是對未來的預測，IV對HV的溢價中有一部分由時間價值組成。若以上因素沒有較大變動，溢價應維持穩定。
IV的預測
我們研究波動率，主要是服務於期權的波動率交易。能夠根據現有的數據，判斷IV是否偏高或偏低，就能夠通過前面講到的賣出或買入波動率策略獲利。
預測方法基本有三大類：1.計量模型。計算複雜，假設條件多，準確度也不高。如耳熟能詳的GARCH模型，其重要假設就是IV期限結構指數趨近於長期波動率均值，但很難適應於白糖期權這樣期限結構不穩定的品種。因此，並不推薦。
2.用HV與IV歷史數據進行統計預測。可根據風險承受能力靈活調整置信度。這種方法對於市場數據沒有進行過多的處理，因此可以更好的反映市場真實情況。這也是市場最流行的方法，因此會進一步推動行情向預測方向行進。具體來說可以參考如下一種或幾種方法：（1）判斷當前HV與IV在HV、IV歷史數據中的分位。（2）判斷同期IV與HV差值在差值歷史數據中的分位。可以根據自設閾值判斷，當前HV、IV是否偏高或偏低，從而判斷後期HV是否會回落或抬升。（3）通過HV均線系統（類MACD）預測IV走勢。（4）在大趨勢基礎之上，根據各期限IV相對位置，分別確定各期限IV走勢，同樣不適用於期限結構不穩定的標的。
3.對標的物行情的判斷，如通過技術分析方法判斷行情未來運行區間、運行速度從而判斷波動率大小。較為直觀，準確度取決於對標的行情判斷的準確度。
波動率策略實戰
下面我們以白糖期權為例，實戰講解如何利用IV預測布局期權波動率策略。
4月19日，白糖期權作為國內第二隻商品期權在鄭商所上市。通過當日交易數據，我們選取三個指標來判斷1709期權合約平值IV水平。
（1）判斷HV與IV的相對位置。出於流動性考慮，僅選取1709、1801、1805、1809合約平值IV數據進行分析。選取三種方法計算HV：收盤價（cc），前收—今開—今收（coc），Garman and Klass（gk）。可以發現，白糖期權的IV期限結構並不符合近低遠高的規律。我們暫且選取cc方法計算的HV作為判斷標準。以1709合約（距到期66個交易日）為例，4月19日收盤，IV相對於同期HV偏高。
（2）通過波動率錐判斷IV位置。由於白糖期權剛剛上市，沒有充足的IV數據，以HV繪製波動率錐。4月19日1709平值IV處於同期HV的10%—20%之前，處歷史相對低位。IV相較HV歷史數據相對偏低。
（3）根據波動率的自相關性與群聚性，通過HV均線系統判斷HV未來走勢。分別選取5日HV與60日HV作為參考依據，4月17日5日HV下穿60日HV，並繼續下行，判斷HV現處於下行趨勢，預計將繼續下行。根據IV與HV的相關性，進而判斷IV可能會下行。
由以上三組數據綜合判斷，IV下行可能性大，因此於4月20日開盤賣出1709平值處跨式。同時繼續觀察三指標運行。4月25日，通過同樣步驟進行分析。1709平值IV略有回落，但仍高於HV，且仍處於同期HV10%—20%分位，但5日HV突破60日HV，綜合考慮IV回升可能性大。因此，4月26日開盤30分鐘內將賣出1709跨式平倉出場。
以上僅對波動率的概念與預測方法進行了簡單的介紹，提供了一些簡單、格式化的判斷方法。需要配合一定的期權知識與交易經驗來靈活的運用。正如文中所強調的，對於不同的標的物，不同的市場環境，波動率的結構與預測方法都要進行相應的調整，沒有什麼是絕對正確的。
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（責任編輯：王雪冰 HF074）