原标题:公共基金如何参与期权市场:使用期权和债券设计绝对收益产品
绝对收入产品是指以获得超过无风险收入和产品收入与市场收入之间低相关性为目标的基金产品。目前，公共基金中的绝对收入产品很少。绝对收入产品主要以基金账户和私募股权基金的形式存在。具体来说，投资策略主要是股票套期保值策略和CTA(主要投资期货请参考兴业金属制品CTA策略系列报告)。由于期权本身的非线性损益及其杠杆的两个特征，与债券合作设计更安全的绝对回报产品是可能的。期权(Option)是双方就其未来交易权达成的合同，其中一方有权在约定时间以约定价格向另一方买入或卖出约定金额的标的证券(如华夏上海50ETF)。根据持有人的未来权利，它分为看涨期权和看跌期权。看涨期权和看跌期权都具有损失有限和收益弹性较大的特点。由于期权比基础资产(尤其是虚拟价值期权)更便宜，期权通常具有很高的杠杆作用，并具有用小额资金杠杆化大型基金的效果。这也为我们提供了制作一些保本产品的好工具。债券投资者通常在到期日之前和之日获得利息收入，而本金在到期时付清。在这个过程中，投资者可以考虑用利息收入购买期权来玩游戏。有些期权的损失和杠杆有限，所以最大损失是利息收入(仍然可以保证)。一旦市场趋势与预期一致，产品的回报就能有效提高。在国内市场上，本文模拟了利用债券息票购买看涨期权或看跌期权的收益，并将当前期权利润的50%和0%作为期权溢价转移到下一期进行投资。研究发现，买入看涨期权的策略优于看跌期权，而且由于虚拟期权的杠杆作用高于平面期权，因此其表现更加灵活。假设每月将当月利息和前一期收入的50%投入看涨期权(如果前一期没有正收益，只有利息投入看涨期权)，持有的期权在期权到期前五个交易日卖出，其余投入现金账户(当然，实际上不能再投资，一些短期债券可以买入)。固定价值看涨期权的战略年化收益为4.0%，短期价值看跌期权的战略年化收益为6%。由于带有息票的看涨期权被纳入看涨期权，只要债券没有信用风险，该策略每年都可以得到保证。如果再投资比例根据兴业金属短期定时双塔琼斯模型的信号设定为50%，如果模型信号看涨，则看涨期权，如果模型定时信号看跌，则看涨期权，如果定时信号看跌，则平仓期权。上市后五年的年化收益率可达8.3%，远高于设定的3%债券收益率，最高退市率为1.9%，退市率为3.5%。这是一个非常好的绝对回报策略。风险提示:本报告的结论基于历史数据，市场环境变化时存在模型失效的风险。
报告正文
绝对收入产品是指以获得超过无风险收入和产品收入与市场收入之间低相关性为目标的基金产品。目前，公共基金中的绝对收入产品很少。绝对收入产品主要以基金账户和私募股权基金的形式存在。具体来说，投资策略主要是股票套期保值策略和CTA(主要投资期货请参考兴业金属制品CTA策略系列报告)。由于期权本身的非线性损益及其杠杆的两个特征，与债券合作设计更安全的绝对回报产品是可能的。
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期权收益率的特点
1.1 期权的基本概念和分类
期权（Option）是交易双方之间关于未来买卖权利的合同。一方有权在约定时间以约定价格向另一方买卖约定金额的标的证券(如华夏上海50ETF)。可以看出，当期权的买方决定行使权利时，卖方有义务履行义务。当然，买方也可以放弃行使权利。由于期权持有人有权放弃行使，损益不是线性的。一般来说，期权投资者最大亏损为期权的权利金，而可能的收益却有很大的空间。期权根据持有人的未来权利分为看涨期权和看跌期权。
认购期权（Call Option）也被称为看涨期权，这意味着期权的买方有权在约定的时间以约定的价格从期权的卖方购买约定金额的基础证券，这相当于看涨期权的权利。期权到期时，如果标的资产的价格高于事先约定的行权价格，投资者将选择行权，否则将放弃行权，到期损益如下。
认沽期权（Put Option）也被称为卖出期权(put option ),这意味着期权的买方有权在约定的时间以约定的价格向期权的卖方出售约定数量的基础证券，这相当于卖出期权的权利。期权到期时，如果标的资产价格低于事先约定的行权价格，投资者将选择行权，否则将放弃行权，其应得损益如下。
认购期权和认沽期权均具备亏损有限，收益弹性较大的特点，由于期权相对于标的资产要便宜（尤其是虚值期权），从而期权通常具备高杠杆性，具有小钱撬动大资金的效果，这也为我们做一些保本产品提供了很好的工具。
1.2 买入期权的风险和收益来源
期权风险通常用希腊字母(希腊文)来衡量，包括德尔塔值、伽马值、θ值、维加值、ρ值等。当然，期权的风险来源也是它的收入来源。
Delta值：德尔塔通过测量期权价格和标的资产价格之间的变化率(即标的资产价格按一个单位期权变化，或理解为套期保值比率)来衡量价格的敏感性，其价值范围为-1比1；
Gamma值：反映基础价格变化对期权德尔塔值的影响程度，伽马值越高，德尔塔越不稳定(增加套期保值的难度)；
Theta值：用于描述时间和期权价格之间的关系。θ只影响期权的时间价值，但不影响期权的内在价值。当期权接近到期日时，期权的时间价值将迅速下降。
Vega值：指隐含波动率变化引起的期权价格变化。Vega值在平面选项中总是最大的。
Rho值：指期权价格对无风险利率变化的敏感性。
看涨期权的增量值总是正数，表明基础资产的价格越高，期权的价值越高。可以看出，如果投资者对未来市场乐观，他们可以考虑购买看涨期权；然而，看跌期权的增量值总是负的，这表明其投资逻辑正好相反。看涨期权和看跌期权的gamma和vega值均为正值，表明看涨期权相当于看跌期权的波动性，即未来市场波动性越大，期权的价值越高。同时，两个选项的θ都是负的，这表明两个选项都需要随着时间的推移而失去时间值。未来，即使基础资产的价格保持不变，他们仍将不得不承受时间损失。
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用债券的息票收入购买期权能达到保本以及增强收益的目的
债券的投资者通常在到期日之前和当日获得利息收入，而本金在到期时付清。在这个过程中，投资者可以考虑用利息收入购买期权来玩游戏。有些期权的损失和杠杆有限，所以最大损失是利息收入(仍然可以保证)。一旦市场趋势与预期一致，产品的收入就能有效提高。
本文模拟了在国内市场购买带有债券息票的看涨期权或看跌期权的收益。具体参数如下:
模拟区间：理论计算的2006年1月至2019年11月及2015年2月9日50ETF期权上市前的期权价格；之后，采用实物期权价格。
债券本金：.1百万元
债券利息：年化3%，按月支付优惠券利息；
期权交易标的：主合同的标准看涨期权、虚拟看跌期权、平仓看跌期权和虚拟看跌期权
期权交易设定：将当月的息票购买到每月最后一个月到期的期权中，并在到期前5个工作日延长期权。
期权利润再投资：当前期权利润的50%和0%将作为期权基金转入下一期投资。如果没有利润，就不会再投资。
2.1 期权价格模拟
2015年2月9日，在50ETF期权上市之前，通过将历史上80个交易日对数收益率的标准差年率化来计算该期权的模拟隐含波动率，该期权的到期日为到期月的第四个星期三(如果节假日发生则延期)，该期权的价格由英国标准普尔公式计算。期权上市后，市场上交易的实物期权的价格被用来计算它。为了解释理论定价的合理性，我们将上市后期权的隐含波动率与模拟波动率进行了比较。我们可以发现波动趋势基本相同，相关性可以达到80%，但实际隐含波动率的波动更为严重，主要是由于模拟波动率的计算方法以及情绪对实际隐含波动率的影响。
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2.2 50 ETF分红的处理
宏观经济因素通常更新频率较低，其发布通常会延迟。本文在处理宏观数据时考虑了宏观因素的释放时间，即为了避免华夏基金上海50ETF在复试期间总共有10笔股息，每笔股息对期权定价都有一定的影响。具体来说，根据上海证券交易所公布的 《上海证券交易所股票期权试点交易规则》 :如果合同标的为除息和除息，期权合同的合同单位和行权价格应按照以下公式进行调整:
除息后交易的合同至少有两个变化:
1）合约单位的变化，当前合同单位为10000，即一个50ETF期权对应100050 ETF，以及
2）行权价格的变化:随着合同单位变大，扣除利息后50ETF的价格会下降，因此行权价格会下降。
因此，我们将考虑股息后的这些变化，调整合同乘数，并行使先前股息后持有的合同价格，而现货价格将成为除息价格。
2.3 息票买入看涨期权或者看跌期权结果展示
（1）再投资比例为0
假设月息看涨期权在期权到期前五个交易日卖出，卖出期权所获得的权利存入现金账户(当然不再投资，短期债券实际上可以买入)，买入不同类型期权的损益如下图所示。可以看出，购买平仓看涨期权策略的年化回报率为3.6%，购买虚拟一档看涨期权策略的年化回报率为4.7%，高于购买看跌期权策略的回报率和纯投资债券的回报率。主要原因是股票价格从长期来看具有正回报，并且由于虚拟期权的杠杆作用高于平面期权，因此其构建的绝对回报产品在性能上更加灵活。由于选择是以息票利率购买债券，只要债券没有信用风险，该策略每年都可以得到保证。
（2）再投资比例为50%
假设当月利息和上期收入的50%(如果上期没有正收入，只有利息会被投资)每月投入，持有的期权在期权到期前5个交易日卖出，剩余部分投入现金账户(当然，实际上不能再投资，一些短期债券可以买入)，那么买入不同类型期权的损益如下图所示。可以看出，购买平仓看涨期权的战略年回报率为4.0%，购买虚拟看涨期权的战略年回报率为6%。由于期权是用息票购买的，只要债券没有信用风险，该策略就可以保证每年都是本金。
2.4 息票择时买入看涨期权或者看跌期权结果展示
如果根据兴业金工短期定时双塔琼斯模型的信号将再投资率设置为50%(具体算法请参考报告010302019-10-10)，如果模型信号看涨，请选择该选项；如果模型的时间信号是看跌的，则买入看跌期权；如果定时信号是看跌的，则要求期权头寸。时机选择后过去五年的年化收益可达8.3%，远高于设定的债券收益率收益3%，策略最大回撤为1.9%，回撤比为3.5，是非常优秀的绝对收益策略。
Risk Prompt:本报告的结论基于历史数据，市场环境变化时模型有失败的风险。
证券研究报告:
《系统化资产配置系列之三：基于AdaBoost机器学习算法的市场短期择时策略》
发布时间:2020年1月8日
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