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張老師期權筆記丨第42篇:趨勢型程序化交易的工具置換-期權

2018-05-14 09:49:13 和訊網 

  最近在一次行業交流會議上被投資人問到關於程序化交易的問題,如果有一個表現不錯的量化模型,應該怎麽運用到期權上?怎麽評估好壞?記得去年寫過這樣的筆記,當時反應比較冷,應該是期權剛上沒多久,大家還沒想到,當天這位投資朋友的問題,讓我精神都來了,在商品期權都滿周年後,再來說一次關於期權工具在量化模型套用的實務問題,盡管市場規模還是不夠大,但總是必經的過程,大家在過程中逐漸考慮期權應用的可能,總是好事。

  從Delta 1到Delta1:

  程序化交易在期權上的運用還是必須從量化交易的運作說起,不論投資人的背景與分析基礎是基本面、宏觀分析、技術面、算命、人工智能…等等等,最終都是產出一個交易指令後開倉,在k線圖上記錄了所有參與者交易的思想以及執行的結果,大家開了倉位之後,就是呈現人性的時候,人性有一定的臨界點,遇到特別難受或興奮的忍耐力,大多數人是差不多的,也就是說大多數人對於價格上上下下的反應有相當的規律性,而這些規律性正是無法改變的人性弱點,造成歷史的價格才會一再的重現,所以給了技術分析派一個尚能卑微存在的理由,而這些常常重復的價格行為如果有一定的規則,就能以程序編成一個量化模型進行所謂的量化交易,由計算機來觀察交易機會,進行交易,平倉等等,而這個模型觀察的源頭就是原始的標的物,當原始標的物產出一個可行的交易方向之後,利用市場既有的衍生品工具,即可進行不同的套用,譬如直接用期貨,也是目前市場習慣的方式,或者進一步可以套用在期權上面,這就是當天投資人問我的問題,國際市場量化交易工具的套用可以簡單分成Delta=1與Delta1的,期權的delta是變動的,套用起來就有相當多的變化。

  從一個具備質量的績效報告表說起:

  會問這樣問題的投資人一定是在期貨市場具有相當的量化交易經驗,常常在考慮怎樣的趨勢型或擺蕩型的策略的優略,盡可能作各種調整,期望可以適用於未來一段時間的期貨價格走勢上,如果表現不好,也會盡力修復,這種考慮的過程一定是有根據與參考的,不論進行量化交易的工具是那一種,一定會有該模型的績效報告,內容包括一段時間的交易筆數,勝率,平均盈虧比,最大單筆獲利,最大單筆虧損,最大連續虧損次數與金額等等,就好像一輛F1賽車在一個賽道上測試一段時間之後所產生的各種性能數據,方便工程師分析,以進行優化的調整,並給出最佳的賽道適用建議,所以首先要有一個具備盈利能力的量化模型,就像有一臺會跑的賽車一樣。

  勝率與盈虧比的期權應用:

  一個好的趨勢型量化模型運用在期貨上,就是盡可能讓方向的盈利最大化,同時讓可能的風險控制在一定範圍內,讓資金的波動不至於不舒服,這樣的賽車就是一臺能跑的車,但盤面價格的變化是多樣的,也就是賽道常常會有一些新的狀況,會讓車子可能出現一些險象環生的場景,此時就需要進行相關參數的調整,讓車子的性能有一些改變,譬如放棄一些馬力增加穩定性,這個動作就類似把可以的模型由期貨置換到期權上,但期權的Delta是變動的,而且買方與賣方在權利金消耗上是天生的對抗,此時我們就要回到績效報告上面斟酌,好的趨勢模型,通常是勝率約在三成五到四成左右,搭配平盈虧比2.5附近,這種性能如果套在期權買方剛好符合以小搏大的特性,買方本來就勝率低,因為虧的也有限,一旦擊中一次大的,就不是表現上平均盈虧比2.5的收益,可能會有意想不到的倍數獲利,這也可以看看績效報告中,最大單筆獲利與平均營利的差異就能知道潛在的機會在哪裏;換成擺蕩型的模型,通常勝率會高一點,可能來到55%,搭配平均盈虧比約1.7-1.8左右,這樣的盈利模式就是常常賺小錢,比較少大趨勢的單,換成期權賣方套用,大多數小趨勢的單,時間價值的收入除了可以有額外的收益之外,還可能讓原本期貨小虧的單,變成不虧或小賺,勝率提高,讓人有舒服感。

  備對策略中,賣方行權價的考慮:

  還可以運用在復式策略上,當原本的模型出現一個交易指令後,同時在期貨與期權上建立一個組合頭寸,比如備兌,有機會讓原始績效報告的結果變得更好,此時可以參考一下平均盈利的點數,當出現作多或作空的訊號時,選擇一個虛值的看漲或看跌期權賣出,組成備兌策略,剛好可以把期貨不大可能賺到的小概率盈利,換成大概率的時間價值收回,不僅可以降低風險,還能讓績效更穩定,這就像放棄賽車馬力,降低速度的攻擊性,以換取正常速度的高穩定性一樣。

  難點與未來:

  程序化交易在期權工具的應用上,還是需要從一個具有質量的量化模型開始,之後可以置換成很多種搭配期權的應用,單腿,兩腿甚至三腿都可以,這難度還在前期開發研究的階段,單單回溯測試的過程,就相當復雜,期權合約數量眾多,數據龐大,如果沒有先花時間把期權的數據庫進行有效的整理,並開發有效率的讀取規則,回溯測試的過程將會耗掉過多耐性與資源,所以這條路雖然很有未來,但挑戰也很大。

(責任編輯:邵一迪 HF116)
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