期权最痛点理论研究——基于上证50ETF期权的经验实证

基于上证50ETF及其期权数据,利用最痛点理论有效地验证期权标的资产价格预测,并深入探讨期权隐含波动率和最痛点之间的关联。实证分析结果显示,在期权到期日临近时,期权价格往往趋于最痛点且期权的隐含波动率在最痛点处达到最低,进一步证实了期权最痛点对标的股票价格的“锚定效应”。本文从理论上探讨期权最痛点产生的原因,对最痛点理论在期权交易策略中的应用进行初步探讨。

融资融券与上证50ETF期权收益

基于我国融资融券交易不平衡的实际情况,本文利用2015—2021年我国上证50ETF期权市场数据,实证检验了融资融券交易活动对期权收益的影响。研究发现:由于市场上看多交易方式丰富,融资交易对看涨期权收益的影响不大;而受卖空限制影响,融券交易活动越活跃,未来一个月看跌期权的收益越低。此外,融券交易活动对看跌期权收益的影响在经济不景气、投资者情绪低迷以及标的市场收益率为负的子样本中更明显,但该影响并不是长期持续的。进一步分析表明,融券交易活动增加会显著提高看跌期权的持仓量,但对看涨期权收益并不会产生显著影响。研究结论为中国融资融券市场和期权市场之间的可能联系提供了证据,为后续的跨市场研究以及监管措施的制定提供了一定的参考价值。

基于深度学习的上证50ETF期权定价研究

近年来,以深度学习为代表的机器学习方法在金融领域中的应用越来越广泛。本文尝试将深度学习方法引入欧式期权定价研究中,构建了基于深度神经网络的非参数化期权定价模型(DNN模型),并利用上证50ETF期权交易数据进行了实证分析。研究发现:DNN模型的样本外定价误差显著低于经典的Black-Scholes模型(BS模型),并且从均方根误差来看,DNN模型在上证50ETF看涨期权上的定价精度较BS模型提升了76.97%;从平均绝对百分比误差来看,DNN模型在看涨期权上的定价精度较BS模型提升了63.74%,尤其在长期限和深度实值期权上表现出较高的定价精度。这些结果表明,基于深度学习的期权定价模型较BS模型在中国内地期权市场上具有更高的定价精度,为投资者进行风险规避与衍生品定价提供了理论和实践依据。

科创50ETF期权价值评估及影响因素研究

科创板期权产品的开设和交易有利于提升标的资产的定价效率和市场流动性。研究以科创50ETF期权为研究对象,采用二叉树模型对科创50ETF期权的理论价值进行评估,并通过利率、波动率等不确定性因素对期权价值进行敏感性分析。结果表明:与市场价值进行比较,发现大多数时间内科创50ETF期权价格是被高估的,并且看涨期权的定价误差高于看跌期权,虚值期权的定价误差高于实值期权;当波动率为0.3或利率为0.04时,理论价格最接近市场价格。基于结论提出两点建议:一是适时推出科创板期权产品;二是完善金融产品体系,提升风险管理质效。

基于插值修正的上证50ETF期权隐含高阶矩研究

期权隐含高阶矩是衡量金融资产波动性和非对称性的关键指标。然而,真实市场中期权的执行价格具有离散性和有界性,直接应用理论方法基于市场离散期权数据计算的隐含高阶矩存在近似误差,影响指标可靠性。本文利用上证50ETF期权数据,采用无模型方法计算隐含波动率和隐含偏度指标,并通过“内插-外推”方法进行修正。研究结果表明:①未修正的隐含高阶矩通常被高估;②隐含波动率指数与上证50ETF收益之间存在显著的负相关性,这支持了市场存在杠杆效应和波动率反馈效应的理论;③隐含偏度指数与上证50ETF收益之间存在显著的正相关性,这可以理解为投资者更偏好右偏资产,而右偏资产价值倾向于被高估,从而导致负的收益;④在大多数时期,已实现波动率比隐含波动率低,这表明大多数投资者大部分时间倾向于规避风险,并且愿意为对冲风险支付费用。

上证50ETF期权定价有效性的研究:基于B-S-M模型和蒙特卡罗模拟

上证50ETF期权作为中国资本市场上股票期权的第一个试点产品,其定价问题尤为重要。本文分别运用B-S-M期权定价模型和蒙特卡罗模拟方法对其定价进行实证研究,分析结果表明:1)IGARCH模型比传统的GARCH模型更能较好地拟合上证50ETF的波动率;2)当模拟次数为1000时,蒙特卡罗方法的效率一致地高于B-S-M模型,并且除了对偶变量技术的拟蒙特卡罗其他模型的精确度也都高于B-S-M模型;3)B-S-M模型和蒙特卡罗模拟方法都可以较为准确地、有效地模拟出上证50ETF期权价格。这些研究将为今后期权定价模型的发展和完善提供必要的参考和指引。

上证50ETF期权动态Delta对冲策略及其实证检验

动态Delta对冲策略可以满足投资者的套期保值目的。利用上证50ETF期权及其标的资产上证50ETF基金,采用3种动态Delta对冲策略进行套期保值实证分析,分别是固定时点的Delta中性对冲策略、Delta区间对冲策略以及固定历史波动率变化区间Delta对冲策略,观察组合的累积收益率及相对累积收益率。比较3种投资策略的交易费用,由于交易费用的存在,使得组合很难完全对冲,但是3种策略的累积收益率都跑赢了无Delta中性对冲的上证50ETF基金收益,大幅度减少了投资机构的亏损,达到套期保值效果。

基于上证50ETF期权的“定价核之谜”研究

基于上证50E T F和上证50E TF期权数据,本文经验研究了中国市场是否存在“定价核之谜”,并对“定价核之谜”与市场走势之间的关系进行了探讨。实证结果显示,中国市场存在“定价核之谜”,且“定价核之谜”与下期市场收益率呈显著负向关系、与下期市场振幅呈显著正向关系。本文首次给出了“定价核之谜”在中国金融市场存在的经验证据,并且证实了“定价核之谜”对下期市场走势具有一定的预测作用。

上证50ETF个股期权的市场效率研究

运用盒式价差套利策略,借助上证50ETF个股期权的高频交易数据,研究期权市场的市场效率。结果表明:相比短期和中期合约,长期合约的价差分布"厚尾"特征更明显。对这些异常值进一步分析发现,它们多集中出现在市场剧烈波动期的开盘后半小时内;但在其他时间,考虑交易成本和时间价值后,盈利的套利机会很少。即除了市场剧烈波动时,50ETF个股期权市场在大多数情况下具有较高的市场效率,期权市场的有效性有助于引导理性投资,促进多层次资本市场良性发展。

基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究

上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值.

上证50ETF期权对标的证券市场波动性影响实证研究

基于华夏上证50ETF基金2012—2019年共1703个日度收盘价数据作为波动率数据,引入虚拟变量来表示上证50ETF期权的推出,建立GARCH模型和TGARCH模型实证研究期权的推出对标的证券市场的波动率产生的具体影响。通过对波动水平和非对称性两个方面的研究得出结论。一方面,通过分析GARCH族模型中虚拟变量系数的正负值发现,在上证50ETF期权上市初期标的证券市场波动率有一定程度的增加。其中,ARCH项系数小于GARCH项系数,说明信息传递速率的减缓是导致波动率增加的主要原因,但在期权上市四年后,对标的证券波动率起到了一定的抑制作用。另一方面,上证50ETF期权上市初期标的证券市场中存在负杠杆效应,通过分析TGARCH项系数的显著性发现这种信息非对称性有所减弱。

上证50ETF期权与现货价格关系的实证研究

基于上证50ETF期权和现货市场的30分钟高频数据,研究两者价格的领先与滞后关系.实证研究表明:上证50ETF现货市场对期权市场具有超前效应,领先看涨期权约3小时,领先看跌期权约4小时,而上证50ETF期权对现货市场不具有超前效应.最后,结合分析结果提出适合我国期权市场发展的建议.

期权市场对现货市场波动率影响的实证分析——基于上证50ETF期权上市前后的比较

上证50ETF期权于2015年2月9日正式推出,这是中国第一只场内期权,对推动中国金融衍生品市场的进一步发展有重要的示范意义。结合ARMA-GARCH模型和TGARCH模型对上证50ETF在期权上市前后现货市场的波动情况进行建模分析,发现上证50ETF收益率的波动在期权上市后平均有所减小,但是在期权上市后的第一年波动率增加,第二年比较小;另一方面上证50ETF的收益率在期权上市后的第一年存在显著的非对称波动现象,但是在第二年不明显。

BS修正模型下的50ETF期权波动率特征分析

基于经典的Black-Scholes模型,放松连续交易和无限次对冲的假设,在离散模式下利用均值方差法推导出修正的BS模型,利用修正模型探究我国50ETF期权的波动率是否具有"微笑"特征时得出:我国的50ETF期权单边炒作现象比较严重,虚值的认购期权波动率远远高于实值和平值期权,使得整个波动率曲线呈现单边上扬的特点,违背传统的波动率曲线特征.

基于分数布朗运动模型的上证50ETF期权定价研究

在对50ETF的收盘价序列做了正态性检验后,发现ETF基金市场存在着分形结构。对此建立了分数B-S模型的上证50ETF期权定价分析,同时也使用了B-S模型进行分析。通过比较两个模型所计算出的期权的理论价格与实际价格的误差可知,在对上证50ETF期权定价分析中,分数B-S模型要比B-S模型效果更好。

保护性看跌期权策略在50ETF指数的应用

本文基于布莱克-肖期权定价模型,对保护性看跌期权策略、再平衡理论进行了研究。将保护性看跌期权策略应用于50ETF指数,并在实证分析中创新性地融入了再平衡操作,资金曲线与相关指标分析表明该策略在降低投资风险、提高收益方面具有显著效果。

低波动率环境下上证50ETF期权投资策略的分析与研究

伴随金融供给侧改革的推动,期权市场快速发展壮大起来,期权投资再次成为业内最热话题之一,越来越多的机构投资者与个人投资者进入期权市场,利用期权进行风险对冲。在成交量大幅萎缩的背景下,50ETF期权波动率也在迅速降低。本文结合当前的市场环境,针对不同类型的期权投资者,对比分析了多种期权策略在上证50ETF期权交易中的应用,提出相应的风险管理对策及建议,为广大期权投资者提供参考与借鉴。

基于Markov-switching GARCH模型的上证50ETF期权定价分析

上证50ETF由于其组合资产的对冲,其资产面临的主要是系统风险,通过马尔可夫结构转换GARCH模型(MS-GARCH模型)准确预判上证50ETF波动状态后对其实施风险管理。首先,根据MS-GARCH模型稳态分类方法对上证50ETF波动率划分3个波动区间;其次,将波动率以滚动窗口形式带入Black-Scholes期权定价模型;最后,运用均方误差、对称平均绝对百分比误差等确定最优模型。实证结果表明:拟合和预测期权价格得到MS-GARCH模型优于GARCH模型。通过准确预判上证50ETF波动状态,在高波动状态情行下可以对上证50ETF提前做好风险管理措施,为金融组合资产系统风险管理提供一个很好的参考依据。

基于前景理论框架和Heston模型的行为期权定价

行为期权定价是当前国际金融领域的热门研究主题之一。虽然随机波动率模型已成为国际衍生品定价领域的标准模型,但该模型对短到期期权(尤其是虚值期权)的定价仍不准确,其原因之一是传统的期权定价方法忽略了现实市场中的非理性心理和行为因素。针对上述问题,本文运用前景理论期权定价框架,引入价值函数来刻画投资者面对收益与损失的前景价值判断,引入决策权重函数来修正Heston随机波动率模型刻画的资产价格路径的概率密度函数,将期权合约签订与交割的现金流视为分散的心理账户情形,在市场均衡条件下推导出Heston模型下欧氏行为期权的定价公式。上证50ETF期权的实证结果表明:考虑了前景理论的Heston随机波动率模型,能显著地提升短到期虚值期权的定价准确度;参数校正结果发现,定价性能的提升要归因于Heston模型中纳入的表征非理性心理与情绪的行为参数;相对而言,投资者对实值期权的风险态度偏中性,因此行为参数对其定价精度的提升有限。

基于前瞻信息的广义风险与收益率预测

当预期资产价格可能会下跌时,投资者可以交易期权来对冲风险,因此期权价格中隐含未来市场风险的前瞻信息,理论上基于这部分信息预测未来可提高预测的准确性和前瞻性.本文综合运用有限差分、约束最小二乘和广义极值分布等技术构建一种非参数方法,提取我国上证50ETF期权中隐含的前瞻性分布信息,以测算我国股票市场的广义风险.实证结果发现:隐含广义风险指标对未来风险调整收益具有显著预测能力,在其它预测因子基础上加入该指标可以显著改进风险调整收益的样本外预测精度;隐含广义风险指标还能反映收益率的高阶矩和尾部信息,进而能预测未来收益率发生下跳风险的概率.以上结论在控制一系列其它风险因子及不同样本区间和不同预测窗口下是稳健的,说明基于前瞻信息的广义风险指标含有其它风险因子所不具备的额外预测信息.本研究为投资者和监管部门防范化解金融市场风险提供新的前瞻性管理工具和手段.