交易拼图的最后一块——期权的资金管理（下）

洪国晟老师

期货与期权实战交易15年，具有国内期权产品管理经验,专长为期权波动率交易与期货量化策略开发。

获得2014中国最佳期权分析师奖项，2017年“大商所优秀投研团队期权组”冠军团队领头人。

台湾期权相关工作经验10年,大陆4年。曾就职银河期货期权部策略总监，历任台湾最大期货公司研究员，交易员，机构法人经理,协理。

芝加哥CME邀约讲师，国内郑商所，中金所，大商所邀约讲师以及上证所期权讲师。培训场次累计近200场。

上一篇我们讨论了期权的资金管理（中），今天给大家带来最终章。

期权的资金管理主要有两种，百分比敞口管理和根据Greeks的风险管理。

上篇我们介绍了百分比敞口管理，一般用在方向性交易中，本篇我们来介绍可用在波动率交易中的资金管理方式——用Greeks来代替敞口。

一、根据Greeks的风险管理

我们进行传统的股票投资时，对于风险的控制就是有多少股、占用多少资金，期货则是占用多少保证金。

但是期权其实是一个不适合用使用资金作为标准来管理部位风险的品种，特别是在波动率交易的领域中，资金使用的多寡与他的风险之间并没有直接关系。

比如用股指期权构建一组价差策略：

占用保证金=34*3w=102w，Delta为116w，同等风险的敞口的期货持仓为1手，Delta=117w，占用保证金为=3900*0.1*300=11.7w，相比之下期权组合资金占用多了很多，但是风险其实更低。

因为期货作为线性品种，当标的价格持续下降时，1手期货的亏损也是持续增加的，但是这组价差策略的最大亏损是已经锁定的：（35.4-22.6）*100*34=43520。

数据来源：咏春大师

于是我们通常会把期权的资金管理拆解成用Greeks来进行，通常是用Delta、Vega，Theta这三个一阶、以及Gamma这个二阶的风险导数。

也有一些比较高阶的投资者会用到其他的二阶导数，尤其是Vega，可能会用到二阶、三阶导数，但就基础来说，我认为前面说的四个是必须的，其他可以根据个人交易的细致度去使用。

但是我们接下来要说到的Greeks可能跟大家平时看到的表现形式会有些不一样，一个是因为定价模型的不同，计算出的greeks可能会有区别，比如我通常使用合成期货的价格作为标的价格，但有的交易员可能会喜欢用标的期货或者现货的价格作为标的价格。

其次，我们通常在软件上看到的Greeks是BS模型计算下的Greeks，但实务上交易员出于交易风险计算便利或是模型选择、个人习惯等原因，会通过某些软件上提供的功能，选择用其他的形式来表现Greeks。

比如我就习惯选择用$Greeks。下文中，我们就把BS模型计算下的Greeks称为BS Greeks，比如BS Delta，BS Gamma。

以Delta和Gamma为例，BS Delta是一个比例的概念，是期权价格变化与标的价格变化之比。

以300股指期权6月行权价为4000的看涨期权为例，他的BS Delta为0.3191，意味着当标的价格增长1个单位，他的期权价格为增长0.3191。

而$Delta=持仓数量*BS delta*标的价格*契约乘数，

仍然以300股指期权6月行权价为4000的看涨期权为例，$Delta为12.4w，这意味着当标的价格上涨1%，Delta上可获利12.4w*0.01=1240元。

BS Gamma指是期权Delta变化与标的价格变化之比，同样以300股指期权6月行权价为4000的看涨期权为例，他的BS Gamma为0.002，意味着当标的价格增长1个单位，Delta会增长0.002。

如果我们选择Gamma表现形式是1%Delta市值变化，那么：

$Gamma=持仓数量* BS gamma*1%*标的价格²*契约乘数，

行权价为4000的看涨期权$Gamma为3.1w，这意味着当标的价格上涨1%，Gamma上可获利3.1w*0.01*0.5=155元。

这种约当市值的表现形式让我们对每一个Greeks所代表的风险敞口金额有了概念，但损益仍然需要自己计算。

也有的交易员会直接选择用损益的形式来表示，如果我们选择1% Gamma P/L的表现形式，那么这里的Gamma他就会直接显示155，这就是每个交易员的习惯不同了。

数据来源：咏春大师

 01  前端风控（Greeks敞口）

对于每一项希腊字母，针对交易员对报酬的要求，我们会分别设定它能承受的风险敞口。

比如我们设定Delta的约当市值不能超过初始资金的40%，$Vega不能超过初始资金的0.6%等等。

其中个别希腊字母的风控是有正负差别的，比如Vega和Gamma，我们可能还会对他们的正负值分别设定不同的风控指标。

特别是Vega，因为期权波动率的上涨通常是脉冲式的，所以对于负Vega的风险控制我们通常更加谨慎，以避免波动率快速上升造成超额的损失。

我们甚至会对不同波动率水平设置不一样的Vega风控。

另一方面，对于配对型的交易，比如日历价差这一类，卖出当月合约并买入远月合约，它整体Vega的敞口仅149元，但就像期货的跨期交易，卖9月买次年1月，虽然是一买一卖，但中间存在的波动率扩大的可能性，所以对于这种策略，我们也会设置一定的风控，通常是控制重叠部分Vega大小。

比如图中这组日历价差，整体vega敞口1126，其中6月合约的vega为-2346，同样手数7月合约vega稍大一些3471，在此例中重叠部分vega为2346

考虑到他们波动率差值扩大的风险，我们会控制这部分的vega大小。

数据来源：咏春大师

 02  中端风控（净值风控）

虽然是波动率交易，但通常实务上我们也会在中端加上净值的风控，在日、周、月分别设定净值的风险控制指标，这是对于Greeks风控的补充，因为仅用Greeks来做风险管理我们会没有净值感。

有些波动率策略虽然在亏损后可能会由于波动率的变化再回到盈利水平，但是从交易端来说，我们未必愿意承受这么大的回撤，所以会在净值风控这一段将其止损，以避免市场出现超出我们经验认知的行情，造成超额的亏损。

虽然这在某些策略上可能会错过扭亏为盈的机会，但长期来看会让净值曲线更平滑，对于机构投资者来说也会更安心。

 03  末端风控（压力测试）

最后，在末端风控上我们还会进行策略的压力测试，测算当标的物或者波动率发生变化时，策略的损益情况。

通常我们假设标的物日开盘跳空4%，波动率开盘变化3%来进行测算，之所以选择这些数据也是我们通过对历史数据的观察得出的结论，标的开盘变化4%在历史看来已经是一个标准差之外的低概率事件。

那么有的朋友可能会问：我们用涨跌停的10%来进行测算是不是更安全呢？

那我就要问了，是不是还要考虑连续两天、三天涨跌停的情况才更安全呢？

理论上我们确实可能会碰到开盘涨跌停的情况，而且这些黑天鹅出现的概率也比“百年一遇”要高一些，但是如果我们把压力测试的条件设定地那么极端，可能就根本没有什么策略可以做了。

所以我们在设置盘后的风控参数时，还是需要考虑实际情况以及执行程度，而不是一味地提高标准，毕竟我们是一个手握风险去换取报酬的领域。