gamma scalping期权策略最全解析

预期标的宽幅振荡时入场最佳

   A 基本概述

   自从有了期权交易，盈亏来源从标的价格上涨和下跌扩展到了更多维度。就一般的定价模型而言，期权价格是由以下因素决定的：标的资产当前价格、波动率、无风险利率、期权到期时间、行权价等。在这些变量中，除了行权价是常量外，其他任一因素的变化都会造成相应期权价值的不断变化，这也给期权带来了多维度的风险和收益。

   希腊字母作为度量期权风险的金融指标，常常被专业投资者所关注，这些指标是期权价格受不同因素影响的边际变化率。例如，最常见的Delta值（又称对冲值），是期权价格对标的价格的偏导数，是衡量标的资产价格变动时期权价格的变化幅度，即Delta=期权价格变化/标的资产现货价格变化；Gamma值，是对Delta值的偏导数，或者说是标的价格的二阶偏导数，反映Delta值变化或标的价格变化快慢对期权价格的影响；Vege值，是标的波动率大小对期权价格的影响，Vega值越大，投资者面对波动率变化的风险越大；Theta值，定义为在其他条件不变时，投资组合价值变化与时间变化的比率，也称为组合的时间损耗，表示时间每经过一天，期权价值会损失多少。

   不过，需要注意的是，希腊字母的值是持续变动的，研究好其变化规律，并在变动的希腊字母中调整好持仓是控制风险的关键。初识期权时大部分投资者都想过，能否在不判断行情涨跌的情况下取得收益呢？实际上，确实有Delta中性策略可以做到这点。Delta中性，是指持有的头寸Delta值为零或者非常接近零。本文探讨的Gamma Scalping策略也是在Delta中性的情况下，通过做多Gamma值来获得收益的。

   Gamma Scalping是一种优化的区间振荡交易策略，基本思路是不做标的价格涨跌的方向性判断，在买入跨式期权组合后，通过价格在区间内波动时调整头寸，始终保持Delta中性。Gamma Scalping的最大特点就是能在动态调整中正好达到高抛低吸的作用。退一步讲，即使标的价格冲破波动区间，由于期权买方的杠杆效果，该策略也能获得更大收益。

  B 对冲Vega风险

   有投资者会说，这不是被人熟知的做多波动率的策略吗？如果Vega值为正是对投资者有利的，那么为何还要对冲Vega呢？要想回答这个问题，我们需要先弄清楚Gamma和Vega的区别。做多Gamma是希望价格波动得更快，而做多Vega则是希望波动率上升。举例来说，Vega和Gamma就像“路程”和“位移”（此处是单位时间内的位移）这两个概念一样，绕球场跑一圈的路程是400米，而位移是零。相同时间内，路程越长，说明Vega值越大，而位移则反映了Gamma值的变化。现在来看看期权市场的情况：当标的价格开始加速上涨时，Vega值和Gamma值都会上升，买入跨式期权组合实现盈利；当标的价格滞涨回落返回起点时，主要靠Vega获利，而Gamma并无贡献，买入跨式期权头寸的浮盈缩水被打回原形。同样，在下跌和反弹行情的过程中也是这个道理。

   我们来试想一下，如果在持仓期间波动率水平下降了，虽然标的价格依然来回波动，但是买入跨式期权组合其实会亏损。以国内豆粕期权为例，2017年8月2日，M1801合约收盘价为2796元/吨，如果当日买入跨式期权组合，随后的3个月时间里，标的价格在2690—2930元/吨波动。结果是，平值期权隐含波动率从22%的水平跌至10%。买入行权价为2800元/吨的跨式期权组合建仓成本为2865元/吨，而在11月24日时该组合价格降至1120元/吨，亏损超过60%。由此可见，当波动率下降时，Vega带来的损失不可忽视，对冲Vega风险的必要性就显而易见。当然，如果能在波动率相对低位的时候建仓，同时做多波动率和Gamma固然是最佳条件，但是如果遇到波动率下降，运用Vega对冲就能规避波动率下跌带来的损失。

   图为平值跨式期权组合的权利金和波动率变化（2017年8—11月）

   那么如何对冲Vega呢？一个可行的办法是卖出远月合约平值期权。就单个的期权而言，Gamma和Vega都是同向的，买入期权获得的Gamma值和Vega值为正，卖出期权的Gamma值和Vega值为负，但是不同到期日期权的Gamma值和Vega值大小有很大区别。一方面，比较一个还有一天到期的期权和一个3个月后到期的期权，前者是否有价值完全决于当日能否变为实值，它的Gamma值巨大而波动率已经无关紧要；另一方面，对于远月合约期权来说，毕竟离到期日尚早，波动率对期权价格的影响远大于标的价格的变动，这也能从Gamma和Vega的期限结构图中看出来。因此，卖出远月合约平值期权的操作，可以在只损失小部分Gamma值的情况下，对冲Vega风险。

   图为Gamma的期限结构

   然而，波动率期现结构的问题仍然存在。由于“黑天鹅”事件的冲击，对不同到期日的期权波动率的影响幅度不同，近月合约在大事件降临时，隐含波动率会大幅上升，而远月合约所受的影响相对较小。然而，当“靴子”落地后，又会出现近月合约波动率升水后迅速回落、远月合约波动率小幅回调的情况。因此，当投资者用卖出远月合约期权的方式对冲Vega的时候，即使根据不同时期波动率的期现结构，也很难做到完美的Vega对冲。总的来说，做多Gamma策略必然面对Vega风险，在波动率下降的行情中，尤其需要做好Vega对冲，但是想要做到Vega中性的动态平衡很难。

    图为Vega的期限结构

C Delta动态调整

   Delta值是做多Gamma交易需要关注的另外一个核心。正如前文提到的，想要在价格波动中不判断方向而获利，前提就是要保持持仓的Delta中性，而且Delta是动态平衡的。我们先来看看起初买入的平值期权是如何达到Delta值中性的。由于行权价并不连续，只有当标的价格刚好到达某一行权价时，等量买入平值的看涨和看跌期权即可完成任务。其余情况下，均需要根据最接近平值的看涨和看跌期权的Delta值来配平Delta值。

   那么建仓完成后Delta值会如何变动呢？假如标的价格开始上涨，此时的Call变成实值，Delta值上涨至0.5—1，而Put变为虚值，Delta值到达-0.5—0区间时，期权组合的总Delta值上涨，变为正值。为了减持Delta，可以平仓部分获利的看涨期权，或者买入部分已经便宜了的看跌期权，两者的区别从总仓位角度来看，前者是减仓，后者是增仓。

   下面我们来模拟一下动态调整Delta值中性的四个阶段：

   第一阶段，期权标的价格上涨。看涨期权带着杠杆向上翻腾，而虚值看跌期权就算亏损也不会超过权利金，这时平仓部分看涨期权，获利落袋为安，或者买入部分便宜的看跌期权，使组合重新调整为Delta值中性。

   第二阶段，标的价格高位回落至建仓点位附近，期权组合的Delta跌为负值。这时平仓部分看跌期权，在第一阶段调整后，已占持仓过半的看跌期权获利将大于相对低仓位的看涨期权。如果增仓平衡，买入的低价看跌期权也拉低了其成本，再次获利，或者此时买入回归平值看涨期权，重新调整至Delta值中性。

   第三阶段，期权标的价格跌落谷底，类似第一阶段的情形，但是这次看跌期权的获利大于看涨期权的亏损。此时，平仓看跌期权或者加仓看涨期权又获得一波盈利，而且调整至Delta值中性。

   第四阶段，这一阶段是第二阶段的翻版，同样从增值的看涨期权中获利，或者补仓便宜的看跌期权。不知不觉中已经完成四次高抛低吸，获利在来回调整中逐步沉淀下来。

   当听到高抛低吸时，会有投资者说：判断市场高低谈何容易，更何况多少人曾被市场大涨大跌打得“满地找牙”，如果标的价格冲出波动区间怎么办？这时就要感谢自己在做期权交易了。权利金交易自带杠杆效果，会让正向持仓者赚得盆满钵满，而反向头寸的那点权利金损失相比之下则微乎其微。这点是股票、期货市场做箱体振荡策略无法比拟的，彼时它们能做的只有止损离场。

  D 考虑Theta成本

   

   图为Theta的期限结构

   那么投资者做多Gamma时最害怕什么呢？如果期权标的价格走势就与心电图一样波动，那么当价格走势剧烈波动时，你会为盈利而激动不已，但是当走势像停机一样时，你也会很失落，所以这里不得不提到作为期权买方都应该考虑的Theta成本。买期权是需要付出时间价值的，我们以Gamma和Theta的比值作为性价比指标，这是衡量收益能否覆盖成本的关键。

   从Theta期限结构图中可以明显观察到，稳定消耗和加速消减两个时间段。一部分是期权合约到期前30日以上的时间段，无论虚值期权还是实值期权，Theta值都稳定在-1—0之间，此时期权的时间价值较高且相对稳定，期权买方的Theta风险较小。另一部分则是期权合约临近到期日，即30日之内的时间段，Theta值（绝对值）加速放大，特别是平值期权表现得更明显，买入跨式Gamma Scalping策略在这段时期的成本损耗严重。因此，出于对成本收益的综合考虑，我们以Gamma和Theta的比值作为性价比指标，买入相对划算的看涨和看跌期权组合，建立跨式持仓。

   对于买入跨式期权而言，Gamma Scalping是做多波动的策略，在大概率是小额亏损或在有技巧的动态hedge Delta过程中，甚至可以达到负成本，但是每当投资者遇到“黑天鹅”事件，无论是中美贸易摩擦，还是外汇市场异动，期权头寸都是有盈利的，也无需区别利多因素还是利空因素，因为盈利多少是市场给的，我们能做的只是尽量控制好成本。

   关于Gamma Scalping入场的时机，当然是在波动率较低的时候买入期权；关于合约的选择，近月合约期权的Gamma值更大，但是Theta值的损耗也更快。因此，考虑到流动性和性价比，到期前1—3个月的期权会是不错的选择。

   整体而言，Gamma Scalping策略是通过Vega对冲控制波动率风险，动态对冲Delta让浮盈安稳落袋，同时比较Gamma值和Theta值来提高性价比，在标的价格涨跌起伏中捕捉交易机会。