公募基金如何参与期权市场之二:利用Covered Call实现指数增强策略

原标题:公募基金如何参与期权市场之二:利用Covered Call实现指数增强策略

◾ 本篇报告围绕 现货多头和认购期权空头组合构造的备兑开仓(Covered Call)策略展开,对策略的结构、作用以及不同市场环境下的收益和波动进行了详细的分析,并使用上证50ETF和上证50ETF期权进行了实证分析,在此基础上进一步构建了基于动量和波动率控制的Covered Call策略,相较于朴素Covered Call策略有效地增强了收益。

◾ Covered Call策略是一种经典的增强收益策略,具体操如下: 投资者在拥有现货(S)的基础上,卖出相应数量的认购期权(C),获得期权权利金收入。由于备兑开仓使用标的证券作为担保,期权的卖方也不需要缴纳额外的资金作为保证金。Covered Call策略具有良好的低风险特性,出现极端收益的概率远低于仅持有标的现货,而且该策略与传统资产的相关性较低。

使用Covered Call策略能显著降低策略的波动,在市场下跌和震荡期间有效地提高了收益,叠加动量和波动率控制条件的Covered Call策略在市场上涨的行情中也能有效增强收益,是一种是长期有效且稳定的增强策略。随着场内期权市场的逐步活跃,投资者可以使用Covered Call策略对更多的标的资产进行收益增强。

报告正文

2019年12月23日,华泰柏瑞沪深300ETF期权、嘉实沪深300ETF期权和沪深300股指期权分别在上海证券交易所、深圳证券交易所和中国金融期货交易所上市,场内期权市场大幅扩容。期权的非线性结构具有得天独厚的优势,从而拥有非常广泛的应用场景,它既可以作为精准化投资的工具,也可以进行风险管理,同时还能作为增强收益的手段。期权的扩容进一步扩大了资产的可投资范围,投资者可以根据自身需求选择相应的交易策略。

如何高效地使用期权是投资者非常关注的问题,在本篇报告中,我们将围绕期权备兑开仓(Covered Call)策略展开,为投资者介绍该策略的原理和海外相应产品的现状,并使用国内已有的数据进行回测分析。

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Covered Call策略原理

Covered Call策略是一种经典的增强收益策略,具体操如下:投资者在拥有现货(S)的基础上,卖出相应数量的认购期权(C),获得期权权利金收入。由于备兑开仓使用标的证券作为担保,期权的卖方也不需要缴纳额外的资金作为保证金。

虽然整个组合的收益是有天花板的(投资者放弃了标的资产大幅上涨时的收益),但若标的资产下跌或者有小幅上涨时,投资者可以获得认购期权的权利金对现货收益进行增强,从而降低了投资者的持仓成本。Covered Call策略具有良好的低风险特性,出现极端收益的概率远低于仅持有标的现货,而且该策略与传统资产的相关性较低。策略的到期收益结构如下图所示:

假设某持有现货的投资者卖出了行权价K高于标的资产价格S的虚值认购期权,期权的权利金为C,其到期收益可能有三种情形:

🔷 情形一:在熊市环境中,标的资产价格大幅下跌(下跌金额大于等于认购期权的权利金),虽然投资者能获取一部分权利金作为补偿,但是组合收益仍为负;当标的资产的下跌数额恰好等于认购期权权利金C时,Covered Call组合刚好达到盈亏平衡。此时现货多头与认购期权空头的组合获得了期权的权利金作为补偿,与仅持有现货多头相比有效地降低了亏损(该情形展示在上图的A区域中);

🔷 情形二:在震荡市和温和牛市中,标的资产价格在现货价格附近小幅波动(标的资产的到期价格不高于认购期权的行权价,且不低于其初始价格减去认购期权的权利金),组合收益为正;且随着标的资产价格的增加,组合收益也在增加。此时现货多头与认购期权空头的组合比仅持有现货多头获得了更高的收益(该情形展示在上图的B区域中);

🔷 情形三:在牛市环境中,尽管标的资产价格上涨(标的资产的到期价格高于认购期权的行权价),组合收益已经达到了最大值,且不再随着标的资产价格的增加而发生变化,当标的资产到期价格高于期权的行权价与权利金之和,该组合的收益低于仅持有现货,因为标的资产大幅上涨导致卖出的认购期权带来了一定的亏损(该情形展示在上图的C区域中)。

根据以上的分析不难发现,当标的资产价格下跌或者温和上涨时,Covered Call策略能为投资者有效地增强收益;但是若标的资产大幅上涨,组合的收益将低于仅持有现货多头的情形。整体而言,Covered Call策略的主要作用如下:

1、 认购期权的权利金能有效增强收益;

2、 锁定投资者对卖出现货的目标价位。

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海外跟踪Covered Call策略指数的产品

2.1 基于Covered Call策略的指数

芝加哥期权交易所(CBOE)发布了多只基于Covered Call策略的相关期权指数,其中著名的Cboe S&P 500 BuyWrite Index(BXM)于2002年4月发布,其构造方法为:投资者在持有购买S&P500股指投资组合的基础上,每个月卖出近月平值认购期权(行权价略微高于标的资产价格),期权的名义本金与所持有的资产价值相等,将期权持有到期并进行结算,然后换成下个月的期权合约。根据CBOE的统计,目前基于Covered Call策略的指数展示在下表中,这些指数的挂钩标的资产包括了主流的股票指数,如S&P 500、Nasdaq、Russell 2000等。

我们将BXM指数与其挂钩标的S&P 500指数从2004年以来的表现进行了对比,发现BXM指数的收益波动比高于S&P 500指数,且波动率和最大回撤低于仅持有标的资产的情形。

2.2 基于Covered Call策略的指数产品

采取Covered Call策略的指数基金主要跟踪的是CBOE S&P 500 BuyWrite Index,产品规模从百万美元到几亿美元不等,费率大多在0.6%至1%之间;截至2019年底,跟踪Covered Call策略的基金规模大约为17.66亿美元。

其中规模最大的产品为Global X NASDAQ 100 Covered Call ETF(QYLD),该基金跟踪于CBOE NASDAQ-100 Buy/Write Index指数(BXNT),截至2019年12月31日规模为7.79亿美元。该基金采取备兑开仓(Covered Call)策略,卖出近月平值认购期权,获得权利金收入。基金的投资目标为: 产品收益波动率低于NASDAQ 100指数(NDX)的情况下,获取较高的收益率,从而提升产品的收益风险比。

从近5年的产品表现来看,该基金波动率和最大回撤均低于NASDAQ 100指数,收益与收益波动比高于S&P 500指数。

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Covered Call策略构建与表现

在第一部分中我们对Covered Call策略的原理和收益情况进行了详细的分析,我们认为长期使用Covered Call策略能有效增强现货的收益,本节将使用场内的上证50ETF期权进行策略的实证分析。

3.1 朴素Covered Call策略构建

芝加哥期权交易所(CBOE)利用Covered Call策略编制了BXM指数,在其BXM指数构建方法中,当卖出的当月认购期权到期才会换仓到下个月到期的认购合约,在本文中我们选择在期权到期前滚动换仓。

本文使用Covered Call策略(以下称朴素Covered Call策略)在上证50ETF和上证50ETF期权上进行测算,交易参数如下:

回测区间:2015年2月9日至2019年12月31日;

现货+期权组合:持有上证50ETF,并做空近月的虚值认购期权(行权价高于标的资产价格,且在值程度(期权的行权价与标的资产价格的比值)分别为1、1.05、1.1、1.15和1.2的期权);

交易设定:在期权合约到期月份的第三个周四将近月期权合约平仓,并换手至次近月期权合约进行展期操作;期权手续费设置为2.5元/张。

由于本文希望探究朴素Covered Call是否能有指数增强的效果,我们将上证50指数(000016.SH)作为基准,并使用上证50ETF和不同在值程度的虚值认购期权构建Covered Call策略,具体的表现如下图表所示。上证50指数回测期内的年化收益率为5.41%,年化波动率为23.94%;无论使用何种在值程度的认购期权,组合的年化收益率均高于上证50指数, 当使用在值程度为1.05的轻虚值认购期权时,组合的表现最佳,年化收益率达到了8.93%,年化波动率为20.30%,收益波动比为0.44,年均换手12.06次,最大回撤相较于上证50指数明显降低。

下面对在值程度为1.05的资产组合分年度表现进行分析,基于波动视角,Covered Call组合每年的波动率都低于上证50指数,大约平均每年能降低4%的波动。基于收益视角,资产组合在2015年、2016年和2018年大幅跑赢上证50指数,但是2017年和2019年的表现弱于上证50指数,我们认为这两年没有明显的增强效果可能和标的资产的上涨行情以及期权的低波动率相关,一方面2017年和2019年一季度市场表现较好,另一方面2017年全年期权的隐含波动率较低,导致卖出的认购期权的Covered Call组合收益低于仅持有现货资产。

3.2 基于动量和波动率控制的Covered Call策略

根据以上的测试可以发现,朴素Covered Call策略整体的表现较好,不仅显著降低了波动,且能有效提高收益;但是我们同时也观察到,在快速上涨行情或市场波动率较低的缓慢上涨行情中,卖出认购期权并不能对现货起到收益增强的效果。我们尝试从以下两方面对朴素Covered Call策略进行改进:

(1)在市场大幅上涨的环境中仅持有现货,只在震荡或者下跌的行情中做空认购期权,避免在标的资产上涨行情中做空期权带来的损失;

(2)当期权的波动率较低且市场处于缓慢上涨的环境中,同样只持有现货而不做空认购期权,避免标的资产缓慢上涨和未来波动率可能增加所带来的损失。

综合以上的考虑,我们构建了基于动量和波动率控制的Covered Call策略,策略的具体交易参数如下:

回测区间:2015年2月9日至2019年12月31日;

现货+期权组合:持有上证50ETF,并做空近月的虚值认购期权(行权价高于标的资产价格,且在值程度(期权的行权价与标的资产价格的比值)分别为1、1.05、1.1、1.15和1.2的期权);

交易设定:在期权合约到期月份的第三个周四将近月期权合约平仓,并换手至次近月期权合约进行展期操作。 在换仓日若标的资产过去20个交易日的上涨幅度超过8%(快速上涨行情),或标的资产过去20个交易日的上涨幅度超过1%且期权波动率指数低于15%时(市场波动率较低的缓慢上涨行情),本期仅持有现货,不做空认购期权;期权手续费为2.5元/张。

下面同样以上证50指数(000016.SH)作为基准,策略改进后具体的表现如下图表所示。 基于动量和波动率控制的Covered Call组合的年化收益率相较于朴素的Covered Call策略均有明显的提高当使用在值程度为1的认购期权(即行权价大于标的资产价格且最接近资产价格的期权)时,组合的年化收益率达到了12.08%,年化波动率为17.54%,收益波动比为0.69,年均换手12.06次,最大回撤相较于上证50指数显著降低。

下面同样对基于动量和波动率控制的Covered Call策略中在值程度为1的资产组合分年度表现进行分析。基于波动视角,组合每年的波动率都低于上证50指数,大约平均每年能降低4.6%的波动;基于收益视角,资产组合在2015-2018年都稳定地跑赢了上证50指数,2019年的表现弱于上证50指数。改进后的策略相对于朴素Covered Call策略的表现有了明显的提升,在2015年,基于动量和波动率控制的Covered Call策略中在值程度为1资产组合的收益率为16.31%,而朴素Covered Call策略中在值程度为1.05资产组合的收益率为4.94%;2017年基于动量和波动率控制的Covered Call策略中在值程度为1资产组合的收益率为25.98%,而朴素Covered Call策略中在值程度为1.05资产组合的收益率为21.10%。

3.3 换仓时间和期权组合在值程度的敏感性分析

在以上的测算中,我们均设置期权合约到期月份的第三个周四将近月期权合约平仓,并换手至次近月期权合约进行展期操作,即在期权到期前的6个自然日换至下月期权合约。换仓时间和期权的选择是投资者非常关注的问题,那么期权的换仓时间和在值程度的差别是否会对策略的收益造成影响呢?在这一部分中我们将对期权的换仓时间和在值程度进行敏感性分析。

我们对基于动量和波动率控制的Covered Call策略中不同在值程度的资产组合进行了测算,下表展示了不同换仓时间下各资产组合的表现,根据期权的换仓时间进行分析,可以看出随着剩余到期时间的增加,资产组合的年化收益率呈现先增加后减少的趋势,当在剩余自然日为6-7天换仓至下月合约,各资产组合的表现更优;根据期权的在值程度进行分析,在值程度为1的期权组合表现最好。一般而言浅虚值期权组合的表现会更优,但是在基于动量和波动率控制的Covered Call策略中,上涨行情只持有现货资产而不会做空认购期权,而在下跌行情中,平值期权价格的下降幅度要大于虚值期权,所以做空平值期权的收益将更大。综合而言选择在值程度为1的资产组合且在期权到期前6天(自然日)换仓的Covered Call策略的收益波动比是最高的。

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总结及展望

本篇报告围绕现货多头和认购期权空头组合构造的备兑开仓(Covered Call)策略展开,对策略的结构、作用以及不同市场环境下的收益和波动进行了详细的分析,并使用上证50ETF和上证50ETF期权进行了实证分析,在此基础上进一步构建了基于动量和波动率控制的Covered Call策略,相较朴素Covered Call策略有效地增强了收益。整体来看,使用Covered Call策略能显著降低策略的波动,在市场下跌和震荡期间有效地提高了收益,叠加动量和波动率控制条件的Covered Call策略在市场上涨的行情中也能有效增强收益,是一种是长期有效且稳定的增强策略。随着场内期权市场的逐步活跃,投资者可以使用Covered Call策略对更多的标的资产进行收益增强。

风险提示:模型结论是基于合理假设前提下结合历史数据推导得出,在市场环境转变时模型存在失效的风险。

《 公募基金如何参与期权市场之一: 利用期权与债券设计绝对收益产品》

证券研究报告:

《公募基金如何参与期权市场策略系列之二:利用Covered Call实现指数增强策略》

对外发布时间:2020年2月16日

研究助理:

刘海燕

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