在计算标的历史波动率的时候，最常见的方式是利用收盘价计算出标的的收益率，从而计算出标的的历史波动。这种计算方式可以准确的表示出标的资产价格日度变化的不确定性，符合多数的交易行为。但这种计算方式只考虑了标的资产的每日收盘价，无法表示出标的资产价格的日内变化。南华期货认为，如果一个交易行为是在收盘或临近收盘前进行开仓、平仓，此时以收盘价计算波动率较为合适，但一个策略在日内会有大量的交易，此时仅利用收盘价进行计算则具有较大的问题。

　　以50ETF为例，南华期货采用两种办法计算历史波动率，第一种是常规利用收盘价进行计算；第二种是利用标的的开盘价、收盘价、最高价和最低价进行计算。结果如下图所示：

　　南华期货观察到，两种算法算出的波动率大致走势相同，但第二种由于考虑了标的价格盘中的波动，所以计算出的波动率结果更为极端。比如在2015年“股灾”期间，第二种算法算出的最高波动率超过90%，而未考虑盘中波动的计算结果的最大值在60%附近。在2018年中美贸易战、2020年新冠疫情以及2023年调整印花税期间，第二种算法的结果均阶段性的高于第一种。2023年8月28日，受降低印花税的影响，50ETF大幅跳空高开，开盘上涨5.58%，但随后开始低走，收盘时只上涨1.29%，具体情况如图2所示。此时仅考虑收盘价，那么当日的历史波动率是15.19%，比前一交易日上涨0.21%；如果考虑盘中的价格，那么当日的历史波动率是26.09%，比前一交易日上涨8.35%，南华期货表示，第二种算法更符合实际行情和交易者的直观感受。所以仅利用收盘价计算波动率不能清晰且完全的表示出市场的真实波动状况，将盘中价格纳入到计算模型中，更符合实际情况。

　　在进行期权策略交易时，标的的日内价格波动对于策略的影响较大，因为很多交易都要在盘中进行，比如对冲交易和止损交易，一旦风险敞口超过阈值或损失达到止损线，这时要立刻进行交易，即使在交易后，标的价格走势发生反转。南华期货分析得出，仅用收盘指标进行策略开发，会忽视盘中价格波动对于策略的影响，导致策略的收益被高估或低估。我们以波动率套利策略进行说明。

　　“我们通常比较期权的隐含波动率和标的的价格波动率来判断期权的定价是偏高还是偏低”，南华期货期权分析师周小舒说。如果前者高于后者，说明期权定价偏高，此时更适合做空期权隐含波动率，做多标的价格波动率；反之，做多期权隐含波动率，做空标的价格波动率更容易产生收益。本文仅考虑期权定价偏低时的策略。策略开仓条件设定：一种做法是利用收盘价计算出历史波动率来代表标的价格的波动，并与期权隐含波动率比较，确定开仓条件；另一种做法是利用开盘价、收盘价、最高价、最低价计算出历史波动率来代表标的价格的波动，并与期权隐含波动率比较，确定开仓条件。南华期货指出，策略对冲调整做法：一种做法以日度作为策略的交易频率，并进行风险敞口的对冲；另一种做法在盘中进行观测，对风险敞口进行实时对冲。策略回测数据采用2015年2月至2023年9月的50ETF期权数据。

　　在本文中，南华期货对日度对冲做法进行回测，如果代入仅考虑收盘价的波动率，策略产生了亏损，年化亏损1.21%，最大回撤率23.37%，策略表现如图4所示。本文南华期货将策略的波动率参数进行更改，改成考虑标的价格盘中波动的计算方式，此时策略转亏为盈，年化收益率2.95%，最大回撤率16.61%，策略表现如图5所示。通过策略回测可以发现，第一种波动率算法，即仅考虑收盘价，对于标的价格走势波动的衡量仍有欠缺。南华期货发现，针对于波动率套利策略，第一种算法往往发生错误的计算，尤其是计算结果偏低，导致策略的交易次数偏低，无法有效地捕捉到盈利机会。

　　本文对日内对冲做法进行回测，如果代入仅考虑收盘价的波动率，策略能化收益率3.41%，最大回撤率17.44%，策略表现如图7所示。如果代入考虑日内价格的波动率，策略的年化收益率8.78%，最大回撤率9.38%，策略表现如图8所示。南华期货表示，进行这种类型的波动率套利策略交易时，需要及时的对仓位进行对冲调整。对冲速度越快，效果越好；对冲速度越慢，效果越差。做这种策略时，投资者将进行大量的日内交易，此时对波动率进行计算，需考虑标的价格的日内波动。

　　综上所述，对于一个期权策略，南华期货认为，投资者选择合适的交易方式以及与之对应的参数计算方法，可以提升策略的表现。对于大多数以日度为交易时间单位的策略，仅采用收盘价计算波动率是可以适用的。但是如果策略需要进行日内交易，投资者在计算波动率时，要考虑到标的价格的盘中波动。(作者：南华期货周小舒)

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