1月市场波动报告
（Report on Market Volatility）
信息要点（Keypoints)
1）1月主要股指整体上行，实现“开门红”行情。上证50、沪深300和中证1000指数的月内收益率分别为+1.17%、+1.65% 和 +8.68%。
2）VIX 指数整体处于低位，SKEW指数均有所反弹。（1）三大 VIX 指数在最后两周均出现不同程度的反弹，但整体波动水平仍处于相对低位。（2）三大 SKEW 指数全月均呈现不等的震荡上行态势，其中上证 50 SKEW 指数在下旬显著转正，中证 1000 SKEW 指数则在月末强势反弹至全月高点并进入正值区间。（3）整体而言，期权市场投资者对尾部风险的担忧有所缓解，随着标的指数的波动企稳，市场对后市的看多情绪逐渐增强。
3）我们认为市场震荡上行逻辑未变。月初市场情绪高涨，监管层通过上调融资保证金比例以及宽基ETF赎回等手段予以调节，释放了希望行情“慢牛”的信号。结合财政贴息政策的落地及央行降准降息的空间，市场底部支撑坚实，短期震荡有利于夯实后市上涨基础。
近期热点（Recent Events)
国内：
1）宏观经济与地产：工业利润转正，地产监管模式切换
3）金融监管调控：平抑波动，引导长线价值投资
国际 ：
1）欧美贸易与领土争端：冲突后的暂时缓和
2）地缘军事高压：委内瑞拉局势与中东“黑天鹅”联动
3）美联储独立性危机与政府停摆风险
司法部对鲍威尔开启刑事调查，引发对美联储独立性的严重质疑。1月会议联储维持利率不变，鲍威尔暗示不急于降息并认为关税通胀将是暂时的。此外，受抗议活动影响，美政府1月底关门风险骤增至80%，叠加盟友减持美债的压力，美元指数跌至四年低点。
后市展望（Future Predictions)
1月份市场月初情绪由于政策利好而异常高涨，但监管层明确传递了防范投机过热、引导“慢牛”行情的信号。我们判断，2月行情将受此影响步入“斜率放缓”的巩固期，这种节奏调整有助于消化1月过快的获利盘。随着工业利润转正及地产调控终结带来的信心修复，预计2月市场将在震荡中维持偏强态势，尤其是在财政贴息实质投向的消费与科创板块有望迎来季节性溢价。同时2月需重点警惕三大外部风险：一是2月8日日本众议院选举可能引发的日元巨震与套利交易回流；二是美伊局势在重兵集结下随时可能爆发的地缘“黑天鹅”；三是美国政府高达80%的停摆概率对全球流动性的冲击。
过去一个月行情回顾（Review of Last Month)
VIX 指数（沪深300指数期权）
图1：中金所沪深300指数期权VIX指数（过去一月）
图2：中金所沪深300指数期权SKEW指数（过去一月）
VIX 指数（上证50ETF期权）
图3：上证50ETF期权VIX指数（过去一月）
图4：上证50ETF期权SKEW指数（过去一月）
图5：上证50ETF期权VIX指数（上证50ETF期权上市至今）
上证50ETF VIX指数，衡量的是期权市场投资者对上证50ETF未来30天波动率的预期。指数计算方法结合CBOE方法与中国期权市场特色，具体参见附注。上证50ETF衡量的是上海交易所50支权重股走势。
图3和4中，指数走势：走势与沪深300基本一致，表现为先扬后抑。月初触及阶段性高点后承压调整，月中波动较大，月末呈现小幅反弹回升；VIX指数：全月波动频繁，整体呈现“两头高、中间低”的格局；SKEW指数：全月在正值区间内剧烈波动，其起伏节奏与波动率指数保持强相关 。
图5显示的历史数据，本月上证50ETF期权VIX指数平均值为16.9，处于历史上四分位值与历史均值之间，市场情绪相对稳定。
中证1000 VIX指数，衡量的是期权市场投资者对中证1000未来30天波动率的预期。指数计算方法结合CBOE方法与中国期权市场特色，具体参见附注。
按中证指数公司的编制方法，中证1000的成份股是中证800指数样本股之外规模偏小且流动性好的1000只股票。因此中证1000指数衡量了小市值股票的市场表现，其对应的VIX和SKEW指数也反应的是期权投资者对小盘股的态度，与沪深300以及上证50的VIX和SKEW指数形成了互补。
图6和7中，指数走势：走势明显强于大盘股，全月呈现稳健的震荡上行态势，展现出较强的小盘股上涨韧性 ；VIX指数：波动率虽在绝对水平上高于大盘股，但节奏上保持一致，经历了月初冲高、月中回落、月末再度拉升的过程；SKEW指数：走势与波动率指数及标的指数均保持正向共振，月初从低位反弹后全月维持震荡态势，月末受市场情绪带动小幅回落 。
股指行情回顾
图8：主要指数表现（过去一月）
实现波动率（Realized Volatility）
图9：实现波动率（过去一月）
实现波动率是价格波动最真实、准确的反映。实现波动率的计算基于5分钟的高频数据，具体参见附注。基于图9，其中代表深圳市场的深证成指和创业板指实现波动率均值分别为19.09%和23.91%，最大值分别为38.28%和43.87%，最小值分别为12.93%和15.24%。与此相比，代表上海市场的上证综指和上证50ETF的实现波动率均值分别为12.16%和15.27%，最大值分别为24.23%和23.37%，最小值分别为8.03%和10.11%。
隐含波动率曲面（Implied Volatility Surface）
图10：上证50ETF隐含波动率曲面（过去一月）
基于Black-Scholes期权定价模型，可以解出反映期权价格高低的隐含波动率参数（Implied Volatility, IV）；不同行权价格和不同到期日的期权所对应的隐含波动率构成的三维曲面，被称为隐含波动率曲面（Implied Volatility Surface）。
波动率锥（Volatility Cones）
图11：上证50ETF波动率锥
注释：
波动率：波动率是金融资产价格的波动程度，是对资产价格变化程度和资产收益率不确定性的衡量。
VIX指数：此处专指标的为上证50ETF的期权VIX指数。主要计算方法参考CBOE VIX，使用虚值看跌期权、虚值看涨期权和平值期权，但是在期权过滤和期权筛选中考虑了中国50ETF期权市场具体特色；针对期权行权价格过少过疏的情形，通过插值和模拟验证得到合适且稳健的行权价格区间。为了得到对未来30天的波动率预期，我们使用近月合约和次月合约进行期限插值。
已实现波动率：指采用高频数据计算所得到的资产波动率。这里，考虑到数据的代表性和计算的准确性，我们采用5分钟的高频数据来计算已实现波动率。一般认为，已实现波动率是股票指数变动情况最真实，最准确的反应。
隐含波动率：假定市场上的期权或者权证的交易价格满足B-S期权定价公式，将标的资产价格、执行价格、利率、期限四个基本参数和期权的实际交易价格作为已知量代入定价公式中，所得到的期权当前市场价格所隐含的波动率。一般认为，隐含波动率可以体现期权交易者对于未来市场波动的判断和预期。
波动风险溢价：在实际情况中，由于一系列的因素，人们往往会高估市场的波动情况。通常情况下，股票指数的隐含波动率要高于同时期的实际波动率，我们将期权隐含波动率与已实现波动率之间的差值定义为波动风险溢价（Volatility Risk Premium, VRP）。波动风险溢价可以认为是“期权买方愿意为已实现波动率突然大幅上升的可能性而额外付出的成本”。因此，波动风险溢价的变化在一定程度上反映了市场对于未来市场波动大幅增加可能性的判断。波动风险溢价越高，表明市场认为未来波动大幅上升的可能性越大。
历史波动率：指资产收益率在过去一段时间内表现出的波动水平，由资产收益率在过去历史上相对应时间区间内的标准差计算而得。
当前市场波动水平：我们使用上证50ETF平值期权(At The Money, ATM)的隐含波动率来衡量当前市场波动水平。
风险中性偏度skewness：参考Conrad, Dittmar & Ghysels (2013)计算方法，得到期权隐含的风险中性偏度。该指标反映的是未来收益率分布的三阶矩，描述的是收益率涨跌方向的不对称性。Han (2008) 表明skewness可以反映市场投资者情绪。
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