這篇文章對我今年做的一筆大規模交易進行了深入分析。
它將教你如何像專業人士一樣評估交易機會。
這篇文章將從頭到尾梳理這筆交易，希望能讓你洞察：要在市場中找到一個真正出色的優勢，需要付出什麼。
先做個完整披露。這筆交易是一位朋友向我提起的。八月底，他分享了一個非常有阿爾法（alpha）的、相當有意思的想法；在這篇文章裡，我會帶你走一遍他是如何發現它的、他得出的論點，以及他是如何給它定價的。
為了讓你感受這筆交易有多大，在我親自認識、參與了這筆交易的人當中，我們合計持有 -30,000 的 Vega 敞口。
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機會：
2021 年 7 月和 8 月，中國與外界的緊張局勢真正開始升溫。恒大（Evergrande）危機全面爆發，企業承受著來自中國政府的壓力，與中國的外交關係似乎也比往常更不確定。
我們開始研究這筆交易時，KWEB 已下跌 35%
我們看到中概股遭受重挫，短短幾周就跌了約 35%。
這筆交易涉及賣出 KWEB 的波動率，KWEB 是中國互聯網指數（China Internet Index）。
它由總部位於中國的公司構成，這些公司的主營業務聚焦於互聯網產品/服務（類似於 Google、FB、Twitter、Amazon 等公司）。
乍一看，如此高的波動率水平似乎相當合理。但請記住，高波動率和"貴的波動率"不是一回事。比如，隱含波動率可能過高。
大多數交易者根本不會碰這種情形……
但恰恰是這類情形，能為我們創造找到巨大優勢的機會。
你看，市場是相當有效的。有許多聰明的參與者。但當事情被打亂時，效率就會下降，會有些零錢從縫隙裡漏出來，等著聰明的交易者去撿。
理解困境市場情形周圍的機會
在我們進入交易研究之前，需要先理解這個場景。
下面是我試圖向別人解釋它時用過的類比。
亞馬遜每天大約運送 160 萬件商品。你能想像一個亞馬遜倉庫有多高效嗎？
他們投入了海量的時間和金錢，來完善巨型倉庫裡每一個流程。商品完美地從貨架流向卡車，再發往客戶手中。
現在，想像倉庫的某一區發生了一場小火災。
當然，那一個區需要修繕，但它也會影響倉庫其餘部分的工作流。曾經完美高效的系統，現在出現了許多故障、瓶頸等等。
如果你是個初級運營經理，在平常日子裡很難找到可以改善亞馬遜倉庫的地方。但在火災那天，你大概能指出這場事故造成的瓶頸。
混亂為你創造了有所作為的機會。
這和市場並無太大不同。
在平常日子裡，散戶交易者很難比其它市場參與者更高效地為市場定價（有些非常、非常聰明的人，拿著鉅額薪酬在玩這個遊戲）。
但當一場"火災"發生時，事情就會真正亂套。
當大多數人逃離這些機會時，聰明的散戶交易者會認真審視它們，有時能發現別人忽視的隱藏瑰寶。
這就是這筆交易的基礎。
初步研究
我們做的第一件事，是試著理解中國的情況。我們花了很多時間研究恒大、消息是何時衝擊市場的、局勢是如何演變的。我們也研究了中國政治和經濟的大環境。
市場上確實有一些值得擔憂的理由。但事情已經遭受重創，而我們需要回答的問題是當前這個隱含波動率水平是否合理。
分析 KWEB 的 IV
由於這是我過去做的一筆交易，我把圖表設置成回看 2021 年 8 月 24 日當時的波動率狀況。
7 月波動率出現巨大飆升，隨後回落。8 月又開始再度攀升。所有到期日都出現了這種情況。
看著幾個不同的到期日，我們看到 7 月消息剛爆發時 IV 的快速拉昇，以及 8 月的第二波衝高。
看起來所有不同到期日的走勢都差不多，但讓我們湊近一點看……
先來看 30 天和 60 天的期權。
對於近期到期期權，8 月的拉昇幅度不如 7 月。
首先我們注意到它最初有一波大尖峰，然後降溫，接著又衝回差不多的水平。幾乎就像是 Gamma 現在被定價得和第一次大波動時一樣高。
這裡的關鍵詞是幾乎到一樣的水平。
然而，當我們看 1 年期（DTE）期權時，我們看到了不同的情況：
對於遠期到期期權，8 月的拉昇幅度大於 7 月。
它持續創出新高，逼近 45% IV！
其它所有期限都接近了高點，但更長期限的波動率擴張得高得多！
如果更長期限的期權價格和別的一樣變動，我們可能會看到它們大約在 37-38% 的波動率水平。
如果我們把兩個高點處的期限結構（term structure）畫出來，就能看得更清楚。
對比 7 月與 8 月的期限結構，變化一目瞭然。
你可以看到，在 7 月 27 日，除了 1 年期（以及 2 年期，只是沒在圖上）期權之外，每個到期日的 IV 都高於其在 8 月 24 日的 IV。
是什麼導致了這種情況？
乍一看，似乎有人在大力追捧（reach for）Vega 敞口，但這裡流動性並不高。
我的意思是，看起來有人在更長期限的期權上試圖建立頭寸、以獲取多頭 Vega 敞口，但因為這類長期限期權流動性低，它們可能被抬得比應有的更高。
一開始，這就是我想深入研究的地方。所以我們從那裡開始，去研究 KWEB 持有的一些股票。
BIDU、JD、BABA、TCOM 的一年期隱含波動率，全部在 42-43% 附近交易。
我想看看 KWEB 部分持倉的 1 年期 IV 是多少。所以我們畫出了 BIDU、BABA、JD 和 TCOM 的 IV。
令我們驚訝的是，它們的 IV 交易在 ETF 的 IV 之下。
這非常有趣，因為單一個股的隱含波動率本應高於 ETF 的隱含波動率。
ETF 的 IV 應該低於其成分股
我們用一個基礎例子來理解這一點：
想像你去食品市場，單個蘋果每個賣 $1。就在它旁邊，一籃 10 個蘋果賣 $11。
顯然哪裡不對，對吧？
我們在市場裡看到類似的情形。當我們把所有成分股一起考慮時，ETF 的波動率不應該高於其成分股的隱含波動率。
即便如此，它們也不應該相等。ETF 應該擁有更低的隱含波動率。
原因就在於，ETF 由許多各自獨立運動的部分構成。ETF 的成分股彼此獨立。
這意味著當其中一隻下跌時，ETF 裡的另一隻股票可能上漲，或者跌得少一些。ETF 內不同股票的運動可以相互抵消，從而降低 ETF 整體的運動幅度。
簡而言之，由於分散化（diversification），ETF 的波動率應該低於其成分股波動率的合計。
ETF 內股票的相關係數越高，分散化越少，因而波動率越低。反過來，相關性越低，ETF 波動率就越低。
如果 ETF 的隱含波動率與其成分股的波動率相似，那麼市場就是在暗示 ETF 內股票之間存在高相關性。
我們的假設演進了。
我們的理論變成了：KWEB 的隱含波動率太高了，以至於其中的股票必須高度相關，KWEB 才會真的這麼波動。
如果 KWEB 所暗示的、成分股之間的相關性過高，我們就可以賣出 KWEB 的波動率，押注隱含相關性下降，從而 ETF 的隱含波動率下降！
一旦市場意識到這個 ETF 比當下看起來更分散化，隱含波動率就會回落。
為了深入挖掘，我的朋友做了一張包含 KWEB 所有持倉的表格。
他記錄了公司名稱、該股票佔基金的比例，以及它的 2 年期隱含波動率。
包含 KWEB 全部成分（及其佔基金權重與各自 IV）的電子表格
有些股票沒有對應的期權。但好在這隻佔基金的 4%。而且，對於在美國沒有期權交易的那些股票，我們能用彭博（Bloomberg）查到它們的一些空白數據。
例如，騰訊（Tencent）2022 年 12 月的 IV 是 34%。
我們使用彭博終端抓取那些在美國不交易期權的股票的波動率
那麼，收集所有這些數據的意義是什麼？
目的是計算 ETF 的隱含相關性（implied correlation），從而判斷它是否計入了足夠的分散化。
關於如何計算隱含相關性，我會另寫一篇文章深入講解。但眼下……
要計算隱含相關性，我們需要三樣東西：
- 所有 ETF 成分股的隱含波動率
- 所有 ETF 成分股的權重
- ETF 自身的 IV
有了所有這些資訊，我們就能算出 ETF 的隱含相關性是多少。
我們跑了數據，得出 2 年期期權的隱含相關性為 76%。這非常高。
為了讓你感受它有多高，下面是當時其它一些 ETF 的隱含相關性：
基於上面，我們通常看到隱含相關性在 34-50% 之間。而在 KWEB 上，我們看到的是 76%！
所以我們得問問自己……"我們真的認為 KWEB 裡的股票在未來一兩年裡會有 76% 的相關性嗎？而如果真實相關性更低，那對 KWEB 的波動率意味著什麼？"
我們需要回答的另一個問題是：我們認為隱含相關性應該是多少？
假設我們認為公允的隱含相關性是 45%。我們可以改變方程，看看如果我們的隱含相關性觀點正確，IV 應該是多少。
如果這隻籃子（basket）的隱含相關性是 45%，那麼今天 ETF 的 IV 公允價值就是 37%。
話雖如此，我們需要確定 45% 的相關性是否是公允價值。
一種方法是看 KWEB 的歷史實際相關性（realized correlation）。另一種方法是把它和其它 ETF 的實際相關性做比較（聽著耳熟嗎？這就是絕對與相對價值分析……和我們平時對波動率做的分析一樣）。
下面是一些 ETF 的實際相關性。
在也看過 KWEB 的實際/隱含相關性之後（暫時找不到圖了，稍後更新），我們的觀點是：隱含相關性的公允價值在 45-50% 之間，因此隱含波動率應該在 35-40% 之間。
我們的觀點
KWEB 長期限期權的隱含波動率當前在 45% 左右交易。我們認為公允價值在 35-40% 之間。
我們預計隱含波動率需要 3-4 周才能回落到我們的公允價值。
交易結構
交易這類想法有幾種不同的方式。
例如，如果我是一家大型對沖基金，想承擔更少的風險，我可以做一筆離散交易（dispersion trade）。
我會試著複製一個 ETF，以複製它的波動率。我會買入成分股的波動率，賣出 ETF 的波動率。
基本上，這就相當於買入實際相關性，賣出隱含相關性，並捕獲兩者之間的價差。
然而，這對我們散戶交易者來說更費資本，也有些殺雞用牛刀。
當我發現一個巨大的優勢時，我更喜歡再加把火。
所以我們決定直接做空 Vega，賣出 KWEB 的波動率。
在我認識參與這筆交易的人裡，我們的結構都略有不同。我個人選擇賣出 2023 年 1 月到期、行權價 $58 的跨式組合。
藉助這個交易結構，我的 Delta 略微偏多。我幾乎沒有什麼 Theta 或 Gamma，卻有大量的 Vega。基本上，只要股票不朝一個方向趨勢性走得太狠，這就是一筆相當線性的交易。
如果 IV 上升，我就虧錢。如果 IV 下降，我就賺錢。
我決定，如果 IV 升到 50% 我就止損，我的目標是在 IV 大約 36% 時獲利了結。
交易的推進過程，以及我如何管理它
隨著時間推移，股票開始上下震盪。股價從 $50 漲到 $53，又跌到 $47。隱含波動率每週上下變動幾個點。
這段時期，我選擇不做 Delta 對沖。如果它走得更遠，我就會對沖，但我選擇接納一些波動，而結果對我很好——因為價格不斷回到 $50 附近。
其他人設定了嚴格得多的 Delta 對沖閾值，在那種情況下，這最終讓他們少賺了不少利潤。當你做空波動率時，每次做 Delta 對沖，你都鎖定了一筆利潤。
不過，這筆交易最終花的時間比我預期的更長。我最終持有了這個頭寸大約 2 個月。
隱含波動率回落至 39%！
9 月我們看到隱含波動率降到約 39.5%，然後反彈回約 42%。到 10 月底，它又回落到 38-39%，此時我選擇退出。在同一時間段內，價格雖有震盪，但最終幾乎正好回到進場時的位置。所以我在 Delta 上沒虧多少。
價格保持相對平穩！
我比預定獲利目標更早退出的原因是，我在這個頭寸上佔用了一大筆資金。當交易裡還有大量優勢剩餘時，我很樂意留在裡面，但到了這個時點，更好的交易已經出現，我決定把那筆資金重新配置。
交易結果
我以大約每張 $23 賣出了 2023 年 1 月到期、行權價 $58 的跨式組合。我以每張 $19 把它買回。
這筆交易的利潤是每張跨式組合 $4（$400）。鑑於我認為這筆交易的期望值很高，我有足夠的信心在這筆頭寸上加倉（size up），所以我實際的美元回報相當可觀！
結論
我想說清楚的一點是，我並不會刻意把事情搞複雜。乍一聽可能覺得複雜，但我們其實只是把分散化和相對價值這兩個概念結合起來。
交易是一場競爭。是那些擁有知識、創造力和經驗，去探索想法並識別出最佳想法的人，才能賺到錢。
最近，我問了我最喜歡的一位交易者一個問題：
你認為有哪些高容量的策略，是交易者可以運行的、且具有高期望值的？
這是他的回答：
"也許原因在於，我感知到的'交易的理解方式'與'非專業人士普遍理解的方式'之間存在脫節。
似乎有一種強烈的渴望，想要有一份交易的'壽司菜單'和策略，你可以從中挑選，塞進幾個數字或做點搜索，然後 somehow 在最後得到一組 +EV 的交易。
但我沒有理由相信那種方法有效。以我的經驗（IME），好的交易和策略，恰恰是那些你從第一性原理思考出來的、或者盯著市場盯出來的、或者由某個對你的成功有強烈切身利益的人教給你的東西。
你把隨機想法轉化為 +EV 策略的過程，才是真正困難的部分。即，你告訴我人們覺得有挑戰的那部分。他們當然會覺得有挑戰！"
所以彆氣餒。興奮起來！桌上擺著錢，是給那些配得上它的人準備的。
如果你有疑問，在評論裡提問，我會盡力回覆你。
交易順利，
~ A.G.