“该策略交易一周平值EURUSD跨式期权，使用EURUSD现货进行delta对冲。当现货价格根据基于最小价格变动和波动率数据的预定义阈值发生偏差时，重新平衡。”
资产类别: 期权 | 地区: 全球 | 周期: 日内 | 市场: 货币 | 关键词: delta对冲
I. 策略概要
该策略使用EURUSD作为标的资产，受益于高流动性和低买卖价差。它交易一周平值EURUSD跨式期权，并使用EURUSD现货进行delta对冲。数据来自Dukascopy的最小价格变动数据和彭博的波动率数据。投资者在周四上午10:00出售还有一周到期的平值EURUSD跨式期权。当现货价格偏离预定阈值，导致投资组合价值下降时，投资者通过买卖标的资产来重新平衡投资组合。用于确定现货价格变动和重新平衡程序的具体公式在源论文中有详细说明。
II. 策略合理性
当标的资产价格等于售出期权的行权价格时，卖出跨式期权产生最大利润，利润等于期权溢价总和减去费用。Delta对冲通过减轻价格偏差带来的潜在损失来降低风险。通常，该策略具有正预期，因为期权的隐含波动率往往高于已实现波动率，并且假设有效执行，期权价格通常高于delta对冲的成本。这创造了获利机会，因为该策略受益于隐含波动率和已实现波动率之间的差异。
III. 来源论文
外汇期权领域系统性 Delta 对冲策略的设计与回测 [点击查看论文]
- 索罗金，独立研究员
<摘要>
本文描述了应用于短期外汇期权（特别是每周和每月平值EURUSD跨式期权）的自动化delta对冲策略的设计和回测。
结果表明，根据建议的算法进行delta对冲的期权的系统性卖出，为卖方产生了财务收益，且成本后夏普比率超过3.0，具有吸引力（回测考虑了波动率买卖价差以及现货市场买卖价差）。
对于每周期权，夏普比率显著取决于算法系统性卖出期权的星期几：周四卖出期权的delta对冲产生最高的夏普比率；周五卖出期权的delta对冲产生第二好的夏普比率。
算法策略的表现与现货价格的线性变化无关，这与布莱克-斯科尔斯理论一致。
所提出的算法策略只有几个参数，这自然地起到了防止过度拟合偏差的作用。算法的进一步微调需要访问更长时期的历史数据和/或访问实盘交易环境。
IV. 回测表现
| 年化回报 | 31.48% |
| 波动率 | 10% |
| β值 | N/A |
| 夏普比率 | 3.15 |
| 索提诺比率 | N/A |
| 最大回撤 | N/A |
| 胜率 | N/A |
