昨日期指早盘受中金所上日晚间公告中证500期指客户日内单向开仓量限制的消息影响全线高开，空头高位的持续开仓使期指再度呈高开低走的态势，一路振荡下行。截止收盘，沪深300期指IF1507报3696.8点，跌7.42％，成交151万手，持仓10.8万手，减仓1.5万手；沪深300指数报3928.00点，跌1.76％中证500期指IC1507报6516.2点，跌10％，中证500指数报6763.53，跌6.53％；上证50期指IH1507报2747.0，涨0.40％，上证50指数报2812.45点，涨2.27％。

经昨日大跌之后，期指已由全面升水转为大幅贴水：上证50期指IH1507贴水65点，沪深300期指IF1507贴水232点，中证500期指IC1507贴水247点。

下周五是股指期货7月合约的交割日，期指的大幅贴水预示未来波动将进一步加大。

我们知道，股指期货与现货指数价格的差被称为基差。期货价格低于现货价格时称为远期贴水，期货价格高于现货价格时称为远期升水，也就是我们通常说的股指期货升贴水，它反映了标的指数和股指期货之间的价格关系，我们可以通过观察股指期货的升贴水来观察市场情绪或者说市场对未来走势的看法。

比如下图是股指期货IF的升贴水率和沪深300指数的历史走势图。我们发现，当3月14、15日市场大跌时，股指期货的升贴水也出现大幅度的下跌，暗示市场恐慌情绪并未完全释放，接着16日上午股指也继续大跌。我们认为，特别是当遇到极端行情时，股指期货升贴水是帮助我们观察A股市场恐慌程度的实用的指标。

重要申明：本报告内容及观点仅供参考，不构成任何投资建议。期市有风险，入市需谨慎。

前言

• 本文简单说明了50ETF期权看跌期权隐含波动率远远大于看涨期权隐含波动率的一个原因，即IH对于现货的贴水。
• 股指升贴水是什么意思：股指与现货指数价格的差被称为基差，当股指价格高于现货指数价格时，股指处于升水，基差为正；反之，股指处于贴水，基差为负。股指上市以来，社会普遍关注其升贴水情况。有观点认为，升水就是做多看多、贴水就是做空看空股市的标志，甚至将股市下跌归罪于股指贴水。这是对境外市场个别观点的不当概括，很值得商榷。综合境内外研究及实践情况来看，股指升贴水主要受金融市场利率、股市分红、微观资金成本、套利力量、市场情绪等影响，升贴水不代表定价有偏差，也不是看多或看空的有效标志，更不是股市走势的指南针。
  股指升贴水是反映市场运行的一个窗口指标。
  1、价格与到期时指数实际价格无关，并非预测股市未来的指标
  如前所述，股指理论价格公式为（F=S*[1+（r-y）*t/360]）。可见，理论价格的决定基础是指数当期价格，与到期时的指数价格无关。准确地说就是，价格不是到期时指数价格的无偏估计。因此，价格高于或低于现货指数，并不意味就是对未来股市看高或看低，不能误将股指价格简单视为交易出来的到期时的指数价格。尤其是当市场套利机制十分有效的情况下，这种判断更加不合理。相对商品，金融期现套利更加便利和发达，上述这种理论价格关系也更加牢固和扎实。
  2、基差存在不等于定价偏差，一定的升贴水区间仍属合理
  升贴水或基差，是股指与现货指数的价差，而定价偏差是股指实际价格与理论价格的差异，二者既联系又不同。第一，基差存在不等于定价有偏差。举例来说，假设沪深300指数为2000点，期指价格为2015点，资金成本为5%，指数的股息率为2%，股指距离交割日还有90天，则理论价格为（2000*[1+(5%-2%)*90/360]=）2015点，定价偏差为（2015-2015=）0，而基差为（2015-2000=）15点。可见，基差和定价偏差是两个概念，基差存在不意味着定价偏差。第二，定价有个合理区间，在无套利区间内都是合理价格，实际价格不等于理论价格但也可以是合理价格。继续上述例子，假设考虑到各种套利成本后，当价格高于2035点时或低于1990点时，套利有利可图，套利者会自动介入，促进价格趋向合理。但当价格处于1990-2035点较小的区间内，收益不抵成本，套利无利可图，套利交易不会发生。这样，围绕着理论价格这样一个“中轴线”，存在一个所谓的“无套利区间”。在这个区间内，任何一个价格都是合理的。因此，6-7月间贴水较深、基差较大，实际价格低于理论价格，但考虑了融券不畅导致反向套利成本过高后，价格仍在无套利区间的较窄“箱体”内。
  3、贴水并非看空股市、不影响股市大涨，升贴水不是股市预测神器
  正如前面反复说的，升贴水有其内在原因，不排除市场情绪、预期等影响，但主要是分红与资金成本的影响。因此，升贴水自有规律，与股市走势关系不大，并不像一般的分析师或媒体所说的“升水”或“正基差”就是看多后市、“贴水”或“负基差”就是看空后市。
  一方面，从境外市场实践来看，持续贴水并不会导致股市走势持续走低。例如，美国标普500指数自2009年出现持续贴水，截至2013年11月15日，1228个交易日只有13天正基差，正基差天数只有1%，但美国股市自2009年一路走高，累计涨幅超160%。标普500指数先是从2009年3月666点的近13年新低升至2010年4月末的1186点，涨幅超过78%；经过此后短短两个月的回调，该指数继续上攻，并在2011年4月突破1300点关口；短期休歇后，从2011年10月开始，标普500指数再次发力，至今25个月来上涨超过59%，最高达到1804点；今年涨幅已经超过26%，已创历史新高。分析显示，美联储量化宽松政策刺激使得无风险利率持续走低甚至接近于零，而企业利润增长和劳动力市场好转等使得股息率一直维持在2%以上且稳步提升，无风险利率与股息率之间的巨大差异彰显出美国股市投资价值，成为拉动美股持续上涨的核心动力。可见，股市走势还是受宏观经济政策、利率资金成本、企业盈利状况等基础因素决定。
  另一方面，针对沪深300指数及其的深入研究也没有发现升贴水与指数走势存在稳定关系。研究显示，一是股指基差与股指涨跌相关性系数仅为0.006，十分微弱，且统计上不显著；二是即便加入股市涨跌惯性和波动性等变量后，二者的相关系数也只有0.013，且统计上仍不显著，无法证明二者存在相关关系。并且，2013年7月2日股指出现最大负基差（沪深300指数收于2006.56点）后，股市并未继续下跌，而是逐步企稳，至今年11月15日涨幅为5.79%，期间最高涨幅达到12.41%（9月12日沪深300指数收于2255.61点）。可见，股指升贴水与股市涨跌既没有机理上的经济相关性，也没有统计上数据相关性，升贴水不是预测股市走向的指标。

import lib.opt as opt # opt library来自于社区关于期权的分享 import pandas as pd from CAL.PyCAL import * import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as s

1. 看跌看涨隐含波动率的不同

期权的隐含波动率，是通过将期权价格带入定价模型反推出来的标的波动率。具体到50ETF期权，以2016-08-26这天为例，得到下图的隐含波动率：

• 四张图对应当月、次月、当季、下季共四个行权日的期权合约
• 每张图中，横轴为期权行权价，纵轴为隐含波动率
• 看跌期权、看涨期权分别用绿线和蓝线标出
• 红色虚线为当日的50ETF价格

opt.histDayPlotSmileVolatilityOpt50ETF('2016-08-26')

2. 看跌看涨隐含波动率的差值和IH贴水的关系

在计算期权隐含波动率的过程中，需要用到标的50ETF基金的价格，该基金对标上证50指数；此处看似没问题，但我们知道股灾以来，对应于上证50指数的IH期货长期处于贴水状态；下面简单探讨一下上一节看到的看跌看涨期权隐含波动率差值和IH贴水幅度的关系；看跌看涨隐含波动率差值，和社区分享帖子一样，定义为ATM期权的隐含波动率差值。下表中：

• nearPCIVD，近月看跌看涨期权隐含波动率差值
• nextPCIVD，次月看跌看涨期权隐含波动率差值
• closeSH50，上证50指数收盘价
• settleIH， IH结算价
• closeIH， IH收盘价
• discount， IH对现货贴水幅度

# 看跌看涨期权隐含波动率差值，按照社区分享帖子计算得到，此处直接加载数据 pcivd = pd.read_csv(u'50ETF_Option_Data/pcivd_截至2016-09-07.csv') pcivd['tradeDate'] = pcivd['date'] pcivd = pcivd[['tradeDate','nearCallIV','nearPutIV','nearPCIVD','nextCallIV','nextPutIV','nextPCIVD']] # IH连续合约价格 ih_data = DataAPI.MktMFutdGet(mainCon=u"1",contractObject=u"IH",startDate=u"20150209",endDate=u"20160907") ih_data = ih_data[['tradeDate','settlePrice','closePrice']] ih_data.columns = ['tradeDate','settleIH','closeIH'] # 上证50指数 sh50_data = DataAPI.MktIdxdGet(ticker='000016',beginDate='20150209',endDate='20160907') sh50_data = sh50_data[['tradeDate','closeIndex']] sh50_data.columns = ['tradeDate','closeSH50'] # 数据合并 pcivd = pcivd.merge(sh50_data, on='tradeDate') pcivd = pcivd.merge(ih_data, on='tradeDate') pcivd['discount'] = (pcivd['settleIH'] - pcivd['closeSH50'])/pcivd['closeSH50'] pcivd['tradeDate'] = map(Date.toDateTime, map(DateTime.parseISO, pcivd['tradeDate'])) pcivd = pcivd.set_index('tradeDate') pcivd.columns = [u'nearCallIV', u'nearPutIV', u'nearPCIVD', u'nextCallIV', u'nextPutIV', u'nextPCIVD', u'closeSH50', u'settleIH', u'closeIH', u'discount'] pcivd.tail()

计算IH贴水幅度和看跌看涨期权隐含波动率差值的相关系数

corr_p = st.pearsonr(pcivd['nearPCIVD'], pcivd['discount']) print 'Pearson correlation: ', corr_p[0] print 'p-value: ', corr_p[1] fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(pcivd.index, pcivd['nearPCIVD'],'-',label='PCIVD(left)') ax2.plot(pcivd.index, pcivd['discount'], '-', color='r',label='IH-SH50 discount(right)') ax1.legend(loc=2, fontsize=13) ax2.legend(loc=0, fontsize=13) ax2.grid()

总结：

• 我们看到看跌看涨期权隐含波动率之差和IH贴水幅度的相关系数高达-0.7，p值接近于0，说明两者之间具有很强的负相关性；
• 两者具有负相关性逻辑上是很简单的，IH贴水，表示期权的现货标的50ETF远期合理价格应该更低一点，导致看跌期权贵一点、看涨期权便宜一点；
• 另外，看跌期权隐波大一点，还有一个因素，就是现货持有者买入看跌期权对冲推高了看跌期权价格。

我们在炒期货的时候，经常会听到贴水这个词，听起来很接地气，但是否和我们平时所理解的内容一样呢，一起来学习一下吧！

期货市场中的升水和贴水，其实是一种比价关系，反映的是股指期货价格与现货指数价格之间的价差关系。在期货市场中，也有现货贴水和期货贴水两种说法。如果现货的价格要低于期货价格，中间的差额为负数，就叫现货贴水；如果远期期货的价格要比近期期货价格低的话，就叫期货贴水。我们都知道期货是一种比较特殊的产品，它不是即时决定价格的，而在将来合约到期之日才结算的，所以如果遇上期货指数是低水的情况的话，即代表投资者估计未来恒指会下跌，不看好后市。

期货为什么会贴水呢？这个问题就跟股票为什么会涨跌一样容易理解。因为股指期货的升贴水都跟利率有很大的关系，除了市场环境等基本面因素外，可能还跟一些技术层面上的原因有关系，比如流动性不足、股票市场的跌停、融资机制不健全等，都可能导致期货指数的贴水。

在市场异常的情况下，很多投资者会对期货指数的升水贴水十分敏感，但无论期货指数是升水还是贴水，都不意味就是对未来股市或者期货指数的看高或看低，投资者不能误将股指期货价格简单视为交易的依据，不能将其看作是股指期货趋势运行的“指南针”。

发布于2天前

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