2022年宏观因素对所有市场都造成影响,对谷物市场的冲击尤为显著。冲击尤为显著。 我们注意到因不确定性加剧,客户利用期权来执行交易策略或对冲投资组合的需求也增加。 由此,不同市场所受影响各异。 本月,我们探讨如何在小麦和玉米期权市场利用这种潜在的定价差异。


又到了月初,芝商所农产品活动的新一期月度摘要即将发布。我对此满怀期待,因为借其能大致了解其他交易者目前的交易活动,以及他们的想法。当然,我不可能百分百地笃定自己正确,但分析的数据越多,就能得到越多确凿的证据,对自己的观点也就会更有信心。

过去一年最为突出的情况是能源和食品市场的紊乱。这一切始于第一季度,而现在到了第四季度中,似乎还没有明显改变的迹象。事实上,我在周末看到了这篇CNN的头条:

俄罗斯暂停参与由联合国居中协调的乌克兰谷物出口协议
Uliana Pavlova、Sugam Pokharel、Dennis Lapin和Katharina Krebs报道

“在克里米亚城市塞瓦斯托波尔遭无人机袭击后,俄罗斯国防部周六宣布,该国将暂停参与由联合国居中协调的乌克兰谷物出口协议 。”

G20峰会将于11月中旬举行,可以想见,各国政府首脑之间谈论的一项重要话题必然会是食品成本。如下图所示,联合国食品价格指数相较过去20年依然处于高高在上的水平。参考上文中的头条新闻,缓解的希望似乎还遥遥无期。

图1:联合国粮农组织世界食品价格

因此,本月农产品报告中的一张图表令我倍感意外。图中对比了玉米期权的偏斜度和小麦期权的偏斜度。小麦市场一直以来更多地受到欧洲发生的各种事件的影响,因此可以预计,小麦的偏斜度相比玉米应当更高,毕竟俄罗斯和乌克兰对它的影响更大。但最为显著的却是紊乱的程度,因为小麦期权市场并未过度偏离3月紧张氛围最浓重时的水平,而玉米期权的偏斜度则接近过去一年的价格最低点。

图2: 玉米与小麦期权偏斜度比较

从两种产品的CVOL(芝商所波动率指数)中也可看到这种情况。小麦的隐含波动率虽已脱离高位,但是仍处于相当高的水平,而玉米的隐含波动率则处于2022年以来的低位。小麦的隐含波动率相当于玉米的两倍,这两种产品之间的差距正处于或接近本年度的差异峰值。

图3:产品的CVOL指数比较

当我打理自己的对冲基金以及对比两种证券——股票对比股票、股票对比债券、大宗商品对比债券时,我总会注意观察其相关性。如果两种产品相关性不高,那么考虑两者之间的相对价值就没有意义。我们可在芝商所网站计算各种产品之间的相关性。当我计算谷物的相关性时,很快发现玉米和小麦高度相关,去年的相关性高达64%。查看过去5年的数据,相关性仍然达到了58%。本年度,相关性进一步提高,而非降低,但上方的相对期权价格并未体现这一点。

图4:30天每日对数收益率的相关性(主要基准的固定到期日期货价格)(21/10/30 – 22/10/30)

实际上,观察玉米和小麦的常用近月合约,可以看出两者在过去60多年的相关性。虽然因为变动幅度不同,相关性未达到完美吻合,但可以看到的是,小麦和玉米的走向保持一致,并未背道而驰。正如我所言,变动幅度可能有区别,但变动的方向并无不同。两种产品的走势是一致的。

图5:过去60年玉米与小麦的常用近月合约

如果快速浏览一下两种产品,就能对它们分别有个大致的看法。首先观察一目均衡图,并结合小麦连续合约的MACD和RSI指标分析。过去一年,可看到一系列逐级下降的高位,但在730左右区域出现稳固的支撑。由此形成下降的三角形走势,而且目前正处于该区间的中段。这种走势在两个方向都可能出现突破,但目前在该区间中段,MACD或RSI均未出现明显的方向性线索,或许意味着在出现突破前应当按兵不动。

图6:小麦常用近月合约每日一目均衡图

就季节而言,小麦在11月通常不会表现出明显的方向性。虽然根据记录,小麦曾在多个年份的11月录得颇高的波动率,但整体而言在11月不会有明显的趋向性,而12月的走势一般较好。

图7:过去15年小麦期货月度季节性表现

再来观察玉米的同类图表,走势发展似乎更耐人寻味。虽然MACD或RSI未表现出明显的倾向,但玉米在一目均衡图的区间顶部有良好支撑,而且当前正处于该水平。

图8:玉米常用近月合约每日一目均衡图

尽管11月确实出现一定程度的季节性疲软,但12月玉米的走势向来比小麦更好。也许这正是部分交易者的观点,因此才会在当前价格出现支撑。

图9:过去15年玉米期货月度季节性表现

如果观察多头玉米和空头小麦的相对交易,就会发现目前约0.80的比率与过去20年的表现是一致的。过去两年,该比率位于0.60至1.00的区间。在我看来,该图更有趣的一点是该比率在2022年出现了低点逐渐走高的趋势。这会不会意味着该区间顶部会出现一定程度的上行?

图10:过去20年玉米与小麦相对价值

现在如果观察玉米的持仓,那我要切换到交易者持仓报告。托管资金账户的净多头头寸从本年度7月的低位一路攀升,但依然远低于本年度的高位。

图11:托管资金玉米交易者持仓报告(期货)

相反,托管账户看空小麦,空头头寸处于过去12个月以来的最高水平。托管账户看起来正在做多玉米,同时做空小麦。

图12:托管资金小麦交易者持仓报告(期货)

根据上述信息,我逐步拟定了交易策略。现有两种相关性高的产品,而且在未来数周会出现相同的宏观催化因素(G20峰会)。我们发现隐含波动率市场出现了相对极端的定价情况,小麦的隐含波动率达到玉米隐含波动率的两倍,处于本年度高位。偏斜度市场同样出现了这样的定价差异,交易者对小麦上行投入的资金远多于玉米上行,可能是考虑到小麦的空头仓位以及玉米的多头仓位。

如果观察期权市场,有意做多玉米和做空小麦的交易者或许有更好的方式来实施这一交易策略。例如,依托定价的相对差异卖出小麦上行看涨期权,并利用该期权费(溢价)成倍买入玉米上行看涨期权,就可以建立相同的敞口,并且如果该方向性观点正确无误,则能使交易产生杠杆效应。我们深入分析一下。

我们从下图小麦的隐含波动率可以看到,2023年初的期权峰值略低于40。

我先前展示过相对偏斜度定价,但可以看到在25对冲值风险逆转指标图表中,即使上月略有降低,60天风险逆转指标对于上行仍有着较高的相对溢价。

图13:小麦期权隐含波动率期限结构

玉米的隐含波动率也在上行,但正如在先前的CVOL图表中所见,2023年初的隐含波动率远低于小麦。

图14:玉米期权隐含波动率期限结构

我先前展示过相对偏斜度定价,但可以看到在25对冲值风险逆转指标图表中,即使上月略有降低,60天风险逆转指标对于上行仍有着较高的相对溢价。

相反,在相同的60天范围内,玉米的25对冲值风险逆转指标趋于持平,接近本年度低位。

图15:玉米期权25对冲值风险逆转指标

看来1月很适合卖出小麦隐含波动率和卖出小麦看涨期权。例如,我打算卖出一份行权价900的1月看涨期权,它与目前的期货价格水平相比高6%,但仍低于一目均衡图中出现的下降趋势线。如果我卖出此期权,将卖出39.25的隐含波动率,并获得30.78的期权费(溢价)。

图16:卖出行权价为900的1月份小麦看涨期权预期回报

然后我打算买入相似的玉米期权。如果按高于玉米目前期货价格水平的6%来看,则为727左右。于是我买入725的1月看涨期权。我只需要按20.94的隐含波动率支付成本,约为小麦隐含波动率39的一半。每单位的成本仅为8.43,所以我能用卖出小麦看涨期权获得的期权费(溢价)买入3份玉米看涨期权,同时资金还有盈余。

图17:买入行权价为725的1月份玉米期权预期回报

当然,未来的走势如何,我们无从知晓。但是,我们希望历史相关性能保持连续。本年度的相关性处于过去5年以来的最高位。显而易见,玉米和小麦未出现反方向的变动,而是朝着相同方向变动,但速度可能有所不同。

就季节而言,我们知道玉米在12月和1月可能比小麦表现出更多上行趋势。相对定价方面,我们知道相对价格处于区间中段,但出现了低位不断攀升的走势。采取这一策略,可能演化出多种不同的情景。首先,玉米和小麦均表现为下行。在这种情况下,两种期权都会价外到期。如果出现这种情况,交易者会获得5.50的净收益。只要两者均为下行,则比率的走向并不重要。第二种情况,玉米和小麦均出现上行,比率大致保持在0.82左右。如果小麦达到我们的空头行权价900,就意味着玉米会达到738。如果出现这种情况,到期时,我在玉米看涨期权上的获利多于小麦看涨期权,从而获得具有吸引力的收益。第三种情况,玉米和小麦上行,比率朝着该区间顶部移动(如0.90)。这意味着交易很有吸引力。

假设小麦价格为900,因此玉米价格为810,而我们在725做多。同样,我做多3份玉米,仅做空1份小麦。由此得到255的净收益。第四种情况,玉米和小麦均出现上行,但比率朝着该区间底部移动(如0.70)。这可能会导致交易出现净损失,具体取决于两者的上行幅度。如果玉米涨至750,则我通过玉米看涨期权获得的收益为25 x 3 = 75。但这意味着小麦价格达到1071,所以我在小麦方面会损失1071-900,也就是171。我在这笔交易中净损失96。但是,如果按我的建议使用此策略代替期货交易,无论如何我都会遭受损失,因为比率走向对我不利。

交易者应始终观察市场中的相对定价,找到最佳的交易策略实施方式。针对即将出现的催化因素和谷物市场的持仓情况,做多3份玉米看涨期权并做空1份小麦看涨期权或许是一种颇具吸引力的操作方式。

祝您好运。


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