2023.10.24

固收加衍生品绝对收益策略

—一绝对收益策略系列之一

张晗(分析师)

卢开庆(研究助理)

021-38676666

021-38038674

梁誉耀(研究助理)

zhanghan027620@ gtjas.com

证书编号 S0880522120005

lukaiqing026727@ gtjas.com

021-38038665

S0880122080144

liangyuyao026735 @ gtjas.co

S0880122070051

本报告导读：

通过期权等衍生品可以构造与股、债低相关性的资产（策略)，再以固收+的形式进行组合实现稳健的绝对收益目标。

摘要：

A股具有高波动特征，传统以股债配置为基础来实现绝对收益的思路对股票择时要求较高。测算发现以3-5年为周期持有A股可以相对稳定地获取其β收益，相比之下股市波动率变化周期较短，以波动率为收益来源的策略短期内稳定性更强，并且与股、债资产的相关性较低，可作为一类资产纳入固收+配置框架实现分散投资。

期权作为重要的对冲工具，在近些年国内期权经历了大幅扩容，机构对衍生品的投资限制也逐步放宽，其品种丰富度和成交规模逐渐支撑大容量策略的运行，有望成为重要的配置资产，本报告主要阐述以衍生品为基础构建绝对收益策略。

通过买入等量近月价外认沽和认购期权的方式构建Strangle组合，由于期权属于杠杆交易,需要通过隐含波动率的高低动态管理组合仓位，再叠加止盈和止损机制进行策略优化。回测显示Strangle 策略在过去7年可以实现12.96%年化收益,组合年化波动率为16%并且将最大回撤控制在20%。买入IM多头和M0平值看跌期权以及债券构造上涨保护策略,通过股指期货的基差收益和债券票息冲抵期权的权利金，根据目标收益和投资期限的长短动态设定组合风险度，回测显示组合在过去一年时间实现10%绝对收益，最大回撤控制在7%左右。

以固收+Strangle策略的方式实现绝对收益目标，回测期内该策略可以实现7.86%的年化收益，回撤控制在5%左右，分年度观察除了2016年以外全部录得正收益且年内最大回撤为3%。跟传统的股债2:8组合相比无论在收益水平、控制回撤还是夏普比率等方面均取得更优表现。

风险提示：模型结论基于历史数据，市场发生尾部风险，海内外经济超预期变化。

金融工程

金融工程团队：

廖静池： (分析师)

电话：0755-23976176

邮箱：liaojingchi024655@gtjas.com

证书编号：S0880522090003

张晗：（分析师）

电话：021-38676666

邮箱：zhanghan027620@gtjas.com

证书编号：S0880522120005

卢开庆：（研究助理）

电话：021-38038674

邮箱：lukaiqing026727@gtjas.com

证书编号：S0880122080144

梁誉耀：（研究助理）

电话：021-38038665

邮箱：liangyuy ao026735@ gtjas.com

证书编号：S0880122070051

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固收+产品处于蓬勃发展中..
1．资产表现差异大，增加配置难度..
1.1．A股风险调整收益弱于债券.. .3
1.2．从获取B收益转为波动率收益， .4
2．场内衍生品扩容提供策略基..
2.1．期权和期货品类增加、成交规模放大 .5
2.2．机构对衍生品投资限制逐渐放宽.. ..6
3．宽跨式套利.（STRANGLE）策.…
3.1．策略收益表现统计.. ..7
3.2．波动率特征分析. ....
3.3. 根据波动率变化动态调整仓位. ..11
4．保护看涨策....
4.1．看涨保护结构分析.. ..2
4.2．加入再平衡与止盈机制.. ..13
4.3. 预期收益目标下的动态权重优化. ..14
5．固收+期权绝对收益策略构建. ...5
5.1．策略相关性分析. ..15
5.2．债券+STRANGLE 策略... ...16
6．总结.. ..18

固收+产品处于蓬勃发展中

随着资管新规带来的理财净值化转型发展，不同类型管理人初步形成了各具特色的管理产品条线。在绝对收益类资管产品的领域，以市场中性、CTA等量化策略为核心的私募管理人，以及在固收+框架下挖掘绝对收益的公募管理人规模在过去三年均迎来了大发展。

不同类型的策略所具备的优缺点也不尽相同，量化交易策略优点是净值表现相对稳定，但缺点是大多数策略容量较小，难以完全承载国内庞大的理财资金需求。在公募管理人中比较盛行的是固收+权益（或者转债等）的配置思路，但2022年以来随着权益市场的下行，多数固收+产品的净值也面临较大压力。

统计wind分类为混合债券二级基金的历年业绩表现，下表中2023年为截止9月底的数据。在股市出现较大跌幅的年份，固收+基金的表现较差，甚至出现中位数转负的情况。新的资产类别以及策略将会是对固收+产品的重要补充。

表1：历年固收+公募产品业绩表现

年份	沪深300涨跌幅	债券涨跌幅	基金涨幅中位数	正收益基金比例	涨超5%基金占比
2018	-25.3%	8.9%	1.3%	61.8%	16.7%
2019	36.1%	5.0%	8.7%	99.6%	83.1%
2020	27.2%	3.1%	7.9%	96.8%	72.6%
2021	-5.2%	5.7%	6.2%	96.9%	62.1%
2022	-21.6%	3.5%	-3.3%	16.2%	0.3%
2023	-4.7%	3.7%	1.3%	74.5%	2.4%

数据来源：wind，国泰君安证券研究

1．资产表现差异大，增加配置难度

随着国内经济结构的转型，利率中枢下降是的纯债类产品难以满足投资者的预期回报率。而考虑股票资产长期可以提供较高的复合回报率，因此常被用来与债券混合配置提升收益率。

1.1．A股风险调整收益弱于债券

尽管A股长期收益率高于债券，但是波动率较高风险调整后的收益表现弱于债券，如果以风险作为优化目标进行股债配置，债券资产多数时间内保持高仓位。

以风险平价方法为例，对国内股、债、商品资产进行配置，在组合中长期以债券类资产占主导，相比之下美股的风险调整收益较高，在配置组合中保持一定占比，对组合整体收益率提升起到了关键作用。

图1：风险平价方法下的中美大类资产对比

数据来源：wind，国泰君安证券研究

以下是各类资产长期风险收益表现，2002年以来以沪深300为代表的股票资产长期年化收益率达到10%左右，但由于波动率较大，风险调整后的收益表现相对较弱。同阶段的纳斯达克跟标普 500 指数夏普比率均高于A股。

表2：中美大类资产长期表现对比

资产类别	年化收益率	波动率	夏普比率
沪深300	5.62%	21.02%	0.17
南华商品指数	5.03%	15.47%	0.20
中证全债	4.28%	1.23%	1.85
纳斯达克指数	12.00%	23.71%	0.42
标普500	8.10%	19.11%	0.32

数据来源：wind，国泰君安证券研究

1.2．从获取β收益转为波动率收益

沪深300长期复合回报率大约10%，然而为了较大概率获取该收益，持有期应该拉长至3-5年，而如果想短期内稳定获得目标收益，往往需要较强的择时能力和交易灵活性。

图2：A股的收益周期为3-5年

数据来源：wind，国泰君安证券研究

而如果研究股市的波动率变化会发现，波动率是平稳序列并且变化周期较短，以上证50ETF期权隐含波动率为例，过去五年波动率多数时间在20-30 区间内变化，几乎每年都有突破30以及回落到20以下的情况发生。

因此基于波动率的策略相较于获取β收益的策略在年度周期下稳定性更强。期权是投资波动率的最直接工具，后文将介绍以衍生品为基础的策略并构建固收+组合。

图3：A股波动率周期变化较快

数据来源：wind，国泰君安证券研究

2．场内衍生品扩容提供策略基础

2.1．期权和期货品类增加、成交规模放大

国内期货和期权品种以及各品种成交规模呈现扩容趋势，目前中金所的金融期货品种主要有四个，如下表所示。其中上市最早的是沪深300 股指期货，2022年上市了较多衍生品包括中证1000 股指期货。

表3:已上市场内期货品种

股指期货	交易所	标的资产	上市日期	日均成交面值：亿	标的资产日均成交额：亿
IH	中金所	上证50指数	2015/4/16	504	562
IF	中金所	沪深300指数	2010/4/16	1104	2365
IC	中金所	中证500指数	2015/4/16	742	1874
IM	中金所	中证1000指数	2022/7/22	852	1429

数据来源：wind，国泰君安证券研究

中金所指数期权主要有三种，分别是上证50指数期权、沪深300 指数期权和中证1000 指数期权，中证1000 指数期权的成交面值较大，日均达到470亿，而中证1000指数现货日均成交额大约1800亿，期权的成交规模已经基本可以满足套保类需求。

表4:中金所股指期权梳理

指数期权	交易所	标的资产	上市日期	日均成交面值：亿	标的资产日均成交额：亿
HO	中金所	上证50指数	2022/12/29	127	557
10	中金所	沪深300指数	2019/12/23	400	2340
MO	中金所	中证1000指数	2022/7/22	470	1879

数据来源：wind，国泰君安证券研究

场内股票期权主要在上交所跟深交所挂牌，其中上市时间最长成交规模最大的是上交所的上证50ETF期权，其日均成交面值达到530亿，而同期的上证50指数日均成交额为550亿，二者处于同一成交水平。

表5：场内股票期权

股票期权	交易所	标的资产	上市时间	日均成交面值：亿	标的资产日均成交额：亿
沪深300ETF	深交所	沪深300ETF	2019/12/23	80	6
中证500ETF	深交所	中证500ETF	2022/9/19	80	5.7
深圳100ETF	深交所	深圳100ETF	2022/12/12	26	1.3
创业板 ETF	深交所	创业板 ETF	2022/9/19	167	14
上证50ETF	上交所	上证50ETF	2015/2/9	532	18
沪深300ETF	上交所	沪深 300ETF	2019/12/23	499	27
中证500ETF	上交所	中证500ETF	2022/9/19	329	15
科创 50ETF	上交所	科创50ETF	2023/6/5	49	31
科创板 ETF	上交所	科创板 ETF	2023/6/5	17	7

数据来源：wind，国泰君安证券研究

2.2．机构对衍生品投资限制逐渐放宽

与成熟市场相比，国内股市的做空机制仍待完善，套保、对冲手段相对单一，而衍生品作为较好的对冲工具，在资本市场发展完善的进程中将扮演重要角色。

2023 年8月18日证监会剔除，为贯彻落实中央政治局会议提出的“要活跃资本市场，提振投资者信心”的重要部署，证监会成立了专项工作组，专门制定工作方案，确定了活跃资本市场、提振投资者信心的一揽子政策措施。

政策的具体措施包括六条，其中之一是拓宽公募基金投资范围和策略，放宽公募基金投资股票股指期权、股指期货、国债期货等品种的投资限制。

3．宽跨式套利（Strangle）策略

3.1．策略收益表现统计

宽跨式套利组合指的是投资者同时买入或者卖出到期日相同、执行价格不同的认购和认沽期权，本质是在获取市场波动率水平变化来带的收益，而对市场涨跌方向没有要求。

由于上证50ETF期权上市时间最长并且成交相对活跃，因此我们利用该期权数据进行回测。回测区间为2015-8至2023-9，每个月滚动切换到近月期权，按照行权价格分别选择平值、价外3%和价外5%的合约（由于成交量主要集中在平值期权附近，所以深度虚值期权很多处于有价无市的状况，不能满足投资需求），控制开仓合约数量使得期权面值等于组合规模。净值回测效果如下所示：

图4:平值期权Strangle策略净值表现

数据来源：wind，国泰君安证券研究

进一步利用价外期权进行组合回测，净值表现如下所示：

图5：价外期权Strangle策略净值表现

数据来源：wind，国泰君安证券研究

从图中发现该策略净值表现呈现出脉冲式上涨和持续慢跌的特征，各策略净值表现如下表所示：

表6:Strangle策略净值表现

组合	年化收益率	年化波动率	最大回撤	胜率	盈亏比
平值	-2.60%	14.10%	-39.77%	36.36%	1.55
价外3%	-0.77%	13.04%	-23.59%	33.00%	1.81
价外5%	-2.39%	11.72%	-27.79%	30.09%	2.02

数据来源：wind，国泰君安证券研究

以上策略效果较差并非上证50指数波动率较低所导致，利用中证1000指数期权进行类似的回测对比发现，在过去一年中中证1000 指数期权的 Strangle策略表现也较差，净值如下图所示：

图6:基于中证1000 期权的 Strangle策略净值走势

数据来源：wind，国泰君安证券研究

Strangle 策略的亏损主要是期权合约时间价值消耗所导致，即长期坚持做波动率卖方具有正收益，但是期权卖方策略的风险特征体现为盈利有限且面临较大亏损的可能，因此在控回撤方面存在理论缺陷，后续我们继续在波动率买方策略基础上进行优化。

3.2．波动率特征分析

对波动率的研究决定了期权策略的表现，如果可以做到在波动率低点构建组合，在波动率高位止盈，则 Strangle 策略表现可以大幅提升。本文尝试三种方法对波动率进行建模预测：

（1）基于GARCH模型的波动率预测

GARCH模型的基本思想是，时间序列的波动率是可以预测的，并且是过去信息（如过去的价格变动和波动率）的函数。GARCH模型是ARIMA模型的扩展，它增加了一个条件方差项，使模型能够捕捉波动率的动态特性。

Rt：在时间t的收益率。

μ：收益率的均值。

Et：时间t的残差项。

Ot：时间t的条件波动率。

Zt：白噪声误差项，假定服从正态分布。

图7：基于GARCH模型的波动率预测

数据来源：wind，国泰君安证券研究

（2）按照历史分位数将波动率分层

当波动率处于过去一年80%分位之上定义为高波动区域，50%-80%为中高波动区域，20%-50%为中低波动区域，20%分位以内的认为是低波动区域。下图展示了分位数法识别出的高低波动区域：

图8：根据分位数识别波动率高低位

数据来源：wind，国泰君安证券研究

（3）布林轨（BOLL）识别波动率水平

利用BOLL（26,2）对波动率的进行识别，当波动率高于上轨时判断为高位，下穿下轨时认定为低位。

图9：根据布林轨识别波动率高低位置

数据来源：wind，国泰君安证券研究

3.3．根据波动率变化动态调整仓位

结合此前分析，Strangle 期权组合的亏损主要是时间价值的损耗，如果加入对波动率的择时判断，可以在波动率低位或者判断波动率将升高的时点提升期权头寸对应面值，而在波动率下降或者高位的时候降低仓位。

（1）利用GARCH波动率模型进行次月波动率预测，当预测波动率提升时使得期权对应面值为组合的32倍，而预测波动率下降时为组合的0.5倍。

（2）根据分位数判断波动率位置，识别为低波动时开仓面值为组合的3 倍，高波动水平时开仓为0.5倍，其他区间期权面值等于组合规模。

（3）根据布林线上下轨判断波动率水平，当波动率向上突破上轨时开仓面值为组合的0.5倍,向下突破下轨时开仓面值为组合的3倍，其他情况下等于组合规模。

回测发现三种方法下的净值表现，利用分位数和布林轨方法使得策略净值表现大幅度提升，而GARCH模型预测法表现较差。

图10：基于波动率预测的 Strangle策略优化

数据来源：wind，国泰君安证券研究

GARCH模型应用效果较差的原因是，虽然波动率的运行特征相对稳定，但是精准择时难度仍然较大，反而是分位数法和布林轨等粗略择时方法效果更好。

三种方法择时效果如下表所示：

表7：优化 Strangle策略表现统计

组合	年化收益率	年化波动率	最大回撤	胜率	盈亏比
分位数	8.96%	12.44%	-14.94%	25.10%	2.48
布林轨	7.54%	13.32%	-16.71%	24.65%	2.43
GARCH	-0.22%	11.23%	-19.66%	23.17%	1.90

数据来源：wind，国泰君安证券研究

优化后的 Strangle 策略最终年化收益率可以达到9%左右，最大回撤为-14%，相较于原始策略有显著提升。

4．保护看涨策略

4.1．看涨保护结构分析

看涨保护结构的构造用IM、MO以及固定收益产品（以债券型基金指数885005代表）等工具，其到期收益特征如下所示。该结构与买入看涨期权类似，但是构造用到IM期货多头，原因在于股指期货的基差收敛带来一部分收益，可以用来冲销看跌期权的买入成本。

图11：上涨保护策略构建方法

数据来源：wind，国泰君安证券研究

组合构建方法：买入IM近月合约多头使得合约面值为M，同时买入相同到期日和面值的平值看跌期权，组合剩余的资金买入固定收益产品获取票息收入。

四类股指期货存在不同程度的贴水，但是IC 贴水明显，滚动做多主力合约可以相对指数获得10%左右的年化超额收益（2015年至今），而同期IH期货仅有2%左右。由于IM合约上市时间仅有1年左右，并且此区间内期货基差呈现收敛态势，但是一般认为中证1000 期货的贴水最显著，因此用中证1000 期权和期货进行策略构建与回测。

假设债券年化利率3.6%叠加基差收敛的收益作为权利金买入平值看跌期权，然后做多对应面值的IM近月合约，剩余资金买入债券型基金指数。过去一年该策略尽管取得正收益，且策略净值多数时间保持在1之上，但是盈利水平较低，难以满足5%以上的绝对收益目标。后续将从再平衡跟风险预算的角度进行策略优化。

图12：上涨保护策略净值走势

数据来源：wind，国泰君安证券研究

4.2．加入再平衡与止盈机制

当指数下跌后，看跌期权上涨，尽管组合整体没有发生亏损，但是后续上涨较大时组合才能赚钱；如果指数上涨后，看跌期权变为虚值期权，此时下跌保护效果减弱，对指数后续小幅回落难以起到保护作用。出现以上两种情况时，应该将风险头寸平仓后再重新开仓。

因此在组合中加入再平衡机制，当中证1000指数偏离开仓日 200点以上时进行合约切换。

图13：加入再平衡机制后的上涨保护策略净值

数据来源：wind，国泰君安证券研究

再平衡机制使得组合表现有所提升，但是组合收益率仍不及固定收益本身，也再次印证了观点：如果想获取高于无风险利率的收益就要承担某些方面的风险。后一部分我们借鉴海外对冲基金的经验，将期权仓位设为风险因子进行动态优化。

4.3．预期收益目标下的动态权重优化

在目标期限内设定预期收益 Exp_return，由于每一期建仓的最大损失为期权权利金剔除票息和基差收益，将期权权利金占组合净值比ω作为优化对象。当组合离目标收益率越远或者离到期日越远时，组合风险承受能力越强，同时设定T为到期日，drawdown为所能承受最大回撤。

图14:看涨保护组合优化后净值走势

数据来源：wind，国泰君安证券研究

该策略在2022年8月至12月份获得3%的正收益，在2023年至9月底获得7.2%的绝对收益，全程总共获得超过10%的绝对收益，而同期中证1000 指数下跌近20%。该结构在2023年初指数反弹行情中表现较好，随着组合收益率达到 5%，逐渐将期权头寸降低，后期成功锁利并切换至债券资产。

表8：上涨保护结构收益风险表现

	收益率	年化波动率	最大回撤
上涨保护结构	10.20%	10.80%	-7.20%
中证1000指数	-17.30%	16.70%	-20%

数据来源：wind，国泰君安证券研究

5．固收+期权绝对收益策略构建

在此前 Strangle策略部分已经证明通过构建期权组合获取股指波动的收益，该策略净值表现与传统股票多头策略的相关性较低，可以作为一类较好的资产分散配置。

5.1．策略相关性分析

通过计算各类策略/资产的相关性发现，上涨保护策略与指数相关性较高。而 Strangle 策略与股票和债券多头的相关性较低，甚至跟股指呈现出-0.16 的负相关性，跟债券呈现出-0.02 的低相关性。因此Strangle 策略可以尝试作为一类具有分散效果的资产加入到固收+配置框架中。

表9：各策略/资产相关性分析

上涨保护策略

Strangle策略

中证1000

债券

上涨保护策略	1	-0.02	0.3	0.09
Strangle 策略	-0.02	1	-0.16	-0.02
中证1000	0.3	-0.16	1	-0.08
债券指数	0.09	-0.02	-0.08	1

数据来源：wind，国泰君安证券研究

5.2.债券+Strangle 策略

在 Strangle策略部分，买入期权本质上是杠杆交易，权利金部分占组合整体净值的比例较低，回测区间内基本处于10%以内，如果将剩余现金投资于债券，可以得到固收+组合表现进一步提升。

组合年化收益率达到12.96%，波动率为16%，最大回撤20%。

图15:Strangle组合中加入债券资产优化

数据来源：wind，国泰君安证券研究

进一步如果与传统的股债2:8 配置方法进行比较，控制资产权重使得组合波动率接近股债组合。回测结果如下所示：

Strangle策略的全程平均配置比例在45%附近，债券配置权重在55%左右，而如果按权利金占比和债券配置区分，则债券平均配置权重在95%以上，期权权利金占比在5%以内。

图16:固收+Strangle策略中各资产权重占比

数据来源：wind，国泰君安证券研究

从组合净值表现分析，债券+期权策略的收益表现相较于传统的股债2-8配置更好。

图17：策略组合比传统股债组合表现更好

数据来源：wind，国泰君安证券研究

传统的股债2-8组合回测区间内年化收益率为4%，最大回撤约4.3%，而在同等波动率下构建的固收+Strangle组合的收益率提升至7.86%，最大回撤控制在5%附近，无论是从夏普比率还是收益回撤比的角度，构建的债券+期权组合均比传统股债组合表现更优。

表10：固收+期权策略回测效果

	年化收益波动率		最大回撤	夏普比率	收益回撤比
固收+Strangle 组合	7.86%	5.13%	-5.02%	1.04	1.57
股债2-8组合	4.02%	4.71%	-4.31%	0.32	0.93
沪深300	2.38%	20.71%	-36.21%	-0.01	0.07
债券指数	4.10%	1.98%	-3.95%	0.80	1.04

数据来源：wind，国泰君安证券研究

分年度观察收益表现，除了2016年外全为正收益，2016年初波动率大幅上行后，波动率全年单边持续下降，导致期权策略持续出现回撤。在2022年权益市场低迷的背景下，策略仍然取得了8%以上的表现。2023年截至9月底策略收益1.34%。

表11:分年度固收+组合收益波动统计

固收+期权			股债2-8组合
年度	收益率	波动率	回撤	收益率波动率	回撤
2016	-1.61%	3.26%	-3.23%	1.80% 4.07%	-3.26%
2017	0.86%	3.12%	-2.51% 3.72%	2.51%	-1.80%
2018	10.13%	3.20%	-1.25% 0.59%	3.97%	-2.50%
2019	17.59%	11.42%	-1.40% 10.04%	3.81%	-2.15%
2020	5.40%	3.39%	-2.44%	7.06% 4.57%	-2.94%
2021	8.21%	6.78%	-1.04%	2.97% 3.76%	-2.38%
2022	8.38%	6.75%	-1.54%	-1.42% 3.90%	-4.31%
2023	1.34%	2.03%	-1.17%	1.69% 2.54%	-1.60%

数据来源：wind，国泰君安证券研究

6.总结

A 股波动较大导致固收+权益产品在短期内净值表现出现回撤，回测发现股债配置组合在3-5年维度下的收益稳定性较强。A股波动率周期较短，多数年份内波动率经历若干周期循环，基于波动率的收益策略可以作为短期稳健的资产加入到固收+框架中。

随着国内衍生品市场的扩容以及监管逐渐放松机构对衍生品的投资限制，期权作为投资于波动率的工具将在绝对收益策略领域扮演重要角色。

通过滚动买入价外期权获取波动率收益的方式构造组合，并且从波动率预测、仓位动态调整、止盈止损条件设计等方面进行组合优化，最终Strangle组合回测录得年化13%的绝对收益，进一步将该策略当成一类资产与债券进行配置，新的固收+组合相较于传统的股债配置组合效果更好，年化收益率接近8%，最大回撤控制在5%左右。分年度观察除了2016年全部获得正收益，年内最大回撤在3%左右。

风险提示：模型结论基于历史数据，市场发生尾部风险，海内外经济超预期变化。

本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格

分析师声明

作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。

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本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司、本公司员工或者关联机构不承诺投资者一定获利，不与投资者分享投资收益，也不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。投资者务必注意，其据此做出的任何投资决策与本公司、本公司员工或者关联机构无关。

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市场有风险，投资需谨慎。投资者不应将本报告作为作出投资决策的唯一参考因素，亦不应认为本报告可以取代自己的判断。
在决定投资前，如有需要，投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策。

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评级说明

1.投资建议的比较标准

投资评级分为股票评级和行业评级。

以报告发布后的12个月内的市场表现为比较标准，报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的沪深300指数涨跌幅为基准。

2.投资建议的评级标准

报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的沪深300 指数的涨跌幅。

评级		说明
股票投资评级	增持	相对沪深300 指数涨幅15%以上
	谨慎增持	相对沪深 300指数涨幅介于 5%～15%之间
	中性	相对沪深 300 指数涨幅介于-5%～5%
	减持	相对沪深 300 指数下跌 5%以上
行业投资评级	增持	明显强于沪深300指数
	中性	基本与沪深300 指数持平
	减持	明显弱于沪深 300 指数

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目 录

固收+产品处于蓬勃发展中

1．资产表现差异大，增加配置难度

1.1．A股风险调整收益弱于债券

1.2．从获取β收益转为波动率收益

2．场内衍生品扩容提供策略基础

2.1．期权和期货品类增加、成交规模放大

2.2．机构对衍生品投资限制逐渐放宽

3．宽跨式套利（Strangle）策略

3.1．策略收益表现统计

3.2．波动率特征分析

（1）基于GARCH模型的波动率预测

（2）按照历史分位数将波动率分层

（3）布林轨（BOLL）识别波动率水平

3.3．根据波动率变化动态调整仓位

4．保护看涨策略

4.1．看涨保护结构分析

4.2．加入再平衡与止盈机制

4.3．预期收益目标下的动态权重优化

5．固收+期权绝对收益策略构建

5.1．策略相关性分析

5.2.债券+Strangle 策略

6.总结

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