前期报告《国内期权工具概况（一）》介绍了国内期权工具的整体概况，目前金融期权和部分商品期权的容量和流动性较好，在某些场景下风险收益比优于期货工具，具备一定的替代效应。在实际运用期权工具的过程中，通常需要考虑期权的隐含波动率（IV）以评估溢价程度，下面介绍50ETF、300ETF、豆粕、棉花、甲醇、铁矿石这六个期权品种上市以来的隐含波动率情况。

　　隐含波动率（implied volatility,IV），指期权价格映射出来的标的价格波动率，用于衡量交易者对未来价格波动率的预期。和隐含波动率相关的还有历史波动率（historical volatility,HV）和真实波动率（realized volatility,RV），可以将HV、RV和IV三者粗略地理解为过去的波动率、当下的波动率和未来的波动率。

　　三个波动率中HV的计算相对明确，即过去某个固定时间范围内标的价格对数收益率的年化标准差；其中将标准差年化时按交易日而非自然日，国内市场每年交易日约243天，国际市场每年交易日约252天；此外时间范围不宜过小或过大，例如对于活跃合约不连续的品种，可以根据品种特性在20-60个交易日（1-3个季度）的时间范围内选择。RV是实时的概念，因此需要高频（分钟、秒、tick）日内数据进行计算以贴近真实的波动率；RV多用来和IV进行比较，绝大多数情况下IV高于RV，溢价部分是卖方策略的长期超额收益来源。

　　而IV通常没有解析解，需要通过二叉树、蒙特卡罗、有限差分法等数值方法得到一定精度的近似解：其中蒙特卡罗法通过随机数模拟标的未来运行的路径分布，一般只适用于欧式期权；而二叉树法和蒙特卡罗法相反，是从二叉树终点反推出期权价格，因此除了欧式期权外还适用于美式期权；有限差分法是将期权定价模型的微分方程转为差分方程来迭代求解，过程和二叉树类似都是从终点倒推期权价格，其中显式有限差分法和三叉树类似，而隐式有限差分法计算过程相对复杂，但好处是迭代过程自然收敛。

　　IV最广为人知的应用是CME的VIX家族，包括VIX指数（也称恐慌指数）、VIX期货、VIX期权、ETN（VXX，UVXY，TVIX，SVXY）等等。最核心的VIX指数最早用于衡量标普100的波动率（折1个月），在2000年初标的改为更主流的标普500指数，并且计算方式改为所有标普500期权的加权隐含波动率（折1个月）。VIX指数在股市大幅下跌、重大事件前夕等情境下，基于避险情绪和恐慌情绪高涨容易出现极高值（见图1左）；而在股市温和上涨、重大事件过后等情境下容易出现极低值（见图1右）；因此可用VIX指数的相对高低来辅助判断当前市场情绪属于亢奋、正常还是平淡。

　　国内最早的类VIX指数是2015年6月发布的中国波指iVIX，iVIX编制方法和新VIX指数类似，是所有50ETF期权的加权隐含波动率，用于表征未来一个月50ETF指数的波动率情况；目前国内已上市24个期权品种均有对应的IV可供参考。基于板块平衡考虑，我们在流动性较好的期权中选择2个股票ETF期权，1个软商品期权，1个农产品期权，1个化工品期权，1个黑色品期权进行概要分析，分别是50ETF期权、300ETF期权、棉花期权、豆粕期权、甲醇期权和铁矿期权（见图2及表1）。

　　从图2及表1可以看到，铁矿石的IV常在最高档，甲醇的IV多在第二档，而50ETF、300ETF、棉花和豆粕的IV较为接近，中位数在20%附近。春节期间股票市场小幅上涨，50ETF及300ETF的IV从春节前的25%大幅下降到15%左右，降波效应明显；而春节期间商品或大幅上涨或巨幅震荡，节后第一个交易日4个商品的IV均在70%分位数以上。

　　对比图3和图1左，可以看到美股和A股有较大的区别：美股的IV极高情景多发生在快速下跌和探底过程中，而A股的IV极高情景还覆盖了快速上涨和探顶过程（例如2015年二季度、2019年2月、2020年6月底7月初等）。就期权多头策略而言，在国内股市快涨或上涨末期，做long call时需要注意此时call会有较高的溢价，建仓成本大幅增加；而做short put或covered call时同样需要注意此时IV的快速走高会严重侵蚀delta的收益。

　　商品的IV极高情景没有特别普遍的规律，而是根据品种特点及驱动主逻辑出现分化：

　　豆粕期权自2017年上市以来，标的整体宽幅震荡，因此绝大部时间里隐含波动率在10%-20%之间变动，最高值也不过30%；期间主要的行情有2018年“贸易战”引起的大跌和2020年流动性宽松带来的大涨。从图4左上可以看到，豆粕期权的IV极高值多数出现在上涨末期或底部，而只有少数情况出现在下跌过程中（如2019年底2020年初）。

　　棉花期权上市时间较短（见图4右上），标的自2019年1月到2020年3月持续下跌，IV极高值多出现在下跌过程或底部；在2020年3月开始的上涨过程中，IV极高值多出现在上涨过程和顶部，和下跌过程中的情景恰好相反。近期棉花期货创新高而IV没有出现极高值，可以关注未来1-2周IV能否新高。

　　甲醇和棉花的相似之处在于大跌过程中IV极高值多出现在下跌过程或底部，大涨过程中IV极高值多出现在上涨过程或顶部（见图4左下）；不同之处在于下跌中继和上涨中继同样会出现IV极高值，因此会增加买权策略的建仓成本，减少卖权策略的持有收益。

　　铁矿的IV极高值在上涨和下跌过程中沿极值两侧较为均匀地分布（见图4右下），部分原因在于市场参与者较为均衡，在行情拐点出现后到确定转势期间，仍会持续一段时间的博弈：例如2021年三季度开始的下跌行情，发展到2021年9月时基于“禁止运动式减碳”和“唐山限产放松”两则消息开始止跌反弹，但是IV并未随着反弹下降，反而不断创出极高值，最终铁矿在两则消息部分证伪的情况下转势失败再度下跌；发展到2021年11月中旬时，在持续限产情况下矿石凸显库存压力，并且钢材旺季需求不及预期，矿石跌到500附近后基于“低价影响非主流供应”和“钢材需求及利润逆季节性回升”的现实再度博弈，IV同样屡创极高值，最终在超预期现实的支撑下转势成功持续上行。因此基于IV极高值的双卖策略需要注意降波带来的vega损益能否覆盖大幅波动带来的delta损益。

　　对比图5和图1右，可以看到美股和A股的IV极低场景大致相同，不同之处主要在于A股在底部区域、下跌中继以及震荡末期也会出现IV极低值。相应地，国内股票指数ETF的IV极低值虽然意味着市场的恐慌/避险情绪减弱，但并不代表市场底部已经出现，因此在估值合理的情况下，双买策略也许是更好的选择。

　　豆粕的IV极低值分布较为凌乱（见图6左上），多出现在上涨结束后和下跌结束后，但是从高/低点到IV极低值出现的时间间隔较长，并且后续仍可能面临长时间的区间震荡，因此更适合作为辅助判断。

　　棉花的IV极低值除了2020年2季度的时间段外（见图6右上），多出现在区间震荡末期，因此和股票指数ETF类似，更适合做双买策略。不过需要注意的是，从IV极低值出现到方向出现可能会有不短的时间间隔，因此可适当选择到期时间较长的合约。

　　甲醇属于高波动率品种，因此IV极低值主要集中在震荡区域（见图6左下），基本不会出现在上涨或者下跌过程中，因此IV极低时有充足的时间结合行业情况进行详细地综合评估。例如本轮反弹之前，IV极低值密集区跨度近2个月时间；2021年3季度末4季度初的大幅上涨之前，IV极低值密集区跨度也有半个月时间。

　　铁矿的波动率还要高于甲醇，IV极低值的分布也最为极化（见图6右下），一方面IV极低的状态不持久，另一方面IV极低值出现后往往会迎来新一轮的高波动和高IV，此时买方策略的盈亏比相对更好。需要注意的是，铁矿的IV极低值广泛分布在上涨中继、区间底部、顶部等行情节点，因此IV极低值有可能意味着告一段落，也可能意味着只是中场休息，需要结合行业当前主要矛盾和具体运行状况来判断。