金融期权 2025/06/26 金融期权策略早报 | 卢品先 | 投研经理 | 从业资格号：F3047321 | 交易咨询号：Z0015541 | 邮箱：lupx@wkqh.cn | | --- | --- | --- | --- | --- | | 黄柯涵 | 期权研究员 | 从业资格号：F03138607 | 电话：0755-23375252 | 邮箱：huangkh@wkqh.cn | 金融期权策略早报概要： （1）股市短评：上证综指数、大盘蓝筹股、中小盘股和创业板股表现为冲高上涨，创业板上涨幅度最大，上涨 3.18%。 （2）金融期权波动性分析：金融期权隐含波动率大幅上涨，达到均值偏上水平。 （3）金融期权策略与建议：对于ETF期权来说，适合构建备兑策略和偏中性的双卖策略，垂直价差组合策略；对于 股指期权来说，适合构建偏中性的双卖策略和期权合成期货多头或空头与期货空头或多头做套利策略。 表1：金融市场重要指数概况 | 重要指数 | 指数代码 | 收盘价 | 涨跌 | 涨跌幅 | 成交额 | 额变化 | PE | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | - ...

半年度报告——商品期权 商品期权再拾增长动能，寻找不确定中的 期权机会 报告日期： 2025 年 6 月 26 日 ★ 商品期权：再拾增长动能 今年以来，我国商品期权市场新品种上市节奏有所趋缓，铸 造铝合金、纯苯、丙烯、胶版印刷纸、葵花籽油、铂族金属 等品种或将成为年内主要增量。上半年商品期权成交重返增 长轨道，截至 6 月 15 日累计成交量达 5.95 亿手，同比大幅 增长 49%，增速显著高于 2024 年全年水平。从成交结构看， 贵金属和能源化工成交占比有所增长。 ★ 波动率：宏观及市场情绪抬升商品波动水平 今年上半年，整体商品市场的共振波动主要源于美国关税政 策的变化。2025 年四月，美国宣布对所有进口商品加征 10% 关税，并同步推行所谓"对等关税"政策，引发全球贸易格 局剧烈动荡。4 月 7 日清明节假期结束后的第一个交易日， 商品指数 20 日历史波动率上涨至 18.22%，单日涨幅达 9 个 百分点。随着 4 月 23 日特朗普释放关税下调信号，市场情绪 逐渐缓和，目前短期历史波动率已下降至近历史 25%分位水 平。从隐波看，能源与贵金属受宏观情绪影响波动率变化更 为剧烈。 ★ 期权策略推 ...

5月份，人民币对美元汇率震荡走升。5月初至5月12日，在美元指数反弹回升背景下，人民币对美元汇 率仍震荡收涨；5月12日，人民币汇率当日升破7.23至7.20关口。此后，在多重因素综合影响下，人民币 汇率总体仍震荡走强，与美元指数相关性回升至63.6%，反映人民币汇率相对美元指数难贬易升。 5月份，CFETS人民币汇率指数继续走弱，但跌幅放缓。交易中心数据显示，5月末，人民币汇率收于 7.1953，全月总体升值0.94%。5月上半月，CFETS人民币对一篮子货币汇率从96.20点持续小幅上涨至 96.70点，此后逐步下行至95.96点，与2023年7月以来最低点持平，全月累计贬值0.25%。5月份，人民 币仍延续今年以来相对其他非美货币偏弱趋势，但跌势有所放缓。 银行间外汇市场交投平稳 5月份，尽管有外部因素冲击，但银行间外汇市场交投仍保持平稳态势，人民币外汇市场日均成交量同 比上升。数据显示，5月份，银行间外汇市场日均交易量2072.92亿美元，连续两个月维持在2000亿美元 以上，同比上升12.59%，环比下降2.73%。其中，人民币外汇市场日均交易量为1580.99亿美元，同比上 升8.43%，环比下降 ...

随着美股本周再次向历史新高发起冲击，资金似乎正在纷至沓来。高盛和巴克莱发布报告称，考虑到衰 退担忧缓和，资金正在以近一年来最快的速度出售欧洲资产，并将重点重新转向美国。野村证券发现， 基于波动率的交易策略可能在短期内吸引千亿规模的量化资金回流，有望给美股进一步上涨带来动能。 欧股遭遇抛售 高盛团队分析截至6月20日的交易数据发现，欧洲股票空头交易规模创下近一年最高水平，对冲基金大 举建立个股和宏观产品的新空头头寸，推动了这一趋势。 近几个月来，欧洲股市表现明显优于华尔街。例如，德国DAX 30指数在2025年迄今上涨了近19%，因 为投资者对政府支出增加的迹象感到振奋，而同期道指涨幅不到2%。最近，欧洲表现突出的是国防板 块，这得益于该地区北约成员国增加军费开支的提议。例如，德国装甲车制造商莱茵金属公司的股价在 过去12个月里飙升近240%。 然而，高盛观察到，在本次北约会议之前，欧洲国防股明显被净卖出。事实上，自4月以来，对冲基金 一直在净卖出德国市场。 这家华尔街巨头表示，投资者对欧洲市场的担忧主要集中在两个关键问题：缺乏短期催化剂和增长动力 不足。欧股过去12个月的表现完全依赖于价值重估和股息贡献。欧股 ...

证券研究报告|宏观点评报告 [Table_Date] 2025 年 06 月 25 日 [Table_Title] 资产配置日报：担心踏空 | [Table_Title2] 国内市场表现 | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | 指 数 | 收 盘 | 涨 跌 | 幅度（%） | 五日走势 | | 上证指数 | 3455.97 | 35.41 | 1.04% | | | 沪 深300指 数 | 3960.07 | 56.03 | 1.44% | | | 中证可转债指数 | 441.46 | 3.50 | 0.80% | | | 7-10年国开债指数 | 266.85 | -0.20 | -0.07% | | | 3-5年隐含AA+信用指数 | 189.95 | -0.03 | -0.01% | | 复盘与思考: 6 月 25 日，权益市场放量上涨，一定程度上与稳市资金的参与相关，更关键的是资金"跟注"倾向显现， 担心"踏空"的情绪有所发酵；股市情绪持续压制，叠加跨季资金面边际收敛，债市收益率进一步回调，长端品 种弱于短端。 复盘各类资产表现，股市，大盘股指中，上证 ...

Quantitative Models and Construction Methods Single Strategy Models - **Model Name**: High Prosperity Industry Rotation Strategy **Construction Idea**: Tracks industry profitability expectations using multi-factor models based on analysts' consensus data to select industries with upward profitability trends [13][15][16] **Construction Process**: 1. Constructs three types of factors: - Type 1: Long-term profitability factors (e.g., ROE_FY2, ROE_FY1) - Type 2: Quarterly changes in profitability (e.g., EPS_F2_qoq, EPS_F3_mom) - Type 3: Monthly changes in profitability (e.g., EPS_F3_qoq_d1m) 2. Filters industries with extreme valuations using PB percentile thresholds [30] 3. Selects top 3 industries based on composite factor rankings and allocates equally [21][30] **Evaluation**: Demonstrates strong performance in tracking industry cycles and avoiding valuation bubbles [13][26] - **Model Name**: Implicit Sentiment Momentum Strategy **Construction Idea**: Captures "unverified sentiment" by removing the relationship between turnover rate changes and returns, aiming to identify market sentiment-driven opportunities [32][33] **Construction Process**: 1. Uses OLS regression to remove "expected sentiment" from daily industry returns, leaving residuals as "unverified sentiment" [34] 2. Constructs momentum factors based on cumulative "unverified sentiment" returns over various time windows (e.g., 1 month, 12 months) [35] 3. Enhances the strategy by neutralizing fundamental impacts, adjusting for volatility, and applying composite factor methods [36] **Evaluation**: Effectively captures sentiment-driven market dynamics ahead of fundamental data releases [32][37] - **Model Name**: Macro Indicator Style Rotation Strategy **Construction Idea**: Uses macroeconomic indicators to predict industry styles (e.g., value, momentum) and maps them to industry selection [43][44] **Construction Process**: 1. Constructs macro indicators (e.g., PMI, CPI, M1) using historical positioning, surprise, and marginal change metrics [48][49] 2. Builds style factors (e.g., Value, Beta, Momentum) based on industry exposures [50][51] 3. Maps style predictions to industry scores and selects top industries [61] **Evaluation**: Addresses limitations of traditional top-down models by incorporating style-based predictions [43][61] - **Model Name**: Mid-to-Long-Term Momentum Reversal Strategy **Construction Idea**: Explores the "momentum-reversal" structure in industry returns, combining short-term momentum and long-term reversal factors [70][71] **Construction Process**: 1. Constructs momentum factors based on single-month returns and reversal factors based on multi-month returns (e.g., 12-month momentum, 24-36 month reversal) [76][78] 2. Combines factors using rank-weighted methods and adjusts for turnover rates [80][85] **Evaluation**: Balances short-term trends and long-term recovery opportunities effectively [70][84] - **Model Name**: Fund Flow Industry Rotation Strategy **Construction Idea**: Tracks institutional and tail-end fund flows to identify industry momentum [91][92] **Construction Process**: 1. Constructs "institutional trend strength factors" based on net buy amounts [93][94] 2. Constructs "tail-end inflow strength factors" based on post-14:30 net inflow data [96][103] 3. Combines factors and excludes high-concentration industries [100][101] **Evaluation**: Enhances stability by avoiding crowded trades [91][101] - **Model Name**: Financial Report Failure Reversal Strategy **Construction Idea**: Utilizes mean-reversion characteristics of long-term effective financial factors after short-term failures [108][109] **Construction Process**: 1. Constructs financial factors (e.g., ROA, YOY) using profit and balance sheet data [110][114] 2. Identifies "long-term effective factors" and "recently failed factors" based on rolling windows [116][117] 3. Combines factors using zscore methods [117] **Evaluation**: Captures recovery opportunities in temporarily underperforming factors [108][118] - **Model Name**: Traditional Low-Frequency Multi-Factor Scoring Strategy **Construction Idea**: Combines factors from four dimensions (momentum, valuation, liquidity, quality) for quarterly industry rotation [122][123] **Construction Process**: 1. Selects top-performing factors from each dimension (e.g., 1-year momentum, ROE_TTM) [124][125] 2. Combines factors using rank-weighted methods [135] 3. Filters industries with low weights in the CSI 800 index [135] **Evaluation**: Suitable for long-term holding with robust risk control [122][129] Composite Strategy Models - **Model Name**: Volatility-Controlled Composite Strategy **Construction Idea**: Allocates funds across single strategies based on inverse negative volatility [138][139] **Construction Process**: 1. Calculates negative volatility for each strategy over a rolling window (e.g., 63 days) [139][140] 2. Allocates funds proportionally to inverse negative volatility [139][147] 3. Adjusts allocation frequencies to match individual strategy cycles (weekly, monthly, quarterly) [141][146] **Evaluation**: Balances risk and return effectively, achieving high annualized excess returns [138][144] --- Model Backtest Results Single Strategy Results - **High Prosperity Strategy**: Annualized excess return 16.69%, max drawdown -12.95%, IR 1.29 [26] - **Implicit Sentiment Strategy**: Annualized excess return 18.61%, max drawdown -17.83%, IR 1.04 [37] - **Macro Style Strategy**: Annualized excess return 7.01%, max drawdown -23.46%, IR 0.30 [63] - **Momentum Reversal Strategy**: Annualized excess return 11.42%, max drawdown -14.91%, IR 0.77 [84] - **Fund Flow Strategy**: Annualized excess return 11.64%, max drawdown -12.16%, IR 0.96 [101] - **Financial Report Strategy**: Annualized excess return 9.13%, max drawdown -10.54%, IR 0.87 [118] - **Low-Frequency Multi-Factor Strategy**: Annualized excess return 12.00%, max drawdown -13.25%, IR 0.91 [129] Composite Strategy Results - **Volatility-Controlled Composite Strategy**: Annualized excess return 12.2%, max drawdown -6.8%, IR 1.80 [144][147]

先锋期货期权日报 2025-6-25 风险揭示 本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。本报告所载 的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用。过去的表现并不代表未来 的表现，未来的回报也无法保证，投资者可能会损失本金。 在任何情况下，我们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，投资者需自行承担风险。此报告中所指的投资及服务可能不适合 阁下，我们建议阁下如有任何疑问应咨询独立投资顾问。 | 标 的 | 平值期权隐 | 排 名 | 标的30天历 | 排 名 | 标的当日 | 排 名 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | 含波动率 | | 史波动率 | | 真实波幅 | | | sc2508 | 3.3% | 1 | 3.4% | 1 | 10.8% | 1 | | ps2508 | 2.1% | 2 | 1.8% | 8 | 3.9% | 12 | | pg2508 | 2.1% | 3 | 2.1% | 2 | 6.0% | 5 | | eb2508 | 1.9% | 4 | 1.9% | 6 | 5.6 ...

| 卢品先 | 投研经理 | 从业资格号：F3047321 | 交易咨询号：Z0015541 | 邮箱：lupx@wkqh.cn | | --- | --- | --- | --- | --- | | 黄柯涵 | 期权研究员 | 从业资格号：F03138607 | 电话：0755-23375252 | 邮箱：huangkh@wkqh.cn | | 李仁君 | 产业服务 | 从业资格号：F03090207 | 交易咨询号：Z0016947 | 邮箱：lirj@wkqh.cn | 能源化工期权策略早报概要：能源类：原油、LPG；聚烯烃类期权：聚丙烯、聚氯乙烯、塑料、苯乙烯；聚酯类期 权：对二甲苯、PTA、短纤、瓶片；碱化工类：烧碱、纯碱；其他能源化工类：橡胶等。 策略上：构建卖方为主的期权组合策略以及现货套保或备兑策略增强收益。 表1：标的期货市场概况 能源化工期权 2025-06-25 能源化工期权策略早报 | 期权品种 | 标的合约 | 最新价 | 涨跌 | 涨跌幅 | 成交量 | 量变化 | 持仓量 | 仓变化 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | -- ...

农产品期权策略早报 | 卢品先 | 投研经理 | 从业资格号：F3047321 | 交易咨询号：Z0015541 | 邮箱：lupx@wkqh.cn | | --- | --- | --- | --- | --- | | 黄柯涵 | 期权研究员 | 从业资格号：F03138607 | 电话：0755-23375252 | 邮箱：huangkh@wkqh.cn | | 李仁君 | 产业服务 | 从业资格号：F03090207 | 交易咨询号：Z0016947 | 邮箱：lirj@wkqh.cn | 农产品期权策略早报概要：油料油脂类农产品偏多上行，油脂类，农副产品维持震荡行情，软商品白糖延续偏弱， 棉花反弹后高位盘整形态，谷物类玉米和淀粉逐渐回暖上升后窄幅盘整。 策略上：构建卖方为主的期权组合策略以及现货套保或备兑策略增强收益。 表1：标的期货市场概况 | 期权品种 | 标的合约 | 最新价 | 涨跌 | 涨跌幅 | 成交量 | 量变化 | 持仓量 | 仓变化 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | | | （%） | (万 ...

金属期权 2025-06-25 金属期权策略早报 | 卢品先 | 投研经理 | 从业资格号：F3047321 | 交易咨询号：Z0015541 | 邮箱：lupx@wkqh.cn | | --- | --- | --- | --- | --- | | 黄柯涵 | 期权研究员 | 从业资格号：F03138607 | 电话：0755-23375252 | 邮箱：huangkh@wkqh.cn | | 李仁君 | 产业服务 | 从业资格号：F03090207 | 交易咨询号：Z0016947 | 邮箱：lirj@wkqh.cn | 金属期权策略早报概要：（1）有色金属偏多盘整，构建做空波动率策略策略；（2）黑色系区间盘整震荡，适合构 建熊市价差组合策略和卖方期权组合策略；（3）贵金属黄金高位盘整，有所下降回落现货避险策略。 表1：标的期货市场概况 | 期权品种 | 标的合约 | 最新价 | 涨跌 | 涨跌幅 | 成交量 | 量变化 | 持仓量 | 仓变化 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | | | （%） | (万手) | ...