期权组负责人，邢之遥博士，英国剑桥大学反应堆物理专业全额奖学金博士、硕士，英国帝国理工大学理论物理专业一等荣誉学士。自2020年加入量游从事期权波动率定价模型开发、波动率套利实盘交易、期权量化策略开发、和股票中性产品的灵活对冲工作。熟悉期权交易和风控逻辑，有着丰富的波动率交易实战经验和高水平的量化研究能力和经验。
策略介绍
目前国内市场大部分投资者对期权的了解较少，而了解期权的朋友们可能对期权非线性、高杠杆又爱又怕。一方面，期权能以更高效的保证金使用率、更优的收益风险比、更直击痛点或者更模糊正确地表达极其丰富的交易观点、拥有更丰富且可持续的alpha来源。但另一方面，期权的高复杂度、高杠杆、非线性的特征又对期权团队的交易能力和策略开发能力有着更高的要求，那些在黑天鹅事件中被“一波带走”的期权案例时刻警醒着我们，每一位期权交易者都应当格外小心，对市场时刻保持敬畏。
如今量游资产的策略池主要包括半自动化波动率套利策略和纯程序化策略两大部分。期权团队对当前被业内广泛认可的期权波动率曲面交易模型Wing Model (by Orc)进行了本地化的改进和功能的定制，并开发了多种波动率定价模型以适应市场中所有期权品种(商品为美式期权，ETF为欧式期权，指数为亚式期权)，对交易的速度和准确度都有提升。同时，得益于量游资产强大的IT团队，配备的高效的自动化期权交易和希腊字母敞口对冲引擎，使量游在波动的行情中能够迅速启动，及时抓住机会或规避风险。
邢之遥博士提到，团队对策略的第一要求是控制最大回撤，第二要求是持续盈利的能力。为实现第一点，团队要求分散子策略和品种持仓，降低策略间的相关性，并绝对控制希腊字母最大敞口。针对第二点，团队在研究端带着高度学术严谨性去分析数据和研究结果，在交易端要求不管是主观波动率交易的仓位选择还是量化策略都是基于历史统计研究，而非主观选择，严格遵守交易纪律。目的是通过多年期权交易中培养出来的扎实的方法论，配合严谨的学术研究风格，给客户带来风险可控，alpha可持续，与市场其他类型策略甚至同策略类型低相关的策略线作为资产配置的优质选项。
Q：量游资产期权团队目前管理规模和配置情况如何？
目前量游资产涉及期权的产品中期权部分的总规模目前在两亿，交易的标的根据产品要素而定。目前股票灵活对冲的产品中，ETF和指数期权为主要持仓，策略主要是波动率套利对冲。纯波动率套利产品则有子策略和多品种持仓如上述描述。
Q：公司以量化为基础，那么从模型给出信号到交易成交需要多久？公司的交易频率如何？
纯量化策略部分的信号生产在秒级别，交易速度需要看流动性，一般是在5分钟twap完成。主观交易信号主要为日频信号，对冲信号为日内tick级别的信号，可以做到瞬间自动化对冲。极端行情下会有日内分钟级别隐波危险预警信号。我组策略池以中长周期持仓为主，期权仓位平均持仓大概以周记，大波动行情下，期货对冲频率在日内个位数次。
Q：如果遇到波动率环境比较极端的情况下，如何规避风险?
这是个非常关键的问题，黑天鹅的发生是必然，也是对卖方为主的主流期权策略的最大考验。这是我们（相信所有同行也一样）一直在努力攻克的大难题。应对这个问题各家有各家的方法，具体方法会根据不同的策略而定。例如：纯双卖策略，可能需要对vega、delta(或被行权概率)、最大亏损程度，等指标做严格的限制。我们主要做的是波动率套利，这里面可能牵扯更高纬度的对冲。当然，对冲逻辑复杂不代表效果一定更好，但一定代表可操作的空间和自由度更高。
在写这篇文的时候，我们恰好正在经历24年春节前的股灾。我们见证了股指期货跌停/涨停、周振幅30%，单日千股跌停/千股涨停，股指期货升贴水结构巨幅波动、基差日内振幅超过6%等、黑天鹅级别的波动。这恐怕是波动率套利策略最难应付的行情了。除了15年16年50ETF的历史数据以外，我们无法找到同级别的历史样本进行参考。在隐波维度，最近MO甚至创下了中国金融期权历史新高，近月平值隐波打到了80%。
单讲波动率交易端，如果持有期权空头且遇到市场剧烈波动+隐波暴涨的行情，我们认为首先要对行情的走势有一个最差估计，仓位以及交易策略需要围绕该估计进行及时调整。并且整个过程中要注意希腊字母敞口暴露，要做到动态中性，除非十分确定的行情、我们不鼓励做择时。如此设计也许会遭受本可能幸运躲过的小幅回撤，但是理论上可以避免最具毁灭性的打击。其次，在交易过程中，我们需要清晰冷静地分析哪些敞口暴露有强回归逻辑，或者说暂时带来风险属于浮亏，可以抗住风险并期望最终获得更高的利润；哪些风险会带来无法弥补的损失，则要尽可能地规避。
例如，如果隐含波动率曲面位于极高位，说明市场极度恐慌，标的物本身的波动的不确定性极大。为了躲过接下来可能发生的最极端的波动的影响，我们可能要放弃一些看似丰厚的theta利润以规避尾部gamma风险，把仓位更多地布局在跨期限/曲面/跨品种的套利上，或是远端的vega头寸。再例如，遇到市场极度安静，可能需要布局多theta多vega的仓位来防范突然的大幅变盘。若市场持续安静，则可能赚取小额的theta利润；若市场突然大幅波动，gamma亏损，但远月vega可能会带来浮盈，此时则有时间和空间对仓位进行及时的调整。
再说投资组合层面，分仓是最简单有效的风控手段。我们应该配置多策略多品种以分散风险，控制单品种以及高相关性品种的希腊字母暴露，同时积极配置反脆弱策略（例如纯买权策略）。我们量化研究端不断的努力就是为了进一步丰富我们的策略池，以及更优化地配置策略仓位。
Q：量游未来有哪些发展规划？
接下来随着期权品种的增加、商品期权流动性的改善、历史数据的积累（目前大部分期权品种的上市时间较短）、和量化研究端的开发工作的推进，我们将逐步增加程序化策略池的子策略个数，交易品种以及持仓占比。当然，这件事需要循序渐进。增加子策略/品种之前我们都会历史仿真回测+实盘模拟盘观察。以我们擅长的波动率套利策略打底，逐渐持续地多样化alpha来源。最后，邢之遥博士强调到，期权团队成员将和量游资产一道，会始终牢记投资人的授信义务，以长久陪伴客户、为客户带来长期稳健的投资回报为努力目标，不断沉淀、吸收经验，分析、克服困难，开发、推进研究，不断迭代策略池和交易哲学。在残酷的交易者的世界里没有永远的胜者，大浪淘沙中，只有怀着对市场的敬畏，持续从错误中反思，保持进步的习惯，能笑到最后的才是赢家。