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图11-5 卖出QQQ期权次月平值跨式价差时的收益
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我们在单纯卖出方差策略中所经历的回撤意味着，它可能不会成为交易公司（由于他们经常使用更大的杠杆）或对冲基金（这么大的回撤会导致赎回和诉讼）的好交易方法。不过，对策略进行简单修改就可以让我们在获得相当好收益的同时降低波动率。
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例如，我们通过利用波动率溢价会在隐含波动率低的时候成比例增加这一事实（见第4章），来对交易结果进行适当平滑。图11-6显示了当仅在VIX低于35时才卖出20-delta的宽跨式价差的交易结果。关于所选择的实际VIX水平和用VIX来作为度量隐含波动率的工具，该结果是相当稳健的。
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图11-6 当VIX小于35时卖出QQQ期权次月20-delta宽跨式价差时的收益
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原始统计结果并没有显示出太大的改善，不过损益流要更平滑了，并且我们躲开了2008年的危险波动率。
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另一方面的改善是利用了卖出波动率会在VIX平稳或下降的环境中表现更好的事实。如果我们只在VIX低于其均值（这里我们用指数加权移动平均模型，衰减因子为0.95）时才卖出期权，我们会得到更好的结果，如图11-7所示。
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图11-7 当VIX小于其均值时卖出QQQ期权次月20-delta宽跨式价差时的收益
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虽然这个图看上去很吸引人，但我们需要记住，这个结果没有单纯用VIX的某个水平来做过滤器时那么稳健。虽然它也相对简单地避免了2008年的灾难（几乎用任何均线都可以），但当VIX在区间内震荡时（比如2000～2003年）就没有那么好了。该曲线的拟合程度是很显著的。有趣的是，均线过滤器的表现之所以能超过水平过滤器，是因为2004年之前的交易结果。在此之后，两个策略的资金水平都翻了一倍。这是由于特别的均线选择能在VIX震荡时表现很好。我们不能认为这个结果总能维持。
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卖出个股期权的结果并没有那么明确。在这种情况下，方差溢价并没有表现出相同的持续性。表11-1显示了在2002～2010年卖出道琼斯工业平均指数的（大多数）成分股的30-delta宽跨式价差的结果。通过考虑那些对未来波动率有影响的基本面因子（见第4章），对股票进行区分有值得的，不过这些道琼斯成分股之间的区分度没有那么大，并没有显著的效果。
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表11-1 卖出道琼斯成分股的波动率时的结果
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方差溢价看上去主要是一种指数效应。这给我们提供了一些可能导致溢价的线索。
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相关性溢价
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通过卖出指数波动率和买入成分股波动率，我们可以有效地获得相关性空头头寸（这个策略也被称为分散交易）。许多研究表明，这是一个可以盈利的策略，夏普比率与先前的卖出宽跨式价差策略相当（可参考Driessen等人，2009）。当相关性上升时，市场会处于混乱状态，此时分散交易会遭受损失。这时卖出指数方差同样会遭受损失。
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偏度溢价
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指数的隐含波动率偏度一般比个股更陡，部分是由于相关性效应的影响。许多方差溢价来自卖出波动率比平值高得多的虚值看跌期权。我们可以通过卖出30-delta风险逆转（卖出看跌期权，买入看涨期权，并进行delta对冲）来发现这一点。图11-8显示了在QQQ上应用这一策略的交易结果。
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图11-8 卖出QQQ期权30delta风险逆转时的收益
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Kozhan等人（2011）分析了卖出偏度互换的盈利能力。偏度互换是一种模拟的无偏度合约，它的损益等于已实现偏度与隐含偏度之间的差异。与方差互换类似，这种合约可以用一个普通期权的组合来复制得到。研究者用这种合约来考察隐含偏度中隐含的风险溢价，而不用担心某一特定期权定价模型的错误设置。他们的研究显示，标准普尔500期权（在1996～2009年）的卖出虚值看跌期权中约一半超额收益都来源于收益率与波动率之间的相关性，即已实现偏度。
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波动率交易：期权量化交易员指南（原书第2版） [:1703562414]