棉花期權 擇機構建跨式盤整組合

消費回暖預期能否落實存不確定性

圖為主要經濟體通脹水平（單位：%）

圖為棉花消費增速與GDP走勢

圖為主要棉紡織國紗線出口量（單位：噸）

圖為棉花價格指數波動率模型及結果

表為棉花價格指數波動率模型及結果

期權是一份合約，它賦予持有人在某一特定日期或該日期之前的任何時間以固定價格購進或售出一種資產的權利。商品期貨期權以期貨合約為標的物。由于期權有期限、行權價格和看漲看跌的區別，多種組合可以被構建來幫助企業應對原料采購、庫存管理和成品銷售過程中的價格風險。本文通過棉花基本面分析以及波動率測算提出相應的期權操作思路。

A棉花基本面分析

國際貨幣基金組織1月15日在一份報告中警告稱，受全球限制貿易措施頻出等因素影響，全球經濟碎片化風險上升，可能導致全球經濟產出減少7%。世界銀行在最新的《全球經濟展望》報告中也將2023年全球經濟增長預期下調至1.7%，較2022年6月的預測下調1.3個百分點，為近30年來第三低水平。

當前全球經濟仍然受到高位通脹、利率上升、投資減少、俄烏沖突等因素的影響。從主要經濟體最新的通脹數據來看，歐美通脹水平雖然已經出現拐點，但絕對數值仍大幅偏離常規目標。美聯儲在通脹數據回落的情況下，后續加息幅度或有所收窄，但2023年政策利率仍將維持高位運行，降息可能要等到2024年。從全球主要紡織服裝生產和消費國家的PMI數據來看，僅印度明顯位于榮枯線上方，其余大部分國家均處于榮枯線下方且維持下降的趨勢。由于棉花的消費與經濟走勢息息相關，在歐美經濟弱勢運行的前提下，棉花下游消費環境或難以出現大幅好轉。

從北半球棉花三大主產國的情況來看，當前處于上市加工檢驗階段，交售情況是市場關注的重點。美國農業部周度出口報告顯示，截至1月12日當周，美棉凈簽約4.81萬噸，環比上漲3.08萬噸，同比下降4.34萬噸；累計簽約208.5萬噸，同比減少49.42萬噸。美棉簽售進程較前期有所回暖，但整體較去年偏低。印度方面，截至2023年1月15日當周，棉花周度上市量11.6萬噸，環比減少3.82萬噸，較3年均值減少約7.64萬噸；累計上市量約為170.2萬噸，較三年均值減少125.36萬噸。按照當前上市水平來計算，印度預估的562萬噸的產量目標仍較難完成。2022年我國棉花產量較2021年增長4.3%，豐產狀態下，隨著加工和檢驗量逐漸累積，國內庫存壓力將有所顯現。

從棉花主要消費國的情況來看，自年初以來，紗線和紡織品市場的需求略有改善，當前處于環比走勢向好，但同比仍舊偏差的狀態。其中越南2022年12月紗線出口量環比增加11.4%，印度2022年11月棉紗出口量環比增加65.5%，孟加拉近期的紡織訂單也有所小幅增加。全球仍處于供需同步下調格局，但消費走弱更為突出，使期末庫存步入持續累積的趨勢當中。

從國內的供需形勢來看，截至2022年12月底棉花商業庫存為462.4萬噸，同比減少93.58萬噸。由于2022年12月棉花加工量較2022年11月有所回落，同時下游消費在紡織企業和貿易商春節前補庫的推動下有所抬升，導致棉花商業庫存累積幅度低于預期。但是國內庫存壓力并未消失，只是進一步后移，在一季度中后期仍會有所體現。當前紡企由于謹慎備貨，原料庫存和成品庫存均處于歷年偏低水平。春節后的補庫行情可能會推動棉花價格進一步走升，但是持續性取決于消費回暖預期能否落實。整體來看，在歐美經濟形勢偏弱、海外需求難以提升、全球供需格局持續寬松的情況下，棉花價格向上空間有限，春節后或呈現沖高再回落的走勢。

B期權波動性概念、特征和性質

波動率是衡量風險的直觀指標，也是衡量收益率在其均值上下波動大小的指標，當標的物價格收益率或波動率變高時，同樣說明其風險高。假設rt是一個資產收益率的時間序列，其中t=1，2，3，...，T，收益率的樣本方差的定義為，其中為收益率樣本均值。

樣本方差是用整個樣本的數據計算出的描述性統計值，方差和波動率是隨著時間而變化的，我們也可以使用不同時段樣本來計算波動率，比如30日滾動波動率或年化波動率，根據不同的時間內樣本算出的波動率不同，其覆蓋的時間和含義也不同。

波動率具有聚類特征，如果t-1時標的物價格波動率很高，則t時刻價格波動率也很可能會很高，t-1時刻的沖擊不僅會影響當時的波動率也會影響t時波動率。也就是說基于歷史波動率和其他變量數據，我們是可以對其未來波動率作出預測的。

波動率的計算方法大約有三種，分別為通過廣義自回歸模型估計的波動率、已實現波動率和隱含波動率，所有的方法都是一種近似估計，并不代表實際準確的波動率。這三種計算方法中已實現波動率是在時刻的信息基礎上對波動率進行衡量，其采用高頻時間序列數據進行測量的方法，即以秒、分鐘、小時或日期為頻率所采集的金融時間序列。隱含波動率是通過Black-Scholes(BSM)期權定價模型倒推出來的：將標的資產價格、期權執行價格、利率和期權期限四種基本參數和期權實際交易價格作為已知量帶入定價公式，從而可得出期權當前市場價格所隱含的波動率。隱含波動率與行權價格之間的關系可表現出波動率微笑現象，也就是說當執行價格偏離現貨價格時，隱含波動率就會上升。此現象違背了風險中性定價原則，當BS模型假設資產價格服從帶漂移項的布朗過程，忽略了現實市場上資產價格在一定沖擊下發生跳躍的可能。例如價格在期權臨近到期前發生跳躍，且交易方根據變化后的價格調整標的資產頭寸并持有到期，到期時復制組合與期權價值將可能出現較大偏差，使得期權一方面臨額外風險。這種風險無法分散化，空方必須要求相應補償，造成期權市場價格對理論價格的溢價。

棉花的波動性指數VIX代表了波動性指數與標的物的價格之間的關系，當市場出現極端情況的時候，波動率就會迅速上升，最后呈現出均值回歸的趨勢。當波動性處于歷史低位時，為了避免價格大幅波動，我們可以同時買入看漲期權和看跌期權；這樣，當價格大幅波動時，波動率的增長可以為策略組合帶來收益，從而彌補現貨和期貨持倉損失。同理，當波動率在歷史高位時，市場對未來價格變化的預期更為明確時，波動率將呈現走弱趨勢，此時可考慮同時賣出看漲期權和看跌期權。在實施上述組合時，要考慮時間價值的影響。

C棉花期權波動率預測

Robert Engle最早于1982年在他的《計量經濟學》書中提出了用于估計和預測波動率的ARCH模型，之后在此模型基礎上，Bollerslev于1986年建立了GARCH廣義自回歸條件異方差模型，GARCH(1,1)：。

其中，為標準正態分布隨機變量，在GARCH模型下，T+h時刻條件方差預測值為，用rT表示樣本中的最后一個觀察值，并且分布式參數的最大似然估計值。通過上述公式重復迭代，可以對h時間范圍內條件方差進行預測，T+h時刻復合波動率預測值為，當h值很大時，預測值趨近于，利用平方根法，根據時間范圍調整相關比例，乘以GARCH模型計算得到非條件波動率的估計值，再減去當日波動率，得出波動率預測變動值。

目前棉花商品場內期權平值隱含波動率為70—80歷史分位，根據上述GARCH（1,1）模型預測的變動值數據判斷棉花期貨市場波動率將呈現振蕩走弱的趨勢。

若判斷后市不會出現較大行情且市場情緒處于中性，不會出現較大不確定性突發事件導致價格劇烈波動，可以考慮跨式盤整組合，同時賣出看漲期權和看跌期權。當下由紡織企業以及貿易商補庫推動和消費好轉預期提振下的反彈行情或在春節后延續，但宏觀和基本面整體情況并不支持鄭棉價格大幅抬升，節后或呈現出沖高回落的走勢。（B、C段內容缺少特殊數學公式，詳見PDF）

D總結

當前，棉價依然處于美聯儲加息、歐美經濟弱勢運行以及棉花期末庫存累積的背景之下。外盤在供應端存不確定性和消費疲弱下繼續維持寬幅振蕩的走勢。

綜合來看，鄭棉年后的補庫行情可能會推動棉花價格進一步走升，但是持續性取決于消費回暖預期能否落實，春節后或呈現出沖高再回落的走勢。

棉花期權平值IV區間振蕩，春節前當周棉花主力合約CF305平值IV最新值較前值略有減少。若判斷后市不會出現較大行情且市場情緒處于中性，不會出現較大不確定性突發事件導致價格劇烈波動，可以考慮跨式盤整組合，同時賣出看漲期權和看跌期權。（作者單位：建信期貨）

?來源：期貨日報