第376章 《情绪冰点的量化指标:恐慌指数诞生》(1/3)
3月23日凌晨2点,操盘室的环形屏幕散发着冷白色光芒,照亮了陈默团队成员脸上的倦意。林薇站在触控屏前,食指与中指夹着一支黑色触控笔,在屏幕上滑动时,50etf期权波动率数据如瀑布般倾泻而下,近月合约的红色曲线陡峭上扬,远月合约的蓝色曲线平缓延伸,形成鲜明的贴水结构。
“近月合约隐含波动率达45,远月仅28,”林薇的触控笔轻点曲线拐点,指甲上的银色美甲在屏幕光线下闪烁,“这种陡峭贴水表明市场对未来一个月的恐慌定价过度,而对长期反而乐观。”她的语气里带着量化分析师特有的冷静,却也难掩发现异常数据的兴奋。
技术总监小李揉了揉通红的眼睛,他的程序员格子衬衫领口敞开,露出脖颈处的防静电手环:“单一etf的vix模型回测显示,2019年以来的胜率只有65,”他敲击键盘,调出回测报告,“样本量不足导致过拟合风险,尤其是在市场结构变化时,比如2022年科创板开市后,单一指数的代表性明显下降。”
陈默站在白板前,手中的粉笔划出一道粗线,公式“vix=(50etf波动率x60+沪深300etf波动率x40)x100”逐渐清晰,粉笔灰落在他深灰色西装裤上:“2015年股灾时,上证50波动率飙升,但创业板指的真实恐慌程度被低估,”他转身时,袖口扫过身后书架上“敬畏周期”的墨宝,“现在我们需要用成交量加权的跨品种模型,捕捉全市场的情绪共振。”
林薇调出put-call比率(pcr)曲线,50etf的pcr值升至15的红色区域:“看跌期权持仓量创三年新高,恐慌情绪进入极值区间,”她抬头看向陈默,“但跨品种加权后,vix指数与历史波动率的相关性能提升到多少?”
“从068提升至089。”小李插入,将十年期回测数据投影到墙上,2018年10月和2020年3月的触底信号被绿色方框标出,“不过2022年4月出现过一次误报,当时vix突破40但市场继续下跌15。”
陈默的指尖停在2015年6月的波动率峰值上,那年他的账户在股灾中归零的画面突然闪现:“那次误报的关键区别在于流动性,”他调出2022年4月的成交量数据,“
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