揭秘量化大佬如何用”波动率魔法”在市场暴跌中狂赚4144%

作 者：老余捞鱼

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写在前面的话：当2020年3月美股市场崩盘时，精通Heston模型的量化基金竟创造了4144%的回报。这不是运气，而是深刻理解波动率数学特性的必然结果。下面我用简单的话语来解释模型，怎么交易，怎么避险，帮你看懂这种股市的高级玩法。

一、股市崩盘后的狂欢

1.1 当全市场都在割肉时，他们却狂赚41倍！

2020年3月16日，VIX恐慌指数冲上82.69，创下30年最高纪录之一，仅次于2008年金融危机。 那天A股也血流成河，创业板波动率冲破50%，老股民们连夜挂跌停价卖股票。

但你绝对想不到：有群穿格子衫的量化极客，当天正举杯庆祝，他们单季度赚了4144%！这不是天方夜谭，而是Universa对冲基金的真实战绩。

说白了：当市场恐慌到极点，聪明人反而在抢购”波动率彩票”。就像台风天卖雨伞，越慌乱越赚钱。

1.2 为什么你总在高点接盘？

市场情绪就像青春期的孩子：会突然暴躁，但闹完总会冷静。 老模型却当成成年人对待，结果崩盘时全军覆没。

途径	通俗理解	崩盘数据回放	结果
黑鞋模型	市场情绪稳定如老干部	VIX从12飙到83	期权价格算成废纸
传统思维	跌后肯定继续跌	3月23日就是历史大底	踩踏式割肉
朋友圈消息	这次真的不一样	恐慌指数两周回落70%	白白错过黄金坑

真相：在股市崩盘后能赚钱的背后不是运气而是抓住了波动。但股市的波动率不仅不是常数，甚至都不是确定性的，而是随机的。市场需要一种更先进的模型来捕捉波动率的真实行为。

二、什么是Heston模型？

Heston模型的出现彻底改变了游戏规则。这个模型的核心洞察在于：波动率本身是随机波动的，并且具有均值回归特性。

这意味着高波动期后往往会跟着低波动期，市场波动有自己的节奏和规律。

与传统模型相比，Heston模型通过三个关键参数更好地捕捉了现实市场中的波动率行为：

均值回归速度（κ）：波动率回归到长期平均水平的速度。

长期波动率水平（θ）：波动率通常会回归的长期平均水平。

波动率的波动率（σ）：波动率本身的变化幅度，决定了波动率的波动有多剧烈。

此外，该模型还考虑了股价与波动率之间的相关性（ρ），即所谓的“杠杆效应”——当股价下跌时，波动率往往会上升。

三、实战应用

理解了理论，但这些量化基金是如何实际操作赚取巨额利润的呢？

3.1 如何把理论变成利润

答案在于方差互换（Variance Swaps）和波动率曲面套利（Volatility Surface Arbitrage），这些是赌实际波动 vs 市场预期。

在2020年2月，市场呈现出一个关键信号：Heston模型显示，市场正在低估未来的波动率变化。波动率曲面被压缩，价外看跌期权相对于历史模式显得便宜。

预备阶段：历史数据显示，隐含波动常高于实际，叫风险溢价。多数基金卖波动，吃小钱。但2020年2月，Heston显示市场低估vol-of-vol。聪明钱买方差互换。

执行：Universa没简单买VIX call。他们用Heston算公平价。如果市场价低，就买长仓。还做波动表面套利：买低波动，卖高波动，delta中性，不管股价方向，只赚波动变。

用蒙特卡洛模拟，Heston帮对冲。网上案例说，每周对冲比连续好。收益呢？假如2月买1月方差互换，预期20%波动，3月实际80%，每百万名义赚6000基点。深out-of-the-money put，从几分钱变几美元。VIX期货从1月15跳到80。

另一个玩法：分散交易。

Heston帮比指数波动 vs 个股波动。2020年，指数波动贵，个股便宜，赚差价。看个表格，2020关键事件时间线以及Heston怎么抓时机。

日期	事件	VIX水平	交易机会
2020-02-20	S&P顶峰	约15	Heston预警，低买波动
2020-03-16	VIX峰值82.69	82.69	卖高波动，套利峰值
2020-03-18	盘中85.47	85.47	方差互换大赚
2020-03-23	股市底	高位回落	波动回归，平仓获利

3.2 国内外实战案例验证

Heston模型的应用不仅限于美国市场，在中国市场同样得到了验证。

一项2022年的研究构建了带期权市场反馈的Heston型随机波动率模型，发现该模型能更灵活、准确地刻画现实市场收益率统计分布的超峰、肥尾、有偏以及波动聚集等现象。

研究应用于上证50ETF和沪深300ETF期权定价，发现在到期日临近时，带反馈的Heston型随机波动率模型的定价性能总是优于不带反馈的模型。

在实际交易策略方面，基于Delta中性的隐含与历史波动率价差套利策略在中国市场表现出色。该策略使用上证50ETF期权数据，构建卖出跨式期权并结合期货进行Delta对冲。

回测数据显示，当参数取90日时，策略获得最优夏普比率1.01，年化收益5.9%，最大回撤稳定在-6.5%。

参数h值	累计收益率	年化收益率	最大回撤	夏普比率
30日	15.3%	5.3%	-6.5%	0.76
60日	16.2%	5.6%	-6.5%	0.83
90日	17.2%	5.9%	-6.5%	1.01
120日	15.4%	5.4%	-6.4%	0.82
150日	11.9%	4.2%	-7.8%	0.39

另一项研究关注期权波动率偏斜中的交易机会，提出了波动率偏斜指数（VSI）的概念。

通过识别价外与价内期权隐含波动率的偏离，构建量化策略，回测显示组合策略年化收益55%，最大回撤10.32%。

3.3 在外汇与商品中的机会

Heston模型的应用远不止股票市场。在外汇市场，近期分析显示，欧元/美元期权存在套利机会。

数据显示，欧元兑美元的1个月期隐含波动率为7.6，而历史波动率为8.4，两者之间存在差异。这意味着实际波动率更有可能超过隐含波动率，特别是在即将公布美国数据和美联储决议等事件的背景下。

商品市场同样存在波动率交易机会。以甲醇为例，研究发现其对不同类型风险事件的反应存在差异。

甲醇对影响国内基本面的因子表现更为灵敏，对影响宏观经济、原油等事件的反应幅度弱于国内基本面因子。

同时，甲醇的波动率对美联储政策的因子反应规律相对较为明显，而对于基本面及国内宏观因子反应暂未发现明显规律。

四、留给普通投资者的机会

回头看2020年3月，当市场陷入恐慌、放弃理性定价时，那些理解这些特性的量化交易者就已经做好了盈利的准备，不仅避免了损失，反而获得了惊人收益。

他们成功的秘密不在于预测疫情，而是深知波动率本身就是一个资产类别，有着可预测的统计特性。基于此，我们可以这样做：

4.1 小资金试水波动率

• 开通股指期权账户（门槛50万）；
• 每月用5%资金买”末日轮”（当月到期深度虚值期权）；
• VIX<15时买入，VIX>30时卖出。

4.2 用ETF搭简易”波动率组合”

产品	VIX低位操作	VIX高位操作	赚钱逻辑
沪深300ETF	定投	减持	低位吸筹
波动率ETF	少量买入	全部卖出	情绪过热收割

4.3 记住这个神奇公式

市场总会再次出现波动，下一次波动率飙升时，记住：在混乱背后藏着数学结构，而理解这种结构的人将会收获超额回报。

恐慌值 = (VIX-15)÷2

• 当结果>30：市场已癫狂，准备卖波动率。
• 当结果<5：市场已麻木，准备买波动率。

虽然个人投资者可能无法直接实施这些复杂的量化策略，但我们可以从中汲取一些重要经验，运用到我们的投资中。

五、风险管理

尽管Heston模型强大，但也不是点石成金的魔法。它有自己的局限性和风险。

模型假设市场是无摩擦的且具有完美流动性，但这在现实市场中并不成立。在2020年3月危机期间，流动性约束变得明显——买卖价差大幅扩大。

模型还存在其他限制：

• 跳跃风险：Heston模型没有明确考虑资产价格的突然跳跃。
• 参数不稳定性：快速的状态转换使得实时校准具有挑战性。
• 成功的量化基金通过严格的风险管理协议来缓解这些风险：。
• 头寸规模管理：Universa的方法是将大约3.33%的资产配置给尾部风险策略。
• 多元化：波动率套利策略相对于其他对冲基金策略表现出最低的策略内相关性。
• 动态对冲：即使是复杂的尾部风险策略也需要持续的风险管理。

六、观点总结

市场每次崩盘都是财富再分配的良机，量化团队用数学模型看清了情绪波动的本质规律。当别人被情绪淹没时，他们用”温度计”精准测量恐慌程度，在全民绝望时买入波动率，在集体癫狂时高价卖出。

• 模型优势：Heston模型比传统模型更能捕捉波动率的随机性和均值回归特性，这在市场危机时尤为重要；
• 策略多元：包括方差互换、波动率曲面套利和动态对冲等多种方式，实际应用中需保持Delta中性；
• 市场验证：不仅在美股市场，在中国上证50ETF和沪深300ETF期权市场也验证了Heston模型的优越性；
• 风险意识：模型不是印钞机，需要严格的风险管理和实时校准，否则可能在极端市场条件下失效。

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