报告行业投资评级 - 未提及 报告的核心观点 - 报告对股指期权数据进行日报分析，涵盖行情回顾、中金所股指期权成交情况以及各指数波动率分析等内容 [3][4][7] 根据相关目录分别总结 行情回顾 - 指数收盘价分别为3053.1277、4723.7091、8309.3456，涨跌幅分别为 -0.46%、0.01%、0.75%，成交额分别为1934.11亿元、6902.35亿元、5718.06亿元，成交量分别为62.92亿、274.20亿、328.56亿 [3] - 1月22日，A股窄幅整理，上证指数收涨0.14%报4122.58点，深证成指涨0.5%，创业板指涨1.01%，北证50涨0.69%，科创50涨0.41%，万得全A涨0.44%，万得A500涨0.09%，中证4.500涨0.12%，全天成交2.72万亿元，上日成交2.62万亿元 [5] 中金所股指期权成交情况 - 期权成交量分别为3.25万张、8.41万张、18.84万张，认购期权成交量分别为1.98万张、5.17万张、10.99万张，认沽期权成交量分别为1.27万张、3.23万张、7.85万张，日成交量PCR分别为0.64、0.62、0.71 [3] - 期权持仓量分别为6.51万张、17.10万张、28.94万张，认购期权持仓量分别为4.00万张、10.23万张、14.46万张，认沽期权持仓量分别为2.51万张、6.87万张、14.47万张，持仓量PCR分别为0.63、0.67、1.00 [3] 波动率分析 - 对上证50、沪深300、中证1000进行历史波动率锥和波动率微笑曲线分析 [7]

报告核心观点 - 介绍金融期权与商品期权隐含波动率指数的计算方式及隐波指数与历史波动率差值的含义，前者反映隐波走势，差值大小体现隐波相对历史波动率高低 [3] 报告各部分总结 隐含波动率指数、历史波动率及其价差走势图 - 展示多种金融与商品期权的隐含波动率（IV）、历史波动率（HV）及两者差值（IV - HV）在不同时间的走势，涉及300股指、50ETF、1000股指、500ETF等金融期权，以及豆粕、玉米、棉花等商品期权 [4] 隐波指数分位数与波动率价差分位数排名图 - 隐波分位数代表当前品种隐波在历史上的水平，分位数高表示当前隐波偏高，分位数低表示隐波偏低；波动率价差指隐波指数与历史波动率的差值 [5] 隐含波动率分位数排名与历史波动率分位数排名 - 给出1000位指的隐含波动率分位数为44.0 [7]

报告核心观点 - 介绍金融期权和商品期权隐含波动率指数含义及隐波指数与历史波动率差值的意义 [3] - 指出隐波分位数代表当前品种隐波在历史上的水平，分位数高代表当前隐波偏高，分位数低代表隐波偏低，波动率价差指隐波指数与历史波动率 [5] 相关目录总结 隐含波动率指数、历史波动率及其价差走势图 - 金融期权隐含波动率指数反映截止上一交易日的30日隐波走势，商品期权隐含波动率指数通过主力月平值期权上下两档隐波加权所得，反映主力合约的隐波变化趋势 [3] - 隐波指数与历史波动率的差值，差值越大反映隐波相对历史波动率越高，差值越小代表隐波相对历史波动率越低 [3] 隐波指数分位数与波动率价差分位数排名图 - 隐波分位数代表当前品种隐波在历史上的水平，分位数高代表当前隐波偏高，分位数低代表隐波偏低 [5] - 波动率价差指隐波指数与历史波动率 [5]

报告核心信息 - 报告为永安期货期权总部的波动率数据日报，更新时间为2026/1/13 [1][2] 隐含波动率指数、历史波动率及其价差相关 - 金融期权隐含波动率指数反映截止上一交易日的30日隐波走势，商品期权隐含波动率指数通过主力月平值期权上下两档隐波加权所得，反映主力合约的隐波变化趋势 [3] - 隐波指数与历史波动率的差值越大，反映隐波相对历史波动率越高；差值越小，代表隐波相对历史波动率越低 [3] 隐波分位数与波动率价差相关 - 隐波分位数代表当前品种隐波在历史上的水平，分位数高代表当前隐波偏高，分位数低代表隐波偏低 [5] - 波动率价差涉及隐波指数和历史波动率 [5]

报告核心观点 - 介绍金融期权和商品期权隐含波动率指数的计算方式及意义，以及隐波指数与历史波动率差值的含义 [3] - 指出隐波分位数代表当前品种隐波在历史上的水平，分位数高代表当前隐波偏高，分位数低代表隐波偏低，波动率价差涉及隐波指数和历史波动率 [5] 关键图表总结 - 提供金融和商品期权的隐含波动率指数、历史波动率及其价差走势图，涵盖300股指、50ETF、1000股指、500ETF等多种标的 [4] - 展示隐波分位数与波动率价差分位数排名图，包含隐含波动率分位数排名和历史波动率分位数排名 [5][6]

报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 提供金融与商品期权隐含波动率指数、历史波动率及其价差走势等数据，辅助分析市场波动情况 [2] 相关目录总结 波动率指数说明 - 金融期权隐含波动率指数反映截止上一交易日的30日隐波走势，商品期权隐含波动率指数通过主力月平值期权上下两档隐波加权所得，反映主力合约的隐波变化趋势 [2] - 隐波指数与历史波动率的差值，差值越大反映隐波相对历史波动率越高，差值越小代表隐波相对历史波动率越低 [2] 隐波相关概念 - 隐波分位数代表当前品种隐波在历史上的水平，分位数高代表当前隐波偏高，分位数低代表隐波偏低 [4] - 波动率价差 = 隐波指数 - 历史波动率 [4]

报告核心观点 - 金融期权隐含波动率指数反映截止上一交易日的30日隐波走势，商品期权隐含波动率指数通过主力月平值期权上下两档隐波加权所得，反映主力合约的隐波变化趋势；隐波指数与历史波动率的差值，差值越大反映隐波相对历史波动率越高，差值越小代表隐波相对历史波动率越低 [3] - 隐波分位数代表当前品种隐波在历史上的水平，分位数高代表当前隐波偏高，分位数低代表隐波偏低；波动率价差按指数+历史波动率 [5] 相关图表总结 隐含波动率指数、历史波动率及其价差走势图 - 展示了如300股指、50ETF、1000股指等多种金融及商品期权的隐含波动率（IV）、历史波动率（HV）及两者差值（IV - HV）在不同时间的走势 [4] 隐波指数分位数与波动率价差分位数排名图 - 涉及PTA、PVC等品种隐波分位数及波动率价差相关排名情况，但文档中数据展示不完整 [5][6]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 本周沪深 300 股指期权策略中卖跨式策略领跑，录得 0.21%收益；上证 50ETF 期权策略中跨式统计套利策略领跑，录得 0.28%收益；中证 1000 股指期权策略中跨式统计套利策略领跑，录得 0.25%收益 [2] - 2025 年 1 月初至今，沪深 300 基准表现最佳，卖看跌策略领先期权策略；上证 50ETF 基准策略表现最佳，期权中卖看跌策略领先；中证 1000 基准表现最佳，期权中卖看跌策略领先 [6][7][11][15] - 期权套保策略能有效降低基准回撤，期权波动率交易策略增加阈值限制可降低回撤，牛市看涨价差策略能规避尾部风险降低亏损 [7][11][15] 各部分内容总结 本周行情回顾 沪深 300 股指期权策略回顾 - 对沪深 300 股指等用八个常用策略回测，本周卖跨式策略领跑录得 0.21%收益，过去一周指数震荡收跌隐波节前上行，卖跨式赚 Theta 收益 [5][6] - 2025 年 1 月初至今基准表现最佳录 27.15%收益，卖看跌策略领先期权策略，三个期权套保策略能降低基准回撤，期权波动率交易策略降低回撤并分别录得不同收益，卖跨式在波动率下移行情中收益更高，牛市看涨价差策略收益强于基准且降低回撤 [6][7] 上证 50ETF 期权策略 - 对 50ETF 等用八个常用策略回测，本周跨式统计套利策略领跑录得 0.28%收益，过去一周标的震荡收跌隐波节前上行，卖跨式赚 Theta 收益 [8][10][11] - 2025 年 1 月初至今基准策略表现最佳录 19.51%收益，期权中卖看跌策略领先，三个期权套保策略降低回撤，期权统计套利策略降低回撤并分别录得不同收益，卖出最大持仓位宽跨式策略表现相对较好，牛市看涨价差策略收益强于基准且降低回撤 [10][11][12] 中证 1000 股指期权策略 - 对中证 1000 股指等用八个常用策略回测，本周跨式统计套利策略领跑录得 0.25%收益，过去一周标的震荡收跌隐波节前上行，卖跨式赚 Theta 收益 [13][15][17] - 2025 年 1 月至今基准表现最佳录 47.08%收益，期权中卖看跌策略领先，三个期权套保策略降低基准回撤，期权波动率交易策略降低回撤并分别录得不同收益，卖跨式策略收益效果更好，牛市看涨价差策略收益强于基准且降低回撤 [15][16][17] 策略具体描述 备兑开仓策略 - 为增强收益的经典策略，卖出看涨增益在标的震荡或下跌行情中，投资者持有现货预期小涨或不涨时用该策略降低成本增强收益，无需额外保证金 [18] - 上证 50ETF 策略构建为买 1 份 50ETF 同时卖 1 份 10%虚值最近一档行权价看涨期权；沪深 300 为买 1 份主力合约同时卖 3 份 4%虚值最近一档行权价看涨期权 [18][21] 卖出看跌策略 - 单方向卖方策略，受行情下跌和波动率上涨干扰，卖出看跌增益在标的震荡或上涨行情中，投资者在行情平稳或不大跌时卖出看跌获权利金投资货币市场，需缴纳保证金 [24] - 上证 50ETF 和沪深 300 均为卖空平值看跌期权 [24][26] 保护性看跌策略 - 保护型对冲策略，投资者预期标的上涨又担心下行时构建，下行时对冲风险，上行时享受部分收益，需权衡保险效用与成本 [28] - 上证 50ETF 策略构建为买 1 份 50ETF 同时买 1 份 10%虚值最近一档行权价看跌期权；沪深 300 为买 1 份主力合约同时买 3 份 4%虚值最近一档行权价看跌期权 [29][31] 领口策略 - 偏中性策略，是备兑和保护性看跌策略结合，海外基金常用套保策略，买入看跌提供尾部保护但成本高，卖出看涨降低成本 [33] - 上证 50ETF 策略构建为持有 1 份 50ETF 同时买 1 份 10%虚值最近一档行权价看跌期权和卖 1 份 10%虚值最近一档行权价看涨期权；沪深 300 为持有 1 份主力合约同时买 3 份 4%虚值最近一档行权价看跌期权和卖 3 份 4%虚值最近一档行权价看涨期权 [33][35] 跨式统计套利策略 - 利用隐含与历史波动率差值判断走势，差值大时需判断隐含回落或历史上升概率，隐含具群聚性，上升时避免做空隐含波动率 [40] - 上证 50ETF 策略构建为平值跨式策略，根据隐含与历史波动率差值做多或做空波动率，隐含变化率大于 10%时平仓；沪深 300 类似，差值阈值不同 [41][43] 卖跨式策略 - 做空波动率策略，构建时风险中性，卖出平值跨式期权在波动率下行时获最大收益，但标的价格变动会导致损失 [44] - 上证 50ETF 和沪深 300 均为卖出平值看涨和看跌期权构建组合，平值价位或主力合约变化时换仓，隐含变化率大于 10%时平仓 [44][47] 卖出最大持仓位宽跨式策略 - 期权卖方根据大部分投资者持仓价位判断标的压力和支撑位，构建卖出宽跨式组合获取时间价值收益 [49] - 上证 50ETF 和沪深 300 均为卖出最大持仓价位看涨和看跌期权构建组合，最大持仓位或主力合约变化时换仓，隐含变化率大于 10%时平仓 [49][52] 牛市看涨价差策略 - 低成本买入看涨策略，用于预测标的短期温和上涨且隐含波动率低位时，适合波动率低位且预期上涨时 [55] - 上证 50ETF 策略构建为买入平值看涨期权并卖出 10%虚值最近一档行权价看涨期权；沪深 300 为买入平值看涨期权并卖出 4%虚值最近一档行权价看涨期权 [55][57]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 未提及 行情回顾 - 12月30日，A股窄幅整理，板块轮动较快，上证指数收盘微跌，报3965.12点，深证成指涨0.49%，创业板指涨0.63%，北证50跌0.4%，科创50涨1.01%，万得全A涨0.13%，万得A500涨0.28%，中证A500涨0.32%，全天成交2.16万亿元，与上日持平 [5] - 上证50收盘价1131.75，涨跌幅0.06%，成交额3036.5523亿元，成交量38.54亿 [3] - 沪深300收盘价4651.2818，涨跌幅0.26%，成交额4571.85亿元，成交量180.37亿 [3] - 中证1000收盘价7597.299，涨跌幅0.04%，成交额4680.24亿元，成交量263.33亿 [3] 中金所股指期权成交情况 - 上证50认购期权成交量2.51万张，认沽期权成交量1.53万张，成交PCR为0.64，认购期权持仓量3.11万张，认沽期权持仓量2.09万张，持仓PCR为0.67 [3] - 沪深300认购期权成交量9.80万张，认沽期权成交量6.08万张，成交PCR为0.61，认购期权持仓量9.87万张，认沽期权持仓量7.26万张，持仓PCR为0.74 [3] - 中证1000认购期权成交量12.30万张，认沽期权成交量8.84万张，成交PCR为0.72，认购期权持仓量14.17万张，认沽期权持仓量14.59万张，持仓PCR为0.97 [3] 各指数波动率分析 上证50 - 展示了历史波动率锥，含30%分位值、最小值、10%分位值、最大值、90%分位值、当前值、60%分位值等数据，以及不同周期（5日、20日、40日、60日、120日）历史波动率 [3][4] - 给出下月平值隐波的波动率微笑曲线 [4] 沪深300 - 展示了历史波动率锥，含30%分位值、最小值、10%分位值、最大值、90%分位值、当前值、60%分位值等数据，以及不同周期（5日、20日、40日、60日、120日）历史波动率 [4] - 给出下月平值隐波的波动率微笑曲线 [4] 中证1000 - 展示了历史波动率锥，含30%分位值、最小值、10%分位值、最大值、90%分位值、当前值、60%分位值等数据，以及不同周期（5日、20日、40日、60日、120日）历史波动率 [4] - 给出下月平值隐波的波动率微笑曲线 [4]

报告核心观点 - 金融期权隐含波动率指数反映截止上一交易日的30日隐波走势，商品期权隐含波动率指数通过主力月平值期权上下两档隐波加权所得，反映主力合约的隐波变化趋势；隐波指数与历史波动率的差值，差值越大反映隐波相对历史波动率越高，差值越小代表隐波相对历史波动率越低 [3] - 隐波分位数代表当前品种隐波在历史上的水平，分位数高代表当前隐波偏高，分位数低代表隐波偏低；波动率价差按指数+历史波动率 [5] 相关目录总结 隐含波动率指数、历史波动率及其价差走势图 - 展示了300股指、50ETF、1000股指、500ETF、白银、豆粕、玉米、糖、棉花、甲醇、橡胶、铁矿石、PTA、沪铜、原油、铝、PVC、螺纹钢、锌、FR、尿素、柴油、菜粕、棕榈油等品种的隐含波动率（IV）、历史波动率（HV）及两者差值（IV - HV）的走势 [4] 隐波指数分位数与波动率价差分位数排名图 - 涉及隐波分位数和历史波动率分位数排名相关内容，但未明确各品种具体排名数据 [5]