市场表现与驱动因素 - 华尔街交易员推动股市在经历去年10月以来最大跌幅后走高 美国总统特朗普关于不希望对格陵兰动用过度武力的言论缓解了地缘政治紧张情绪[2][6] - 纽约时间10:00 标普500指数上涨0.8% 超过400只股票走高 该指数年内表现恢复为上涨[2][6] - 纳斯达克100指数上涨0.8% 道琼斯工业平均指数上涨0.7%[2][6] - 此前市场出现了跨资产下滑 部分人士称之为“卖出美国”交易的重现[2][6] 市场内部动态 - 小盘股连续第13个交易日跑赢美股基准指数[2][6] - 大型科技公司表现逊于大盘[2][6] - 一项备受关注的股票波动率指标从11月以来的高位大幅回落[2][6] 政策与市场解读 - Annex Wealth Management的Brian Jacobsen指出 关键不在于特朗普说了什么 而在于他没有说什么[3][6] - 特朗普没有重申对欧洲的关税威胁 没有表示政府将动用武力获取格陵兰岛 也没有说要限制信用卡利率 而是要求国会处理 其言论风格虽未变 但实质内容感觉有所收敛[3][6] 债券与外汇市场 - 10年期美国国债收益率基本持平于4.28%[3][6] - 美元指数下跌0.2%[3][6]

美股市场情绪与投资者困境 - 投资者陷入两难境地 既害怕错过AI带来的涨势 又担心这是一个随时可能破裂的泡沫 这种贪婪与恐惧的拉锯战将成为市场主旋律 [2] - 美国银行调查显示 股价上涨的规模已使对泡沫的担忧成为基金经理们的头号心病 但同时担忧典型的“踏空风险” 这可能会惩罚任何过早撤退的人 [2] 市场波动率前景与特征 - 策略师预计 过去18个月大幅抛售和快速反转的特征可能会持续到2026年 AI热潮可能遵循过去技术革命的繁荣与萧条周期 [2] - 策略师预计股票波动率在2026年将主要受到支撑 因为资产泡沫在膨胀时往往会变得更加不稳定 投资者应预料到偶尔会出现超过10%的跌幅 但市场会出现创纪录的快速反弹 [3] - 摩根大通策略师表示 波动率正受到两股力量拉扯 压低波动率的技术和基本面因素 以及支持波动率高于平均水平的宏观因素 他们认为2026年VIX中位数将维持在16到17左右 但在避险时期该指数将大幅飙升 [4] - 法兴银行策略师应用的基本面波动率机制模型指向2026年会出现更高的波动率 [6] AI热潮对市场结构的影响 - 处于AI投资热潮中心的科技公司拥有巨大影响力 科技板块与标普500指数其余部分的分化有助于抑制2025年市场的已实现波动率 因为科技股的上涨抵消了其他领域的下跌 [2] - 瑞银衍生品策略师指出 2025年可能是板块轮动和少数个股领涨的一年 而非广泛的风险偏好开启或关闭 这有助于将隐含相关性水平拉低至历史低点 但这让VIX面临风险 一旦宏观驱动因素再次占据主导 VIX随时可能出现持续的大幅飙升 [2] - 法兴银行策略师认为 美国企业部门正处于一个新的AI驱动的再杠杆化周期的风口浪尖 这应会导致信用利差和股票波动率双双走高 [6] 波动率交易策略与市场动态 - 瑞银策略师认为 AI热潮是持续还是破裂的问题 使得持有纳斯达克100指数波动率上升的合约成为押注这两种情况的关键 买入纳斯达克100指数波动率同时卖出标普500指数波动率被该行视为对明年最有信心的交易 [3] - 热门的离散度交易（押注个股波动率上升而指数波动较小）可能会在年初特别流行 投资者将部署该策略的新版本 但一些基金正采取相反的立场 认为这已成为一个过度拥挤的交易 [4] - 花旗策略师指出 投资流动的不平衡会影响期权定价 在波动率曲线的短端有大量来自散户和机构的供应 在长端有对冲资金流 这将保持长端处于高位 预期会出现陡峭的期限结构 [4] - 瑞士对冲基金Adapt Investment Managers表示 离散度策略已成为众所周知的策略 许多阿尔法已经消失 需要改进策略、选股或交易时机来挤出回报 [5] - 花旗策略师预计 许多离散度组合将在1月份到期 对冲基金将重新加载定制的一篮子离散度交易 这可能会维持个股波动率相对于指数的溢价 [5] 投资者应对与风险准备 - 彭博行业研究首席全球衍生品策略师表示 投资者的错失恐惧症、相互矛盾的AI叙事以及作为波动源的美国政府 正在为交易波动率创造有利的背景 这使得为左侧和右侧尾部风险做好准备成为2026年的关键 [6] - 法兴银行策略师提出的基本面波动率机制模型 在做多和做空波动率交易之间进行动态切换 总体而言 收益率曲线平坦化是买入波动率的信号 而做空波动率交易则由曲线陡峭化触发 该模型避开了2008年和2020年的大幅回撤 [6]

文章核心观点 - 文章介绍了一种名为“卖出蝶式价差”的期权策略，旨在为投资者在预期股价将有波动但方向不明、或认为跨式组合成本过高时，提供一种低成本、高灵活性的解决方案 [1] - 该策略通过同时卖出两个外侧行权价的看涨期权和买入两个中间行权价的看涨期权构建，可以实现建仓时产生净现金流入，并在股价向任一方向突破特定点位时获利 [1] - 策略的核心是博取标的资产在期权到期前价格小幅波动，本质上是一个结合了牛市价差和熊市价差的中性策略，适用于市场震荡末期、预期波动率将上升的环境 [2][5] 策略组成与构建 - 策略涉及三种期权交易：卖出1个较低行权价X1的看涨期权、卖出1个较高行权价X3的看涨期权、买入2个中间行权价X2的看涨期权，所有期权到期日相同 [1] - 行权价关系为：X2 = (X1 + X3)/2，即买入期权的行权价是卖出期权行权价的平均数 [1] - 交易数量比为：卖出X1看涨期权 : 卖出X3看涨期权 : 买入X2看涨期权 = 1 : 1 : 2 [1] - 初始建仓净收入 = C1 + C3 - 2*C2，其中C1、C2、C3分别为对应期权的权利金 [1] - 该策略也可用看跌期权搭建，其逻辑、收益和风险与用看涨期权构建非常相似 [1] 策略的盈亏机制 - 建仓净收入即策略的最大利润，当股价 ≤ X1 或股价 ≥ X3 时，利润达到最大值 [4][5] - 下行盈亏平衡点股价 = X1 + 建仓净收入（每股） [4] - 上行盈亏平衡点股价 = X3 - 建仓净收入（每股） [4] - 当股价 < 下行盈亏平衡点，或股价 > 上行盈亏平衡点时，策略盈利 [4] - 当股价等于中间行权价X2时，策略亏损最大，最大亏损 = (X2 - X1)*100 - 建仓净收入 [4][5] - 在提供的实例中，建仓净收入为65美元，最大利润为65美元，最大亏损为435美元，盈亏比为0.15 [7][8] 策略特点与适用场景 - 策略特点包括：盈亏比较低但胜率较高、属于做多波动率的中性策略、成本效率高（可实现负成本建仓） [5] - 适用于市场处于震荡末期、即将选择方向但方向不明时使用，即波动率处于低位且预期后续波动率会上升的情况 [5] - 在正确的市场环境下，例如震荡末期或重大事件前，股价只需达到超过±1.6%的波动幅度即可获得最大收益，因此胜率可观 [8] 实操应用案例 - 案例假设某股票现价为315美元/股，投资者预期未来三周左右股价将结束震荡并突破 [6] - 具体操作：卖出1张行权价315的看涨期权（权利金1090美元）、卖出1张行权价325的看涨期权（权利金665美元）、买入2张行权价320的看涨期权（每张权利金845美元） [7] - 计算得出：建仓净收入 = 1090 + 665 - 2*845 = 65美元 [7] - 下行盈亏平衡点 = 315 + 65/100 = 315.65美元 [7] - 上行盈亏平衡点 = 325 - 65/100 = 324.35美元 [7] - 情景分析显示，当股价暴跌至250美元时，策略获得最大收益65美元；当股价为316美元时，亏损35美元；当股价为320美元时，出现最大亏损435美元 [7][8] 策略使用建议 - 期权到期日选择：一般偏向选择30-45天到期的期权，以平衡给予股价足够时间波动和避免过度的Theta时间价值损耗 [12] - 入场时机：适合在财报公布前、重大政策落地前，且期权隐含波动率处于历史较低位时入场；期权到期日最好跨越事件日，例如在事件后1-2周到期 [13] - 行权价选择：买入期权的中间行权价最好靠近股价现价；两个卖出期权的行权价标准间距一般在3-5%左右；优先选择流动性强的美股期权以方便平仓 [14] - 风险控制：需注意卖出期权到期被行权的风险，如果不想被行权，需要在到期前平仓掉裸卖空期权的部分 [14]

行业投资评级 - 人工智能投资热潮仍有上升空间，尽管投资已大幅增长 [1] - 市场仍有上涨空间，与人工智能相关公司的市场价值已超过8万亿美元估值 [1][3] 核心观点 - 人工智能潜在资本收益价值估计高达8万亿美元，表明进一步投资是合理的 [1][3] - 当前未见1990年代科技泡沫时期的大规模宏观泡沫迹象，市场发生剧烈调整的信号不明显 [1][6] - 未来几个月经济增长将保持稳定，不会陷入衰退，美联储将采取更多宽松政策 [1][9] - 进入2026年时增长前景将更为乐观，有助于股市表现 [1][9] 当前AI热潮与历史对比 - 当前AI投资周期的规模和持续时间表明仍处于较早阶段 [3] - 与1990年代科技泡沫相比，目前未出现持续高水平的投资支出、企业利润率下降、杠杆增加等宏观泡沫迹象 [6] - AI驱动的投资支出增幅较小且持续时间较短，公司部门财务状况良好 [1][6] - 美国经常账户赤字稳定，信用利差很窄，股票波动率未持续大幅上升 [1][6] 风险应对与市场策略 - 通过保护性头寸或全面捕捉上行敞口同时限制下行风险，可以获得保护 [1][7] - 如果繁荣继续且债务使用增加，信用利差扩大可提供对信用发行故事和实体经济下行风险的敞口 [1][7] - 利率前景方面，经济繁荣推高收益率，繁荣破裂则导致收益率大幅下降，较低收益率能起到保护作用 [8] 未来经济与市场展望 - 未来2到3个月存在不确定性，美国经济已基本反映衰退预期 [9] - 如果市场开始严重担忧，股票有进一步下跌空间，可能推动美联储提前降息 [9] - 宏观背景已被充分定价，有利因素有限，需找到保持多头头寸同时防范不利因素的方法 [2][9] 2026年关键关注点 - 劳动力市场是关键宏观问题，其态势影响下行风险预期 [4][10] - 美联储主席提名及2026年FOMC构成关系到政策方向的不确定性 [4][10] - AI投资的发展以及中国出口增长预期上调的影响是需要重点考虑的问题 [4][10]

市场波动预期 - 投资者预期财报发布后标普500成分股股价平均波动幅度将达到4.7%，接近2022年以来的最高水平[1] - 期权价格大幅上涨反映出市场对个股剧烈波动的预期[1] - 与上季度不同，期权价格已提前上涨以预期波动性，投资者预计股票特定因素将推动近期波动[1] 波动预期的驱动因素 - 市场面临多重挑战，包括对政府关门、贸易政策影响企业盈利以及AI股票泡沫风险的担忧加剧[1] - 政府关门意味着市场处于宏观催化剂真空状态[1][4] - 市场涨势主要由AI和科技股推动，但这些股票的估值和前瞻盈利前景正面临越来越多质疑[1] 历史与区域波动趋势 - 美国上季度财报后的实际股价波动达到峰值，且自2021年以来一直呈上升趋势[2] - 欧洲市场的财报后实际股价波动也呈现上升趋势[2] - 股票相关性极低，实际和隐含波动率均接近至少十年来的最低水平[2] 板块与个股波动焦点 - 非必需消费品、科技和医疗保健公司预计将出现一些最大波动[6] - 非必需消费品板块的隐含波动在财报季开始时达到2020年以来最高水平[6] - 材料板块的隐含波动虽是三年来最高，但水平相对较低[6] - 个股偏斜度比指数更平，交易员更倾向于追逐个别公司的涨势，特别是AI相关股票[5] 期权市场动态与策略 - 甲骨文公司和超威半导体等大型股票的剧烈波动已导致期权市场重新为其他个股定价[7] - 投资者不愿做空波动率，担心遭遇盈利意外和股价的巨大波动[7] - 隐含波动率通常在财报后崩溃，投资者可能关注财报后的波动以寻找便宜货[7] - 期权交易员推高标普500成分股的隐含波动率，可能反映了对Magnificent 7股票的押注[7]

核心财务表现 - 第二季度每股收益0.16美元超预期 但营收2.806亿美元未达预期[1] - 净收入环比下降 同店销售额低于华尔街预期[1] 股价表现与交易动态 - 股价单日暴跌15.3%至71.61美元 盘中触及65.70美元为2024年4月以来最低点[2] - 年内累计下跌38.7% 创历史最差单日表现[2] - 期权交易量达平日17倍 看跌期权占比显著（看涨6.9万份/看跌9.6万份）[2] - 最活跃合约为8月65美元看跌期权及10月55美元看跌期权[2] 市场情绪与做空压力 - 10日看跌/看涨成交量比率高于过去82%的年度读数[3] - 空头头寸占流通股比例达11.6%[3] - 波动率评分79分（满分100） 显示过去12个月常超波动预期[3]

美股波动 - 7月下旬美国股市波动率被重新激活 标普500指数打破夏季平静出现年内较为显著波动[2] - 波动主要受劳动力市场裂痕、关税政策波动及AI相关交易震荡等多重因素叠加影响[2] - VIX指数在第三季度存在季节性上涨趋势 美银建议通过把握波动率底部降低方向性交易成本[2] - 可运用9月到期VIX 16.5看跌期权为同期标普500指数看跌价差合约融资 有效控制对冲成本[2] 欧元区银行股 - 欧元区银行股今年以来涨幅近50% 远超欧洲斯托克50指数8%的涨幅[4] - 优异表现得益于高周期性、高市场贝塔系数及并购回购等行业利好因素[4] - 当前持仓情况和价格走势已显超买 在欧洲增长风险背景下较为脆弱[4] - 美银推荐2025年12月到期SX7E阶梯式看跌价差合约 保护力度最多高出1100个基点[5] 恒生中国企业指数 - 恒生中国企业指数今年以来上涨20% 但投资者持仓仍相对较轻[1][7] - 2025年中国经济有望逐步企稳 反内卷改革成为关键驱动力[1][7] - 政策重心从旧经济国企转向新能源、电动汽车等新经济领域供应链问题[1][7] - 指数波动率定价极具吸引力 偏度仅为-0.9%处于历史低位[7] - 看涨比率策略可捕捉20%上行潜力 同时有效管理下行风险[7] 全球波动率数据 - 标普500指数隐含波动率16.2 实际波动率12.3[10] - 欧洲斯托克50指数隐含波动率16.6 实际波动率13.6[10] - 日经225指数隐含波动率18.9 实际波动率14.5[10] - 恒生中国企业指数隐含波动率21.7 实际波动率18.3[10] - 不同市场波动特征存在显著差异 为跨市场策略提供参考[12]

公司动态 - 星巴克股价上涨1 6%至126 15美元 因CNBC报道其中国业务吸引高达100亿美元的竞标报价[1] - 公司拟保留30%股权 竞标方包括Centurium Capital、Hillhouse Capital和Carlyle Group等知名机构[1] 股价表现 - 股价今夏波动明显 但近期在20日移动均线获得支撑[2] - 当前股价创4月2日以来新高 年内表现已突破盈亏平衡点[2] - 过去12个月股价累计上涨30 5%[2] 期权交易 - 50日看涨/看跌期权成交量比率为2 11 位于年度98百分位 显示看涨情绪强烈[3] - 看跌/看涨未平仓合约比率(SOIR)为0 88 处于过去12个月的12百分位 进一步印证看涨倾向[3] 期权估值 - 波动率指数(SVI)为29% 处于年度16百分位 显示期权定价隐含低波动预期[4] - 波动率评分卡(SVS)达98分(满分100) 表明过去一年股价实际表现常超期权定价预期[4]

论文核心观点 - 债券信用利差和股票波动率对企业投资具有预测能力 信用利差上升或股票波动率提高时企业投资往往减少[1] - 信用利差在预测企业投资方面显著优于股票波动率 可能因债券价格更有效反映下行风险而股票价格包含更多未来增长机会信息[1] - 资产波动率与企业投资呈正向关系 补充了"不确定性抑制投资"的传统观点[3] - 股票波动率预测效果不佳 因其作为杠杆化资产波动率混合了债务负担负面效应和期权价值正面效应[3] 指标结构性关系 - 信用利差反映债务负担对投资的负面影响 预测企业投资减少[2] - 资产波动率体现股东期权价值对投资的正向作用 预测企业投资增加[2] - 杠杆率作为债务影响控制变量的传统做法需要重新审视 因其不足以揭示资产波动率的正面作用[3] 学术贡献 - 首次系统探讨信用利差/股票波动率/资产波动率/杠杆率/托宾Q等指标的结构性关系[2] - 支持债券反映下行风险而股票包含增长机会的根本解释 排除债券市场信息优势假说[3] - 为理解企业投资行为提供新思路 提示需考虑风险指标与杠杆度的结构性关系[4] 研究背景 - 论文由复旦大学/斯德哥尔摩经济学院/加州大学洛杉矶分校学者合作完成[2] - 2024年12月刊发于《金融学期刊》 属于金融学领域前沿研究[2]