行业与公司 - 行业：全球股票衍生品策略 - 公司：UBS（瑞银） 核心观点与论据 1. 2025年波动性展望： - 2025年波动性预计将保持高位，且波动性本身也会波动[1][15] - 经济增长放缓、通胀下降、政策利率下调以及失业率上升将推动波动性上升[7] - 关税升级风险增加了不确定性，尤其是对欧洲股市和银行板块的影响较大[7] 2. 波动性驱动因素： - 宏观经济不确定性是波动性的主要驱动因素，尤其是关税政策的影响[36] - 低相关性和高收益分散性抑制了波动性，但随着经济增长放缓和政策不确定性增加，波动性可能上升[15][16] 3. 投资策略： - 建议通过卖出SPX看跌期权并买入VIX看涨期权来对冲风险[7][66] - 在QIS（量化投资策略）中，买入股票波动性并卖出利率波动性表现良好[61] - 避免或战术性使用跨资产类别的波动性“套利”策略[66] 4. 关税影响： - 关税升级可能导致经济增长放缓和通胀上升，尤其是对美国市场的影响较大[67] - 欧洲银行板块对关税升级的敏感性较高，可能导致市场下跌5-10%[71] 5. 量化模型与工具： - 使用REVS（经济体制、收益、估值、情绪）框架来评估波动性和投资机会[12][22] - 早期预警信号（EWS）显示短期内市场下跌的风险较高[51] 6. 市场情绪与波动性： - 市场情绪工具（如EWS、UBS拥挤度评分、CTA信号）有助于评估短期波动性风险[134] - CTA（商品交易顾问）信号显示，CTA在当前市场中的投资比例较高，可能在未来市场下跌时加剧波动性[165] 7. 乐观情景：全球“金发姑娘”情景： - 如果通胀继续趋近目标且经济增长保持稳健，市场可能进入“金发姑娘”情景，波动性保持在较低水平[24] - 欧洲股市可能表现优于美国股市，周期性板块可能优于防御性板块[24] 其他重要内容 1. 波动性预测模型： - 使用MACRO Cookbook模型预测波动性，历史数据显示，经济增长放缓和利率下调通常伴随着更高的波动性[25] - 预计2025年S&P 500的波动性将平均在20%左右，波动性范围可能在15%到30%之间[96] 2. 收益分散性： - 2024年TECH+股票与S&P 500其他股票的收益增长差距为24.5%，预计2025年将缩小至10.4%[108] - 收益分散性的减少可能缓解股票相关性，进而影响波动性[109] 3. 估值与波动性： - 估值分散性与收益分散性同步上升，抑制了相关性[17] - 如果经济增长放缓和收益普遍疲软，相关性可能显著上升[19] 4. 市场结构变化： - 市场结构的变化（如量化/算法/对冲基金定价）导致VIX对市场下跌的反应更加敏感[24] - 长期gamma头寸和低市场beta头寸导致市场下跌时波动性加速[170] 数据与图表 - 图1：S&P 500波动性可能保持高位，且波动性本身也会波动[2] - 图2：欧洲实现波动性估计与隐含波动性（红点）[5] - 图3：关键观点、论据和交易想法[8] - 图4：VIX交易在20%左右[27] - 图5：波动性波动性（vol-of-vol）保持高位[35] - 图6：S&P 500实现波动性情景[29] - 图7：基于经济展望的S&P 500回报分布[32] - 图8：VIX的五P框架[38] - 图9：主要宏观经济数据事件前的隐含波动性[41] - 图10：2024年主要宏观经济数据事件后的实际波动性[43] - 图11：2024年主要宏观经济数据事件后美国股市的反弹[46] - 图12：2024年主要宏观经济数据事件后波动性的上升[48] - 图13：当前早期预警信号（EWS）净信号[52] - 图14：当前净信号的驱动因素[55] - 图15：股票与利率波动性[59] - 图16：跨资产波动性风险溢价（VRP）[62] - 图17：跨资产波动性风险溢价（VRP）在不同波动性制度下的表现[65] - 图18：全球关税对GDP的影响范围[68] - 图19：全球关税对通胀的影响范围[72] - 图20：美国方向与波动性估计[74] - 图21：欧盟方向与波动性估计[74] - 图22：收益/拥挤信号4周回报[79] - 图23：REVS整体信号4周回报[80] - 图24：覆盖候选股票列表[81] - 图25：UBS对主要宏观经济和市场变量的预测[85] - 图26：服务业与制造业PMI差距（z-score）[87] - 图27：各地区综合PMI[89] - 图28：基线水平[93] - 图29：上行水平[94] - 图30：衰退水平[95] - 图31：S&P 500波动性在不同宏观情景下的表现[98] - 图32：基线S&P 500波动性[99] - 图33：投资-储蓄敏感性[100] - 图34：奥肯法则敏感性[101] - 图35：菲利普斯曲线敏感性[101] - 图36：1Q25 S&P 500周回报分布[103] - 图37：2Q25 S&P 500周回报分布[105] - 图38：TECH+与市场其他部分EPS增长收敛[110] - 图39：2025年EPS修订[111] - 图40：收益分散性上升[112] - 图41：NVDA收入与超大规模企业资本支出之间的差异[115] - 图42：ERP驱动因素[120] - 图43：历史美联储降息周期中的MOVE/VIX比率[132] - 图44：S&P 500的P/E分散性[128] - 图45：收益分散性[130] - 图46：当前EWS净信号[135] - 图47：当前净信号的驱动因素[137] - 图48：方向性风险信号中的变量[140] - 图49：信号> +1标准差时买入看涨期权的表现[141] - 图50：信号< -1标准差时买入看跌期权的表现[141] - 图51：信号在+/-1标准差之间时卖出ATM跨式期权的表现[145] - 图52：信号在+/-1标准差之间时的组合表现[149] - 图53：基于OW/UW信号的1个月回报分布[148] - 图54：净上升/下降概率对回报的影响[152] - 图55：UBS拥挤度评分[154] - 图56：SPX驱动因素[158] - 图57：SXXP驱动因素[160] - 图58：美国增长[161] - 图59：GLP-1股票[162] - 图60：欧洲银行[163] - 图61：当前和预计的动量信号[166] - 图62：CTA在+/-5%波动时的估计买卖[168] - 图63：S&P 500总回报表现[173] - 图64：SPX gamma变形与偏斜[178] - 图65：VIX与SPX的峰度差异[180] - 图66：UBS SPX ConVIXity对冲策略表现[181]