作者：老余捞鱼
原创不易，转载请标明出处及原作者。
写在前面的话：今天不聊玄学，只聊数学。最近扒到了高盛的一份衍生品研究笔记，核心就讲了一件事：当大部分人都在盯着财报看的时候，真正的聪明钱已经在“分析师日”这种被忽略的日子里完成了布局。三套策略，纯逻辑拆解，希望能给你一些新视角。
做量化久了，你会发现一个有趣的现象：散户喜欢盯着K线找“感觉”，而顶级机构喜欢盯着“日历”找“错配”。
最近我研究了一份关于高盛（Goldman Sachs）衍生品研究部门的笔记。这帮华尔街的聪明脑袋，通过复杂的数学模型，发现了市场在特定事件中存在的定价漏洞。
这篇笔记最吸引我的地方在于：它不仅仅是讲技术，更是在讲一种“信息不对称”的逻辑。
今天就把这些晦涩的专业术语翻译成听得懂的人话，带大家看看这三个据称在历史回测中表现优异的策略。
策略一：分析师日的“预期差”博弈
大家都很熟悉财报日，因为那时候全市场的目光都盯着。但高盛发现了一个被忽略的角落——“分析师日”（Analyst Day / Investor Day）。
财报发布的时间是标准化的，历史数据一大把，机器模型很容易就能把波动率算得死死的。但是，“分析师日”往往没有固定的时间规律，历史训练数据稀缺。
这就导致了一个结果：系统性的量化模型往往会“低估”这一天可能发生的大动作。
在这个日子里，公司管理层可能会发布全新的战略指引、产品路线图或者财务目标修正。这些信息的密度极大，但市场预期的波动率（Implied Volatility）却往往还没反应过来。
🔍 策略拆解
- 时机选择： 在活动开始前5天（T-5）进行布局。
- 工具选择： 关注平值（ATM）或轻度虚值（OTM）的看涨方向期权合约。
- 离场时机： 活动结束后1天（T+1）。
- 持有周期： 大约6个交易日。
经典案例：
以2024年12月的Robinhood（HOOD）为例。在投资者日之前，其隐含波动率并不高。高盛的研究逻辑是，只要这一天发布的内容足够劲爆，实际产生的波动就会远远超过模型给出的定价。这在期权希腊字母里，就是赚取“Gamma”爆发的钱。
策略二：财报发布前的“概率优势”
很多人觉得赌财报是“扔硬币”，但在大数据的视角下，这枚硬币的重心其实是偏的。
逻辑是什么？
根据FactSet的数据（2012-2016），标普500成分股中，有68%的公司盈利会超出分析师预期，平均超出幅度为4.0%。
这意味着，从统计学角度看，美股上市公司的业绩惊喜呈现“正偏态分布”。这为提前布局看涨方向的波动率提供了一个天然的结构性优势。
| 要素 | 操作细节 |
|---|---|
| 入场时点 | 财报发布前2天（T-2） |
| 核心动作 | 持有头寸穿越财报发布时刻 |
| 离场时点 | 发布后1天（T+1），在波动率回归前离场 |
| 历史回测 | 据报道，在特定周期内平均表现约14%（注：此为历史数据） |
这个策略的核心不在于你猜对了哪一家公司，而在于利用“大概率事件”去覆盖成本。就像贝莱德（BlackRock）曾经的案例那样，一次巨大的超预期波动（期权价格从$3涨到$18），往往能覆盖掉多次无效操作。
但要注意，这是一种“极高波动”的策略，绝大多数时候你可能面临的是时间价值（Theta）的快速损耗。
策略三：非对称Alpha（聪明的“备兑”）
如果说前两个策略是在刀尖上跳舞，那么第三个策略则更像是稳扎稳打的“收租公”。
这就是所谓的“系统性备兑策略”（Systematic Covered Call），但高盛做了一些改良。
普通的备兑策略是：持有股票，卖出看涨期权收权利金。但高盛认为，不能瞎选股，也不能瞎卖。
🛠️ 高盛的改良版配方：
- 精选标的： 只在标普500中筛选自由现金流高、抗衰退能力强、资本纪律好的优质公司。
- 动态对冲： 卖出10%虚值的看涨期权（覆盖约1/3的持仓），同时利用指数的看跌期权价差来进行底部保护。
- 收益来源：
- 波动率溢价： 也就是赚那些短期过度投机的人付出的“保险费”。
- 基本面Alpha： 优质公司本身跑赢大盘的涨幅。
据IBKR Campus引用的数据，这种动态策略在1996年以来的回测中年化复合增速（CAGR）表现优异，不仅跑赢了标普500，还降低了波动。
观点总结
看完这三个策略，不知道大家有没有发现一个共同点？
Alpha（超额回报）总是集中在系统性模型容易失效的地方。
- 分析师日：因为时间不固定，机器学不会。
- 财报惊喜：因为分析师习惯性保守，数据有偏差。
- 动态备兑：因为纯持有不如通过波动率管理来增强收益。
当然，老余必须得啰嗦一句：所有这些都是基于美股市场的历史数据回测。 市场环境在变，没有任何策略是万能钥匙。
对于我们普通投资者来说，未必能直接复制这些复杂的期权组合，但这种“寻找信息不对称”和“利用统计学优势”的思维方式，才是最值得我们借鉴的。
🔍 来源及置信度评估
为了保证内容的严谨性，文中引用的策略来源如下：
① 分析师日策略：来源参考TradeAlgo对高盛报告的报道。[置信度：中]
② 财报策略：来源参考媒体对高盛期权研究的报道及FactSet数据。[置信度：中]
https://alphaexchangepodcast.com/episode/john-marshall-head-of-derivatives-research-goldman-sachs
https://insight.factset.com/sp-500-earnings-season-update-february-9-2024
③ 非对称Alpha策略：直接引用自IBKR Campus对高盛John Marshall研究的分析。[置信度：高]
#高盛研究 #量化逻辑 #事件驱动策略 #金融思维 #老余捞鱼 #深度解析 #市场波动 #统计学优势
感谢阅读！愿本文为您带来新启发与实用知识。若觉有益，请点赞分享，您的支持是我创作的动力，欢迎留言必复。祝投资顺利，收益丰厚！
风险提示：本文仅供参考，不构成投资建议。量化策略开发应以学习和技术交流为目的。投资有风险，入市需谨慎。
Be First to Comment