期权的风险及对冲

什么是尾部风险（Tail Risk）

在金融统计中，资产收益分布通常不是完美正态的，而是厚尾分布，意味着极端事件虽然概率低，但一旦发生，影响极大且杀伤力强。

对于期权交易者来说：

• 卖方策略（如裸卖Put、Iron Condor、Strangle 等）虽然胜率高，但在尾部事件中可能遭遇灾难性亏损。
• 买方策略（如 Long Put、Straddle）则能利用后尾风险对冲或获利。

举例说明：

假设你卖出了一个 BTC 的 $80,000 Put（收取权利金 $1,000），当前价格 $100,000。你认为 BTC 不会这么快暴跌。

但如果出现市场崩盘：

• BTC 几天内跌至 $60,000
• 你需要以 $80,000 买入一枚 BTC，市价仅 $60,000
• 亏损 = $20,000 − $1,000 = $19,000

本来预期只赚 $1,000，最终暴亏近 20 倍 → 就是典型的“后尾风险”爆发。

后尾风险的表现形式：

如何应对和管理后尾风险？

总结：

后尾风险是期权策略中极具破坏性的隐藏炸弹，尤其对卖方策略致命，不能靠“胜率高”来忽视风险暴露。真正稳定的期权交易，一定是在保护极端情境下仍能存活的策略体系。

什么是Whalley-Wilmott 渐进最优对冲模型（Asymptotic Optimal Hedging）

Whalley-Wilmott 模型是由 Paul Wilmott 和 Anne Whalley 提出的一种期权动态对冲（Dynamic Hedging）方法，主要用于最小化对冲成本的风险，特别是在交易成本（Transaction Costs）存在的情况下。该模型属于渐进最优（Asymptotically Optimal）对冲策略，适用于高频调整的对冲组合。

核心思想

在Black-Scholes模型中，理想情况下，期权卖方可以通过连续调整（Continuous Delta Hedging）完全对冲风险。但现实中：

• 交易成本（手续费、买卖价差）使得频繁调仓成本高昂。
• 离散对冲（Discrete Hedging）无法完全消除风险。

Whalley-Wilmott 模型的目标是：

在交易成本和风险之间找到最优平衡，即对冲频率不宜太高（避免成本过高），也不宜太低（避免风险暴露过大）。

关键公式

Whalley-Wilmott 给出了一个最优对冲区间（No-Trade Region），当标的资产价格超出该区间时，才进行调整：

其中：

• ΔS = 触发对冲的价格变动阈值
• c = 交易成本（比例）
• S = 标的资产价格
• Γ = 期权的Gamma（二阶敏感度）
• λ = 风险厌恶系数（Risk Aversion）

策略规则：

1.计算当前期权的 Delta（对冲比例）。
2.设定一个容忍区间（No-Trade Region），只要资产价格在该区间内，不进行对冲。
3.当价格超出区间时，调整头寸使Delta回到目标值。
4.特点

5.与其他对冲方法的对比

6.总结

• Whalley-Wilmott 模型 是一种考虑交易成本的动态对冲优化方法。
• 通过设定“不交易区间”（No-Trade Region），减少不必要的调仓，同时控制风险。
• 适用于高Gamma期权或高交易成本环境，是Black-Scholes模型的现实改进。

该模型在量化期权交易和风险管理中具有重要应用，尤其适合需要平衡交易成本和风险暴露的机构投资者。