什么是股指期权？ 股票期货和基金的关系是什么意思呀

在证监会启动ETF和股指期权新品种上市准备工作之际，我们有必要了解一下什么是股指期权。

什么是股指期权？

股指期权是以股票价格指数（或股票价格指数期货）为标的资产的期权。

全球市场来看，其标的资产是股票价格指数的居多，即是指买方支付权利金给卖方，从而取得在未来某一特定的时间以某一确定的价格买进或卖出某种股票价格指数的权利，卖方收取权利金，则负有履约的义务，并且在到期日前需缴纳一定数额的保证金。

股指期权具有哪些功能？

股指期权主要有套期保值、套利、投机等几方面的功能。

套期保值是股指期权最基本的功能，利用它可以对相关股票组合进行套期保值，在规避价格不利变动风险的同时，还可以获取价格有利变动的收益。此外，股指期权还可以管理价格波动率风险（股指期货无法对冲此类风险）。利用股指期权，投资者能够更加准确地表达对市场方向性和波动率两方面的市场看法，有针对性地构建避险组合，使其更加符合自己的风险收益偏好。

股指期权的套利功能，是指同时参与两个（或多个）合约的交易，即通过低价买入一个（或多个）合约，并且高价卖出另一个（或多个）合约，赚取其价差的交易策略。股指期权的套利方式非常多，既可以是股指期权内部不同合约的搭配，也可以是股指期权与股指期货的搭配，一旦发现具有相关关系的不同合约间的价格之间出现了偏离，就可以对其进行套利交易。

最后，投资者还可以以赚取买卖价差为目的（而非出于对现货头寸的保护或其他目的），利用股指期权进行单纯的投机交易。

股指期权和股指期货有哪些区别？

作为金融衍生品家族两种不同的基本形态，股指期权与股指期货有着很多的差异，主要区别如下：

目前中金所的沪深300股指期权合约（征求意见稿）是如何设计？

股指期权的卖方保证金如何计算？

在征求意见稿中计算方式如下：

股指期权的常见交易策略有哪些？

股指期权的推出，并通过与股票和股指期权的结合，形成了包括投机、套期保值和套利等风险-损益结构不同的策略类型。

投机型策略是指仅利用期权及期权组合进行市场方向或波动率观点的交易，包括买入买权、买入卖权、买入看涨价差、买入看跌价差、买入跨式价差、卖出跨式价差、买入鞍式价差和卖出鞍式价差等。

套期保值型策略是指客户在拥有股票现货的同时，利用买入卖权、卖出买权或两者的结合等方式，对原有股票现货组合风险进行套保的策略。

套利型策略是指当期权与期权、期权与期货或期权与现货之间的稳定关系被打破，从而出现套利机会时的交易策略。

— — — — — — E N D — — — — — —

真格量化可访问：

https://quant.pobo.net.cn

真格量化微信公众号，长按关注：

遇到了技术问题？欢迎加入真格量化Python技术交流QQ群 726895887

往期文章：

Numpy处理tick级别数据技巧

真正赚钱的期权策略曲线是这样的

多品种历史波动率计算

如何实现全市场自动盯盘

AI是怎样看懂研报的

真格量化策略debug秘籍

真格量化对接实盘交易

常见高频交易策略简介

如何用撤单函数改进套利成交

Deque提高处理队列效率

策略编程选Python还是C++

如何用Python继承机制节约代码量

十大机器学习算法

如何调用策略附件数据

如何使用智能单

如何扫描全市场跨月价差

如何筛选策略最适合的品种

活用订单类型规避频繁撤单风险

真格量化回测撮合机制简介

如何调用外部数据

如何处理回测与实盘差别

如何利用趋势必然终结获利

常见量化策略介绍

期权交易“七宗罪”

波动率交易介绍

推高波动率的因素

波动率的预测之道

趋势交易面临挑战

如何构建知识图谱

机器学习就是现代统计学

AI技术在金融行业的应用

如何避免模型过拟合

低延迟交易介绍

架构设计中的编程范式

交易所视角下的套利指令撮合

距离概念与特征识别

气象风险与天气衍生品

设计量化策略的七个“大坑”

云计算在金融行业的应用

机器学习模型评估方法

真格量化制作期权HV-IV价差

另类数据介绍

TensorFlow中的Tensor是什么？

机器学习的经验之谈

用yfinance调用雅虎财经数据

容器技术如何改进交易系统

Python调用C++

如何选择数据库代理

统计套利揭秘

一个Call搅动市场？让我们温习一下波动率策略

如何用真格量化设计持仓排名跟踪策略

还不理解真格量化API设计？我们不妨参考一下CTP平台

理解同步、异步、阻塞与非阻塞

隐波相关系数和偏度——高维风险的守望者

Delta中性还不够？——看看如何设计Gamma中性期权策略

Python的多线程和多进程——从一个爬虫任务谈起

线程与进程的区别皮尔逊相关系数与历史K线匹配

Python2和Python3的兼容写法Python代码优化技巧

理解Python的上下文管理器

如何写出更好的Python代码？这是Python软件基金会的建议

评估程序化模型时我们容易忽视的指标

看看如何定位Python程序性能瓶颈

什么是Python的GIL

投资研究中的大数据分析趋势及应用

理解CTP中的回调函数

如何围绕隐含波动率设计期权交易策略

看看如何用Python进行英文文本的情感分析

算法交易的分类

Python编码的最佳实践总结

什么是波动率锥？如何用波动率锥设计期权策略？

期权的波动率策略与时间价值收集策略对比

期权用于套期保值和无风险套利

隐含波动率对期权策略的影响

卖出期权交易的风险管理原则和技巧

期权交易中的“大头针”风险

期权做市商策略简介

精细化您的交易——交易成本评估与交易执行策略

海外市场交易执行策略的实践

设计期权套期保值方案时应注意的问题

美式期权、欧式期权比较分析——定价与风险管理

构建您的AI时代武器库——常用的机器学习相关Python库

期权波动率“微笑曲线”之谜

运算任务愈发繁重，如何加速Python程序运行？

证券市场微观结构理论模型是什么

是瞬间成交还是漫长等待？——如何衡量市场流动性

波动率指数及其衍生品介绍

Python的异常处理技巧

Python中的阻塞、异步与协程

"香草"之外的