2018-08-21
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深度
莫尼塔（上海）信息咨询有限公司 财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group
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从隐含波动率看股市未来走势
报告摘要
⚫ 波动率是资产价格偏离其均值的幅度。虽然波动率包含了相对较少的信息，但更能够准确
反映投资者分歧、风险偏好和羊群效应.我们用上证50ETF期权合约的隐含波动率与未来一期
指数实现波动率进行拟合，结果显示隐含波动率对股市未来波动有一定预测力。
⚫ 目前，全球范围内资产波动率处于历史下沿，强势美元正在压缩美元资产价格的波动空
间。飙升的新兴市场货币波动率正在反映一个事实：这些国家将国内资产价格的压力向外部
释放，以意图平抑国内抵押品价格波动率的抬头。布雷顿森林体系瓦解后，美元信心建立于
不断增加的美元储备。贸易差额的再平衡将可能使新兴市场资产波动向美元资产传导，当前
美股黑天鹅指数与VIX指数走势的背离正在反映积聚的尾部风险。美国市场高波动率的回归将
制约未来国内资产波动率的下行空间。
⚫ 中国股市波动率自去年三季度上台阶，同期风险溢价结束下行趋势开始回升。当前阶段，
波动率对风险偏好具有解释力。在波动率放大后，A股夏普比率显著地受制于预期收益率水
平，资金向其他资产转移。一个情况是，2011年股市大幅下挫后波动率开始企稳，但股市风
险溢价继续上升。我们认为这反映出市场平抑波动率机制的匮乏。中长期来看，市场风险偏
好仍有继续上行空间，市场波动率会在跟随上升后回落，进入漫长的自我稳定阶段。
⚫ 通过隐含波动率，我们能获得什么？
其一， 我们用信用利差、经济政策不确定性和外部冲击对中国市场2015年以来的波动率进
行解释，我们发现：虽然美股波动率与信用利差高度正相关，但在中国信用利差的解释力非
常有限；今年以来，上证50ETF隐含波动率主要跟随中美贸易战局势的演进和人民币汇率变
动。例如，在3月贸易战正式开打和5月贸易战阶段性缓和前，隐含波动率已提前上升和下
降，反映出正确的市场预期。在一些关键时点前，我们可以通过隐含波动率的走向推测相关
风险事件的结果。
其二，波动率具有均值回归的特点，其在触及区间上沿后大概率回落。中美贸易摩擦关键
时点造成的波动率脉冲强度在逐次减弱，表明外部冲击对A股的影响在边际弱化。目前指数处
于下行通道中，波动率高位回落意味着指数会逐步企稳。波动率能够反映市场分歧。波动率
先升后降的过程往往意味着市场分歧的产生和结束，市场短期底部形成。
其三，通过追踪隐含波动率曲面形态，市场尾部风险可以被定量观测。黑天鹅指数即是衡
量市场尾部风险的一种指数。目前，上证50ETF隐含波动率曲面在陡峭化，反映市场出现极端
分歧。
最后，通过判断波动率所处的绝对水平和变化趋势，我们可以判断单边行情的延续性。我
们使用中信风格指数考察国内市场不同风格（板块）间相关性与隐含波动率的关系，我们发
现隐含波动率与板块间联动性正相关。隐含波动率的上升对应着板块间涨跌幅的趋同，单边
行情难以为继；当隐含波动率处于下行区间时，板块最大涨跌幅走扩，市场风格变得鲜明。
⚫ 从波动率的角度来看待市场：目前（指数下行通道中）高企的波动率决定配置上仍应以低
Beta价值股为守，而波动率触及上沿后均值回归的过程将制约市场继续下探的空间。
何晓
021-33830502-318
xhe@
杨其予
021-33830502-537
qyyang@
张颖锐
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目录
报告摘要 ............................................................................... 1
全球资产波动率的差异与潜在传导路径 ......................................................... 5
波动率与 A股市场 ........................................................................ 8
中国股市波动率有迹可循吗？ ....................................................................... 9
隐含波动率与大势研判............................................................................ 12
从波动率回归收益率——波动率领先板块间联动性 ..................................................... 13
附录：衡量风险偏好的指标 ................................................................ 18
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图表目录
图 1：经 30 年历史波动率调整的大类资产波动率图谱 ............................................... 5
图 2：2018年以来新兴市场货币波动率大幅上升 .................................................. 5
图 3：美股 VIX 指数中枢与金融状况密切相关 .................................................... 6
图 4：美股 VIX 指数和黑天鹅指数（SKEW INDEX）走势背离，美元资产尾部风险正在积聚 ..................... 6
图 5：中国金融状况指数显示“去杠杆”效果显著 ................................................. 7
图 6：后金融危机时期美公司回购减小了股市波动 ................................................. 7
图 6：2017年后沪深 300 风险溢价和波动率同步回升 ............................................... 8
图 7：2017年后股债切换关系（负相关）更显著 .................................................. 8
图 8：国债期货与沪深 300 的动态相关系数 ...................................................... 8
图 9：2018 年 5月后股市杠杆加速向债市转移 .................................................... 8
图 10：上证指数日对数收益率形成波动率簇集 .................................................... 9
图 11：A股市场条件（实现）波动率今年上台阶 .................................................. 9
图 12：隐含波动率与中国波动率（IVIX）指数 .................................................... 9
图 13：隐含波动率对未来一期股指波动率具有解释力 ............................................... 9
图 13：欧洲政治事件对市场情绪的影响越来越小 ................................................. 10
图 14：2018年以来 A 股市场波动率中枢明显抬升................................................. 10
图 15：美国市场 VIX指数与信用利差高度相关 ................................................... 11
图 16：中国经济政策不确定性指数对波动率具有解释力 ............................................ 11
图 17：信用利差与 A股波动率关联度并不高 .................................................... 11
图 18：经济政策不确定性对中国隐含波动率的解释 ............................................... 11
图 19：贸易摩擦事件是 2018年波动率变动的首要影响因素 ......................................... 12
图 20：隐含波动率脉冲回落对应指数企稳或反弹 ................................................. 13
图 21：波动率放大在一定程度上反映市场分歧 ................................................... 13
图 22：历史来看，波动率高点对应指数短期底部 ................................................. 13
图 23：上证 50ETF隐含波动率平均值与中位值之差 ............................................... 13
图 24：股指相关系数与波动率 .............................................................. 14
图 25：VIX指数、股票指数相关系数与美股市场表现（2011/2/4 – 2018/8/10） ......................... 14
图 26：今年以来波动率和行业相关系数的关联增强 ............................................... 15
图 27：除“杠杆牛”时期外相关系数与指数涨跌幅吻合 ............................................ 15
图 28：波动率下降通常对应着最大涨幅的扩大/最大跌幅的收窄 ...................................... 16
图 29：中期来看，市场情绪可能是主导未来行情的主逻辑 .......................................... 16
图 30：全球市场波动率的传导途径 ........................................................... 17
图 31：全球金融市场情绪指标梳理 ........................................................... 18
图 32：S&P500 隐含波动率指数 .............................................................. 21
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图 33：美银美林全球金融压力指数 ........................................................... 21
图 34：CITI 宏观风险指数 ................................................................. 21
图 35：道富投资者信心指数 ................................................................ 21
图 36：WESTPAC JAPAN 金融压力指数 ......................................................... 21
图 37：中国港股波动率指数 ................................................................ 21
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全球资产波动率的差异与潜在传导路径
波动率是资产价格偏离其均值的幅度。通过波动率可以更为准确的观察市场：其一，虽然波
动率包含了相对较少的信息，却更能够反映投资者分歧、羊群效应和风险偏好。行为金融学和计
量经济学的研究都表明，它本身比收益率更容易预测（比如GARCH模型的应用）。更重要的是，
借助衍生品市场，（隐含）波动率能够反映一部分未来的信息。比如，国外研究表明（Edwards
and Preston,2017）美股VIX波动率指数对未来美股市场的波动率具有一定的解释力。其二，波
动率更能反映资产价格变动的传导路径。同时，在价格平方的量级，资产波动率之间的联动性更
高。比如，在危机事件中，大类资产间的联动性上升，资产间波动率的相关系数高于资产间收益
率的相关系数。
当前，全球资产的波动率和国内资产的波动率步调并不一致，具体可表现为国内资产（如A
股）波动率显著高于美国市场波动率。从世界范围内看，经30年历史波动率调整的大类资产波动
率图谱目前正处于历史下沿（但这可能正是做空波动率动能走向衰竭的信号）。当前强势美元正
在压缩美元资产价格的波动空间，然而对于部分新兴市场国家，高波动率已然回归。贸易保护主
义抬头挫伤出口，外汇储备首当其冲；坚定的去杠杆诉求和输入性通胀又将制约国内货币政策。
这些国家已陷入比较两难的境地。飙升的新兴市场货币波动正在反映一个事实，他们选择将资产
价格的压力向外部释放，以意图平抑国内抵押品波动率的抬头。另一个值得思考的问题是，面对
新兴市场波动率的放大，避险美元和美元资产能够独善其身吗？在布雷顿森林体系瓦解之后，美
元信心建立于各国不断增加的美元储备和美元资产。而贸易差额的再平衡将可能使新兴市场资产
（比如汇率）波动向美元资产传导。
理解美国和新兴市场国家（如中国）波动率差异更为重要的一点是理解政策的不确定性。美
国的低波动率环境建立在其预演危机的框架之下，即宏观政策的不确定性比较小（后文有述中国
的情形）。08年金融危机后，全球央行频繁使用降息和量化宽松来对冲疲软的经济数据。美国前
两轮QE均是对危机和经济下滑的反应，政策响应出现在危机发生之后。2012年，德拉吉在欧债
危机的严峻时刻提出将“不惜一切代价捍卫欧元”，成为全球央行政策变化的一个标志。在此之
后，各国央行和政策制定者倾向先于危机响应，未雨绸缪。美国第三轮QE便是如此：QE3+的目
标直指按揭贷款，意在刺激和巩固尚已企稳的美国房地产市场，与处置危机关联度不大，但却对
潜在的经济下滑可能性形成托底。当前市场已较为充分地预期了美联储加息，并知晓“加息不过
是在为下一次危机积蓄弹药”。政策从应对危机到充分预期的转变不仅提供了后危机时期相对宽
松的金融环境，当然也蕴育了道德风险与黑天鹅。
图 1：经 30 年历史波动率调整的大类资产波动率图谱 图 2：2018 年以来新兴市场货币波动率大幅上升
来源：Bloomberg，莫尼塔研究
*图1为各类资产滚动（1年）波动率与30年历史波动率的差值，能够反映波动率偏离长期趋势的幅度。
1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 2017
原油 全球股市 全球商品指数 黄金 美国国债 美元指数
新兴市场货币与G7国家货币波动率的比值
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图 3：美股 VIX 指数中枢与金融状况密切相关
来源：Bloomberg，莫尼塔研究
图 4：美股 VIX 指数和黑天鹅指数（Skew Index）走势背离，美元资产尾部风险正在积聚
来源：Bloomberg，莫尼塔研究
*黑天鹅指数同样使用股指期权，但其衡量期权隐含波动率曲面的陡峭程度，即尾部风险的大小。可以理解为市场是否愿意为深度价外的看跌期权支付更高的价格。
基于上证50ETF期权，按照同样的原理，我们计算了中国市场黑天鹅指数（请联系我们获取）。
中美间波动率机制的第二大差异在于：美国金融市场更为完善，涉及衍生品的对冲模型和股
票回购能够促成放大波动率的回落。而在国内市场，这样的条件缺乏。在金融去杠杆后，条件更
是有所恶化。
我们从CBOE VIX和金融环境的相关性中可窥一斑：下降的股市波动率中枢固然反映了金融
环境宽松下，资产价格惯性与投资者的一致预期。但价格上涨背后更多的是股票回购、风险对冲
模型等因素的共同支撑，而这些肆意的做空波动率交易又都依赖于金融环境宽松。截至2017年
末，后金融危机时期标普公司股票回购数额已超过4万亿美元，高于同期分红额的万亿美元。
借助便宜的流动性，财务杠杆得以膨胀，股价在回购“提振”的EPS中上涨。回购成为一种做空
波动率的交易：当股票下跌时，上市公司通过回购进行托底。如2015年8月和2016年1月等美股出
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CBOE VIX（rhs)
美林美银全球金融压力指数
德拉吉在伦
敦发表演讲，
称将不惜代
价捍卫欧元
美国QEIII+，
增加万
亿美元资产
购买
伯南克称将
坚持在未来
采取适度的
宽松政策
欧央行QE
中国811汇
改、欧洲银
行业危机以
及英国脱欧
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现大幅回撤的时期，多数是盈利公告期期间和之后（SEC规定上述时间区间上市公司不得进行回
购交易）。回购交易中断，波动率回归，市场方才反映出真实的风险定价。另一些重要的做空波
动率的交易包括风险平价。建立在降低组合波动上的资产分散本质上即是在押注市场稳定。甚
者，风险平价赋予了股债等大类资产标准化的波动率控制（债券波动小于权益资产）。因此同回
购相似，背后依靠的是易获得的杠杆。
图 5：中国金融状况指数显示“去杠杆”效果显著 图 6：后金融危机时期美公司回购减小了股市波动
来源：Bloomberg，莫尼塔研究
国内资产波动放大后易形成趋势强化，大类资产切换明显后（比如股债，但货币全面宽松的
情形除外），股票价格囿于高波动，夏普比率难以维持，螺旋式向下的正反馈容易形成。上文已
述，波动率相比收益率包含了更少的信息，但易于得出趋势。当然，向下的波动无法和向上的波
动类同。对于股票资产，波动率的传导机制主要有以下两点：一是杠杆效应（Black, 1976）。股
票价格向下波动导致公司实际杠杆率上升，风险溢价提升后股东所要回报增加，估值压缩（这个
逻辑跟债券相似）；二是波动率的反馈效应（French et al, 1987）。波动率本身是影响股票价格定
价的因素。波动率冲击会提升投资者的风险偏好，表现为估值收缩。这两点都表明波动率放大是
风险偏好上升的必要不充分条件。风险偏好并不能通过波动率来得到完整解释。
A股市场的波动率（这里为沪深300历史波动率，后文用上证50ETF隐含波动率来表示）自去
年三季度上台阶，同期风险溢价结束下行趋势开始回升（风险偏好并不是2018年才开始下降
的）。反映到大类资产上，波动率放大后夏普比率（风险收益比）显著地受制于A股的预期收益率
水平，资金向其他大类资产转移。2017年三季度后，股债价格之间的相关系数达到，估值重
估（贴现率）逻辑中断。那么为什么2011年后，随着波动率水平的企稳，股市估值却延续收缩，
风险偏好继续上升（2015年波动率上升是向上的波动，逻辑不同）？我们认为核心原因是A股缺
乏平抑波动率的机制，波动率在放大后只能通过漫长的资金转移过程自然回落。一方面，市场本
身缺乏足够的对冲风险，平抑组合波动率的（衍生性金融）工具、参与者和系统（尤其考虑到股
市近50%个人资金多数无法参与）。另一方面，金融“去杠杆”大幅压缩了如银行理财资金流向股
市的通道，其中不乏如通过优先级资金进行市值管理和二级市场增持的平抑波动率交易（类似美
股股票回购）。目前股市两融余额不断下滑，股市杠杆资金也开始向债市杠杆转移，杠杆去化加
速了波动率的放大。我们认为风险偏好继续上升的空间将为波动率的均值回归提供空间，缺乏主
动平抑波动率的交易将使得波动率进入漫长自我稳定阶段（后文将介绍中美贸易战对波动率的冲
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2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
美国 欧元区 亚洲（日本以外） 英国
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标普指数公司回购数额 标普指数公司分红数额 回购数额增速亿美元 %
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击正在减弱）
图 6：2017 年后沪深 300 风险溢价和波动率同步回升 图 7：2017 年后股债切换关系（负相关）更显著
来源：Wind，莫尼塔研究
*沪深300市盈率所隐含的风险溢价计算基于Gordon股利折现模型，股利增速为10年周期调整后的EPS增速。
图 8：国债期货与沪深 300 的动态相关系数 图 9：2018 年 5 月后股市杠杆加速向债市转移
来源：Wind，莫尼塔研究
波动率与 A 股市场
波动率较收益率更容易预测。我们可以通过GARCH等模型预测股指T+1期的波动率，也可
以直接借助衍生品市场。上证50ETF期权隐含波动率是目前中国市场上仅有的包含一定未来信息
的波动率指标，此前由中国波动率指数（IVIX）编制表示。中国波动率指数的编制方法与美股
CBOE VIX指数的编制方法基本相似。CBOE VIX指数的编制采用标普500指数期权所有序列隐含
波动率的加权平均。稍有区别的是，IVIX仅选用了近月合约和次近月合约的波动率做加权平均，
但该指数自今年2月14日后暂停更新。我们使用历史上上证50ETF期权每日的隐含波动率中位数同
IVIX指数拟合，相关系数达到。同时，我们将GARCH模型导出的上证50指数实现波动率
（realized volatility）与上证50ETF隐含波动率作比较，结果显示T0期（现在）的隐波对T+1期
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沪深300市盈率所隐含的风险溢价bp
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沪深300 国债期货活跃合约收盘价（rhs)
国债期货与沪深300的动态相关系数
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16/1 16/5 16/9 17/1 17/5 17/9 18/1 18/5
融资融券余额(CMA10)
银行间质押式回购成交量(CMA10,rhs)
亿 亿
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的上证50指数实现波动率有解释力。因此，我们认为上证50ETF隐含波动率包含了一定的未来信
息，且能够反映指数的波动情况。下文将使用上证50ETF隐含波动率作为A股股市波动率的一个
代理指标。
图 10：上证指数日对数收益率形成波动率簇集 图 11：A 股市场条件（实现）波动率今年上台阶
来源：Wind，莫尼塔研究
图 12：隐含波动率与中国波动率（IVIX）指数 图 13：隐含波动率对未来一期股指波动率具有解释力
来源：Wind，莫尼塔研究
*图12数据日期为（2015/2/9至2018/2/14 ）；
*根据《上海证券交易所股票期权市场发展报告（2016）》，上证 50ETF 交易中机构投资者成交占比为 %，个人投资者成交占比为 %，机构投资者持仓占
比约 %,个人投资者持仓占比约 %。
中国股市波动率有迹可循吗？
前文已述，波动率能更好地反映不同资产和市场间的联动性。直观上中国股市2018年以来的
波动率抬升似乎与全球波动率整体中枢上移有关，但如果对比中美欧三国的波动率会发现中国市
场波动率中枢上移最为显著。一般来说一国较另一国家波动率之差的跳升均对应着前者国内经济
或政治事件引致的系统性风险的上升。以欧洲为例，2009年12月希腊债务问题、2010年5月英国
大选、2012年5月法国大选、2016年6月英国脱欧、2017年4月法国选举均对应着VSTOXX指数（欧
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上证综指条件波动率（基于GARCH(1,1))
沪深300条件波动率（基于GARCH(1,1))
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50ETF波动率（莫尼塔测算，Rhs）
corr=
R² =
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上
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隐
含
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动
率
（T
0
，%
）
上证50实现波动率(T1,%)
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洲斯托克50隐含波动率指数）较VIX指数之差扩大至10-15。
但近年来，上述情况发生了变化，不论是2017年12月媒体宣布次年3月意大利大选、2018年3
月极右党派出乎市场意料地获选，波动率都始终波澜不惊，同期意大利股票指数维持涨势，并成
为欧洲市场表现最好的股票。即使5月意大利宣布因各党派联合执政对话失败，将进行第二次大
选，欧美波动率之差也仅仅上涨至5。这背后反映的是欧央行QE延续和美国步入加息进程后两国
货币政策的异步。反观中国市场，中美波动率之差的中枢已经达到2016年年中以来的高位。
图 13：欧洲政治事件对市场情绪的影响越来越小 图 14：2018 年以来 A 股市场波动率中枢明显抬升
来源：Bloomberg，Wind，莫尼塔研究
我们用信用利差、经济政策不确定性和外部冲击对中国市场2015年以来的波动率进行解释。
其一，信用利差对中国股市波动率的解释力较美国市场有限。股票是风险资产，对公司资产
的索偿权位列最后。信用利差可以用作股权风险溢价的代理指标，同时，信用环境也将在一定程
度上影响股价表现。在美国市场，信用利差与VIX指数自2009年以来相关性达。但信用利差
对中国市场的解释力却非常有限，仅2017年的股票牛市期间信用利差会带动波动率脉冲式上涨，
其余时间段内二者走势并不同步。今年以来我们观察到企业债信用利差与A股市场波动率呈一定
负相关关系，这可能与信用分层下，资金向高等级债券、利率债和优质股票轮动有关。
其二，中国经济政策不确定性指数能够解释2015年中国市场的波动率变动。经济政策不确定
性指数是通过相关关键词对多个权威机构的文章进行标记筛选，计算上述文章的占比并做定基处
理编制而成。2015年2月-6月，《中国制造2025》印发，股票市场上涨斜率较2014年更为陡峭。
2015年下半年市场股灾，811汇改带来人民币锚的重构；中央财经领导小组分别在7月和11月召开
会议，研究股票市场健康问题和经济结构性改革问题。整体来看，2015年全年股市的波动率是完
全跟随政策波动的，只不过上半年是罕见的狂热的向上波动，股市表现为加速上涨；下半年则是
悲观预期加重导致的高企的隐含波动率。
以上两个因素均无法解释2016年牛市初期隐含波动率持续的快速下行，我们认为这反映了市
场几乎忽略政策走向和信贷环境变化的带来的信心重铸，上证50蓝筹股的上涨进一步稳定和压低
了市场波动率。
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7
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8 -9 0
2016/6英国脱欧 2017/4法国选举
2018/3意大利选举
欧洲VSTOXX指数-美国VIX指数
事件前N天
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1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
2016年 2017年 2018年
上证50ETF隐含波动率-美国VIX指数
2015年股灾后
市场情绪修复
美国VIX指数飙升
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图 15：美国市场 VIX 指数与信用利差高度相关 图 16：中国经济政策不确定性指数对波动率具有解释力
来源：Bloomberg，，莫尼塔研究
图 17：信用利差与 A 股波动率关联度并不高 图 18：经济政策不确定性对中国隐含波动率的解释
来源：Wind，，莫尼塔研究
*色块表示信用利差/经济政策不确定指数具备解释力。
最重要的是，贸易摩擦成为2018年波动率变动的首要影响因素。2018年以来，去杠杆由虚入
实导致信用利差迅速扩大（4月-7月），经济政策不确定性指数也快速上升，几乎逼近2016年金融
去杠杆时的水平，这或许可以部分解释波动率中枢整体的抬升，但无法解释特定时点上波动率的
变动。如果加入对贸易摩擦事件的考虑，3月以来几乎每一次波动率拐点的出现或均值回归过程
加深的逻辑都变得十分清晰。
3月23日川普签署特别301调查备忘录前，上证50ETF的隐含波动率已开始走高，反映投资者
对未来市场波动加剧的预期。隐含波动率低于今年以来中枢水平的长时间区间是中美贸易摩擦出
现缓和的窗口期，即5月特朗普发推宣布愿意帮忙解决中兴事件之后。7月6日，美方对第一批340
亿美元中方商品开始征税，短期利空消失，市场波动率回落，为市场在7月企稳和反弹创造了条
件。8月1日，美方宣布对中方2000亿商品的关税由10%上调至25%，波动率再度走高，市场大幅
下挫。上证50ETF隐含波动率跟随中美贸易战局势的变化而变化。同时我们也看到，贸易摩擦的
常态化正逐渐成为市场的共识——每次贸易相关的利空或利好信息出现后波动率变动的幅度和均
值回归所需要的时间都在缩短。
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09/6 10/6 11/6 12/6 13/6 14/6 15/6 16/6 17/6 18/6
VIX 美债AA级信用利差(bp,Rhs)
corr=
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2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
全球经济政策不确定性指数 中国 美国
2016-2017年
金融去杠杆
2018年
贸易摩擦
去杠杆由虚入实
2015年
股灾
“811”汇改
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15-02 15-08 16-02 16-08 17-02 17-08 18-02 18-08
信用利差,bp 50ETF波动率（Rhs）
牛市 熊市 牛市中前期 牛市后期 熊市
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15-02 15-08 16-02 16-08 17-02 17-08 18-02 18-08
中国经济政策不确定性指数 50ETF波动率（Rhs）
牛市 熊市 牛市中前期 牛市后期 熊市
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图 19：贸易摩擦事件是 2018 年波动率变动的首要影响因素
来源：Wind，莫尼塔研究
隐含波动率与大势研判
我们认为隐含波动率有如下几方面的重要应用：
第一，今年以来隐含波动率的变化与外部冲击（包括汇率贬值）密切相关，而隐含波动率又
具有一定的预测力。因此，在涉及比如中美贸易战的关键时点前，我们可以通过隐含波动率的走
向推测关键事件的结果。
第二，隐含波动率具有均值回归的特点，隐含波动率触及区间上沿后大概率回落。若指数处
于下行通道中，这将意味着指数会逐步企稳。前文已述，波动率能够反映市场分歧。指数在下行
通道中波动率先放大后回落，往往意味着市场分歧的产生和结束。波动率剧烈放大成为指数短期
底部特征之一。我们可以通过判断波动率的绝对水平，进而判断指数的短期走势。
第三，通过追踪隐含波动率曲面的形态变化，市场的尾部风险（Tail risk）可以被定量观
测。黑天鹅指数即是衡量市场尾部风险的一种指数。以上证50ETF期权为例，如果市场认为极端
事件发生概率较大，那么深度价外的看跌或看涨期权的隐含波动率将大大高于平价期权倒算的隐
含波动率，表现为波动率曲面陡峭化。
（美国市场在1987年10月 “股灾”之前，不同行权价格期权合约所倒算的隐含波动率比较一
致，波动率曲面平坦。当指数一天下跌超过20%的“记忆”植根于交易者心中后，市场愿意为极
端事件的发生支付更高的价格（溢价），也就是波动率曲面开始变得陡峭，“波动率微笑
（volatility smile）产生。）
第四，波动率是连接国内外市场的桥梁，通过观察市场间（隐含）波动率的联动性和波动率
曲面间的差异，我们可以更好地观察市场间的情绪联动、尾部风险和风险感染。
2500
2700
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3100
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18-01 18-02 18-03 18-04 18-05 18-06 18-07 18-08
50ETF波动率 上证综指(rhs)
2018年以来
波动率中枢
[1]3月23日，特朗
普签署特别301调
查备忘录
[3]5月16-19日，刘鹤访
美，双方承诺不打贸易战
[2]5月13日，特朗
普推特称帮助恢复
中兴业务
[4]6月15日，白宫确认对
中方340亿美元商品征税，
中方反击
[6]7月6日，340
亿征税落地
[8]8月1日，美称
将2000亿美元商品
关税从10%上调至
25%
波动率变动幅度
均值回归所需时间
[7]7月11日，美列
出2000亿关税清单
[5]人民币贬值
棚户区改造收紧
贸易摩擦事件 非贸易摩擦事件
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第五，低波动率支撑单边行情，我们可以通过波动率的绝对水平判断单边行情的持续性。在
下文中我们将验证波动率与指数相关系数的关系，进而证明波动率的绝对水平与各板块的相对表
现有关。我们认为当波动率处于高位时，指数内部联动性较高（如指数处于下行通道，可表现为
各板块的“普跌”），某个板块单边上行或下行而其他板块不跟随的概率较小。当波动率处于低位
时，指数内部板块间联动性不高，易形成单边行情。
图 20：隐含波动率脉冲回落对应指数企稳或反弹 图 21：波动率放大在一定程度上反映市场分歧
来源：Bloomberg，Wind，莫尼塔研究
图 22：历史来看，波动率高点对应指数短期底部 图 23：上证 50ETF 隐含波动率平均值与中位值之差
来源：Bloomberg，Wind，莫尼塔研究
从波动率回归收益率——波动率领先板块间联动性
在美国市场，VIX指数与指数变动的反向关系显著。但在中国市场，直观上似乎很难用波动
率解释股票的走势。我们引入股票指数相关系数的概念对比中美市场波动率至股票收益率的传导
途径的差异。
将股票指数看做一个资产组合，指数整体的波动率由成分股间的相关系数和个股的波动两个
共同决定，且这一逻辑可以推广到行业间的相关系数。一般而言，行业间相关系数的高企通常对
应着股市的普跌，这是因为下跌时悲观情绪在个股和行业间的蔓延、亏损资金的止损离场均会加
强相关系数；相应的，行业间相关系数较低时通常对应着某些个股或行业较其他的表现差异较
大，这可能是前者表现更差也可能表现更好。如果假设市场是存量博弈，那么一定是某些个股或
行业领涨进而带动指数上涨。在极少部分情况下，市场存在大量的增量资金，相关系数高和股票
15
20
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30
2,300
2,500
2,700
2,900
3,100
3,300
18/1 18/2 18/3 18/4 18/5 18/6 18/7
上证50指数
上证50ETF隐含波动率（中位值，rhs） %
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18/1 18/2 18/3 18/4 18/5 18/6 18/7
上证50ETF隐含波动率（中位值）
上证50换手率（MA10,rhs)%
%
0
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2,000
2,500
3,000
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15/1 15/5 15/9 16/1 16/5 16/9 17/1 17/5 17/9 18/1 18/5
上证50指数 上证50波动率(rhs) %
-2
-1
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上证50ETF隐含波动率曲面差值
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指数上涨可能同时出现（比如2015年牛市）。
图 24：股指相关系数与波动率
来源：莫尼塔研究
美股隐含波动率小幅领先于股指相关系数，而股指相关系数又与指数收益率负相关。因此市
场可以通过观察隐含波动率，判断股指走势和收益率的变化。需要说明的是，相关系数从高位回
落时较股指收益率（逆序）较为迟钝，这是因为相关性指数所计算的是过去三个月的数值，前期
较高的相关性对当前时点上的数值有较大影响，而相关性进入增长区域的拐点则不存在上述问
题。
图 25：VIX 指数、股票指数相关系数与美股市场表现（2011/2/4 – 2018/8/10）
来源：Bloomberg，莫尼塔研究
*SPX 3M RC指50支个股过去三个月与SPX Index的相关系数。
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A股隐含波动率至股指收益率的传导效果自2018年以来较为显著。我们计算中信风格指数五
个板块（金融、成长、周期、消费、稳定）的相关系数。2015至2016年上半年股市经历急涨、急
跌的“过山车”行情和股灾后的普遍修复，相关系数始终在较高的位置。2016年下半年进入牛市
中期，板块的行情逐渐明确，蓝筹权重股明显跑赢，板块相关系数出现下降。2018年以来波动率
对行业相关系数的指示意义更加明确，波动率处于低位的2月、5月、8月分别对应普跌后市场向
小盘股的转向、信用风险蔓延后消费板块的走强、政策边际宽松后风格向周期板块的轮动。但这
三次波动率的相对低位在绝对值上不尽相同：2月、5月、7月波动率分别为、、，绝
对值逐次抬升，对应期间内最强势板块相对大盘的涨跌幅分别为电子% & 计算机%、食品
饮料% & 休闲服务%、采掘行业% & 钢铁行业 %，第三次低波动率下的行情相
对较弱。
除2015年牛市时期外，板块相关系数与指数的涨跌幅基本吻合。如上文所述，在股市下跌的
减量博弈和一般情况下的存量博弈中，相关系数与指数区间涨跌幅存在明确的反向关系。而大幅
背离的情况分别对应着2009年财政刺激和2014-2015年场外配资迅猛发展。2018年以来5月和7月的
行业相关系数已经处于2008年以来低位（亦即市场参与者的进攻方向是相对足够明确的），但对
指数涨幅的带动有限。
图 26：今年以来波动率和行业相关系数的关联增强 图 27：除“杠杆牛”时期外相关系数与指数涨跌幅吻合
来源：Wind，莫尼塔研究
此外，我们计算月度五大板块相对大盘的最大涨幅和最大跌幅，除2016年牛市初期之外，波
动率的下降通常对应着板块最大涨幅的扩大或板块最大跌幅的收窄，亦即进攻板块的强势或超跌
板块的修复。
当前A股市场情绪的脆弱性占据主导，也就意味着市场很大程度上受到风险偏好（一部分是
通过波动率来反映）的压制。鉴于2018年以来波动率对股指收益率的传导逻辑更为通畅、历史上
波动率下降对板块上涨或修复存在较好的预示作用以及当前波动率处于高位，我们倾向于认为A
股短期急速下跌可能性不大。
0
0
1
2015/2/9 2016/2/9 2017/2/9 2018/2/9
行业相关系数-季度数据
行业相关系数-月度数据
50ETF波动率（中位数,RHS）
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
1
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
全行业相关系数(逆序) 上证综指月度涨跌幅(Rhs)
%
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图 28：波动率下降通常对应着最大涨幅的扩大/最大跌幅的收窄
来源：Wind，莫尼塔研究
中期来看，外部冲突和国内基本面的下行压力可能已经较为充足地反映在当前股价中，中美
波动率之差的放大、波动率的相对高位将是未来一段时间压制市场的因素之一。从波动率来看，
我们倾向于认为：
其一，隐含波动率受外部冲击的影响程度正在逐渐减弱，未来信用利差变动和国内经济政策
走向有望主导市场情绪，密切关注“宽信用”的实际落实效果；其二，隐含波动率的变动对行业
相关系数的指示作用在增强，波动率下降有望开启阶段性行情，但同时也需注意波动率的绝对高
位决定了行情的可持续性可能不高；其三，当前市场可能是减量市场，行业相关系数的下降对指
数涨跌幅的带动作用有限。
图 29：中期来看，市场情绪可能是主导未来行情的主逻辑
来源：莫尼塔研究
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图 30：全球市场波动率的传导途径
来源：德意志银行，莫尼塔研究
多头稳定性
消失
美联储加息
强美元
新兴市场困
境
新兴市场经
济转弱
捍卫货币
空头获利
可动用的外汇
储备遭遇挑战
美股遭抛售
海外资金撤
回
美股波动率
上升
美联储加息
暂停
外汇波动率
上升
空头回补
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附录：衡量风险偏好的指标
投资者的风险偏好（risk appetite）包含了两部分内容：一是风险忍受力（risk aversion），
即投资者对待风险的态度。一般认为这种态度在短期内不容易改变；另一部分是投资对特定风险
的评估，即对风险大小的衡量。这是一个易变的指标，主要受到基本面变化的影响。
因此，在考察投资者的风险偏好时，我们需要以分析影响风险评估的因素为主。这些因素一
般包括资产波动率、信用风险、外部冲击、流动性风险（资金面）等。
当投资者的风险偏好上升时，风险溢价降低，资产价格会上涨，此时市场压力变小，所以也
可以用市场压力指数来描述投资者的情绪。国外市场上有很多描述市场情绪的指数，这些指数包
括波动率指数、金融压力指数以及风险偏好指数等。我们通过对这些指数所用到的指标进行分
析，发现大多数指数都是从不同的产品市场上提取一些具有代表性的指标进行处理后得到的。其
中使用最多的指标是反映股票市场波动率的VIX、反映市场信用风险的的债券互换利差、反映新
兴市场经济稳定性的EMBI+以及反映全球货币风险瑞郎指数。具体指数和指标如下表：
图 31：全球金融市场情绪指标梳理
指数名称 反映市场 风险因素 选取指标 计算方法简介
VIX •股票市场 •波动率
•S&P 指数的隐含波
动率
对 8 个看涨看跌
期权的隐含波动
率进行加权平均
GFSI Index (美银
美林全球金融压
力指数)
•股票市场
•债券市场
•利率市场
•各项资产波动
率水平
•信用风险
•流动性风险
•利率预期
•交叉资产波动性，
流动性
•股票期权和现货价
格背离程度
•股票市场，债券市
场和货币市场交易
量
SC RAI
（瑞银风险偏好
指数）
•股票市场
•债券市场
•利率市场
•收益性预期
•利率市场
•HOLT 所持股票和
债券比例变动
•3 个月期存款利率
SSICCONF Index
(道富投资者信
心指数)
•股票市场 •收益性预期
•机构投资者的持仓
变动
该指标是基于 45
个国家的机构交
易情况计算得
到，每个月的第
二个到最后一个
周二公布，选取
前一个周三的数
据。
机构股票持仓越
多，则该指数越
高。
WRAISTRJ •股票市场 •汇率波动率 •Bank sector beta • 将每个指标标准
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Index(Westpac
Japan Financial
Stress Index)
•债券市场
•利率市场
•外汇市场
•股票波动率
•信用风险
TED spread
•倒挂收益率曲线
•企业债券利差
•股票收益率
•股票波动率
•外汇波动率
化，然后求取 7
个变量的平均值
WP-RAI
（Westpac 风险
指数）
•债券市场
•外汇市场
•汇率波动率
•股票波动率
•信用风险
•利率预期
•新兴市场风险
•6 种主要货币 3 个
月期期权隐含波动
率的平均
•VIX
• US 债券互换利差
• EM 债券利差
• 美国 BB1 企业债
券利差
第一步计算每个
指标的日变化
率，然后求取平
均值，将指数基
于 1998 年基准转
化为百分制，最
后取该指数的 60
天 z-score
MRI CITI
INDEX
（CITI 宏观风险
指数 ）
•股票市场
•新兴国家市场
•外汇市场
•利率市场
•股票波动率
•信用风险
•利率预期
• VIX
•EM 债券利差
• 银行间拆借利差
• 企业债互换利差
• 3 个月期外汇期权
隐含波动率
•多种到期日的国债
互换利率隐含波动
率
先单独计算每个
指标的得分值，
然后求算术平均
CSOP China
Sent iment Index
•ETF 市场
•收益性预期
•CSOP 中国的
ETFs 资金流入和流
出
选取 AUM 大于 2
亿元人民币的
ETFs
JPM G-10 RTI
•债券市场
•股票市场
•新兴国家市场
•外汇市场
•信用风险
•利率预期
•股票波动率
•新兴市场风险
•避险情绪
•US 国债互换利差
•VIX
• EMBI+
• 贸易加权瑞郎指
数
将四个指标标准
化以后等权重加
总
UBS FX
•债券市场
•外汇市场
•商品市场
•股票市场
•新兴国家市场
••信用风险
•利率预期
•汇率波动率
•股票波动率
•新兴市场风险
•避险情绪
•收益性预期
•US 国债相对于股
票收益率
•3 个月期外汇期权
隐含波动率
•黄金价格
•VIX
•EMBI+
•美国国债利差
各个指标归一化
以后取算术平均
策略
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•S&P 金融和公用事
业板块收益差
•企业债券利差
ML RAI
（美林风险偏好
指数）
•债券市场
•股票市场
•外汇市场
•新兴国家市场
•股票波动率
•新兴市场风险
•避险情绪
•收益性预期
•信用风险
•利率预期
•企业债券利差
•VIX
•TED spreads
•美国国债利差
•EM 债券利差
•贸易加权瑞郎指数
•EM 股票信息
•美国小市值股票
计算每个指标的
52周的标准差，
然后计算前6个指
标标准差之和，
再减去后两个指
标的标准差
来源：Bloomberg，莫尼塔研究
我们选取了目前可得的几只指数进行分析，并用历史事件检验情绪指数的有效性（事件包括
911事件，互联网泡沫破灭，08年金融危机，11年欧债危机以及811汇改等）。我们发现：
股市VIX指数由于直接反映股市的隐含波动率，所以在每次恐慌事件发生时都能出现明显的
脉冲响应。其中，08年金融危机尤甚，但在其他时段脉冲相对温和，说明VIX更多地反映着直接
与股票市场相关的信息（08年金融危机直接影响金融市场的正常功能）；
CITI 宏观风险指数由于选用的指标中包含了VIX，所以在历次金融市场事件中也给出了强烈
信号。但由于该指数还从新兴国家的市场、外汇市场和利率市场中提取了一些指标，所以与VIX
指数相比，在其他时段变化波动也较为丰富，说明其比VIX包含了更多的市场信息；
SSICCONF Index 主要是根据机构投资者持仓变化情况编制的，当投资者持有较多的风险资
产仓位而持有较少债券仓位时，该指数较高，表明市场风险偏好较高。与VIX、MRI CITI Index
等指数相比，该指数包含的指标属于间接指标。若投资机构不能很好地识别市场的风险，或者不
能及时根据风险调整资产比例，则该指标反映出的市场信息并不具有指示性。08年后，该指数与
其他几个指数变化形态相关性很高，但在08年以前，则有很大的出入。我们认为，08年以前由于
全球市场的联动性不是很强，投资机构对风险的认识和反映不如之后强烈，所以造成了这种差异
性。
波动率能够部分反映市场情绪，可以比较准确地捕捉到剧烈市场波动中风险偏好的变化。但
对投资者相对温和的风险偏好变化，其捕捉能力欠佳。因此，不同资产风险传导日益直接，在波
动率的基础上加入其它有效指标能够显著地提高市场情绪指数的信息含量。
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图 32：S&P500 隐含波动率指数 图 33：美银美林全球金融压力指数
图 34：CITI 宏观风险指数 图 35：道富投资者信心指数
图 36：Westpac Japan 金融压力指数 图 37：中国港股波动率指数
来源：Bloomberg，莫尼塔研究
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近期策略报告：
⚫ 20180819-策略周报-《波动率触及上沿，股市短期有望企稳》
⚫ 20180817-海外策略-《腾讯下跌之后，港股风险尚存》
⚫ 20180816-他山之石-《贸易冲突如何影响新兴市场？》
⚫ 20180812-策略周报-《观察市场情绪的一个角度》
⚫ 20180807-深度报告-《美林投资时钟与A股板块轮动相结合》
⚫ 20180805-策略周报-《价值股逻辑重回市场》
⚫ 20180802-普林格月评-《经历7弱势反弹之后，上证依旧保持谨慎》
⚫ 20180730-海外策略-《科技巨头暴跌，美股拐点降至？》
⚫ 20180724-宏观策略点评-《经济失速风险缓释之后——评7月23日国常会》
⚫ 20180722-策略周报-《资管新规配套细则落地，对股市影响积极》
⚫ 20180716-策略周报-《避险情绪仍主导市场》
⚫ 20180711-策略专题-《消费持续占优，周期延续景气——中报业绩前瞻》
⚫ 20180708-策略周报-《普跌后市场流动性将重建》
⚫ 20180706-策略专题-《人民币贬值对上市公司影响几何？》
⚫ 20180705-深度报告-《紧信用下的现金流分析》
⚫ 20180702-策略周报-《静待分化后的技术性修复》
⚫ 20180627-策略快评-《质押风险可控，市场情绪有望修复》
⚫ 20180625-策略周报-《定向降准缓和信用风险担忧》
⚫ 20180619-策略快评-《蓝筹托底大盘，关注股权质押风险》
⚫ 20180613-他山之石-《高波动率之下，如何进行资产配置？》
⚫ 20180607-策略快评-《存托凭证管理办法落地点评》
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