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9.2 现实的考虑
考虑到Vega风险和Gamma风险，价差3好像具备最好的风险特性，它在波动率方面比价差1、价差2的误差幅度都大；从标的合约价格变动的角度来讲，它比其余两个价差能够容忍更大幅度的价格上涨压力。只有当我们考虑到价格大幅下跌的可能性时，价差3没能表现出最好的风险特征。这种情况下，价差2胜出。但价差3看上去还是优于价差1。理论上，交易者应该更希望执行价差3而非价差1或2。然而在现实世界中，实际交易的考虑才是影响交易者决策的重要因素。
虽然价差3（蝶式期权）看上去是3个价差中理论上的最优选择，但它存在着许多现实缺陷使其成为不切实际的选择。价差3由3种投资工具组成，而不像价差1和价差2那样由两种投资工具组成。3种投资工具的价差很难在市场上执行，如果买卖报价差异较大的话，构建这种价差就意味着较高的成本。如果交易者希望一次性构建完成整个价差，他很可能不能在提前设定的目标价位上进行构建。另外，如果他一次构建其中的一条腿（leg） [1]，价差中的其他几条腿在构建完成之前都面临着市场价格不利变动的风险。
除此之外，还有市场流动性的问题。为了获得与价差1、价差2相当的理论边际，需要将蝶式期权规模扩大7倍，变为70×140×70。如果5月份执行价格分别为49、50、51的看跌期权市场流动性不足以支持这么大规模的交易，就不可能构建完成满足收益预期的、规模足够大的蝶式期权。另外，我们可能以有利价格构建价差总量的一部分，但如果我们继续扩大价差交易规模，市场价格就会变得不令人满意。而且，对于中小投资者而言，扩大规模必然导致交易成本的大幅增长。
如果现实交易因素使价差3不切实际，我们只能在价差1（跨式期权）和价差2（比例垂直价差）之中进行选择，在这种情况下，毫无疑问价差2较好。因为价差2在波动率（Vega风险）与标的合约价格变动（Gamma风险）方面的误差幅度更大。如果要在价差1、价差2间进行选择，交易者会毫不犹豫选择价差2。
价差间的选择并不总是像以上案例那么容易。至少从理论分析的角度而言，价差3的相对优势是显而易见的。然而，有时一个价差可能在某类风险衡量方面优于其他价差，而在其他类风险衡量方面其他价差会表现得更好。
让我们考虑3个新的价差：价差4（比例垂直价差）、价差5（时间价差空头）、价差6（对角价差）。每个价差的全部理论边际与风险敏感度指标（都是从图9-1的理论估值表中得到的）如图9-7所示。同样，为了分析每个价差的风险因素，所有价差的规模都调整到使理论边际近似相同。
由于每个价差的Vega值均为负，我们需要考虑当波动率最终大于波动率估计值15%的波动率风险。每个价差对于波动率上涨的敏感程度如图9-8所示。可以看到价差4的隐含（盈亏平衡）波动率约为18.1%，价差5的隐含（盈亏平衡）波动率约为17.0%，价差6的隐含（盈亏平衡）波动率约为17.2%。如果波动率上涨是我们最关心的风险因素，那么价差4（比例垂直价差）看上去具有最好的风险特征。
除了波动率风险，我们可以发现价差4的Gamma值为负，也即在标的合约价格突然大幅波动时，价差4的价值将受到不利影响。如果我们担心这种情况出现，就需要确定标的合约价格大幅变动对价差4价值的影响程度。图9-9显示了价差4、价差5、价差6对于标的合约价格变动 [2]的敏感程度。
图 9-7
图 9-8
图 9-9
注意在3个价差中，价差4的标的合约价格变动可获利区间最小。如果标的合约价格立即下跌至46.50以下或上涨到52.20以上，理论上讲价差4就会失去其全部理论价值。另外，价差6面临很小的标的合约价格下跌风险，也能容忍标的合约价格快速上涨到52.30。如果交易者担心标的合约价格的迅速下跌风险，他就会放弃价差4所具有的更好的波动率风险规避作用（18.0%vs.17.2%），而选择对价格下跌保护作用更明显的价差6。这表现在与价差4相比，价差6具有更小的负Gamma值。
最后，我们可以发现虽然价差5波动率风险最小，但同样具有正的Gamma值，这意味着标的合约价格的大幅波动会增加价差5的价值。如果交易者尽管不喜欢标的合约价格突然的大幅波动，却也不会过度担心波动率上升时，他可能会接受具有较小波动率风险、Gamma值为正的价差5。
构建价差5的投资者Gamma值为正，也就是说没有Gamma风险。但如果标的合约价格没有发生变动，他将面临Theta风险。风险有多大呢？图9-10显示了3个价差对于时间流逝的敏感程度。由于价差4和价差6具有负的Gamma值，时间越短价值越大；相反地，价差5随时间流逝而价值变小。根据图9-10中价差5对应的曲线，我们可以发现如果标的合约价格没有发生变动，约18天后价差5就失去了全部理论价值，这是为了获得正Gamma值所付出的代价。
图 9-10
如果交易者需要在价差4、价差5、价差6中做出选择，哪一个价差是最好的？比较的结果表明，没有哪个价差的优势是非常明显的，答案要依靠交易者的市场经验。如果他觉得隐含波动率上升是最大的风险，他可能会选择价差4；如果他觉得标的合约价格大幅波动是最大的风险，他可能会选择价差5；如果他更满足于同时规避波动率变动与标的合约市场价格波动的风险，他可能会选择价差6。
现在不言自明的是，价差的选择永远不是简单的对与错的问题。与其他所有交易决策一样，价差的选择主要是风险与收益的问题。虽然期权交易者需要面临很多风险，他要经常自问哪种风险对于他而言是威胁最大的。有时为了避免某一种风险，交易者需要接受另外一种类型的风险。即使交易者愿意接受特定领域的风险，他也需要明确在此领域内他只能接受有限度的风险，为此他需要在其他领域内承担更大的风险。
在几种不同价差间做出选择时，交易者可以借助于计算机，并按上述案例分析中的步骤来研究不同价差的风险特征。可惜的是，并非每次选择都能进行详细分析。交易者可能没有具备足够处理能力的电脑，也可能市场条件变化很快，如果他不能迅速地做出决策，市场机会就会转瞬而逝。是否存在不须详细画图分析就能迅速比较不同价差的方法呢？
交易者可以采用的一种方法就是将每个价差视为风险与收益间的权衡，可将这种权衡过程写成比值形式：风险/收益。交易者进入市场后，总是希望能够以最小风险获得最大收益。事实上，最理想的风险/收益比值是0/∞（零风险、无限收益）。比值的结果是0÷∞＝0。因此，在以风险/收益指标比较不同价差时，理论上比值最接近于零的价差就是最优的风险与收益权衡结果。
应该用哪些数值表示价差的风险与收益情况？如果对市场情况判断正确，我们将获得收益，也就是理论边际。因此，我们可以用理论边际作为分数的分母。分子（也就是风险因素）应该用什么来度量呢？由于期权头寸受到很多不同的风险因素（这些风险因素由不同的期权敏感度指标表示）影响，分子上的风险因素可用几种不同的数字来表示。现实的做法是将我们最关心的风险因素敏感度指标作为分数的分子。举例来说，如果波动率变化是我们最关心的，我们就可将价差的Vega值作为分子。如果要比较几个不同的价差，Vega值/理论边际最接近于0的价差的风险/收益特性最好。同样地，如果价格大幅波动是我们最关心的，Gamma值/理论边际最接近于0的价差的风险/收益特性最好。
让我们尝试利用这种分析方法分析价差4、价差5、价差6。我们关心的风险因素之一是波动率的变化。计算Vega值/理论边际，得到：
从以上的计算中我们可以发现，价差4具有最优的波动率特性，Vega值/理论边际的结果最接近于0。我们也可以从图9-8中得到同样结论，而这种方法不必详细分析每个价差。
注意，当用价差理论价值去除价差风险敏感度指标时，结果与价差的规模无关。如果我们将价差4的规模扩大2倍（即40×60而非20×30），相应的Vega值和理论边际也会增加两倍，比值结果仍旧为-0.311。
如果将标的合约价格大幅波动作为风险因素呢？我们不需要分析价格大幅变动对价差5的影响，因为其Gamma值为正意味着价格大幅波动会增加头寸的价值。而我们还是要比较价差4与价差6的Gamma值风险。用理论边际去除各自的Gamma值，得到：
我们可以发现价差6在标的合约价格大幅波动的情况下风险更小，因为-19.3比-26.7更接近于零。这一结果再次验证了图9-9的结论。
需要提醒的是，这个方法仅计算了价差的相对风险。由于期权敏感度指标仅在很小的范围内才有意义，利用理论边际去除风险敏感度指标只得到了头寸相对风险程度的估计。举例来说，比较价差1、价差2、价差3的相对波动率风险，对每个价差用理论边际去除Vega值，得到：
从以上计算结果来看，因为-0.145比-0.478和-0.225更接近于零，似乎价差2在波动率方面风险最小。但利用图9-4可以发现，价差3的隐含（盈亏平衡）波动率最大，因此波动率风险最小。尽管如此，该方法的结果还是会显示出价差1的波动率风险最大。
有时，交易者可能会面临巨大压力、需要迅速做出投资决策，他可能连进行几个价差间相对风险值分析的时间都没有。这种情况下，他通常要依靠直觉做出交易策略。虽然交易经验不可替代，绝大多数交易者迅速掌握一条重要原则：跨式期权和宽跨式期权是所有价差中风险最大的。无论交易者是买入还是卖出，这一原则都适用。交易新手有时会觉得两种策略的风险有限，买入跨式期权和宽跨式期权的风险不会太高。但更可能的结果是，买入跨式期权或宽跨式期权后市场价格并没有出现预期的大幅变动，交易者每天都要产生损失，或者交易者卖出跨式期权后市场价格出现大幅波动，将产生一次性的大量损失。当然，如果交易者对波动率判断正确的话，就能利用跨式期权和宽跨式期权攫取大量收益。但经验丰富的交易者知道这两种交易策略误差幅度很小，他通常宁愿选择其他具有更大、更可接受风险特征的投资策略。
[1] 构成价差的期权有时被称为价差的“腿”。
[2] 此处我们假设5月份和7月份标的合约保持大致相同的价格关系。也就是说，由于50.11/49.50＝1.0123，7月份合约总是5月份合约的1.0123倍。图9-9中的横轴就是5月份合约的价格。