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第376章 《情绪冰点的量化指标:恐慌指数诞生》

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3月23日凌晨2点,操盘室的环形屏幕散发着冷白色光芒,照亮了陈默团队成员脸上的倦意。林薇站在触控屏前,食指与中指夹着一支黑色触控笔,在屏幕上滑动时,50ETF期权波动率数据如瀑布般倾泻而下,近月合约的红色曲线陡峭上扬,远月合约的蓝色曲线平缓延伸,形成鲜明的贴水结构。

“近月合约隐含波动率达45%,远月仅28%,”林薇的触控笔轻点曲线拐点,指甲上的银色美甲在屏幕光线下闪烁,“这种陡峭贴水表明市场对未来一个月的恐慌定价过度,而对长期反而乐观。”她的语气里带着量化分析师特有的冷静,却也难掩发现异常数据的兴奋。

技术总监小李揉了揉通红的眼睛,他的程序员格子衬衫领口敞开,露出脖颈处的防静电手环:“单一ETF的VIX模型回测显示,2019年以来的胜率只有65%,”他敲击键盘,调出回测报告,“样本量不足导致过拟合风险,尤其是在市场结构变化时,比如2022年科创板开市后,单一指数的代表性明显下降。”

陈默站在白板前,手中的粉笔划出一道粗线,公式“VIX=(50ETF波动率×60%+沪深300ETF波动率×40%)×100”逐渐清晰,粉笔灰落在他深灰色西装裤上:“2015年股灾时,上证50波动率飙升,但创业板指的真实恐慌程度被低估,”他转身时,袖口扫过身后书架上“敬畏周期”的墨宝,“现在我们需要用成交量加权的跨品种模型,捕捉全市场的情绪共振。”

林薇调出put-call比率(PCR)曲线,50ETF的PCR值升至1.5的红色区域:“看跌期权持仓量创三年新高,恐慌情绪进入极值区间,”她抬头看向陈默,“但跨品种加权后,VIX指数与历史波动率的相关性能提升到多少?”

“从0.68提升至0.89。”小李插入,将十年期回测数据投影到墙上,2018年10月和2020年3月的触底信号被绿色方框标出,“不过2022年4月出现过一次误报,当时VIX突破40但市场继续下跌15%。”

陈默的指尖停在2015年6月的波动率峰值上,那年他的账户在股灾中归零的画面突然闪现:“那次误报的关键区别在于流动性,”他调出2022年4月的成交量数据,“当时全市场成交量萎缩30%,而现在维持在万亿级别,说明当前是情绪恐慌而非流动性崩塌。”

上午10点,自制VIX指数突破40阈值的警报声响起,创业板指应声下跌2.3%,宁德时代的股价跌破200元关口,卖单量激增300%。研究员小张的声音里带着紧张,他的眼镜滑到鼻尖:“历史数据显示,VIX>40时,72%的概率出现触底反弹,但这次国家队在减持科技股。”他调出某央企资管计划的持仓变动,科技股板块减持1.2亿股的记录用红色标注。

“外资在做相反操作。”陈默调出北向资金实时流向图,科技股板块的净流入曲线如陡峭山峰,“摩根士丹利在半导体设备股的持仓增加20%,他们的交易逻辑是国产替代政策加码。”他转向林薇,眼神坚定,“按VIX信号配置5%仓位的创业板ETF,同时买入50ETF看跌期权对冲系统性风险。”

林薇的手指在风控系统界面停顿,光标悬在“确认”按钮上:“科技股的β系数仍在波动,单一板块配置可能导致组合波动超标。”

“当前期权的波动率溢价已经反映了过度恐慌,”陈默点击鼠标,1000万资金划入创业板ETF()的交易界面,“情绪冰点后的反弹通常由高弹性的成长股引领,这是2019年以来的四次触底规律。”

午后2点,创业板指触底反弹,VIX指数从42回落至35,创业板ETF涨幅达1.8%,浮盈18万的数字在屏幕上跳动。小李兴奋地展示实时监控模块的测试结果:“通过FPGA加速,VIX突破阈值到交易指令发出的延迟控制在500毫秒内,”他的眼中闪烁着技术突破的光芒,“但目前仅接入了两个ETF期权,数据维度还是太单一。”

“优先接入科创50ETF期权,”陈默在操盘日志中写下,钢笔尖在“浓度”二字上加重,“情绪量化不是预测未来,而是衡量市场的恐惧浓度。”他圈住这句话,想起周远山曾说:“散户凭感觉恐惧,机构靠数据计算恐惧的价值。”

深夜,券商报告的弹窗突然亮起,红色标题“国家队200亿申购上证50ETF”格外醒目。陈默望着自制VIX指数的实时曲线,数值在38附近震荡,像极了医院重症监护仪上的心电图。他打开待分析的ETF成分股名单,中芯国际的晶圆产能数据、北方华创的刻蚀机订单量在屏幕上滚动,脑海中快速推演套利逻辑:国家队托底蓝筹维持市场稳定,外资借情绪冰点抄底成长股,而散户却在恐慌中抛售带血的筹码。

林薇收拾文件时,瞥见陈默的操盘日志最新批注:“情绪指标是后视镜,但能照见未来的路。”她突然想起凌晨开发模型时与陈默的争论,此刻终于明白——量化模型不是万能钥匙,而是帮助在混沌中寻找概率优势的罗盘。窗外,陆家嘴的摩天大楼依然灯火通明,操盘室的屏幕上,恐慌指数如呼吸般起伏,预示着下一个交易日的情绪潮汐。

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