期權的隱含波動率可以衡量投資者對於標的商品或金融工具未來價格潛在變動幅度的恐慌程度。然而，隱含波動率很少平均分佈。有時，投資者對上行風險的擔憂可能大於下行風險。在其他時候，投資者可能更擔心極端下行風險，而非極端上行風險。隱含波動率偏度指的是，當履約價高於或低於標的工具的目前交易價格時，期權隱含波動率之間的差異。
但是，此偏度能否告訴我們價格的未來走向？舉例來說，如果期權交易者對於極端上行風險比極端下行風險更為擔憂，那麼期貨價格會趨向上漲還是下跌？換句話說，市場是否會跟隨期權交易者最擔心的方向發展，還是會反其道而行？又或者不受影響？
答案似乎取決於所涉及的商品或金融工具。為了回答這個問題，我們使用芝商所新推出的波動率指數（CVOL）。每種商品或金融期貨的CVOL指數採用簡單變異數方法，對整個隱含波動率曲線上的所有履約價指派相等權重。除了產生涵蓋所有履約價的整體CVOL數值外，它還產生UpVol，即履約價高於市場當前交易水平的期權之隱含波動率，以及DownVol，即履約價低於市場當前交易水平的期權之隱含波動率。這兩個數字之間的差即為CVOL偏度：UpVol – DownVol = CVOL偏度。
我們接著建構一個擴散指數，將CVOL偏度標準化至0到100的範圍。例如，如果CVOL偏度是過去兩年的最大負值，則其數值為0。如果CVOL偏度是過去兩年的最大正值，則其數值為100。如果它正好等於過去兩年的平均值，則其數值為50。（有關擴散指數計算的詳細討論，請參見下方附錄）。
我們接著評估每次CVOL偏度擴散指數觀察後三個月內的期貨合約回報。對於許多商品，包括黃金、白銀、銅、西德州中級原油（西德克薩斯中質原油）、超低硫柴油（前稱取暖油）和汽油，CVOL偏度與期貨市場未來三個月的回報之間存在強烈的負相關。從2007年到2023年，當交易者擔心上行風險超過下行波動性時，價格往往會下跌。當交易者擔心下行風險超過上行波動性時，這些市場的價格往往會上漲（圖1-6）。對於某些其他市場，包括黃豆粕和澳元/美元匯率，也是如此，儘管影響程度較低（圖7和8）。
圖1：
2009-2023年黃金CVOL偏度與其後三個月內的黃金期貨回報
圖2：
2009-2023年白銀CVOL偏度與其後三個月內的白銀期貨回報
圖3：
2015-2023年銅CVOL偏度與其後三個月內的銅期貨回報
圖4：
2009-2023年WTI原油CVOL偏度與其後三個月內的WTI原油回報
圖5：
2009-2023年汽油CVOL偏度與其後三個月內的汽油期貨回報
圖6：
2009-2023年超低硫柴油CVOL偏度與其後三個月內的超低硫柴油期貨回報
圖7：
2009-2023年黃豆粕CVOL偏度與其後三個月內的黃豆粕期貨回報
圖8：
2007-2023年澳元/美元匯率CVOL偏度與其後三個月內的澳元/美元匯率回報
對於這些工具，隱含波動率偏度可能類似於一個情緒指標。當投資者主要擔憂極端上行風險時，可能表明市場出現超買情況，因此更容易出現下跌而非上漲。相反，當這些市場的CVOL極度負偏時，情況往往相反：對極端下行風險的恐懼超過了對極端上行風險的恐懼，通常表示這些工具的市場已經超賣，並且價格容易反彈。
然而，還有另一組市場，在過去16年中通常情況相反。這些市場包括5年期、10年期和30年期美國公債、黃豆油，以及情況較不明顯的歐元/美元、日圓/美元和加元/美元（圖9-15）。在這些市場中，CVOL偏度往往能夠正確地預測價格趨勢的未來方向。當交易者看到更多的極端上行風險可能性而非極端下行風險時，這些市場往往會趨向於上漲。當投資者感覺到更多的極端下行風險而非極端上行風險時，這些市場往往會趨向於下跌。
圖9：
2007-2023年5年期美國公債CVOL偏度與其後三個月內的期貨回報
圖10：
2007-2023年美國公債CVOL偏度與其後三個月內的10年期美國公債期貨回報
圖11：
2007-2023年30年期美國公債CVOL偏度與其後三個月內的期貨回報
圖12：
2007-2023年歐元/美元匯率CVOL偏度與其後三個月內的歐元/美元匯率回報
圖13：
2007-2019年加元/美元匯率CVOL偏度與其後三個月內的加元/美元匯率回報
圖14：
2007-2023年日圓/美元匯率CVOL偏度與其後三個月內的日圓/美元匯率回報
圖15：
2009-2023年黃豆油CVOL偏度與其後三個月內的黃豆油期貨回報
但是，為什麼債券、貨幣對（除了澳元/美元）和黃豆油在CVOL偏度方面的表現（總體而言）與金屬和能源等市場相反呢？對於政府債券期貨市場和主要貨幣對，答案可能在於各國央行是這些市場中最大的參與者之一。當各國央行開始放寬或收緊貨幣政策時，它們傾向於長時間保持同一方向，就像最近的緊縮週期一樣。此外，貨幣之間的利率差異和預期的利率差異發展是驅動匯率的主要因素。各國央行喜歡向市場傳遞其政策意圖，並長期實施。
為什麼澳元/美元的表現更像黃金、白銀、銅或原油/原油產品呢？可能是因為澳元/美元更加受到大宗商品價格的影響，它們通常與商品價格同步變動，而不是受利率差異的影響（圖16）。
圖16：
澳元/美元匯率與澳洲加權商品指數
至於黃豆油，其表現通常與黃豆粕相反。例如，黃豆油與中國的經濟成長極度相關。黃豆粕則不然。黃豆油還可以作為燃料混合物的添加劑，特別是柴油，有時似乎還可作為原油價格變動的領先指標。煉油廠可能會根據對未來幾個月原油供應量的觀察，購買較多或較少的黃豆油（詳見我們關於黃豆油與原油關聯的文章）。
最後，有許多金融工具的CVOL偏度似乎對未來市場回報影響不大。這對於英鎊/美元和大部分農產品系列（包括玉米、小麥和黃豆）都是如此（圖17-20）。雖然CVOL偏度似乎對大多數農作物價格的未來走向影響不大，但它在另一方面非常引人入勝：對於所有農作物價格，CVOL幾乎總是呈現正偏度。這就是說，價外買權（認購期權）的價格幾乎總是高於價外賣權（認沽期權）。然而，這背後的原因及其影響將在我們即將推出的CVOL及其應用系列文章中進一步探討。
圖17：
2009-2023年玉米CVOL偏度與其後三個月內的玉米期貨回報
圖18：
2009-2023年小麥CVOL偏度與其後三個月內的小麥期貨回報
圖19：
2009-2023年黃豆CVOL偏度與其後三個月內的黃豆期貨回報
圖20：
2007-2023年英鎊/美元匯率CVOL偏度與其後三個月內的英鎊/美元匯率期貨回報
結論
即使是還未交易過期權的人也可能想要密切關注CVOL偏度及其對期貨現貨價格未來走勢的潛在影響。有些資產的期貨現貨價格往往與CVOL偏度走向相反，而有些則往往走向一致。
附錄
擴散指數的計算方式如下：
- 我們取過去兩個日曆年（共500個每日觀測值）的每日CVOL偏度歷史數據。在取得CVOL數據之前，我們用高度相關的0.15 Delta風險逆轉系列代替，這也可以在QuikStrike中找到。
- 我們在試算表中對每一個每日CVOL偏度觀測值使用排名函數，將其與前499天 + 當天進行比較。例如，如果它是有史以來最大負值，就會得出0。如果它是有史以來最大正值，就會得出500。
- 接下來，我們在試算表中使用「if/then」條件式將0到500的範圍對應到0到100的範圍。這就給我們一個由0和1組成的矩陣，每個觀測值都只會落入一個0-1到99-100的區段。
- 最後，我們將此矩陣乘以一個觀察後三個月內再投資的期貨回報向量，然後除以每個區段中的觀測值總數，以得出擴散指數中每100個區段的平均回報。
