【卖出看涨期权策略（Short Call)】

卖出看涨期权策略（Short Call)

卖出看涨期权策略又称为卖出无备兑看涨期权，如果一个投资者在不持有标的资产价格的情况下卖出看涨期权，那么这种策略就是卖出无备兑看涨期权策略。这个策略潜在盈利有限，但是亏损无限。

卖出看涨期权策略与卖空标的资产策略有所不同，虽然这两个策略都是高风险，但是卖空标的资产策略的潜在收益要高得多，而卖出看涨期权策略的潜在收益则是在标的资产价格相对稳定的情况下表现才会更好，也就是说，当卖空标的资产策略发生亏损时，卖出看涨期权策略有可能是盈利的。另外，卖空标的资产策略的投资者需要支付标的资产的股息，而卖出看涨期权策略的投资者则不需要。

1.1 策略概览

趋势：看跌

波动率：不适用

资产腿：卖出看涨期权

最大风险：无上限

最大收益：有上限

策略类型：收入策略

1.2 所需投资

卖出看涨期权策略所要求的保证金是标的资产价格的20%加上看涨期权的权利金再减去标的资产价格低于行权价的部分，即虚值程度。卖出看涨期权策略的头寸需要逐日盯市，这就意味着该策略的头寸的质押要求和卖空标的资产策略一样需要每天进行计算。

1.3 策略哲学

考虑卖出看涨期权策略的时候，投资者需要考虑的问题是：能够承受这一策略所带来的风险。因为卖出看涨期权策略意味着如果标的资产价格出现大幅上涨，那么策略的风险就是无限的。

一般来说，卖出看涨期权策略的投资者应该让期权无价值到期，而不是去动他们，除非标的资产价格发生了大幅的向上运动，因此卖出看涨期权策略一般会选择虚值期权。总的来说，卖出看涨期权策略的投资者必须做好心理上的准备，有足够的资金，愿意接受风险，能够每天监视策略头寸。投资者应该卖出隐含波动率极高的期权，并且在期权变为实值的时候回补这个头寸。

1.4 策略风险与收益

投资者通过卖出看涨期权策略来调整自身的风险和收益。卖出虚值期权，特别是深度虚值期权能够以较大概率获得一笔小额盈利，而卖出实值期权则可能有更大的潜在盈利，同时也承担更大的风险。

卖出深度虚值期权的策略看起来很有吸引力，因为除非标的资产价格在到期前发生巨大上涨，否则投资者都可以盈利，但是这个策略的危险在于一次或者两次的亏损都很可能或亏掉多次的盈利。另一端是卖出深度实值期权，因为深度实值期权没有太多的时间价值，卖出者在上行方面没有太多的空间，如果标的资产价格一直上涨，那么深度实值期权的卖出者会遭受亏损，如果标的资产价格下跌，卖出深度实值期权的投资者会获得比卖出深度虚值期权的投资者更大的盈利。

1.5 后续行动

①止损：由于卖出看涨期权策略具有很大的上行风险，因此投资者需要时刻监控自己的投资头寸，限制亏损的最简单方法就是设置某个止损价，例如投资者卖出虚值期权，现在标的资产价格上涨到行权价，那么这就是一个很好的退出机会，一些交易者喜欢把止损价设置为策略的盈亏平衡点。卖出看涨期权策略的盈亏平衡点很好理解，其等于所卖出看涨期权的行权价与收到的权利金之和。

②平仓拿走盈利：当策略没有更多的挣钱机会时，平仓拿走盈利，投资者可以计算出继续持有该策略的剩余收益，如果该收益太小，那就应该买回看涨期权，然后寻找其余的交易机会。

③收入挪仓：投资者在标的资产价格到达另一个行权价时，平仓现有头寸，同时卖出更多的另一个行权价的看涨期权，同一个月份或者更缘月份的均可，这样便可以通过卖出更多另一个行权价的看涨期权收到权利金去弥补平仓旧头寸的支出。投资者可以重复这样做直到标的资产价格下跌，让手中的头寸到期无价值。

大多数情况下，卖出看涨期权策略都作为一种深度虚值期权的策略来使用，但这种策略不是一种很高明的策略，因为一次亏损便可以抹平多次收益，为避免上行风险，投资者应该在标的资产价格上涨到盈亏平衡点时买回看涨期权。

1.6 Python实践

标的资产：华夏上证50ETF

期权：50ETF看涨期权

回测时间：2022年6月1日-2022年7月20日

思路：卖出看涨期权，月底进行换仓，分别计算虚值一档-三档以及实值一档-三档的期权合约策略净值

部分代码：

class Short_call(object):
    
    def __init__(self,st,k):
        self.st=st
        self.k=k
    
    def option_value(self):
        return -np.maximum(self.st-self.k,0)
    
    def plot_return(self):
        value=self.option_value()
        plt.figure(figsize=(10,4))
        plt.plot(st,value,label='long_call')
        plt.xlabel('st')
        plt.ylabel('return')
        plt.legend(loc='upper left')
        plt.show()
 
st=np.arange(50,100,5)
k=70
Short_call(st,k).plot_return()

Short_call_return

策略净值走势：