事件驱动策略

　　事件驱动套利是一种基于事件性信息的期权套利策略。投资者通过分析可能影响期权价格的事件，例如公司业绩报告、宏观经济数据发布等，来寻找期权合约之间的价格差异，并利用这些差异进行套利。例如，如果投资者认为某个公司业绩报告将超出市场预期，他们可以买入该公司的看涨期权来获取利润。

　　期权套利是指利用不同到期日、不同行权价格的期权合约之间价格的差异，通过同时买入和卖出不同组合的期权合约，以达到赚取盈利的目的。期权套利作为一种投资策略，具有低风险、低成本、高收益等优点，对于投资者而言具有重要的意义。

　　期权套利策略包括波动率套利和波动率曲面套利。对于某个标的资产，市场上所有到期时间和执行价格的隐含波动率构成了期权的隐含波动率曲面。如果特定合约隐含波动率明显偏高或偏低，则可以做多或者做空相应的期权，实现波动率套利；如果波动率曲面局部出现异常的起伏，特定执行价格和到期时间的期权相对于其他合约参数的期权被高估或者低估，此时可以利用他们相对价格的偏离来进行套利，这是波动率曲面套利的基本思想。这一部分我们主要介绍两种套利类型的基本原理，为策略实现奠定理论基础。

　　波动率套利：

　　波动率套利是一种“绝对套利”的方式，利用的是特定合约隐含波动率的绝对偏离，构建的套利组合是单个期权合约而非同时做多、做空多个期权合约，相对来说其操作方式较为简洁，涉及预测未来波动率、动态Delta对冲和收益锁定方式三部分基本原理：通过预测未来波动率瞄准套利机会，动态Delta对冲消除市场波动的线性影响，利用Vega或Gamma的暴露锁定套利收益。本小节将分别对三部分基本原理展开介绍。

　　预测未来波动率：

　　波动率套利核心是预测未来的波动率，将其作为判断隐含波动率偏高或者偏低的锚。预测未来波动率的方法主要包括：历史波动率法、时间序列模型（例如GARCH模型）、随机波动率模型、人工智能模型等。由于波动率与其影响变量往往具有非线性的关系，同时波动率随时间可能发生结构性变化，因此近年来人工智能方法预测波动率逐渐成为业界和学界的主流模式，例如前馈神经网络丝、Elman神经网络、Jordan神经网络、长短期记忆神经网络等等（Andrea Bucci，2020），人工智能算法与其他各种模型的组合使用也成为当前研究的前沿方向。前沿方法的探索与完善提高了对未来股票波动率的预测准确率，为期权定价与套利提供了越来越坚实的基础。

　　能否准确预测波动率是期权绝对定价能力强弱的重要体现。在期权本质上，期权是一个波动率工具，其凸性收益构决定了期权权利方本质是波动率多头，未来市场的波动决定了期权的价值；在定价模型上，经典的Black-Scholes公式中波动率是决定价格最重要的变量，隐含波动率成为期权报价方式；在套利实践上，波动率的预测是比较隐含波动率的基准，脱离预测基准投资者难以确定套利机会。