【导语】
近期一项针对股票与期权卖出策略的量化回测显示，在采用相同策略、相同观察名单的前提下，较小资金组合的表现持续优于较大组合。进一步拆解后，研究方指出，差异并非来自资金规模或执行效率，而是源于价格与隐含波动率筛选带来的选股差异。
策略与样本概况
研究来自 Dual Edge Research 旗下通讯产品的历史交易数据。相关策略主要围绕股票与期权权利金卖出，目标是获取稳定收入并力争跑赢大盘。
本次分析覆盖自 2025 年 5 月中旬以来的 951 笔实际发布交易信号，这些交易均基于每周观察名单生成。研究方使用周五收盘时的买价估算期权权利金，以形成偏保守的绩效测算基础。
在这一完整样本中，整体表现为：
- 胜率：71.1%
- 单笔平均回报：1.7%
- 大额亏损占比：9.3%（定义为亏损超过 20% 的交易）
研究方认为，从胜率和回撤控制来看，该策略整体效率较高，但在不同标的特征区间内，表现存在明显分化。
价格与隐含波动率成为关键分水岭
分析显示，股票价格与隐含波动率并非中性的筛选条件，而是直接影响策略结果的核心变量。
按股价区间划分：
- 10–40 美元区间及 65–100 美元区间的标的，整体胜率更高、平均回报更好，大额亏损比例相对可控；
- 45–65 美元区间的标的表现明显偏弱，胜率下降、回报被压缩，大额亏损更为频繁；
- 极低价股票带来结果不稳定，高价股票则波动更大、可预测性较差。
按隐含波动率区间划分：
- 25%–45% 区间内的交易表现最为稳定，结果相对一致；
- 60%–85% 区间虽带来更高回报，但波动性显著上升；
- 45%–55% 的“中间区间”表现最弱，回报偏低、下行风险较高，胜率并未明显改善；
- 高于约 85% 的隐含波动率区间，整体表现再度走弱，波动性开始抵消权利金优势。
研究方指出，这些阈值并非任意设定，而是反映了不同类型标的在该策略结构下的行为差异：部分组合能在可控波动下持续产生权利金收入，另一些则呈现高不稳定性，却未能获得足够补偿。
剔除“结构性低效”交易后的对比
在识别出价格与隐含波动率的结构性差异后，研究方进一步构建了两个子样本：
- 保留样本：仅保留历史上价格与隐含波动率组合表现较好的交易；
- 剔除样本：被排除在上述条件之外的交易。
在不改变入场、出场规则及仓位管理前提下，仅通过调整标的选择范围，得到如下结果：
保留样本（456 笔交易）：
- 胜率：75.8%
- 单笔平均回报：3.0%
- 大额亏损占比：6.8%
剔除样本（495 笔交易）：
- 胜率：66.9%
- 单笔平均回报：0.5%
- 大额亏损占比：11.6%
研究方指出，被剔除的交易并非“明显失败”，其胜率仍接近 67%。但这些交易在承担更高下行风险的同时，平均回报偏低，显著拉低了整体策略效率。表现拖累主要来自“赢但赚得不多”的交易，而非少数大额亏损。
小组合跑赢大组合的原因
在此前的观察中，同一策略下，小规模组合长期跑赢大规模组合。两者使用相同的交易逻辑与观察名单，唯一显著差异在于：小组合在设计上仅限于低价股票。
结合本次分析，研究方认为，这一价格限制无意间过滤掉了大量处于“弱势价格—波动率组合区间”的交易。相较之下，大组合因标的选择更为宽泛，纳入了更多结构性低效的交易区间，从而拉低整体表现。
研究方据此得出结论：
- 绩效差异主要由选股约束导致，而非资金规模本身；
- 小组合表现更优，并非因为规模较小，而是因为标的选择更为严格。
结论
研究方表示，在市场机会充足的环境下，关键不在于增加交易数量，而在于识别并规避那些在统计上持续削弱整体表现的交易类型。相关数据表明，优势更多来自对“应当排除哪些交易”的清晰界定，而非单纯扩大交易覆盖面。
