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大师一般离财报几天买双跨？

@Tsar：市场至暗时刻，如何通过交易波动预防回调

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title=\"@小虎交易笔记\" href=\"https://laohu8.com/U/3527667699676929\">@小虎交易笔记</a> 《实盘面对面》栏目的邀请</p><p>近三周全球市场都不太平，股债市场都经历了一定的波动与回撤，尤其是本周一熔断的日股、日债、韩股，以及夜盘一度跌超5%的纳斯达克，疯狂飙升的恐慌指数VIX，都给投资者留下了深刻的印象。梳理一下背后的几个重要因素：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p><strong>AI概念降温</strong>：微软、谷歌等科技巨头在Q2财报中披露了资本性支出(Capex)的高增幅以及与AI产品收入的脱节，让投资者对AI的盈利能力产生质疑。作为大语言模型（LLM）从业者，我认为生成式AI在技术层面仍然充满潜能，但是在商业化中需要找到匹配的模式。生成式AI的底层逻辑和互联网是不同的：从效益角度讲，LLM在个性定制方面能力超群，但是LLM背后的Scaling Law是否成立仍然需要被验证；从成本角度看，前沿大模型训练与推理单位成本昂贵，在实现网络效应后毛利率在已有的商业模式下难以达到互联网公司的高度。</p></li><li><p><strong>日本银行加息</strong>：日元由于其低利率的特点常常作为carry trade的funding leg，也就是机构投资人会大量借入日元或瑞士法郎等低利率货币，兑换为澳元、新西兰元、美元等高利率货币，投资当地资产。外汇名义波动小，但是机构投资人常常会使用30-50倍杠杆放大头寸，因此此次加息到0.25%利率使得大量机构投资人降低杠杆避险，卖出美股/美元填平日元借贷头寸，因此助推了市场下行中的踩踏。</p></li><li><p><strong>宏观数据与事件：</strong>非农就业增长数据低于预期增强了衰退与硬着陆预期；巴菲特披露伯克希尔哈萨维减持50%苹果头寸，“巴菲特看到了什么”；中东伊朗与以色列潜在的冲突激化使得地缘政治风险重回视野。</p></li></ol><p>在这样多重不确定性因素下，波动交易不但能获取长尾事件带来的高额溢价利润，同时也能为长线持仓进行有效的对冲。</p><p>以上周为例，科技巨头密集公布财报，而且同时有谷歌、微软、亚马逊、Meta这样的互联网大厂与AMD，Arm，高通，英特尔等半导体生态公司，这两类公司类别内走势关联性强，而外部又同属AI概念，这样的正相关使得整体波动/风险更高，而隐含波动率往往低估相关性部分。因此我决定同时看多这两类公司的波动，旨在做多内部与外部相关性带来的实现波动，根据过往波动率以及基本面方面的考量筛选，我决定根据时机轮流交易谷歌、微软、亚马逊、Meta、高通，与英特尔的宽跨式期权，保证波动策略内部的分散化。</p><p>接下来就是周二三四的宏观事件与公司业绩驱动了大幅的日内波动，使得隐含波动率大幅上升，同时也产生了大量的实现波动，我因此采取了比较保守的策略，不把跨式拿过财报，避免双杀（IV Crush）。整体下来，这一系列的波动头寸以科技财报为逻辑支持，准确踩中这次回撤产生的波动。这次行情带来的波动收益也有效对冲掉了长线持仓因为重仓半导体而出现的大幅回撤，以实现利润填补浮动亏损。</p><p>贴一下战绩：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3b003cae1b8433a3647af3295e8926f1\" tg-width=\"936\" tg-height=\"102\"></p><p class=\"t-img-caption\"><img 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class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c839fd203be21231ab9bd189744e8751\" tg-width=\"936\" tg-height=\"762\"></p><p>长期来讲，我认为目前利率仍处于周期高点，因此美联储仍然有足够的政策空间来应对不利的经济数据，而衰退与硬着陆的可能性完全在可控范围之内。不过正如凯恩斯所说的“Markets can remain irrational longer than you can remain solvent”，从短期角度来讲，合理使用波动策略等方式应对市场波动仍然是必要的。</p><p></p><p>往期文章：</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/TW/https://www.laohu8.com/post/329598654734504\" title=\"【实盘面对面】tsar的期权交易的艺术：财报季与重大事件的期权交易技巧\" target=\"_blank\">【实盘面对面】tsar的期权交易的艺术：财报季与重大事件的期权交易技巧</a></strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/TW/https://www.laohu8.com/post/322697285406720\" title=\"【实盘面对面】Tsar：连续抓住三次跳空，4年的时间我的收益率超\" target=\"_blank\">【实盘面对面】Tsar：连续抓住三次跳空，4年的时间我的收益率超</a></strong></p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p>感谢<a title=\"@小虎交易笔记\" href=\"https://laohu8.com/U/3527667699676929\">@小虎交易笔记</a> 《实盘面对面》栏目的邀请</p><p>近三周全球市场都不太平，股债市场都经历了一定的波动与回撤，尤其是本周一熔断的日股、日债、韩股，以及夜盘一度跌超5%的纳斯达克，疯狂飙升的恐慌指数VIX，都给投资者留下了深刻的印象。梳理一下背后的几个重要因素：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p><strong>AI概念降温</strong>：微软、谷歌等科技巨头在Q2财报中披露了资本性支出(Capex)的高增幅以及与AI产品收入的脱节，让投资者对AI的盈利能力产生质疑。作为大语言模型（LLM）从业者，我认为生成式AI在技术层面仍然充满潜能，但是在商业化中需要找到匹配的模式。生成式AI的底层逻辑和互联网是不同的：从效益角度讲，LLM在个性定制方面能力超群，但是LLM背后的Scaling Law是否成立仍然需要被验证；从成本角度看，前沿大模型训练与推理单位成本昂贵，在实现网络效应后毛利率在已有的商业模式下难以达到互联网公司的高度。</p></li><li><p><strong>日本银行加息</strong>：日元由于其低利率的特点常常作为carry trade的funding leg，也就是机构投资人会大量借入日元或瑞士法郎等低利率货币，兑换为澳元、新西兰元、美元等高利率货币，投资当地资产。外汇名义波动小，但是机构投资人常常会使用30-50倍杠杆放大头寸，因此此次加息到0.25%利率使得大量机构投资人降低杠杆避险，卖出美股/美元填平日元借贷头寸，因此助推了市场下行中的踩踏。</p></li><li><p><strong>宏观数据与事件：</strong>非农就业增长数据低于预期增强了衰退与硬着陆预期；巴菲特披露伯克希尔哈萨维减持50%苹果头寸，“巴菲特看到了什么”；中东伊朗与以色列潜在的冲突激化使得地缘政治风险重回视野。</p></li></ol><p>在这样多重不确定性因素下，波动交易不但能获取长尾事件带来的高额溢价利润，同时也能为长线持仓进行有效的对冲。</p><p>以上周为例，科技巨头密集公布财报，而且同时有谷歌、微软、亚马逊、Meta这样的互联网大厂与AMD，Arm，高通，英特尔等半导体生态公司，这两类公司类别内走势关联性强，而外部又同属AI概念，这样的正相关使得整体波动/风险更高，而隐含波动率往往低估相关性部分。因此我决定同时看多这两类公司的波动，旨在做多内部与外部相关性带来的实现波动，根据过往波动率以及基本面方面的考量筛选，我决定根据时机轮流交易谷歌、微软、亚马逊、Meta、高通，与英特尔的宽跨式期权，保证波动策略内部的分散化。</p><p>接下来就是周二三四的宏观事件与公司业绩驱动了大幅的日内波动，使得隐含波动率大幅上升，同时也产生了大量的实现波动，我因此采取了比较保守的策略，不把跨式拿过财报，避免双杀（IV Crush）。整体下来，这一系列的波动头寸以科技财报为逻辑支持，准确踩中这次回撤产生的波动。这次行情带来的波动收益也有效对冲掉了长线持仓因为重仓半导体而出现的大幅回撤，以实现利润填补浮动亏损。</p><p>贴一下战绩：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3b003cae1b8433a3647af3295e8926f1\" tg-width=\"936\" tg-height=\"102\"></p><p class=\"t-img-caption\"><img 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AI概念降温：微软、谷歌等科技巨头在Q2财报中披露了资本性支出(Capex)的高增幅以及与AI产品收入的脱节，让投资者对AI的盈利能力产生质疑。作为大语言模型（LLM）从业者，我认为生成式AI在技术层面仍然充满潜能，但是在商业化中需要找到匹配的模式。生成式AI的底层逻辑和互联网是不同的：从效益角度讲，LLM在个性定制方面能力超群，但是LLM背后的Scaling Law是否成立仍然需要被验证；从成本角度看，前沿大模型训练与推理单位成本昂贵，在实现网络效应后毛利率在已有的商业模式下难以达到互联网公司的高度。 日本银行加息：日元由于其低利率的特点常常作为carry trade的funding leg，也就是机构投资人会大量借入日元或瑞士法郎等低利率货币，兑换为澳元、新西兰元、美元等高利率货币，投资当地资产。外汇名义波动小，但是机构投资人常常会使用30-50倍杠杆放大头寸，因此此次加息到0.25%利率使得大量机构投资人降低杠杆避险，卖出美股/美元填平日元借贷头寸，因此助推了市场下行中的踩踏。 宏观数据与事件：非农就业增长数据低于预期增强了衰退与硬着陆预期；巴菲特披露伯克希尔哈萨维减持50%苹果头寸，“巴菲特看到了什么”；中东伊朗与以色列潜在的冲突激化使得地缘政治风险重回视野。 在这样多重不确定性因素下，波动交易不但能获取长尾事件带来的高额溢价利润，同时也能为长线持仓进行有效的对冲。 以上周为例，科技巨头密集公布财报，而且同时有谷歌、微软、亚马逊、Meta这样的互联网大厂与AMD，Arm，高通，英特尔等半导体生态公司，这两类公司类别内走势关联性强，而外部又同属AI概念，这样的正相关使得整体波动/风险更高，而隐含波动率往往低估相关性部分。因此我决定同时看多这两类公司的波动，旨在做多内部与外部相关性带来的实现波动，根据过往波动率以及基本面方面的考量筛选，我决定根据时机轮流交易谷歌、微软、亚马逊、Meta、高通，与英特尔的宽跨式期权，保证波动策略内部的分散化。 接下来就是周二三四的宏观事件与公司业绩驱动了大幅的日内波动，使得隐含波动率大幅上升，同时也产生了大量的实现波动，我因此采取了比较保守的策略，不把跨式拿过财报，避免双杀（IV 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