卖方研究的质量持续下降。令人惊讶的是，一个在Substack上随机写作的作者，凭借远少于的资源，能够持续创作出远远领先于今天一流或二流银行的作品。 就我个人而言，我认为很多这些人对他们的工作充满热情和奉献精神，而不是那些仅仅在上班打卡的人。 我记得当衍生品报告实际上具有真实价值的时候。一个三级交易台可能会标记一个分析师日或一个未在单只股票的波动率曲面中定价的公司事件，从而创造出真正的机会。今天，我看到的只是同样的回收噪音，企业试图建模交易商的头寸，却总是出错。再加上你偶尔在OPEX上看到的伽马曲线，最终也会出错。

这是一个很好的问题。 对我们来说，策略开发通常遵循以下进程： 1. 创意生成来自交易方面 2. 量化方面从统计上确认或否定优势的有效性 3. 添加参数和交易规则 4. 对策略进行回测 5. 回测结果经过独立验证 / OOS 6. 评估对参数的敏感性 7. 审查更深入的交易成本分析报告 获得签字 9. 以小规模部署策略 这就是结构化的过程。然后是更哲学的部分。当监控一个实时策略时，你会将感知的分布视为代表整个分布。策略一旦开始表现出超出该分布的行为，就会发出削减风险的警告信号。 我们关注的一些主要事项包括： • 策略的实际波动性（表现良好和不佳时） • 每笔交易的连胜和连败 • 自策略的盈亏曲线达到历史最高点以来的天数 • 异常大的赢家或输家 • 每笔交易的滑点上升 • 每日、每周和每月的回撤限制 等等 当策略开始显示出过去未曾见过的行为时，最佳做法是减少规模，直到它重新回到正常交易范围内。 有些人可能不同意这种方法，因为这可能会产生误报，导致你减少规模而错失机会。但像这样的简单风险控制有助于防止策略失控。

看起来降息的可能性越来越大。标准普尔指数持续上涨，但看涨期权的波动性并没有显示出市场对股票上涨感到狂热的迹象。虽然一些参与者认为我们处于泡沫中，但指数方面的衍生品定价并不支持这种观点。 2021年的环境截然不同。那一年，单只股票和指数的上涨波动性都爆炸性增长。除了方向性押注外，机构在资本效率和融资交易上也大力投入。随着借贷成本的降低，出现了更多机会，我们看到更多的股票替代计划进入市场。这些计划使用期权来实现与直接股票购买相同的名义敞口，但所需资本更少。 这种动态推动了看涨期权的波动性上升，并将标准普尔的波动性曲面重塑为不同的分布。 以下是2021年1月标准普尔3个月波动性的偏斜图，与今天相比。 三个月，25 delta的标准普尔看涨期权以10的波动率交易，并不表明市场处于狂热的泡沫状态。