期权的隐含波动率可以衡量投资者对于标的商品或金融工具未来价格潜在变动幅度的恐慌程度。然而，隐含波动率很少平均分布。有时，投资者对上行风险的担忧可能大于下行风险。在其他时候，投资者可能更担心极端下行风险，而非极端上行风险。隐含波动率偏度指的是，当履约价高于或低于标的工具的目前交易价格时，期权隐含波动率之间的差异。
但是，此偏度能否告诉我们价格的未来走向？举例来说，如果期权交易者对于极端上行风险比极端下行风险更为担忧，那么期货价格会趋向上涨还是下跌？换句话说，市场是否会跟随期权交易者最担心的方向发展，还是会反其道而行？又或者不受影响？
答案似乎取决于所涉及的商品或金融工具。为了回答这个问题，我们使用芝商所新推出的波动率指数（CVOL）。每种商品或金融期货的CVOL指数采用简单变异数方法，对整个隐含波动率曲线上的所有履约价指派相等权重。除了产生涵盖所有履约价的整体CVOL数值外，它还产生UpVol，即履约价高于市场当前交易水平的期权之隐含波动率，以及DownVol，即履约价低于市场当前交易水平的期权之隐含波动率。这两个数字之间的差即为CVOL偏度：UpVol – DownVol = CVOL偏度。
我们接着建构一个扩散指数，将CVOL偏度标准化至0到100的范围。例如，如果CVOL偏度是过去两年的最大负值，则其数值为0。如果CVOL偏度是过去两年的最大正值，则其数值为100。如果它正好等于过去两年的平均值，则其数值为50。（有关扩散指数计算的详细讨论，请参见下方附录）。
我们接着评估每次CVOL偏度扩散指数观察后三个月内的期货合约回报。对于许多商品，包括黄金、白银、铜、西德州中级原油（西德克萨斯中质原油）、超低硫柴油（前称取暖油）和汽油，CVOL偏度与期货市场未来三个月的回报之间存在强烈的负相关。从2007年到2023年，当交易者担心上行风险超过下行波动性时，价格往往会下跌。当交易者担心下行风险超过上行波动性时，这些市场的价格往往会上涨（图1-6）。对于某些其他市场，包括黄豆粕和澳元/美元汇率，也是如此，尽管影响程度较低（图7和8）。
图1：
2009-2023年黄金CVOL偏度与其后三个月内的黄金期货回报
CVOL偏度是商品、债券和货币市场价格趋势的领先指标吗？
图2：
2009-2023年白银CVOL偏度与其后三个月内的白银期货回报
CVOL偏度是商品、债券和货币市场价格趋势的领先指标吗？
但是，为什么债券、货币对（除了澳元/美元）和黄豆油在CVOL偏度方面的表现（总体而言）与金属和能源等市场相反呢？对于政府债券期货市场和主要货币对，答案可能在于各国央行是这些市场中最大的参与者之一。当各国央行开始放宽或收紧货币政策时，它们倾向于长时间保持同一方向，就像最近的紧缩周期一样。此外，货币之间的利率差异和预期的利率差异发展是驱动汇率的主要因素。各国央行喜欢向市场传递其政策意图，并长期实施。
为什么澳元/美元的表现更像黄金、白银、铜或原油/原油产品呢？可能是因为澳元/美元更加受到大宗商品价格的影响，它们通常与商品价格同步变动，而不是受利率差异的影响（图16）。
至于黄豆油，其表现通常与黄豆粕相反。例如，黄豆油与中国的经济成长极度相关。黄豆粕则不然。黄豆油还可以作为燃料混合物的添加剂，特别是柴油，有时似乎还可作为原油价格变动的领先指标。炼油厂可能会根据对未来几个月原油供应量的观察，购买较多或较少的黄豆油（详见我们关于黄豆油与原油关联的文章）。
最后，有许多金融工具的CVOL偏度似乎对未来市场回报影响不大。这对于英镑/美元和大部分农产品系列（包括玉米、小麦和黄豆）都是如此（图17-20）。虽然CVOL偏度似乎对大多数农作物价格的未来走向影响不大，但它在另一方面非常引人入胜：对于所有农作物价格，CVOL几乎总是呈现正偏度。这就是说，价外买权（认购期权）的价格几乎总是高于价外卖权（认沽期权）。然而，这背后的原因及其影响将在我们即将推出的CVOL及其应用系列文章中进一步探讨。
结论
即使是还未交易过期权的人也可能想要密切关注CVOL偏度及其对期货现货价格未来走势的潜在影响。有些资产的期货现货价格往往与CVOL偏度走向相反，而有些则往往走向一致。
附录
扩散指数的计算方式如下：
我们取过去两个日历年（共500个每日观测值）的每日CVOL偏度历史数据。在取得CVOL数据之前，我们用高度相关的0.15 Delta风险逆转系列代替，这也可以在QuikStrike中找到。
我们在试算表中对每一个每日CVOL偏度观测值使用排名函数，将其与前499天+ 当天进行比较。例如，如果它是有史以来最大负值，就会得出0。如果它是有史以来最大正值，就会得出500。
接下来，我们在试算表中使用「if/then」条件式将0到500的范围对应到0到100的范围。这就给我们一个由0和1组成的矩阵，每个观测值都只会落入一个0-1到99-100的区段。
最后，我们将此矩阵乘以一个观察后三个月内再投资的期货回报向量，然后除以每个区段中的观测值总数，以得出扩散指数中每100个区段的平均回报。
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