我们原以为自己设计了一种低换手的期权策略。短期信号触发时买入一张一周期权，持有一两天后退出。回测显示，每周只有寥寥几笔期权订单，与毛 P&L 相比，成本也显得很低。
后来我们统计了为使头寸维持在目标 delta 附近而进行的标的交易。它们的数量是期权交易的十多倍。在一个波动剧烈的交易时段里，单个期权头寸在午饭前就触发了六笔对冲订单。这个策略并没有找到低成本的期权交易方式；它的回测基本上忘了对冲这回事。
这一区别很重要，因为期权的 delta 会随标的价格、时间和波动率变化。入场时 delta 中性的头寸，几分钟后就可能变成方向性押注。你选择持续对冲、按固定时点对冲，还是只在 delta 超过阈值后对冲，都会改变风险和换手。
我们的示例头寸是买入十张看涨期权，每张 delta 为 0.45，合约乘数为 1。入场时，这意味着需要做空 4.5 单位标的来对冲。回测将其四舍五入为 5，并按用于期权估值的同一中间价建立对冲。
市场上涨后，看涨期权的 delta 升至 0.60，因此目标对冲变为做空 6 单位。策略又卖出 1 单位。价格回落时，delta 降至 0.51，策略便买回 1 单位。每次调整看起来都不大，但合在一起，在期权头寸平仓前就已经付了两次价差。
漏掉的成本从哪里来？
第一个问题出在触发机制上。模拟每根 bar 后都会重新计算对冲，却按该 bar 的中间价执行调整。中间价适合用来标记估值，但不保证能成交。对于可立即成交的对冲订单，买入时相关价格更接近卖价，卖出时更接近买价；如果订单相对于可用流动性较大，还要计入额外冲击成本。
我们用一个简单的报价侧模型重放了同一套对冲。每次调整都按当时可用的最佳买价或卖价成交，再根据订单规模和显示深度估算少量冲击成本，最后计入交易场所的 taker 费率。这不是通用的执行模型，但足以揭示中间价假设掩盖了多少成本。
第二个问题是，我们把“每根 bar 再平衡”当成了无关紧要的实现细节。事实并非如此。按 1 分钟的频率会产生大量小额对冲交易。按 5 分钟的频率交易次数较少，但两次检查之间 delta 偏离得更远。阈值规则则等到绝对对冲误差超过 1 单位标的后才调整，在接受更大暂时敞口的同时，减少了一些频繁交易。
| 对冲规则 | 重放中的表现 | 权衡 |
|---|---|---|
| 每 1 分钟 | 调整次数最多；测得的 delta 偏离最小 | 价差和费用更多，也更容易受噪声报价影响 |
| 每 5 分钟 | 调整次数较少；两次检查之间的波动更大 | 换手较低，但更容易暴露于短期价格变动 |
| 1 单位阈值 | 小幅变化先不处理，直到对冲误差超过阈值 | 频繁交易减少，但会有意保留一段残余 delta 区间 |
还有一个实际问题：在交易最繁忙的几分钟里，我们的历史报价快照并不完整。对于这些缺口，我们可以估算成本，但不应假装缺失的报价能提供可靠的可成交价格。重放时，我们将这些调整标记为不确定，并单独报告。
在测试期内，将中间价成交改为计入费用和冲击成本的报价侧成交后，策略的净 P&L 降低了。1 分钟规则的标的交易量也远高于期权成交记录所显示的水平。阈值规则降低了对冲换手，但 delta 敞口偏离零的时间更长。这些结果都不能说明哪种策略普遍更好；这取决于策略的风险限额、交易场所的流动性，以及策略能够承受多少残余敞口。
期权回测应该为对冲记录哪些信息？
至少要单独维护一份对冲账本。每行应记录期权头寸、目标 delta、当前对冲头寸、调整规模、决策时间、假设的执行时间、价格依据、费用和冲击成本。如果对冲涉及不同交易场所或工具，也要记录这一选择。把期权和对冲交易合并为一个“期权成本”数字后，一旦结果好得可疑，就很难审计。
还要基于相同的期权信号和价格历史比较不同规则。如果两次运行采用了不同的对冲时序，就应同时报告由此产生的换手和敞口以及策略表现。否则，成本曲线更低可能只是因为承担了更多未对冲风险。
改变成本核算方式后，我们最初的策略想法仍然是一个值得研究的问题，但它的第一次回测已不能再作为证据。这是有用的结果：下一次运行有了清晰的账本、明确的对冲规则，以及一套可以逐项检验假设的成本模型。
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