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CFTC：截止9月29日当周COMEX(纽约商品期货交易所)铜期货和期权持仓报告

日当周COMEX(纽约商品期货交易所)铜期货和期权分类持仓报告：合约单位:（25000 磅的合同）总持仓量:318376 基金商业总计投机头寸多头空头套利多头空头多头空头多头空头 123555 37992 81368 94819 190131 299742 309492 18634 8884 较9月22日当周总持仓量变化(-3188) -4183 473 3030 -294 -5331 -1447 -1827 -1741 -1361 各类交易商头寸占总持仓百分比(%) 38.8 11.9 25.6 29.8 59.7 94.1 97.2 5.9 2.8 (交易商总数：300) 162 57 109 59 61 263 193

Elaine昨天00:00

CFTC：截止9月29日当周COMEX(纽约商品期货交易所)铜期货持仓报告

日当周COMEX(纽约商品期货交易所)铜期货分类持仓报告：合约单位:（25000 磅的合同）总持仓量:301201 基金商业总计投机头寸多头空头套利多头空头多头空头多头空头 123305 37894 66934 93132 187973 283371 292801 17830 8400 较9月22日当周总持仓量变化(-456) -6093 -982 6985 221 -5373 1113 630 -1569 -1086 各类交易商头寸占总持仓百分比(%) 40.9 12.6 22.2 30.9 62.4 94.1 97.2 5.9 2.8 (交易商总数：285) 149 55 80 56 59 244 165

Elaine昨天00:00

上海期货交易所2026年09月30日铜(BC)仓单日报

地区仓库期货增减铜(BC) 单位：吨上海上海吉开伊 0 0 中储临港物流 0 0 世天威外高桥 2773 0 上港保税 0 0 亨睿保上海 0 0 上海国储 0 0 世天威临港 0 0 合计 2773 0 广东亨睿保广州 125 0 炬申广州 578 0 世天威广州 200 0 合计 903 0 总计 3676 0

99qh09-30 16:01

上海期货交易所2026年09月30日铜仓单日报

地区仓库期货增减铜单位：吨上海国储天威 0 0 国储外高桥 0 0 中储吴淞 1822 -498 裕强闵行 50 0 中储大场 3141 -25 上港云仓安达 1471 0 上港云仓龙吴 0 0 中储沪闵 25 0 四川中远海运宝山 0 0 外运华东张华浜 0 0 中储临港(保税) 0 0 中储临港保税 0 0 世天威外高桥 126 101 世天威临港 0 0 合计 6635 -422 广东中储晟世东江 0 0 五矿东莞 0 0 中铝中州佛山 0 0 八三O黄埔 324 -299 八三O增城 100 0 广东炬申 25 0 合计 449 -299 江苏中储无锡 225 0 中铝中部陆港无锡 0 0 无锡国联 0 0 上港云仓常州 0 0 添马行物流 0 0 常州融达 2276 0 五矿无锡 0 0 炬申无锡 401 0 合计 2902 0 浙江国储837处 25 0 宁波九龙仓 0 0 浙江南湖 0 0 合计 25 0 江西江西国储 0 0 保税商品总计 0 0 完税商品总计 10011 -721 总计 10011 -721

99qh09-30 16:00

上海期货交易所2026年09月29日铜(BC)仓单日报

地区仓库期货增减铜(BC) 单位：吨上海上海吉开伊 0 0 中储临港物流 0 0 世天威外高桥 2773 0 上港保税 0 0 亨睿保上海 0 0 上海国储 0 0 世天威临港 0 0 合计 2773 0 广东亨睿保广州 125 0 炬申广州 578 0 世天威广州 200 0 合计 903 0 总计 3676 0

99qh09-29 16:01

上海期货交易所2026年09月29日铜仓单日报

地区仓库期货增减铜单位：吨上海国储天威 0 0 国储外高桥 0 0 中储吴淞 2320 -298 裕强闵行 50 0 中储大场 3166 -51 上港云仓安达 1471 -200 上港云仓龙吴 0 0 中储沪闵 25 0 四川中远海运宝山 0 0 外运华东张华浜 0 0 中储临港(保税) 0 0 中储临港保税 0 0 世天威外高桥 25 0 世天威临港 0 0 合计 7057 -549 广东中储晟世东江 0 0 五矿东莞 0 0 中铝中州佛山 0 0 八三O黄埔 623 -76 八三O增城 100 0 广东炬申 25 0 合计 748 -76 江苏中储无锡 225 -250 中铝中部陆港无锡 0 0 无锡国联 0 0 上港云仓常州 0 -497 添马行物流 0 0 常州融达 2276 -1321 五矿无锡 0 0 炬申无锡 401 0 合计 2902 -2068 浙江国储837处 25 0 宁波九龙仓 0 0 浙江南湖 0 0 合计 25 0 江西江西国储 0 0 保税商品总计 0 0 完税商品总计 10732 -2693 总计 10732 -2693

99qh09-29 16:00

上海期货交易所2026年09月28日铜(BC)仓单日报

地区仓库期货增减铜(BC) 单位：吨上海上海吉开伊 0 0 中储临港物流 0 0 世天威外高桥 2773 0 上港保税 0 0 亨睿保上海 0 0 上海国储 0 0 世天威临港 0 0 合计 2773 0 广东亨睿保广州 125 0 炬申广州 578 0 世天威广州 200 0 合计 903 0 总计 3676 0

99qh09-28 16:01

上海期货交易所2026年09月28日铜仓单日报

地区仓库期货增减铜单位：吨上海国储天威 0 0 国储外高桥 0 0 中储吴淞 2618 -125 裕强闵行 50 0 中储大场 3217 -200 上港云仓安达 1671 -400 上港云仓龙吴 0 0 中储沪闵 25 0 四川中远海运宝山 0 0 外运华东张华浜 0 0 中储临港(保税) 0 0 中储临港保税 0 0 世天威外高桥 25 0 世天威临港 0 0 合计 7606 -725 广东中储晟世东江 0 0 五矿东莞 0 0 中铝中州佛山 0 0 八三O黄埔 699 499 八三O增城 100 0 广东炬申 25 0 合计 824 499 江苏中储无锡 475 -225 中铝中部陆港无锡 0 0 无锡国联 0 0 上港云仓常州 497 0 添马行物流 0 -551 常州融达 3597 -2193 五矿无锡 0 0 炬申无锡 401 0 合计 4970 -2969 浙江国储837处 25 0 宁波九龙仓 0 0 浙江南湖 0 0 合计 25 0 江西江西国储 0 0 保税商品总计 0 0 完税商品总计 13425 -3195 总计 13425 -3195

99qh09-28 16:00

读懂“波动率微笑” 期权市场“表情”背后的定价逻辑

所首席经济学家诺兰2024年报告，当年铜价冲上5.17美元/磅的历史高点时，看涨期权比看跌期权更贵，波动率曲线呈现“正偏度”。有趣的是，这种偏度与铜价后续走势相反：5月的极端正偏度，恰好预示了随后的回调。原油等品种因供应中断风险突出，可能出现价外看涨期权更贵的“前倾微笑”。国内市场也有着自身特点。据上证50ETF期权的研究显示，其“微笑”形态与美国市场存在显著差异；且其“微笑”偏斜程度对未来指数收益具有一定预测能力——偏斜越明显，往后收益可能越低，这一预测能力在一定时间窗口内较为稳定。可以说，这条曲线不仅是定价“副产品”，有时更像市场情绪的一封“密信”。此外，近两年来，国外市场的“零日到期（ODTE）”期权交易量激增，在某些市场已占期权总成交量的一半左右。做市商为对冲这类头寸而频繁买卖标的，短期端的“微笑”形态因此越来越受到微观交易结构影响，而不再单纯由宏观风险因素决定。四重成因：模型、风险、供需与行为近四十年来，学界对“微笑”成因的探讨大体可归为四个层面。其一，模型假设与现实背离。布莱克-斯科尔斯模型假设波动率恒定、收益率服从对数正态分布、交易连续且无摩擦，但这些在现实中均不成立。真实收益率分布呈“尖峰厚尾”：极端涨跌出现频率远高于正态分布预测。因此，虚值期权在定价公式中会被“低估”，由市场价反推出来的隐含波动率自然会偏高。业界对此有个无奈又传神的说法——“模糊的正确”，即把一个模糊参数塞进一个“错误”模型，竟能得到尚可用的结果。其二，风险需要补偿，这也是最主流的解释。早在1976年，布莱克就观察到，股价下跌时公司杠杆上升、风险加大，波动率往往随之上升，收益与波动率负相关，即“杠杆效应”。1987年弗伦奇、施沃特和斯坦博提出“波动率反馈效应”：预期波动率上升会推高投资者要求的回报，从而压低当前股价，同样形成负相关。1993年赫斯顿随机波动率模型中，只要股价与波动率关系为负，模型就能内生生成偏斜；1996年贝茨模型在此基础上叠加跳跃风险，以刻画突发暴涨暴跌。此后，巴克希等人在1997年系统比较各类模型对“微笑”的拟合能力，克里斯托弗森、赫斯顿和雅各布斯则在2009年解释了为何多因子随机波动率模型能较好刻画偏斜形状与期限结构。支撑这些解释的直觉是投资者对下行风险与波动率风险要求补偿，因此愿意为下跌保险支付更高溢价，“微笑”由此而生。其三，供需失衡与流动性。“微笑”未必全是风险的价格，也可能只是供需的产物：某个行权价期权买盘多了，价格自然走高，隐含波动率随之抬升。2025年《Pacific-Basin Finance Journal》一项研究进一步用机器学习方法做因果识别，基于974个交易日数据发现，流动性成本对沪深300期权隐含波动率有显著的正向影响，且对看涨、看跌期权均成立——交易成本越高，“微笑”越明显；纳入流动性成本后的模型，也比传统模型更能缓解“微笑”异常。另有研究对比北欧与标普500指数期权发现，流动性越高，方差风险溢价越小、“微笑”越平，说明流动性虽非唯一驱动因素，却实实在在塑造着曲线形态。其四，投资者行为与信息摩擦。行为金融学发现，人们倾向于高估小概率事件发生的概率，这既能解释为什么有人买彩票，也能解释为什么有人买保险。深度虚值的看涨期权和看跌期权被行权均属小概率事件，投资者高估其概率、争相买入，从而抬高两端价格，“微笑”由此形成。 2013年波尔科夫尼琴科等人从期权价格中估计出“概率加权函数”，为这一行为解释提供了定价层面的证据。此外，信息不对称以及做市商为管理库存而调整双边报价，也会在曲线上留下痕迹。需要强调的是，现实中的“微笑”，往往是上述多重力量同时作用的结果：杠杆与跳跃风险解释了它的“方向”，流动性与供需解释了它的“深浅”，行为与信息则解释了它的“顽固”。正因如此，各因素贡献多少，至今仍无定论，这也是“微笑”之谜最难破解之处。三路求解：写公式、喂数据、找尺子为了把“微笑”装进模型，学界通过研究，形成三条并行路径。一是“写公式”，即用结构化随机过程再现“微笑”。1994年，杜皮尔以及德曼和卡尼先后提出“局部波动率”与隐含树方法，用一条确定性波动率曲线精确拟合当日“微笑”，静态拟合效果出色，但动态表现较差。此后，赫斯顿随机波动率和2002年风靡业界的SABR模型，成为市场广泛采用的工具。近年来最受关注的是“粗糙波动率”：加瑟罗等人在2018年发现，真实波动率的“粗糙程度”远超传统假设，这恰好能解释短期偏斜的爆发式增长，由此催生出粗糙波动率贝尔戈米模型和粗糙波动率赫斯顿模型等一系列模型。近三年，学者还尝试将其与跳跃风险、霍克斯过程结合，以在保留粗糙性的同时兼顾突发冲击。二是“喂数据”，即让神经网络直接从海量期权报价中“学”出波动率曲面形态。近三年，物理信息神经网络被用于刻画日内高频曲面变化，元学习等方法层出不穷。2025年一项研究将SABR模型的结构直觉作为先验注入神经网络，在标普500期权上的误差较纯数据训练的降低约四成——相当于先让机器“懂点金融道理”，再去看数据，这样既提升精度，也能缓解长期限报价稀疏的问题。三是“找一把通用的尺子”，即不绑定任何具体模型，用收益分布统计量（如累积量）来统一描述短期“微笑”形状。2024年一项工作便提供了这样一套与“模型无关”的解析工具，用同一套标度规律评判各家模型谁更贴近市场真实表情，也便于不同模型间公平比较。值得注意的是，这场探索尚未落幕，近年来甚至出现明显分歧。2024年，阿比·贾比尔等人用标普500期权数据检验后指出，粗糙波动率模型与“微笑”整体形状并不吻合——短期限增长过快、长期限衰减过慢，表现甚至不如参数量相当的传统模型；他们进而发现一个非粗糙的路径依赖模型和一个两因子模型，仅用三四个参数就能更好地刻画从一周到三年的“微笑”。同年，博亚尔琴科与列文多尔斯基揭示出一个隐蔽陷阱：过去一些“漂亮”的拟合结果，很可能是计算误差伪造出来的——常用数值方法在默认设置下会凭空制造虚假“微笑”与偏斜，使模型误差与计算误差相互抵消，被称为“幽灵校准”。这提醒我们，把曲线拟合得“漂亮”，不等于真正理解“微笑”。观市之鉴：读懂“微笑”，警惕“假笑” 波动率微笑承载着市场对尾部风险的定价功能。它为崩盘保险标价，也为恐慌与侥幸定价。读懂波动率微笑，就是读懂市场情绪的另一个切面。据此，投资者可关注两类信号：一是横向偏斜。当左侧虚值看跌期权隐含波动率明显高于右侧虚值看涨期权时，往往意味着避险情绪浓厚。二是纵向期限结构。近月隐含波动率骤然抬升，常是重大事件临近的先兆。这些信号也可为投资者构建偏度、价差类策略提供线索。不过，“微笑”有时也会“说谎”。当它被流动性成本、计算误差或短期买卖失衡扭曲时，释放的信号可能既真实又危险。投资者在依据曲面结构研判情绪、寻找套利机会时，需警惕数据本身的偏差，避免被短期“假微笑”误导。需要注意的是，定价模型只是工具而不是标准答案。无论是经典SABR模型、赫斯顿随机波动率，还是最新机器学习方法，都只是对现实的近似拟合。理解模型前提、认清模型与现实的差距，才是期权交易的长久生存之道。此外，“微笑”成因研究对实操也有现实提示。既然流动性与买卖价差会影响隐含波动率，那么在流动性较差、买卖价差较宽的合约上，隐含波动率读数就需要打一个折扣；而波动率在节假日前以及重大数据公布前后往往提前抬升，在事件落地后回落，把握好这一节奏，有助于规避不必要的风险。当然，任何基于波动率的策略都伴随着风险，投资者仍需严守仓位管理与止盈止损纪律。回望这场延续近四十年的追问，最诚实的结论或许是：我们知道了波动率微笑的许多成因，却仍说不清它们各自的分量。尤其在“零日到期”期权交易量激增、做市商对冲行为深度影响短期波动的当下，如何厘清杠杆、跳跃风险、流动性与投资者行为各自的贡献，如何让机器学习模型“说人话”、避开“幽灵校准”式自欺，仍是值得继续探索的方向。对投资者而言，理解波动率微笑，不仅是看懂一条曲线，更是理解市场如何在恐惧与贪婪之间，为不确定性标出价格。（作者单位：吉林大学）来源：期货日报网

期货日报网09-28 10:00

CFTC：截止9月22日当周COMEX(纽约商品期货交易所)铜期货和期权持仓报告

日当周COMEX(纽约商品期货交易所)铜期货和期权分类持仓报告：合约单位:（25000 磅的合同）总持仓量:321565 基金商业总计投机头寸多头空头套利多头空头多头空头多头空头 127738 37519 78339 95113 195461 301190 311319 20375 10245 较9月15日当周总持仓量变化(17981) 12073 -2993 10800 -5813 9681 17060 17488 921 493 各类交易商头寸占总持仓百分比(%) 39.7 11.7 24.4 29.6 60.8 93.7 96.8 6.3 3.2 (交易商总数：295) 155 64 108 56 60 258 191

Elaine09-28 00:00

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