我们认为，场内期权，尤其是商品期权，其波动率的变化趋势可以通过类似CTA策略中的研究方法进行预测。研究和预测期权波动率与CTA中预测商品期货价格的涨跌，在逻辑上有一定的关联性。我们可以借鉴CTA中一些构造因子的方法，从而将其变为可以用来预测期权波动率的因子。
　　商品期货与期权的量价行情数据，商品期货的基本面数据，期权隐波的衍生数据等，都可以用于波动率的预测的因子处理。CTA方法中可用于期权预测的因子，有量价因子、期限结构因子、基本面因子和另类因子。由于我们处理的金融数据量往往较大，因此需要机器学习算法将数据特征映射到数据标签、一个某个类别或是某个维度。
　　CTA及机器学习方法在期权波动率预测上具备一定的可行性，也行能够提供较好的预测效果。以下是我们认为波动率预测结果可应用的领域：1．直接用于波动率多空趋势交易；2.用于波动率卖权策略止损信号；3.用于大类资产配置。