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中性市场的期权交易策略

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真格量化——中性策略交易期权

VIP文章 神出鬼没,指的就是我! 于 2022-03-15 00:12:42 发布 107 收藏 1

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#!/usr/bin/env python # coding:utf-8 from PoboAPI import * import datetime import time import numpy as np from copy import * #开始时间,用于初始化一些参数 def OnStart(context) : context.myacc = None #登录交易账号 if context.accounts["回测期货"].Login() : con.

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我们设计策略时为了评估其表现总是需要进行回测。完美的回测当然是越逼近真实交易越好,比如根据逐笔的价格和成交量数据来进行回测。但这个Tick级别的回测需要比较长的时间,用户为了节约时间也会选择进行“每日”或“分钟”级别的回测。 为了帮助用户理解回测与实盘的区别,客观地评估策略在不同回测时间频率下的回测表现,我们在此简单介绍真格量化回测引擎的撮合机制。 每日级别: 回测频率选择.

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一、美式期权、欧式期权定义 期权是一种金融合约,这一合约赋予其持有人在约定的时间以约定的价格买入或卖出标的资产的权利。期权的执行方式主要有美式和欧式。美式期权期权的买方在合约到期日之前任意交易日都可以行使权力,也可以选择到期日行使权力。 国内豆粕、玉米、白糖、棉花、天然橡胶期货期权都为美式期权。 欧式期权是指期权买方只能选择合约到期日行使权力,在合约到期日之前不能执.

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真格量化学习使用 期权量化回测 引入必须的库: from PoboAPI import * import datetime import time import numpy as np 初始化参数设定 以50为例 def OnStart(context) : print("I\'m starting. ") #设定一个全局变量品种,本策略交易50ETF期权 g.code = "510050.SHSE" #标的代码 #订阅实时数据,用于驱动OnQuote事件

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#!/usr/bin/env python # coding:utf-8 from PoboAPI import * import datetime import time import numpy as np from copy import * import pandas as pd #设定持仓细节数据表 #g.df = <> 中性市场的期权交易策略 g.df = pd.DataFrame(columns = ['date','code','price','volume','stoploss','iv']) print(t.

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真格这周是学习使用了不少,功能算是很不错,但在做的时候也发现了一个问题: 数据缺失:我在做回测,要求获取每天的delta值,并从中筛选条件值时,报错,显示无数据。不得不使用pass,影响我的回测连贯性。 现在开始讲下,我做的几个功能函数: 算起来,挺烦的,就是各种细节处理: 获取最接近指定delta值的期权合约。 用于风险偏好选择 def min_delta_c(df,n=1): #print('atm>0',df) df=df.sort_values(by='delta',

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上证50ETF期权合约基本条款:http://www.sse.com.cn/assortment/options/contract/c/c_20151016_3999892.shtml 2018年12月13日在上交所网站看到的一些期权合约如下:(http://www.sse.com.cn/assortment/options/price/) 合约编码:上交所合约编码为8位数字,ETF.

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市场中性策略的基本逻辑是在买入一篮子股票多头组合的同时,持有空头工具如期权、股指期货等,以对冲市场的Beta风险,力争追求绝对收益(Alpha),而不承受市场风险(Beta)。 换句话说,不承担市场系统Beta风险,同样的也就放弃了系统Beta收益。只追求所选股票的多头收益。 理解是似乎能理解,那我能想其他人阐明这个逻辑吗? 再通俗点,买的股票组合里,涨的时候能能超过对冲成本,那我就真正获得了alpha收益,跌的时候有对冲护着,不至于亏那么多。 说是中性策略但关键是啥,还是你做alpha时的选股择时

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