Backtesten Sie mehrbeinige Optionsstrategien mithilfe von Black-Scholes-Preismodellierung, Greeks-Analyse und synthetischen Optionsdaten – keine echten Marktdaten erforderlich.
npx clawhub@latest install options-strategyOptions Strategy ist eine Backtesting-Skill für Multi-Leg-Optionsportfolios. Sie synthetisiert theoretische Optionspreise mithilfe des Black-Scholes-Modells aus täglichen Kursdaten des Basiswerts, sodass keine echten Optionsmarktdaten benötigt werden. Installieren Sie sie, um Hedging-, Volatilitätshandels- und Spread-Strategien für Aktien- und Kryptowährungs-Basiswerte zu erforschen – mit vollständiger Greeks-Nachverfolgung und Ausgabe auf Trade-Ebene.
Berechnet theoretische Call- und Put-Preise direkt aus den zugrunde liegenden OHLCV-Daten mithilfe der standardmäßigen Black-Scholes-Formel. Die historische 30-Tage-Rollvolatilität wird als Ersatz für die implizite Volatilität verwendet, wodurch keine echten Optionskettendaten benötigt werden.
Definieren Sie beliebige Kombinationen von Options-Legs – Typ (Call/Put), Basispreis, Verfallsdatum und Menge – in einer einzigen Handelsanweisung. Unterstützt ab sofort gedeckte Calls, Protective Puts, Straddles, Strangles, Iron Condors, Butterflies und Calendar Spreads.
Berechnet und erfasst täglich Delta, Gamma, Theta und Vega auf Portfolioebene für jeden Handelstag und gibt die Ergebnisse in greeks.csv aus – für eine detaillierte Analyse von Risikopositionen und Sensitivitäten.
Das options_pricing-Tool ermöglicht es Ihnen, eine einzelne Option interaktiv zu bepreisen und ihre Greeks abzurufen – nützlich für schnelle Analysen, ohne einen vollständigen Backtest durchführen zu müssen.
Nach jedem Durchlauf schreibt die Engine equity.csv, metrics.csv, trades.csv, greeks.csv sowie rohe OHLCV-Dateien in das Verzeichnis artifacts/ für eine vollständige Post-Trade-Analyse.
Unterstützt konfigurierbare risikofreie Zinssätze, Volatilitätsquellen und Kontraktmultiplikatoren, um verschiedene Märkte präzise abzubilden, einschließlich A-Aktien-ETF-Optionen (Multiplikator 10.000) und Krypto-Kontrakte (Multiplikator 1).
Simulieren Sie Covered-Call- oder Protective-Put-Overlays auf eine bestehende Position, um mithilfe von Options Strategy den Kompromiss zwischen Prämieneinnahmen und Abwärtsschutz unter historischen Marktbedingungen zu quantifizieren.
Backtesten Sie Straddles und Strangles, um den erwarteten PnL in verschiedenen realisierten Volatilitätsumgebungen zu bewerten, und verwenden Sie den täglichen Vega-Output, um die Volatilitätsexposition im Zeitverlauf zu verfolgen.
Teste Iron Condors und Butterfly Spreads mit unterschiedlichen Strike-Breiten und Verfallsfenstern mithilfe von Options Strategy, um Konfigurationen zu identifizieren, die in seitwärts tendierenden Märkten gute Ergebnisse liefern.
Verwende die tägliche greeks.csv-Ausgabe, um zu untersuchen, wie sich Delta, Theta und Gamma entwickeln, wenn Optionen der Fälligkeit näherkommen, und gewinne so Erkenntnisse für Rebalancing- und Risikomanagement-Entscheidungen.
tushare)config.json mit "engine": "options" und einem befüllten options_config-Block (risikofreier Zinssatz, IV-Quelle, Kontraktmultiplikator)SignalEngine-Klasse in code/signal_engine.py, die die Methode generate(data_map) gemäß der dokumentierten Schnittstelle implementiertnpx clawhub@latest install options-strategynpx clawhub@latest install options-strategyAnmelden, um eine Bewertung zu schreiben
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