Black-Scholesプライシング、グリークス分析、合成オプションデータを使用して、マルチレッグオプション戦略をバックテストします — 実際の市場データは不要です。
Options Strategy は、マルチレッグオプションポートフォリオのバックテストスキルです。原資産の日次価格データからブラック・ショールズモデルを使用して理論オプション価格を合成するため、実際のオプション市場データは必要ありません。株式および暗号資産の原資産を対象に、ヘッジ、ボラティリティ取引、スプレッド戦略のリサーチを行うためにインストールしてください。完全なギリシャ指標のトラッキングとトレードレベルの出力に対応しています。
原資産のOHLCVデータから、標準的なブラック・ショールズ式を用いてコールおよびプットの理論価格を直接算出します。インプライド・ボラティリティの代わりに過去30日間のローリング・ボラティリティを使用するため、実際のオプションチェーンデータを必要としません。
コール/プット、行使価格、満期日、数量など、あらゆるオプションレッグの組み合わせを単一の取引指示で定義できます。カバードコール、プロテクティブプット、ストラドル、ストラングル、アイアンコンドル、バタフライ、カレンダースプレッドをすぐに利用できます。
毎営業日、ポートフォリオ全体のDelta、Gamma、Theta、およびVegaを計算・記録し、詳細なエクスポージャーおよび感応度分析のために結果をgreeks.csvへ出力します。
options_pricing ツールを使用すると、任意の単一オプションの価格を算出し、そのギリシャ指標をインタラクティブに取得できます — フルバックテストを実行せずに素早く分析したい場合に便利です。
各実行後、エンジンはequity.csv、metrics.csv、trades.csv、greeks.csv、および生のOHLCVファイルをartifacts/ディレクトリに書き込み、完全なポストトレード分析を可能にします。
リスクフリーレート、ボラティリティのソース、契約乗数を設定可能で、A株ETFオプション(乗数10,000)や暗号資産契約(乗数1)など、さまざまな市場を正確にモデル化できます。
既存のポジションにカバードコールまたはプロテクティブプットのオーバーレイをシミュレートし、過去の市場環境全体にわたってプレミアム収入とダウンサイドプロテクションのトレードオフを定量化します。
異なる実現ボラティリティ環境下での予想損益を評価するために、ストラドルおよびストラングルのバックテストを実施し、日次Vega出力を使用して時間の経過に伴うボラティリティエクスポージャーを追跡します。
レンジ相場で良好なパフォーマンスを発揮する設定を特定するために、ストライク幅と満期ウィンドウを変化させながら、アイアンコンドルやバタフライスプレッドをOptions Strategyでテストします。
日次のgreeks.csv出力を活用して、オプションが満期に近づくにつれてDelta、Theta、Gammaがどのように変化するかを分析し、リバランスおよびリスク管理の意思決定に役立てましょう。
tushare などのサポートされているソースを通じた原資産の日次OHLCVデータ"engine": "options" と入力済みの options_config ブロック(リスクフリーレート、IVソース、コントラクト乗数)を含む config.jsongenerate(data_map) メソッドを実装した code/signal_engine.py 内の SignalEngine クラスnpx clawhub@latest install options-strategyレビューを書くにはログイン
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