期权买入开仓如何实现?买入开仓和卖出开仓是什么意思?

本文详细介绍了期权买入开仓的概念、计算成本和到期日损益的方法,通过实例展示了买入开仓相对于直接购买股票的杠杆效应。同时,探讨了买入开仓与卖出开仓的基本概念,并提出做好这两种交易手段需要正确的意识、明确的出局策略以及坚持交易计划的重要性。文章最后提到了几种常见的出局方法,如利润回撤法、目标利润法等。

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在QR社区中,小编看到最近出现了一些关于开仓买卖的一些问题,小编心里很是好奇,所以去搜集了一些相关的内容,以此来给小编扫扫盲点。
  (一)期权买入开仓
  1. 如何计算认购期权买入开仓的成本和到期日损益?
  认购期权买入开仓的成本是投资者买入认购期权时所需支付的权利金。
  认购期权买入开仓的到期日损益等于该认购期权到期日价格减去投资者买入该认购期权时支付的权利金。
  期权买入开仓认购期权的到期日损益主要取决于合约标的证券价格与行权价格之间的差额。这种差额与投资者损益之间的关系,可以在认购期权到期日的盈亏图中得到直观的体现。投资者可以借助这个图,了解期权买入开仓到期时合约标的在不同价格水平所对应的买方损益情况。若到期日证券价格高于行权价,投资者买入认购期权的收益=证券价格-行权价-付出的权利金;若到期日证券价格低于或等于行权价,投资者期权买入开仓的亏损额=付出的权利金。
  例1、 进才认为招宝公司的股价在未来一个月会上涨,招宝公司目前股价是40元,于是进才买入20张行权价为44元、一个月后到期的招宝公司认购期权(每张5000股)。目前该期权价格为每股0.28元,进才共花费28,000元权利金。
  两周后,假设招宝公司的股价涨到45元,此时期权的价格为每股1.7元。进才在平仓后获净利14.2万元,回报率为507%。
  若进才以40元/股的价格买入10万股招宝公司的股票,并在两周后股价涨至45元时抛出,可获利(45-40)× 100,000 = 50万元,但买入股票需占用进才400万元的资金,且收益率只有12.5%。
  当然,如果两周后招宝公司的股价没有上涨,反而跌至38元,此时进才持有的期权的价格为0.005元。平仓后进才损失27,500元(损失高达98.2%)。相比之下,直接购买股票,进才只损失20万元(损失5%)。
  利用期权高杠杆的特性,进才的损益率被大幅放大了。
  看涨股票策略 使用资金 (10万股) 情形1:股价上涨至45元 情形2:股价下跌至38元 损益 回报率 损益 回报率 1. 买股票 400万元 50万元 12.5% -20万元 -5% 2.买期权 2.8万元 14.2万元 507% -2.75万元 -98.2%
  (二)买入开

<think>好的,用户想了解有哪些平台可以回测期权量化策略。首先,我需要回想一下常见的量化交易平台,尤其是支持期权回测的。国内外的平台可能不同,用户可能更关注国内的,但也不排除国际平台的可能。 首先,我想到的是聚宽(JoinQuant)米筐(RiceQuant),但需要确认它们是否支持期权。可能国内平台对期权的支持有限,因为国内期权市场相对股票期货较小。然后,国际平台如QuantConnectQuantopian(虽然Quantopian已经关闭了,但QuantConnect还在)。QuantConnect支持多种资产,包括期权,应该是一个选项。 还有像MultiChartsTradeStation这样的专业软件,它们可能支持期权策略的回测。另外,开源库如BacktraderZipline,但需要确认是否有期权相关的扩展。比如,Backtrader可能需要自己编写期权的数据处理模型,这对用户来说可能难度较高。 还要考虑数据问题。期权数据包括历史价格、波动率曲面等,比较复杂。有些平台可能不提供期权数据,用户可能需要自己获取,比如从Wind、通联数据或者海外数据源如Bloomberg。 然后,用户可能需要了解不同平台的优缺点。例如,QuantConnect功能强大但可能需要一定的学习成本,尤其是对于不熟悉国际市场的用户。国内平台可能操作更友好,但支持可能有限。另外,一些券商提供的自有平台,比如华泰的MATIC,可能支持期权回测,但需要具体了解。 还要注意回测的准确性。期权策略涉及复杂的希腊字母波动率计算,平台是否能够准确模拟这些因素很重要。例如,是否支持隐含波动率曲面建模,保证金手续费的计算是否正确等。 最后,可能需要建议用户根据自身需求选择:如果注重易用性中文支持,可以试试国内的平台;如果需要更复杂的模型国际市场数据,QuantConnect可能更合适。同时,提醒用户注意数据质量平台的可信度,避免因回测不准确导致实盘亏损。</think>编写期权量化策略并获取回测结果需要选择支持期权交易回测的平台。以下是分步说明推荐平台: --- ### **一、选择平台的考量因素** 1. **期权数据类型**:需支持历史价格、隐含波动率、希腊值(Delta, Gamma等)等数据。 2. **策略灵活性**:能否自定义组合策略(如跨式、宽跨式)、波动率模型等。 3. **回测功能**:是否支持保证金计算、交易成本(手续费、滑点)、行权逻辑模拟。 4. **编程语言**:Python、C++等语言的兼容性。 --- ### **二、推荐平台及特点** #### **1. 国际平台** - **QuantConnect** - **优势**:支持股票、期货、期权等多资产回测,提供免费历史数据(包括期权链),可使用Python/C#编写策略。 - **缺点**:对国内期权品种支持有限,需自行接入数据。 - **Interactive Brokers (IBKR) + TWS API** - **优势**:直接对接实盘交易接口,回测与实盘一致性高。 - **缺点**:需自行处理数据存储回测框架搭建。 #### **2. 国内平台** - **掘金量化(MyQuant)** - **优势**:支持国内股票、期货、期权市场,提供Python SDK,集成回测与模拟交易。 - **缺点**:期权策略案例较少,需自行验证模型准确性。 - **Wind Quant (万得量化)** - **优势**:内置国内期权历史数据库,支持复杂衍生品定价模型(如Black-Scholes)。 - **缺点**:费用较高,适合机构用户。 #### **3. 开源框架** - **Backtrader** - **优势**:免费开源,Python编写,可扩展期权数据处理模块。 - **缺点**:需手动实现期权定价、保证金计算等逻辑。 - **VolSurface (自定义开发)** - **方法**:基于Python库(如`py_vollib`、`QuantLib`)搭建波动率曲面模型,结合回测框架(如Zipline)。 --- ### **三、回测实现步骤(以QuantConnect为例)** 1. **数据准备** - 导入期权历史数据(包括行权价、到期日、买卖价等)。 - 绑定标的资产(如50ETF期权对应510050.SH)。 2. **策略编写** ```python # 示例:卖出跨式策略(Sell Straddle) def Initialize(self): self.SetStartDate(2022, 1, 1) self.SetCash(100000) self.underlying = self.AddEquity("510050", Resolution.Minute).Symbol self.options = self.AddOption("510050", Resolution.Minute) self.options.SetFilter(-2, 2, timedelta(30), timedelta(60)) def OnData(self, slice): if self.Portfolio.Invested: return # 选取平值期权 chain = slice.OptionChains.get(self.options.Symbol) if chain: call = [i for i in chain if i.Right == OptionRight.Call and i.Strike == chain.Underlying.Price][0] put = [i for i in chain if i.Right == OptionRight.Put and i.Strike == chain.Underlying.Price][0] self.Sell(call.Symbol, 1) self.Sell(put.Symbol, 1) ``` 3. **回测分析** - 查看收益曲线、最大回撤、夏普比率等指标。 - 验证希腊值风险暴露是否符合预期。 --- ### **四、注意事项** 1. **数据质量**:期权数据需包含买卖盘口、成交量,避免幸存者偏差。 2. **模型假设**:回测中可能忽略流动性风险、极端行情下的保证金追缴。 3. **实盘过渡**:建议先通过模拟交易验证策略稳定性。 --- ### **五、总结** - **初级用户**:推荐掘金量化或Wind Quant,操作门槛低。 - **进阶用户**:QuantConnect或Backtrader,灵活性更高。 - **机构用户**:可考虑定制化开发(如Python + 自建数据库)。 建议从简单策略(如备兑开仓)开始测试,逐步迭代复杂度。
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