期权策略，您来提供思路和策略，我来写代码和实现回测，一切免费只为交流
1.什么是策略回测
要说什么是回测就得先说什么是量化投资，简而言之量化投资就是以模型替代人为的主观判断的投资方法。比如你听隔壁老王说了个消息股，明天开盘就买，这就叫主观判断，但比如你想好了招行银行10日均线上穿20日均线就买入，这就算量化投资。
二者最主要的一个区别是，量化投资可以用历史数据进行回测。首先设置好了每一个买入和卖出的条件，假如回到过去，某个股票满足了你预先设定的条件，你会买入，等到符合预设的卖出条件，你会卖出。这样你可以用历史业绩来判断你设置的交易模型是不是能够赢利。那么明显主观投资是无法做回测这件事的。
2.为什么是期权
那么为什么我只想回测期权策略呢，有以下几个原因：
a，简单，是的你没看错，期权量化比股票量化简单的多，因为股票量化仅选股就有无数因子要是考虑，从4000多只股票里选出来符合你条件的一支或一揽子股票，这本身已经是巨大的工作量了。而A股场内期权就那么3个，其中两个300ETF期权还是2000年才上市的。真正有大量历史数据（7年），且有流动性的就50etf期权这么一个品种，虽然有大量不同行权价的合约，但他们的标的就只有那么一个50etf。不用选股了，仅仅就是在这一个品种上琢磨就可以。
b，可多可空，这样期权交易就并不像做股票，只能指望牛市出业绩，理论上牛熊市或者震荡市都可以有一套能持续赢利的策略。
c，天生自带策略。了解期权的交易者都知道，期权有很多基础的价差策略，比如牛/熊市价差，买入/卖出跨式，正反比例价差等等。
3.什么样的策略是一个可执行的期权策略
a,首先一个完整的量化交易模型至少进出场的条件要清楚，可以完全形成一个闭环，不能出现让这个策略在执行中前后矛盾的情况。比如最简单的，macd形成金叉买入，形成死叉卖出，进出场条件都有了，又不会在已进场未出场情况下又触发一次进场条件。
b，仓位控制，就是字面的意思，买入或卖出的期权头寸占总体资金的多少，有没有分批成交，每次下单仓位多少。与其他证券或者衍生品都不同的是，期权的买方只支付权利金即可，但期权的卖方可以拿到一笔权利金，但同时需要缴存保证金，而保证金是随着期权标的（正股）的价格变化而动态调整的。这个就给期权策略的仓位控制带来很大难度，比如在手动交易中我们也经常听说有人爆仓。再能赢利的策略，只要中间会爆仓，那也注定毫无意义。
c,设置的交易条件要有底层逻辑，而不是完全无意义的指标堆叠。
d，不能有未来指标，因为毕竟用的是历史数据，我们其实是知道大致历史走向的。比如现在回头看我们当然知道2017年，2019年和2020年是50etf的大牛市，那么牛市上杠杆做多熊市上杠杆做空，这个回测肯定赚爆，但是毫无意义，因为牛熊市是我们身在其中而不知的，只有走出来才能知道。另外指标这条其实跟上一条有关联，设定的进出场条件是有底层逻辑的，比如50etf市盈率低于8倍进场，高于15倍出场，这个逻辑虽然粗糙但是至少能说通。
e，指标和条件尽量简洁，有清晰逻辑，因为太多的条件和后续优化，很容易陷入到过度拟合的陷阱中去。
5.回测区间及其他
我是在真格量化平台上进行回测，这个平台最大的优点就是整合了所有tick级的历史数据，免去了使用者自行下载清洗历史数据的劳动（这件事工作量巨大，劝退了很多人），缺点也有，比如策略和代码只能放在平台，无法在本地使用。
我计划的回测区间：2016年3月1日至今，主要原因是2015年场内期权刚刚推出，流动性不佳且指标失真，而2016年初又连续熔断，因此在尽量长的回测区间中去掉这短时间。
回测频率：策略肯定不能是高频的，散户无论软硬件都不可能进行高频策略。一般情况我都是按日回测，就是每天只取收盘价来进行回测。这样优点是回测快，且长期看结果不会有太大偏差。缺点是盘中的大幅波动都忽略掉了。当然如果有好的日内策略思路，也可以按分钟回测试试。
代码能力：我是个python初学者，三脚猫的功夫，好在期权策略比较简单，除了正股走势的技术指标外，各种希腊字母的取值等等平台都提供了API支持。但不排除某些复杂的策略以我的代码能力无法实现。当然我会尽量琢磨。
7.目的
最后我想说一下我发这个帖子的目的。
首先其实做期权的投资者非常少，截止目前印象中开户数也才50多万户。如果集友们能通过这种方式多交流，也算是能打开思路。
其次是其实我觉得写出一个持续稳定赢利，且回撤低的策略非常非常难，甚至我觉得不可能有任何策略是在所有时间包打天下的。但这不妨碍我们对交易不断地思考，找到一个可能在某种环境下适合的策略。
第三，很多策略（比如双卖，比如每月裸卖沽）感性上觉得可能会挣钱，但实际回测发现长期绩效一般甚至是持续亏钱的，这些坑我们可以通过回测避过去，而不用拿真金白银去试。
第四，我回测了很多之后，自己已经想不到什么可能的策略了，希望大家能集思广益一起思考。当然所有策略、回测结果和不断优化，我都会在回帖公开，要受益集友们一起受益。如果您觉得您的策略是个锦囊妙计，不想公开，那也不用发出来。
最有用的六大期权交易策略
在我们拥有股票的情况下买入虚值的看跌期权（put）同时卖出虚值的看涨期权（call）可以构造出领口期权（collar）。由于call和put一个是买方另一个是卖方，期权费上一个收入一个支出，可以实现零成本对冲，即“Zero Cost Collar”。当投资者认为市场震荡，可以卖出call抵消put的费用，但上涨空间已经被限制住。Collar的最大盈利发生在标的资产价格小幅上涨时，即对市况的判断是阶段性的上涨行情，例如，长期大跌后市场的修复性反弹等。风险则在于股票价格上涨过快或Skew变小时。
价差期权（Spread ）
同covered call与collar之间的转换相似，short put策略在市场偏离预期大幅下行时，投资者可以买入一个行权价更低的put来规避标的价格继续下跌的风险，此时形成的组合为牛市价差（bull spread）。较为谨慎或交易频率较低的投资者可以在建仓时直接买入bull spread组合，锁定下行风险。
量化选股和量化的期权策略这2个方向哪个更好？
处在爆发期的场内期权市场，如何成为获利神器？
在很多投资者眼里，期权可能是个新鲜事物，事实上，境内的衍生品市场尤其是场内期权市场的发展正处于爆发期，未来有可能成为更大、更有想象力的市场。 如何解读期权？怎样借助期权优化我们的投资？
什么是期权？
期权对我们的投资交易有什么影响？
小贴士：场内期权和场外期权的区别
期权的价值有两个重要的影响因素： 一个是标的的方向，另一个是标的的波动性。 期权的推出有什么新功能？除了可以用期权交易方向（这个就和用股指期货交易方向一样），还可以用期权交易波动率。 通过波动率交易，期权把投资交易带入了立体化的时代。
小贴士：什么是波动率？
我们举一个例子：
由此可见， 用期权去操作一波市场趋势行情，比简单的用股票或者期货进行交易手段更加多元，合理操作的话，利润更加丰厚。更重要的是，买入期权具有亏损有限收益无限的特征，这样可以有效的锁定利润。
如何利用期权做投资？
我们认为未来有三个大的发展方向：
第一、持有股票组合，同时在合理的市场情况下，利用期权组合为股票组合增收。 相对于以往用期货来对冲，用期权能有效的提高股票投资的性价比和减少回撤。如果股票具有较高的alpha，那么“股票+期权”的组合可能具有一定的绝对收益特征。期权在这个组合中是辅助位置，但这个辅助位为提高组合的性价比会起到至关重要的作用。
第二、同时买入固收产品和期权。 这个组合的特性相当于将固收收益的一部分来买入期权，即用固定收益换取组合上涨的弹性。这种做法合理的利用了期权高杠杆的特性，“固收打底，期权进攻”，亏损相对有限，这样的收益组合更适合稳健型的投资者。
第三、利用期权的波动率特征来交易期权。 例如我们可以根据波动率本身的高低和不同合约，不同品种的高低买入相对低估的合约，卖出相对高估的合约从而赚取波动率回归合理水平的收益。这样的波动率策略具有一定的绝对收益特征，被境内外对冲基金广泛应用。
总体上来说， 我们认为，境内的衍生品市场尤其是场内期权市场的发展正处于爆发期，未来有可能成为更大、更有想象力的市场。在一个蓬勃发展市场发展的初期，机会往往更多。在投资组合中加入衍生品尤其是期权的元素，能有效的提高投资性价比。
嘉实财富精选波动增值的玄武系列产品，以波动为投资标的，使用期权策略，旨在通过对市场波动率方向的判断，帮助客户达成稳定增值。 当前低利率的环境催生高波动，因此此类策略将具有很强的吸引力。如果对相关产品感兴趣，欢迎联系嘉实财富的理财顾问。
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| 内容 | 位置 |
|---|---|
| 阿布量化系统源代码 | abupy目录 |
| 阿布量化使用教程 | abupy_lecture目录 |
| 阿布量化非编程界面操作 | abupy_ui目录 |
| 《量化交易之路》示例代码 | ipython／python目录 |
| 《机器学习之路》示例代码 | https://github.com/maxmon/abu_ml |
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阿布量化综合AI大数据系统, K线形态系统, 经典指标系统, 走势趋势分析系统, 时间序列维度系统, 统计概率系统, 传统均线系统对投资品种进行深度量化分析, 彻底跨越用户复杂的代码量化阶段, 更适合普通人群使用, 迈向量化2.0时代.
上述系统中结合上百种子量化模型, 如: 金融时间序列损耗模型, 深度形态质量评估模型, 多空形态组合评定模型, 量化选股和量化的期权策略这2个方向哪个更好？ 多头形态止损策略模型, 空头形态回补策略模型, 大数据K线形态历史组合拟合模型, 交易持仓心态模型, 多巴胺量化模型, 惯性残存阻力支撑模型, 多空互换报复概率模型, 强弱对抗模型, 趋势角度变化率模型, 联动分析模型, 时间序列的过激反应模型, 迟钝报复反应模型, 趋势启动速度模型, 配对对冲模型等.
阿布量化针对AI人工智能从底层开发算法, 构建适合量化体系的人工智能AI系统, 训练了数个从不同角度识别量化特征的评分模型，整体上分为三个系别：物理模型组、多巴胺生物模型组、量化形态模型组。不同系别模型群从不同角度(主要物理交易实体分析、人群心理、图表等三个方向)评估走势，系别的模型群是由若干个独有的识别算法和参数遗传淘汰，组成族群，加权投票评分.
阿布量化结合了传统基于代码策的量化系统, 对未来择时信号发出时机的预判, 系统基于数百种简单种子交易策略，衍生出更多的量化交易策略新策略在这些种子基础上不断自我学习、自我成长，不断分裂，适者生存，淘汰选择机制下繁衍，目前应用的量化买入卖出信号策略共计18496种。
阿布量化结合多种量化分析数据构建了数百种量化应用, 如: AI高能预警, AI高光时刻, 智能预测涨跌幅, 下跌五浪量化, 上涨五浪量化, 阻力支撑强度分析, 上升三角形突破, 下降三角形, 三重底 (头肩底), 三重顶 (头肩顶), 圆弧顶, 圆弧底, 乌云盖顶形态, 上升三部曲形态, 好友反攻形态, 单针探底形态, 射击之星形态, 多方炮形态, 上涨镊子线, 向上突破箱体, 跳空突破缺口, 黄金分割线量化, 趋势跟踪信号, 均值回复信号, 止损风险控制量化, 止盈利润保护量化, 综合指标分析等.