Derartige Risikopositionen sind nicht zu berücksichtigen.
Schriftsteller:- Ich bin ein Idiot., Erstellt: 2022-04-24 11:32:48, Aktualisiert: 2022-04-24 15:50:56Derartige Risikopositionen sind nicht zu berücksichtigen.
Diesmal ist die Strategie von FMZ QuantDerartige Risikopositionen sind nicht zu berücksichtigen., abgekürzt als DDH.
Für das Studium des Optionshandels müssen wir in der Regel die Konzepte in mehreren Aspekten beherrschen:
-
Optionspreismodell; B-S-Modell; der Optionspreis wird anhand von
Basispreis , Ausübungspreis , Tage bis zum Ablauf , impliziter Volatilität und nichtrisikorer Zinssatz bestimmt. -
Risikopositionen gegenüber Optionsrisiken:
- Delta
Options-Richtungsrisiko: Wenn der Delta-Wert +0,5 beträgt, kann die Gewinn- und Verlustleistung der Option, wenn der zugrunde liegende Preis steigt und fällt, als 0,50-Spot betrachtet werden. - Gamma
die beschleunigte Geschwindigkeit des Richtungsrisikos. Zum Beispiel eine Call-Option. Aufgrund von Gamma, von wo aus der Basispreis am Ausübungspreis ist, wird Delta in den steigenden Prozess des Preises nahe bei +1,00 von +0,50 kommen. - Theta
Zeitverfall. Wenn Sie Optionen kaufen, wenn der zugrunde liegende Preis konstant bleibt, zahlen Sie mit jedem vergangenen Tag eine Gebühr, die durch den Theta-Wert angezeigt wird (Deribit wird in USD bewertet). Wenn Sie Optionen verkaufen und der zugrunde liegende Preis konstant bleibt, erhalten Sie mit jedem Tag eine Gebühr, die durch den Theta-Wert angezeigt wird. - Wenn Sie Optionen kaufen, wird Vega als positiver Wert, nämlich lange implizite Volatilität, ausgedrückt. Wenn die implizite Volatilität steigt, können Sie Profit machen, indem Sie Vega ausgesetzt sind. Die gegenteilige Situation ist auch so. Wenn Sie Optionen verkaufen, nimmt die implizite Volatilität ab, und Sie werden Gewinne erzielen.
- Delta
Erklärung der DDH-Strategie:
-
Erläuterung des Grundsatzes DDH Da sich das Optionsdelta mit dem Preiswechsel ändert, bleibt das Delta von Futures und Spot unverändert. Nach dem Halten einer Optionskontraktposition und der Verwendung von Futures zur Absicherung und Ausgleichung des Delta erscheint das gesamte Delta mit den Preisänderungen wieder unausgewogen.
Zum Beispiel: Wenn wir eine Call-Option kaufen, haben wir eine bullische Position. Zu diesem Zeitpunkt ist es notwendig, Futures zu kurz zu gehen, um die Option Delta abzusichern, um die Gesamt-Delta-Neutralität (0 oder nahe an 0) zu erreichen. Wir ignorieren die Faktoren wie die Tage bis zum Ablauf und die implizite Volatilität des Optionskontrakts. Szenario 1: Wenn der zugrunde liegende Preis steigt, steigt die Option Delta und das gesamte Delta bewegt sich zu einer positiven Zahl. (Vor der Neubalancierung ist das Optionsdelta groß, das Futures-Delta relativ gering, der marginale Gewinn der Call-Option übersteigt den marginale Verlust des Short-Kontrakts und das gesamte Portfolio erzielt Gewinn.) Szenario 2: Wenn der zugrunde liegende Preis fällt, sinkt das Options-Delta und das Gesamt-Delta bewegt sich auf eine negative Zahl, und einige Short-Futures-Positionen werden geschlossen, um das Gesamt-Delta-Gleichgewicht wiederherzustellen. (Vor der Neubalancierung ist das Optionsdelta gering, das Futures-Delta relativ groß, der marginale Verlust der Call-Option ist geringer als der marginale Gewinn des Short-Kontrakts und das gesamte Portfolio erzielt trotzdem Gewinn.)
Idealerweise bringt daher der Anstieg und Fall des Basiswerts beide Gewinne, solange der Markt schwankt.
Es gibt jedoch noch andere Faktoren, die zu berücksichtigen sind: Zeitwert, Handelskosten und andere.
Ich zitierte die Erklärung eines Meisters aus Zhihu:
Der Schwerpunkt des Gamma-Scalping liegt nicht auf Delta, dynamische Delta-Hedging ist nur eine Möglichkeit, das zugrunde liegende Preisrisiko im Prozess zu vermeiden. Das Gamma-Scalping konzentriert sich auf Alpha. Das Alpha ist nicht das Alpha der Aktienwahl. Hier ist Alpha = Gamma / Theta, dh wie viel Gamma durch den Zeitverfall der Einheit Theta ausgetauscht wird. Das ist der Punkt. Es ist möglich, eine Kombination von Aufstieg und Fall sowohl mit schwimmenden Gewinnen zu bauen, sicherlich mit Zeitverfall begleitet, und das Problem ist das Verhältnis der Kostenleistung. Autor: Xu Zhe; Link zum Originalartikel:https://www.zhihu.com/question/51630805/answer/128096385
DDH-Strategieentwurf
- Verknüpfung der aggregierten Marktschnittstelle, Strukturgestaltung;
- Strategie-Benutzeroberflächendesign;
- Strategie-Interaktionsdesign;
- Design einer automatischen Absicherungsfunktion.
Quelle:
// constructor
function createManager(e, subscribeList, msg) {
var self = {}
self.supportList = ["Futures_Binance", "Huobi", "Futures_Deribit"] // from the supported platforms
// object attributes
self.e = e
self.msg = msg
self.name = e.GetName()
self.type = self.name.includes("Futures_") ? "Futures" : "Spot"
self.label = e.GetLabel()
self.quoteCurrency = ""
self.subscribeList = subscribeList // subscribeList : [strSymbol1, strSymbol2, ...]
self.tickers = [] // all market data obtained by the interface; define the data format as: {bid1: 123, ask1: 123, symbol: "xxx"}}
self.subscribeTickers = [] // the market data in need; define the data format as: {bid1: 123, ask1: 123, symbol: "xxx"}}
self.accData = null
self.pos = null
// initialization function
self.init = function() {
// judge whether the platform is supported
if (!_.contains(self.supportList, self.name)) {
throw "not support"
}
}
self.setBase = function(base) {
// switch base address, used to switch to the simulated bot
self.e.SetBase(base)
Log(self.name, self.label, "switch to simulated bot:", base)
}
// judge the data precision
self.judgePrecision = function (p) {
var arr = p.toString().split(".")
if (arr.length != 2) {
if (arr.length == 1) {
return 0
}
throw "judgePrecision error, p:" + String(p)
}
return arr[1].length
}
// update assets
self.updateAcc = function(callBackFuncGetAcc) {
var ret = callBackFuncGetAcc(self)
if (!ret) {
return false
}
self.accData = ret
return true
}
// update positions
self.updatePos = function(httpMethod, url, params) {
var pos = self.e.IO("api", httpMethod, url, params)
var ret = []
if (!pos) {
return false
} else {
// arrange data
// {"jsonrpc":"2.0","result":[],"usIn":1616484238870404,"usOut":1616484238870970,"usDiff":566,"testnet":true}
try {
_.each(pos.result, function(ele) {
ret.push(ele)
})
} catch(err) {
Log("error:", err)
return false
}
self.pos = ret
}
return true
}
// update the market data
self.updateTicker = function(url, callBackFuncGetArr, callBackFuncGetTicker) {
var tickers = []
var subscribeTickers = []
var ret = self.httpQuery(url)
if (!ret) {
return false
}
// Log("test", ret)// test
try {
_.each(callBackFuncGetArr(ret), function(ele) {
var ticker = callBackFuncGetTicker(ele)
tickers.push(ticker)
if (self.subscribeList.length == 0) {
subscribeTickers.push(ticker)
} else {
for (var i = 0 ; i < self.subscribeList.length ; i++) {
if (self.subscribeList[i] == ticker.symbol) {
subscribeTickers.push(ticker)
}
}
}
})
} catch(err) {
Log("error:", err)
return false
}
self.tickers = tickers
self.subscribeTickers = subscribeTickers
return true
}
self.getTicker = function(symbol) {
var ret = null
_.each(self.subscribeTickers, function(ticker) {
if (ticker.symbol == symbol) {
ret = ticker
}
})
return ret
}
self.httpQuery = function(url) {
var ret = null
try {
var retHttpQuery = HttpQuery(url)
ret = JSON.parse(retHttpQuery)
} catch (err) {
// Log("error:", err)
ret = null
}
return ret
}
self.returnTickersTbl = function() {
var tickersTbl = {
type : "table",
title : "tickers",
cols : ["symbol", "ask1", "bid1"],
rows : []
}
_.each(self.subscribeTickers, function(ticker) {
tickersTbl.rows.push([ticker.symbol, ticker.ask1, ticker.bid1])
})
return tickersTbl
}
// return the positon table
self.returnPosTbl = function() {
var posTbl = {
type : "table",
title : "pos|" + self.msg,
cols : ["instrument_name", "mark_price", "direction", "size", "delta", "index_price", "average_price", "settlement_price", "average_price_usd", "total_profit_loss"],
rows : []
}
/* the position data format returned by the interface
{
"mark_price":0.1401105,"maintenance_margin":0,"instrument_name":"BTC-25JUN21-28000-P","direction":"buy",
"vega":5.66031,"total_profit_loss":0.01226105,"size":0.1,"realized_profit_loss":0,"delta":-0.01166,"kind":"option",
"initial_margin":0,"index_price":54151.77,"floating_profit_loss_usd":664,"floating_profit_loss":0.000035976,
"average_price_usd":947.22,"average_price":0.0175,"theta":-7.39514,"settlement_price":0.13975074,"open_orders_margin":0,"gamma":0
}
*/
_.each(self.pos, function(ele) {
if(ele.direction != "zero") {
posTbl.rows.push([ele.instrument_name, ele.mark_price, ele.direction, ele.size, ele.delta, ele.index_price, ele.average_price, ele.settlement_price, ele.average_price_usd, ele.total_profit_loss])
}
})
return posTbl
}
self.returnOptionTickersTbls = function() {
var arr = []
var arrDeliveryDate = []
_.each(self.subscribeTickers, function(ticker) {
if (self.name == "Futures_Deribit") {
var arrInstrument_name = ticker.symbol.split("-")
var currency = arrInstrument_name[0]
var deliveryDate = arrInstrument_name[1]
var deliveryPrice = arrInstrument_name[2]
var optionType = arrInstrument_name[3]
if (!_.contains(arrDeliveryDate, deliveryDate)) {
arr.push({
type : "table",
title : arrInstrument_name[1],
cols : ["PUT symbol", "ask1", "bid1", "mark_price", "underlying_price", "CALL symbol", "ask1", "bid1", "mark_price", "underlying_price"],
rows : []
})
arrDeliveryDate.push(arrInstrument_name[1])
}
// traverse arr
_.each(arr, function(tbl) {
if (tbl.title == deliveryDate) {
if (tbl.rows.length == 0 && optionType == "P") {
tbl.rows.push([ticker.symbol, ticker.ask1, ticker.bid1, ticker.mark_price, ticker.underlying_price, "", "", "", "", ""])
return
} else if (tbl.rows.length == 0 && optionType == "C") {
tbl.rows.push(["", "", "", "", "", ticker.symbol, ticker.ask1, ticker.bid1, ticker.mark_price, ticker.underlying_price])
return
}
for (var i = 0 ; i < tbl.rows.length ; i++) {
if (tbl.rows[i][0] == "" && optionType == "P") {
tbl.rows[i][0] = ticker.symbol
tbl.rows[i][1] = ticker.ask1
tbl.rows[i][2] = ticker.bid1
tbl.rows[i][3] = ticker.mark_price
tbl.rows[i][4] = ticker.underlying_price
return
} else if(tbl.rows[i][5] == "" && optionType == "C") {
tbl.rows[i][5] = ticker.symbol
tbl.rows[i][6] = ticker.ask1
tbl.rows[i][7] = ticker.bid1
tbl.rows[i][8] = ticker.mark_price
tbl.rows[i][9] = ticker.underlying_price
return
}
}
if (optionType == "P") {
tbl.rows.push([ticker.symbol, ticker.ask1, ticker.bid1, ticker.mark_price, ticker.underlying_price, "", "", "", "", ""])
} else if(optionType == "C") {
tbl.rows.push(["", "", "", "", "", ticker.symbol, ticker.ask1, ticker.bid1, ticker.mark_price, ticker.underlying_price])
}
}
})
}
})
return arr
}
// initialize
self.init()
return self
}
function main() {
// initialize, and vacuum logs
if(isResetLog) {
LogReset(1)
}
var m1 = createManager(exchanges[0], [], "option")
var m2 = createManager(exchanges[1], ["BTC-PERPETUAL"], "future")
// switch to the simulated bot
var base = "https://www.deribit.com"
if (isTestNet) {
m1.setBase(testNetBase)
m2.setBase(testNetBase)
base = testNetBase
}
while(true) {
// options
var ticker1GetSucc = m1.updateTicker(base + "/api/v2/public/get_book_summary_by_currency?currency=BTC&kind=option",
function(data) {return data.result},
function(ele) {return {bid1: ele.bid_price, ask1: ele.ask_price, symbol: ele.instrument_name, underlying_price: ele.underlying_price, mark_price: ele.mark_price}})
// perpetual futures
var ticker2GetSucc = m2.updateTicker(base + "/api/v2/public/get_book_summary_by_currency?currency=BTC&kind=future",
function(data) {return data.result},
function(ele) {return {bid1: ele.bid_price, ask1: ele.ask_price, symbol: ele.instrument_name}})
if (!ticker1GetSucc || !ticker2GetSucc) {
Sleep(5000)
continue
}
// update positions
var pos1GetSucc = m1.updatePos("GET", "/api/v2/private/get_positions", "currency=BTC&kind=option")
var pos2GetSucc = m2.updatePos("GET", "/api/v2/private/get_positions", "currency=BTC&kind=future")
if (!pos1GetSucc || !pos2GetSucc) {
Sleep(5000)
continue
}
// interaction
var cmd = GetCommand()
if(cmd) {
// process interaction
Log("interactive command:", cmd)
var arr = cmd.split(":")
// cmdClearLog
if(arr[0] == "setContractType") {
// parseFloat(arr[1])
m1.e.SetContractType(arr[1])
Log("exchanges[0] sets contract:", arr[1])
} else if (arr[0] == "buyOption") {
var actionData = arr[1].split(",")
var price = parseFloat(actionData[0])
var amount = parseFloat(actionData[1])
m1.e.SetDirection("buy")
m1.e.Buy(price, amount)
Log("executed price:", price, "executed amount:", amount, "executed direction:", arr[0])
} else if (arr[0] == "sellOption") {
var actionData = arr[1].split(",")
var price = parseFloat(actionData[0])
var amount = parseFloat(actionData[1])
m1.e.SetDirection("sell")
m1.e.Sell(price, amount)
Log("executed price:", price, "executed amount:", amount, "executed direction:", arr[0])
} else if (arr[0] == "setHedgeDeltaStep") {
hedgeDeltaStep = parseFloat(arr[1])
Log("set hedgeDeltaStep：", hedgeDeltaStep)
}
}
// obtain futures contract price
var perpetualTicker = m2.getTicker("BTC-PERPETUAL")
var hedgeMsg = " PERPETUAL:" + JSON.stringify(perpetualTicker)
// obtain the total delta value from the account data
var acc1GetSucc = m1.updateAcc(function(self) {
self.e.SetCurrency("BTC_USD")
return self.e.GetAccount()
})
if (!acc1GetSucc) {
Sleep(5000)
continue
}
var sumDelta = m1.accData.Info.result.delta_total
if (Math.abs(sumDelta) > hedgeDeltaStep && perpetualTicker) {
if (sumDelta < 0) {
// delta value is more than 0, hedge futures and make short
var amount = _N(Math.abs(sumDelta) * perpetualTicker.ask1, -1)
if (amount > 10) {
Log("exceeding the hedging threshold value, the current total delta:", sumDelta, "call futures")
m2.e.SetContractType("BTC-PERPETUAL")
m2.e.SetDirection("buy")
m2.e.Buy(-1, amount)
} else {
hedgeMsg += ", hedging order amount is less than 10"
}
} else {
// delta value is less than 0, hedge futures and make long
var amount = _N(Math.abs(sumDelta) * perpetualTicker.bid1, -1)
if (amount > 10) {
Log("exceeding the hedging threshold value, the current total delta:", sumDelta, "put futures")
m2.e.SetContractType("BTC-PERPETUAL")
m2.e.SetDirection("sell")
m2.e.Sell(-1, amount)
} else {
hedgeMsg += ", hedging order amount is less than 0"
}
}
}
LogStatus(_D(), "sumDelta:", sumDelta, hedgeMsg,
"\n`" + JSON.stringify([m1.returnPosTbl(), m2.returnPosTbl()]) + "`", "\n`" + JSON.stringify(m2.returnTickersTbl()) + "`", "\n`" + JSON.stringify(m1.returnOptionTickersTbls()) + "`")
Sleep(10000)
}
}
Strategieparameter:
Strategieadresse:https://www.fmz.com/strategy/265090
Strategieoperation:
Die Strategie ist ein Tutorial, das hauptsächlich für das Studium verwendet wird, also bitte seien Sie vorsichtig, wenn Sie es in einem Bot verwenden.
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