Die Strategie, die FMZ Quant auf den Tisch bringt, ist die Deribit Options Delta Dynamic Hedging-Strategie, kurz DDH (dynamische Delta-Hedging-Strategie).
· Optionspreismodell, B-S-Modell, Optionspreise werden anhand von [Präis], [Kraftpreis], [Verbleibszeit bis zum Ablauf], [implizite Volatilität] und [risikofreier Zinssatz] bestimmt.
· Optionsrisiko:
-Delta
· Erläuterung des DDH-Prinzips Da das Delta der Optionen der Änderung des Gegenstandspreises folgt, bleibt das Delta der Futures und Spots unverändert. Nach der Einnahme einer Position in einem Optionsvertrag und der Ausgleichung des Delta mit Futures-Hedging wird das gesamte Delta wieder aus dem Gleichgewicht geraten, wenn sich der Gegenstandspreis bewegt. Eine solche Kombination von Optionen und Futures-Positionen erfordert eine kontinuierliche dynamische Absicherung, um das Delta auszugleichen.
· Zum Beispiel: Wenn wir eine Call-Option kaufen, halten wir an diesem Punkt eine Position in der langen Richtung. Zu diesem Zeitpunkt ist es notwendig, die Futures zu kurz zu gehen, um das Delta der Optionen abzusichern und den Gesamt-Delta-Neutralwert (0 oder nahe an 0) zu erreichen. Wir ignorieren die verbleibende Zeit bis zum Ablauf des Optionsvertrags, die Volatilität und andere Faktoren. Szenario 1: Wenn der Preis des Gegenstands steigt, erhöht sich das Delta der Optionen, und das gesamte Delta bewegt sich zu einer positiven Zahl, und Futures müssen wieder abgesichert werden. (Vor der Neubalancierung ist das Delta der Optionen groß, während das der Futures relativ gering ist. Der marginale Gewinn von Call-Optionen übersteigt den marginale Verlust von Short-Positionen, und das gesamte Portfolio wird Rendite erzielen.)
Szenario 2: Wenn der Preis des Gegenstands sinkt, sinkt der Optionsanteil des Delta und der gesamte Delta bewegt sich auf eine negative Zahl, schließt einen Teil der Short-Futures-Position und bringt das gesamte Delta wieder ins Gleichgewicht. (Vor der Neubalancierung ist das Delta der Optionen zu diesem Zeitpunkt gering, während das der Futures relativ groß ist. Der marginale Verlust von Call-Optionen ist geringer als der marginale Gewinn von Short-Positionen, und das gesamte Portfolio wird immer noch Gewinne erzielen.)
Im Idealfall bringt die Zunahme und Abnahme des Gegenstands daher Vorteile, solange der Markt schwankt.
Es gibt jedoch auch andere Faktoren, die zu berücksichtigen sind: Zeitwert, Transaktionskosten und andere Faktoren.
Daher wird die Erklärung des Hotshot auf Zhihu zitiert:
The focus of Gamma Scalping is not on delta, dynamic delta hedging is just a way to avoid underlying price risk in the process.
Gamma Scaling focuses on alpha, which is not the alpha of stock selection. Here, alpha=gamma/theta, that is, how much gamma is exchanged for the time loss of unit Theta.
This is the point of concern. It is possible to construct a portfolio that floats both up and down, but it must be accompanied by time loss, and then the problem lies in the cost effectiveness.
Author: Xu Zhe
URL: https://www.zhihu.com/question/51630805/answer/128096385
· Zusammenfassung der Marktschnittstellen, Gestaltung des Rahmens · Strategie-Benutzeroberflächendesign · Strategische Interaktionsplanung · Konstruktion der automatischen Absicherungsfunktion Quelle:
// Construct functions
function createManager(e, subscribeList, msg) {
var self = {}
self.supportList = ["Futures_Binance", "Huobi", "Futures_Deribit"] // of the supported exchanges
// 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: {bid1: 123, ask1: 123, symbol: "xxx"}}
self.subscribeTickers = [] // The required market data, define the data format: {bid1: 123, ask1: 123, symbol: "xxx"}}
self.accData = null
self.pos = null
// Initialize the function
self.init = function() {
// Judge if the exchange is supported
if (!_.contains(self.supportList, self.name)) {
throw "not support"
}
}
self.setBase = function(base) {
// Switching base address for switching to analog bot
self.e.SetBase(base)
Log(self.name, self.label, "switch to analog bot:", base)
}
// Judging 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 {
// Organize 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
}
// Back to the position 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 : []
}
/* Format of the position data 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])
}
// Iterate through 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
}
// Initialization
self.init()
return self
}
function main() {
// Initialization, clear logs
if(isResetLog) {
LogReset(1)
}
var m1 = createManager(exchanges[0], [], "option")
var m2 = createManager(exchanges[1], ["BTC-PERPETUAL"], "future")
// Switch to analog 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
}
// Interactions
var cmd = GetCommand()
if(cmd) {
// Handle interactions
Log("Interaction commands", cmd)
var arr = cmd.split(":")
// cmdClearLog
if(arr[0] == "setContractType") {
// parseFloat(arr[1])
m1.e.SetContractType(arr[1])
Log("exchanges[0] contract set by exchange object.", 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("execution price: ", price, "execution amount: ", amount, "execution 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("execution price: ", price, "execution amount: ", amount, "execution direction: ", arr[0])
} else if (arr[0] == "setHedgeDeltaStep") {
hedgeDeltaStep = parseFloat(arr[1])
Log("set the parameter hedgeDeltaStep:", hedgeDeltaStep)
}
}
// Obtain the future contract prices
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) {
// Hedging futures go short if delta is greater than 0
var amount = _N(Math.abs(sumDelta) * perpetualTicker.ask1, -1)
if (amount > 10) {
Log("Exceed the hedging threshold, current total delta:", sumDelta, "Buy futures")
m2.e.SetContractType("BTC-PERPETUAL")
m2.e.SetDirection("buy")
m2.e.Buy(-1, amount)
} else {
hedgeMsg += ", hedging order volume less than 10"
}
} else {
// Hedging futures go long if delta is less than 0
var amount = _N(Math.abs(sumDelta) * perpetualTicker.bid1, -1)
if (amount > 10) {
Log("Exceed the hedging threshold, current total delta:", sumDelta, "Sell futures")
m2.e.SetContractType("BTC-PERPETUAL")
m2.e.SetDirection("sell")
m2.e.Sell(-1, amount)
} else {
hedgeMsg += ", hedging order volume less than 10"
}
}
}
LogStatus(_D(), "sumDelta:", sumDelta, hedgeMsg,
"\n`" + JSON.stringify([m1.returnPosTbl(), m2.returnPosTbl()]) + "`", "\n`" + JSON.stringify(m2.returnTickersTbl()) + "`", "\n`" + JSON.stringify(m1.returnOptionTickersTbls()) + "`")
Sleep(10000)
}
}
Strategieadresse:https://www.fmz.com/strategy/265090
Strategieoperation:
Diese Strategie ist eine Tutorial-Strategie, die auf das Lernen ausgerichtet ist, bitte verwenden Sie sie mit Vorsicht im echten Bot.