Дерибит Опционы Дельта Динамическая стратегия хеджирования
Автор:FMZ~Lydia, Создано: 2022-11-01 17:49:07, Обновлено: 2023-09-15 20:49:52
Стратегия, которую FMZ Quant предлагает, - это стратегия динамического дельта хеджирования Deribit Options Delta, или сокращенно DDH (динамическое дельта хеджирование).
Для изучения торговли опционами мы обычно должны овладеть такими понятиями:
· Модель ценообразования опционов, модель B-S, цены на опционы определяются на основе [цены объекта], [цены на использование мощности], [оставшегося времени до истечения срока], [подразумеваемой] волатильности] и [безрисковой ставки].
· Объем опционов:
Если дельта равна +0,50, то опцион, который приносит прибыль или убыток при повышении или падении цены, может рассматриваться как спот 0.50.
-Гамма
Объяснение стратегии DDH:
· Объяснение принципа DDH Нейтральное к риску направление торговли достигается путем сопоставления дельты опционов и фьючерсов. После занятия позиции в опционном контракте и сбалансирования дельта с фьючерсным хеджированием, общая дельта снова станет несбалансированной по мере движения цены предмета.
· Например: Когда мы покупаем опцион на покупку, мы занимаем позицию в длинном направлении в этот момент. В это время необходимо идти коротко на фьючерсы, чтобы хеджировать дельта опционов, достигая общего дельта-нейтрального (0 или близкого к 0). Давайте игнорируем оставшееся время до истечения срока действия опциона, волатильность и другие факторы. Первый сценарий: Когда цена предмета поднимается, дельта опционов увеличивается, и общая дельта движется к положительному числу, и фьючерсы должны снова хеджироваться. Открыть некоторые короткие позиции, чтобы продолжать короткие фьючерсы, так что общая дельта снова сбалансирована. Перед ребалансировкой дельта опционов большая, а дельта фьючерсов относительно небольшая.
Сценарий 2: По мере падения цены объекта, часть опциона дельта уменьшается, и общая дельта перемещается к отрицательному числу, закрывая часть краткосрочной фьючерсной позиции и возвращая общую дельту в равновесие. (Перед ребалансировкой в настоящее время дельта опционов невелика, в то время как дельта фьючерсов относительно велика. Маржинальный убыток опционов покупки меньше предельной прибыли коротких позиций контракта, и весь портфель по-прежнему приносит прибыль.)
Таким образом, в идеальном состоянии увеличение и уменьшение предмета будет приносить выгоду до тех пор, пока рынок колеблется.
Однако есть и другие факторы, которые необходимо учитывать: время, затраты на транзакцию и другие факторы.
Следовательно, объяснение главного героя на Zhihu цитируется:
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
Объяснение разработки стратегии DDH
· Совокупный рыночный интерфейс, дизайн рамок · Стратегия дизайна пользовательского интерфейса · Разработка стратегического взаимодействия · Проектирование автоматической функции хеджирования Источник:
// 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)
}
}
Адрес стратегии:https://www.fmz.com/strategy/265090
Операция по стратегии:
Эта стратегия является учебной стратегией, ориентированной на обучение, пожалуйста, используйте ее с осторожностью в реальном боте.
- Новая функция FMZ Quant: Используйте функцию _Serve для простого создания HTTP-сервисов
- Изобретатели количественно увеличили новые возможности: легко создать HTTP-сервисы с помощью функции _Serve
- FMZ Quant Trading Platform Руководство по доступу к пользовательскому протоколу
- Стратегия приобретения и мониторинга ставки финансирования FMZ
- Стратегия получения и мониторинга FMZ
- Шаблон стратегии позволяет беспрепятственно использовать WebSocket Market
- Схема политики, которая позволяет беспрепятственно использовать веб-сокет
- Инвесторы по количественной торговле
- Как построить универсальную стратегию многовалютной торговли быстро после обновления FMZ
- Как быстрее построить универсальную стратегию многовалютных сделок после модернизации FMZ
- Торговля DCA: широко используемая количественная стратегия