技能介绍

要解决什么问题

ETF 期权做市与风控里，隐含波动率曲面是定价与希腊字母计算的基础输入。手工把 T 型报价转成可插值的曲面，既要处理 Black-Scholes 反推 IV 的数值稳定性，又要在 SVI 参数化后检查日历、蝶式等静态无套利约束。本技能面向 50ETF / 300ETF 等上交所、深交所欧式 ETF 期权，数据一律走 akshare 真实接口，不做随机或伪造行情。

工作方式与模块

整体是「拉数 → 反推 IV → 按到期切片拟合 SVI → 时间维方差插值 → 套利检验 → 出图与报告」的端到端流程：

data.py：拉取期权 T 型报价、标的现价与合约信息
implied_vol.py：BS 定价 + Newton-Raphson（vega 过小或发散时回退 Brent）
svi.py：五参数 SVI（a/b/rho/m/sigma），单切片拟合并拼成多到期曲面
calibration.py：校准主流程，到期之间对总方差做线性插值
arbitrage.py：日历套利、蝶式套利及 SVI 参数边界约束
report.py：matplotlib 3D 曲面与自包含 HTML（图 base64 内嵌）

结果写入 output/：surface_3d.png、smiles.png、residuals.png、butterfly_g.png、vol_surface_report_*.html、calibration.json（含套利检验明细）。

适用边界

适合：单日 snapshot 的 IV 曲面、SVI 参数化与静态无套利诊断、研究向可视化报告
不适合：美式/期货/个股期权（当前注册表以 ETF 为主）、Heston 等动态曲面、tick 级实时曲面、自动下单；股息默认 q=0（ETF 场景）；相邻到期 SVI 独立拟合，日历套利失败时需知悉未做 SSVI 式联合校准