技能介绍

解决期权扫描的集成痛点

在 Python 量化框架（如 vn.py、Qlib）中集成期权扫描逻辑时，开发者常面临两个问题：要么重写一套 Java/Spring Boot 的重型服务，要么自行拼凑数据接口和信号判定阈值。QueryLucky-Python 将 Java 版的核心逻辑移植为可 import 的独立模块，省去部署 JDK 与 Maven 的成本，直接复用原有的全品种扫描与双信号判定规则。

核心能力与关键步骤

全品种实时扫描：覆盖 20 个期权品种，通过新浪免费接口获取期权链、实时行情与日 K 线数据，无需额外数据源接入。
双信号判定与策略阈值：采用 IV分位 + IV-HV差 作为核心信号，并针对不同策略设定独立阈值。例如，卖出跨式要求 IV-HV 差 ≥ 3.0pp，铁鹰策略仅需 IV 分位 ≥ 50。比例、垂直、对角等策略则严格限制在组合保证金白名单品种内。
Python 原生优化：用 scipy.stats.norm 替代手写 Black-76 定价，精度更高；支持 asyncio/threadpool 并行扫描，适配 Python 异步生态。内置 2026/2027 节假日表，通过 trading_days_remaining(from_date, to_date) 精确计算剩余交易日。

适用边界与注意点

功能完整性：当前迁移清单中，期权链解析完整逻辑、ATM IV 历史序列反推、pickStrangleLeg（Delta 0.30 选档）等模块仍为未完成状态，需开发者自行补全或验证边界情况。
数据源依赖：仅依赖新浪公开接口，未做多源容灾。高并发或接口限频时可能成为瓶颈。
输出一致性：预期输出格式与 Java 版一致（每品种 verdict + Top3 策略名、理由、PnL），便于集成到既有回测或实盘管线，但 PnL 网格计算与无限风险标注等功能尚未实现。