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期权策略回测器

期权策略回测器

数据分析 更新于 2026.08.30

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技能介绍

解决的问题

期权策略在上线前,最麻烦的不是找想法,而是把隐含波动率、到期日、腿数和佣金一起算清楚。这个技能面向事件驱动回测,适合用合成数据或真实历史数据检验策略在历史行情中的行为,减少仅靠盘感判断带来的偏差。

核心工作方式

  • 覆盖 Iron Condor、Strangle、Calendar Spread 和 Vertical Credit Spread 等常见期权结构。
  • 读取 config/strategies.json 中的默认策略配置,作为回测起点。
  • 在事件触发时执行交易过滤:资料中提到按 IV 阈值(示例为 0.50)拒绝不满足条件的交易,并在 days to expiration < 14 时跳过,避免临近到期时的 gamma crush 风险。
  • 成本核算按 $0.65/contract 计算,四腿策略的单次往返佣金约 $2.60。

适用边界

它更适合作为策略筛选与参数检查工具:输入数据质量、配置项和阈值规则会直接影响结果。资料未覆盖实盘执行、滑点、流动性或订单撮合细节,因此回测分数不能直接等同实盘收益。

使用场景

  • 用合成行情回测 Iron Condor,检查 IV 低于阈值时的拒单比例。
  • 读取 config/strategies.json 调整 Strangle 腿距,比较不同到期日的费用后收益。
  • 对 Calendar Spread 做事件触发模拟,观察时间衰减与到期前过滤效果。
  • 用真实历史数据核算 Vertical Credit Spread 的四腿佣金与最大亏损。

适合人员

  • 期权量化研究员:需要快速验证多腿策略在 IV 和 DTE 过滤下的历史表现。
  • 策略配置维护者:需要检查 strategies.json 中的默认腿距、佣金和拒单规则。
  • 风险管理工程师:需要评估临近到期跳过规则对 gamma crush 暴露的抑制效果。
  • 交易团队开发:需要把回测事件日志接入策略评审流程,核对成本与拒单。