关键词：

期权允许做非常复杂的策略，有策略之王的称号。同时我国已经引入期权交易5、6年之久，其中的50ETF期权交易非常活跃。由于期权可以在任意市场上环境下操作，具有高杠杆比的特点，是量化交易领域非常重要的一块。
然而要进行期权的量化交易，我们必须先搞清期权的基本概念。下面我们就以50ETF为例，向大家介绍期权的基本概念。

认购（看涨）期权

认购期权也称为看涨期权，如果认为50ETF会大涨，则可以考虑买入认购期权。

初始状态

我们假设张三持有12月到期的50ETF认购期权：

• 期权类型：认购期权；
• 行权价格：2.400元；
• 标的价格：当时50ETF的价格为2.440元；
• 期权价格：0.1480元/份，一张合约有10000份，因此价格为1480元；

假设李四买入该期权，则向张三支付1480元权利金。下面我们分为三种情况来分析张三、李四双方的盈利情况。

到期大涨

假设在到期日50ETF涨到2.800元，则此时李四可以以2.400元的价格买到2.800元的50ETF，其利润为：
$$profit=(2.8-2.4)\ast 10000-1480=2520$$
既其利润为2520元。注意：虽然李四买入股票赚了4000元，但是他在一开始时支付给张三1480元权利金，因此其盈利就只有2520元了。
我们再来看张三，由于其需要以2.4元的价格卖出值2.8元的50ETF，其利润为：
$$profit=(2.4-2.8)\ast 10000+1480=-2520$$
既其亏损2520元。注意：虽然张三卖出50ETF时亏了4000元，但是他在一开始时还收到了李四的1480元的权利金，因此其亏损只有2520元。

到期未涨

假设在到期日50ETF跌到2.0元，则此时李四选择不行权，此时李四会亏损当初交给张三的权利金1480元。
张三此时不需要与李四交易50ETF，但是其在初始时收到了李四的1480元权利金，因此其利润为1480元。

讨论

根据上面的讨论，我们可以看出，对于认购（看涨）期权的买方李四来讲，50ETF在到期日涨得越多赚的越多，呈线性关系。而50ETF在到期日跌得再多，他也可以通过不行权，只亏初始时交易甲的权利金，因此50ETF的波动越大对认购（看涨）期权的买方来说越理想。
对于认购（看涨）期权的卖方而言，50ETF在到期日涨得越多，其亏损就越多，呈线性关系。而50ETF在到期日跌得再多，其也不能获利，只能收取权利金。
我们可以通过下面的程序画出认购（看涨）期权买方和卖方的盈亏图：

    def option_call_demo(self):
        exercise_price = 2.4
        option_price = 0.148
        units = 10000
        plt.figure(figsize=(8,6))
        plt.subplots_adjust(hspace=1) # 设置子图纵向距离
        plt.subplot(2, 1, 1)
        plt.title('认购（看涨）期权买方')
        ax = plt.gca()  # get current axis 获得坐标轴对象
        ax.spines['right'].set_color('none')  # 将右边 边沿线颜色设置为空 其实就相当于抹掉这条边
        ax.spines['top'].set_color('none')
        ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
        ax.yaxis.set_ticks_position('left')
        # 设置中心的为（0，0）的坐标轴
        ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))  # 指定 data 设置的bottom(也就是指定的x轴)绑定到y轴的0这个点上
        ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
        # plt.xticks(rotation=45)#x轴数值倾斜45度显示
        plt.xlim(-0.1, 5.0) #x轴数值设置
        plt.ylim(-0.2, 2.5)
        # 认购（看涨）期权买方盈利曲线
        x11 = np.array([0.0, 2.4])
        y11 = np.array([-0.1480, -0.1480])
        plt.plot(x11, y11, 'r-')
        x12 = np.array([2.4, 4.8])
        y12 = np.array([-0.1480, (4.8-2.4)-0.148])
        plt.plot(x12, y12, 'r-')
        # 认购（看涨）期权卖方盈利曲线
        plt.subplot(2, 1, 2)
        plt.title('认购（看涨）期权卖方')
        ax = plt.gca()  # get current axis 获得坐标轴对象
        ax.spines['right'].set_color('none')  # 将右边 边沿线颜色设置为空 其实就相当于抹掉这条边
        ax.spines['top'].set_color('none')
        ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
        ax.yaxis.set_ticks_position('left')
        # 设置中心的为（0，0）的坐标轴
        ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))  # 指定 data 设置的bottom(也就是指定的x轴)绑定到y轴的0这个点上
        ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
        # plt.xticks(rotation=45)#x轴数值倾斜45度显示
        plt.xlim(-0.1, 5.0) #x轴数值设置
        plt.ylim(-2.5, 0.2)
        x21 = np.array([0.0, 2.4])
        y21 = np.array([0.1480, 0.1480])
        plt.plot(x21, y21, 'b-')
        x22 = np.array([2.4, 4.8])
        y22 = np.array([0.1480, (2.4-4.8)+0.1480])
        plt.plot(x22, y22, 'b-')
        plt.show()

绘制的图形如下所示：

通过上面的分析，我们可能会得到如下结论，认购（看涨）期权买方只承担权利金的有限损失，但是却可以得到50ETF上涨的无限大（理论上）的利润。而卖方则在最好的情况下可以赚到买方的权利金，最坏的情况下会有无限大的损失，那么谁还会当认购（看涨）期权的卖家呢？
通常认购（看涨）期权的卖家是投资机构，那么机构又是出于什么考虑当这个看似非常不讨好的卖家呢？我们来看上述情况的盈亏平衡点为2.4+0.148=2.548元，机构通过专业人士的计算，实际股价涨到2.548以上的概率是非常小的，例如只有10%的概率，那么在90%的情况下，机构都可以收到权利金，因此机构在大多数情况虽然赚得不多，但是却会在赚钱。相反，买家在少数情况下会很赚钱，但是在多数情况下，却会亏掉支付给卖家的权利金。

提前平仓

假设李四在八月份购买这份期权之后，在9月18日，这份期权的价格大涨到0.3000元，李四考虑提前平仓离场。
对于李四而言：
$$profit=(0.3003-0.1480)\ast 10000=1523$$
相应的张三将有1523的亏损。

认沽（看跌）期权

假设李四购买了张三12月到期的认沽（看跌）期权：

• 期权类型：认沽（看跌）期权
• 行权价格：2.5
• 标的价格：2.6
• 期权价格：0.15元/份，一张合约有10000份，因此价格为1500元

下面我们分大跌和上涨两种情况来分析张三和李四的盈利情况。

标的大跌

假设到期日50ETF大跌到2.0元，李四具有以2.5元的价格卖出的权利，其盈利为：
$$profit=(2.5-2.0)\ast 10000-1500=3500$$
李四把只值2.0元的50ETF卖到了2.5元，因此其赚了5000元，但是其在初始时需要支付给张三1500元权利金，因此其盈利为3500元。
我们再来看张三，其盈利为：
$$profit=(2.0-2.5)\ast 10000+1500=-3500$$
张三本来可以以2.0元的价格买入50ETF，但是却必须以2.5元买入50ETF，因此其亏损5000元，但是其在初始时收取了1500元的权利金，因此其亏损为3500元。

标的大涨

假设到期日50ETF的价格上涨到2.8元，此时李四就会觉得以2.5元的价格卖出会比较亏，因此选择不行权，因此其损失权利金。
由于李四选择不行权，张三就不能以2.5元买入50ETF，因此其也只能赚取权利金1500元。

讨论

我们可以仿照认购（看涨）期权的方法，绘制出认沽（看跌）期权的盈利曲线：

    def option_put_demo(self):
        exercise_price = 2.5
        option_price = 0.15
        units = 10000
        plt.figure(figsize=(8,6))
        plt.subplots_adjust(hspace=1) # 设置子图纵向距离
        plt.subplot(2, 1, 1)
        plt.title('认沽（看跌）期权买方')
        ax = plt.gca()  # get current axis 获得坐标轴对象
        ax.spines['right'].set_color('none')  # 将右边 边沿线颜色设置为空 其实就相当于抹掉这条边
        ax.spines['top'].set_color('none')
        ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
        ax.yaxis.set_ticks_position('left')
        # 设置中心的为（0，0）的坐标轴
        ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))  # 指定 data 设置的bottom(也就是指定的x轴)绑定到y轴的0这个点上
        ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
        # plt.xticks(rotation=45)#x轴数值倾斜45度显示
        plt.xlim(-0.1, 5.0) #x轴数值设置
        plt.ylim(-0.2, 2.5)
        # 认沽（看跌）期权买方盈利曲线
        x11 = np.array([2.5, 5])
        y11 = np.array([-0.15, -0.15])
        plt.plot(x11, y11, 'r-')
        x12 = np.array([0.0, 2.5])
        y12 = np.array([(2.5-0.0)-0.15, -0.15])
        plt.plot(x12, y12, 'r-')
        # 认购（看涨）期权卖方盈利曲线
        plt.subplot(2, 1, 2)
        plt.title('认沽（看跌）期权卖方')
        ax = plt.gca()  # get current axis 获得坐标轴对象
        ax.spines['right'].set_color('none')  # 将右边 边沿线颜色设置为空 其实就相当于抹掉这条边
        ax.spines['top'].set_color('none')
        ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
        ax.yaxis.set_ticks_position('left')
        # 设置中心的为（0，0）的坐标轴
        ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))  # 指定 data 设置的bottom(也就是指定的x轴)绑定到y轴的0这个点上
        ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
        # plt.xticks(rotation=45)#x轴数值倾斜45度显示
        plt.xlim(-0.1, 5.0) #x轴数值设置
        plt.ylim(-2.5, 0.2)
        x21 = np.array([2.5, 5.0])
        y21 = np.array([0.15, 0.15])
        plt.plot(x21, y21, 'b-')
        x22 = np.array([0.0, 2.5])
        y22 = np.array([(0.0 - 2.5) + 0.15, 0.15])
        plt.plot(x22, y22, 'b-')
        plt.show()     

其图形如下所示：

以上是关于期权最基础的知识，但是如果我们来看50ETF期权，我们会看到其会有很多个报价，在下一篇博文中，我们将向大家介绍期权的各种价格以及形成原理。

html国际货币期权(代码片段)

查看详情

利用akshare读取50eff期权1(代码片段)

目前国内期权市场比较活跃的期权产品，当属上证的50ETF期权，下面我们将通过akshare库，来获取50ETF期权数据。获取合约到期月份列表defdemo(self):#获取合约到期月份列表option_sina_sse_list_df=ak.option_sina_sse_list(symbol=&... 查看详情

期权基础知识

一、期权的定义期权是指在未来一定时期可以买卖的权力，是买方向卖方支付一定数量的金额（指权利金）后拥有的在未来一段时间内（指美式期权）或未来某一特定日期（指欧式期权）以事先规定好... 查看详情

sh具有短期和长期期权的bash脚本(代码片段)

查看详情

sh具有短期和长期期权的bash脚本(代码片段)

查看详情

《期货基础知识》期权交易入门知识

期权交易的权利金与保证金所谓期权的权利金，其实质上就是期权的价格，表示期权的买方获得选择权的成本，同时也是期权的卖方赋予买方选择权的所得。市场上对于不同标的、不同到期期限、不同行权价格的期权... 查看详情

利用akshare读取50eff期权2(代码片段)

我们接下来将研究获取期权历史行情数据的方法。获取当天分钟级数据我们可以获取指定合约编号，当天的分钟级数据：defdemo(self):option_sina_sse_minute_df=ak.option_sina_sse_minute(code="10002513")ticks=option_sina_sse_minute_... 查看详情

基于强化学习的期权量化交易回测系统3(代码片段)

在本篇博文中，我们将获取50EFT期权的日行情数据和50ETF的日行情数据，作为环境的状态数据，可以在强化学习环境SopEnv中逐日显示出来。数据集对象定义我们定义50ETF日行情数据集类D50etfDataset，在其中统一管理50E... 查看详情

基于强化学习的期权量化交易回测系统4(代码片段)

获取50ETF指数行情数据50ETF期权的标的物是50ETF指数，我们可以使用akshare来获取该指数的日行情数据，如下所示：classSh50etfIndexDataSource(object): ......defget_daily_data(self,start_date,end_date):df=ak.stock_zh_index_dai 查看详情

金融计算的开源库——quantlib学习入门(代码片段)

...算速度。主要功能QuantLib所提供的功能聚焦在两大领域：期权定价以及相关计算；固定收益产品定价以及相关计算。与期权相关的主要内容有：表示亚式期权、欧式期权、美式期权、百慕大期权等等不同种类期权的数据结构；基... 查看详情

基于强化学习的期权量化交易回测系统5(代码片段)

...本篇博文中将对这些内容进行介绍。交易费用计算在进行期权交易时，多头买入认购和认沽期权时，需要向卖出方支付权利金，而为了保证卖方可以履约，要向卖方收取保证金。同时，券商还会收取手续费和... 查看详情

基于强化学习的期权量化交易回测系统5(代码片段)

...本篇博文中将对这些内容进行介绍。交易费用计算在进行期权交易时，多头买入认购和认沽期权时，需要向卖出方支付权利金，而为了保证卖方可以履约，要向卖方收取保证金。同时，券商还会收取手续费和... 查看详情

基于强化学习的期权量化交易回测系统3(代码片段)

在本篇博文中，我们将获取50EFT期权的日行情数据和50ETF的日行情数据，作为环境的状态数据，可以在强化学习环境SopEnv中逐日显示出来。数据集对象定义我们定义50ETF日行情数据集类D50etfDataset，在其中统一管理50E... 查看详情

基于强化学习的期权量化交易回测系统4(代码片段)

获取50ETF指数行情数据50ETF期权的标的物是50ETF指数，我们可以使用akshare来获取该指数的日行情数据，如下所示：classSh50etfIndexDataSource(object): ......defget_daily_data(self,start_date,end_date):df=ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh5... 查看详情

只看到了别人28岁从字节跳动退休，背后的期权知识你知道吗？

...网上大部分传的，郭同学的发家致富是因为有字节跳动的期权，期权的价值随着字节 查看详情

百科知识什么是对冲基金

...一种股票后，同时购入这种股票的一定价位和时效的看跌期权（PutOption）。看跌期权的效用在于当股票价位跌破期权限定的价格时，卖方期权的持有者可将手中持有的股票以期权限定的价格卖出，从而使股票跌价的风险得到对冲... 查看详情

实现欧式期权类

】实现欧式期权类【英文标题】：ImplementingaEuropeanOptionclass【发布时间】：2021-06-0121:11:43【问题描述】：我需要实现类Option_Pricer，它封装了与看涨期权和看跌期权定价相关的所有函数。老师给了我一个代码清单（.cpp文件），我... 查看详情

基于强化学习的期权量化交易回测系统2(代码片段)

在本篇博文中，我们将介绍强化学习环境类SopEnv的具体实现。SopEnv类的基类为gym.Env类，这样做的目的是为了与当前主流的强化学习系统兼容，我们需要重写该类的四个方法：reset：重置系统为初始状态；_ne... 查看详情