put spread 的量化怎么做

你为什么要量化一个 put spread

主观交易的问题是每次执行的条件不一样。今天你觉得估值高了就做一单，明天你又因为看了篇新闻追进去，后天你因为忙懒得算赔率就放过了真正的机会。

量化交易就是把决策规则固定下来，让机器每天用同一把尺子量所有机会。

其实量化交易的核心就一句话：交易是一门科学。只要你相信科学，相信市场是可以（从概率上）预测的，然后用科学的实证的方法研究，你就懂量化了。无论你是做高频交易还是低频交易，无论你是用统计模型还是 AI，无论你是用自动下单系统还是手动把房子挂出去卖掉都不重要。——李新野《人妻约会指南》

一个好的 bear put spread，必须同时满足三个维度：估值、相对强弱、赔率。

1. 估值偏离：价格必须显著高于你的合理价

你想不可能给股票定一个绝对精确的公允价值，但你可以定一个你愿意赌它回归的下限。
比如我用自己的估值模型认定，55 美金是 INTC 应得的。那么 82.5 就是不正常的。

不要追求精确的估值模型，去追求 “贵” 这样一个清晰可量化的状态。
简单除法（价格/公允价）超过 1.45，就是进入射击范围。这比任何 DCF 都更适合期权交易。

2. 相对板块过热：排除整个板块的β上涨

还是以 INTC 为例，INTC 涨了 20% 不一定该空，如果 SOXX 涨了 25%，它反而是跑输的。
反过来，INTC 独自疯涨而板块不动，这种背离最有价值。因为你要交易的是个股的α泡沫，而不是半导体行业的β。
一个很简单的策略，用 20 日收益的差值相对于历史均值的标准差。这本质是在问：现在的背离程度，在过去两年里属于前 2.5% 的极端情况吗？Z > 2 就是这类信号。

这是一个极简的策略，你还可以往上叠，将这个 Z-score 因子进一步加工，可以从三个方向增强：一是将其转换为历史分位数，消除异常值影响并保留极端程度信息；二是引入背离持续时间作为衰减权重，比如连续多日 Z>1.5 后再突破 2.0，信号强度倍增；三是与 IV skew 交叉，仅当隐含波动率曲面呈现左偏时才采纳该信号。

3. 赔率强制：最大盈利 / 最大亏损 ≥ 2.5

很多人只看方向，不看赔率。
put spread 的优势本来就在于亏小赢大，如果成本涨得太多，优势就没了。你得把赔率门槛写在系统里。
比如，2.5 倍是底线，低于它系统直接抛弃，连候选都不进。

并且，用保守价格算成本，不用中间价。因为散户看期权价格，喜欢看 中间价，也就是 mid = (bid+ask)/2。但现实中你买要用 ask，卖要用 bid。mid 只是幻觉。

对于 put spread 来说

· 买入长 put 的成本 = ask
· 卖出短 put 的收入 = bid
· 你的真实净支出 = long_ask − short_bid

最后，永远以最差的可成交价格作为计算基准。
如果基于这个保守价格，赔率仍然 ≥ 2.5，那么真实成交后你的赔率只会更好，不会更差。

4. 只选流动性好的合约，不碰垃圾

期权不是股票。一个期权如果没有成交量、没有未平仓量，你进去容易出来难。

你可以写一个很简单的过滤规则，具体怎么改你后面可以自己操作，举例：

· 买卖价差≤中价的 15%
· OI>500
· 日成交量>50（最好>100）

流动性是止损的生命线。暴跌的时候，你想平仓获利时，如果那个 put 没人买，你只能看着账面利润蒸发。
宁可放弃一个高赔率但流动性差的合约，也不要被困在里面。

5. 人工确认优先，自动执行有条件

如果你使用长桥的 API，它不支持组合单原子提交。如果你要全自动，只能分腿执行。
但是分腿执行有一个致命风险：顺序错了，就会裸卖 put。

如果你执意要自动化，必须强制执行这个顺序：

· 开仓：先买 long put，等成交确认后，再卖 short put
· 平仓：先买回 short put，再卖 long put

永远不要先卖 short put。
 

另外，自动执行只在以下时段运行：

· 开盘后 30 分钟不交易（等价差收窄）
· 收盘前 20 分钟不新开仓（避免隔夜风险）
· 财报前 3 天只减仓不新开

6. 仓位按亏损额算，不按名义本金

散户经常说 “我用 5% 资金做期权”。问题是，期权的亏损不是名义本金，而是权利金。

对于 put spread，最大亏损=净 debit×100 ×合约数量。

你的风险上限是 “最多亏多少美金”，而不是 “用多少名义本金”。
系统先算出单组 spread 的最大亏损，然后用 “总资金×3%” 除以单组亏损，得到合约数。这样即使连续错几单，也不会伤筋动骨。

7. 平仓不是等最大收益，而是分阶段退出

期权的时间价值衰减不是线性的，最后两周跌得最快。更重要的是，真的跌到目标价的时候，你的 put spread 已经赚了大部分，剩下的利润空间很小，而 gamma 风险反而变大。

所以你得主动止盈，不贪婪尾部利润。
设定几个价格目标，分批平仓：

还有一个反证止损：如果你当初做空的理由（比如基本面糟糕）被证伪，比如出现了大客户订单、新产能落地，那就无条件清仓。
这不是技术止损，是逻辑止损。

8. 每笔交易都要进数据库

不记录的交易等于没做过。
SQLite 就能满足需求，字段不必多，关键是能回答这些问题：

· 不同行权价组合（75/55 vs 75/60）哪个胜率更高？
· 赔率大于 3 的入场，实际表现是否优于赔率 2.5 的？
· 财报前一周入场，是否劣化？
没有历史数据，你永远不知道自己的哪条规则是错觉。

只要你能把这些规则用任何语言、任何工具实现（Excel 也可以，Python 也可以，当然更推荐 python，毕竟 vive coding 这么发达，随便搓一套不费事），你就已经比 90% 的散户专业了。