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title: "put spread 的量化怎么做"
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description: "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..."
datetime: "2026-04-25T17:36:11.000Z"
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author: "[吉姆哈克的交易员](https://longbridge.com/zh-CN/profiles/10212142.md)"
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# 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。

### 相关股票

- [INTC.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/INTC.US.md)
- [SOXX.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/SOXX.US.md)
- [04335.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/04335.HK.md)

## 评论 (17)

- **闲庭信步纳斯达 · 2026-04-27T10:25:49.000Z**: 主要是怕自己的量化代码出现指标误判，如果人手动挂单，误判还可以撤单或者立刻止损但是量化的话 不是一直盯着的
  - **吉姆哈克的交易员** (2026-04-27T10:33:45.000Z): 分享我目前的思路，除了代码里不犯错以外，两个保险。第一个，小资金先跑一次，确保没问题；第二个，Ollama 跑一个小模型（我用的是 phi4mini)，写一些死规则，比如最近两根 K 线的信号变化必须符合交易逻辑，比如不能平仓前就出现反向开仓，然后出现这种情况就打个弹窗给飞书。
  - **闲庭信步纳斯达** (2026-04-27T10:40:05.000Z): 可以的 谢谢哈克老师
  - **闲庭信步纳斯达** (2026-04-27T10:41:10.000Z): 然后您一般就是 盯着三方的信息弹窗吗 比如飞书这种？那确实感觉会比较及时，不用 ssh 登上服务器去看
- **大涨耐心拿着不要盯盘 · 2026-04-26T05:15:00.000Z**: 怎么搞
- **大涨耐心拿着不要盯盘 · 2026-04-26T05:10:16.000Z**: 有点高深 不会操作
  - **吉姆哈克的交易员** (2026-04-26T05:33:12.000Z): 最简单的办法：拿着这篇文章问问 AI，让它先解释，再做一个方案，去根据这个方案操作
  - **闲庭信步纳斯达** (2026-04-27T10:29:05.000Z): 其实这篇文章的内容已经算是量化入门级的东西了但是实操还是主要看自己
- **Asurada · 2026-04-26T04:30:14.000Z**: 半夜看到的，那么好的干货没人评论吗？可能大家还是更喜欢单腿期权赌博，丝毫不在乎数学上的劣势。