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title: "put spread 的量化怎麼做"
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description: "你為什麼要量化一個 put spread 主觀交易的問題是每次執行的條件不一樣。今天你覺得估值高了就做一單，明天你又因為看了篇新聞追進去，後天你因為忙懶得算賠率就放過了真正的機會。量化交易就是把決策規則固定下來，讓機器每天用同一把尺子量所有機會。其實量化交易的核心就一句話：交易是一門科學。只要你相信科學，相信市場是可以（從概率上）預測的，然後用科學的實證的方法研究，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-HK/profiles/10212142.md)"
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# put spread 的量化怎麼做

#### 你為什麼要量化一個 put spread

主觀交易的問題是每次執行的條件不一樣。今天你覺得估值高了就做一單，明天你又因為看了篇新聞追進去，後天你因為忙懶得算賠率就放過了真正的機會。

量化交易就是把決策規則固定下來，讓機器每天用同一把尺子量所有機會。

> 其實量化交易的核心就一句話：交易是一門科學。只要你相信科學，相信市場是可以（從概率上）預測的，然後用科學的實證的方法研究，你就懂量化了。無論你是做高頻交易還是低頻交易，無論你是用統計模型還是 AI，無論你是用自動下單系統還是手動把房子掛出去賣掉都不重要。——李新野《人妻約會指南》

一個好的 bear put spread，必須同時滿足三個維度：估值、相對強弱、賠率。

#### 1\. 估值偏離：價格必須顯著高於你的合理價

你想不可能給股票定一個絕對精確的公允價值，但你可以定一個你願意賭它迴歸的下限。  
比如我用自己的估值模型認定，55 美金是 INTC 應得的。那麼 82.5 就是不正常的。

不要追求精確的估值模型，去追求 “貴” 這樣一個清晰可量化的狀態。  
簡單除法（價格/公允價）超過 1.45，就是進入射擊範圍。這比任何 DCF 都更適合期權交易。

#### 2\. 相對板塊過熱：排除整個板塊的β上漲

還是以 INTC 為例，INTC 漲了 20% 不一定該空，如果 SOXX 漲了 25%，它反而是跑輸的。  
反過來，INTC 獨自瘋漲而板塊不動，這種背離最有價值。因為你要交易的是個股的α泡沫，而不是半導體行業的β。  
一個很簡單的策略，用 20 日收益的差值相對於歷史均值的標準差。這本質是在問：現在的背離程度，在過去兩年裏屬於前 2.5% 的極端情況嗎？Z \> 2 就是這類信號。

這是一個極簡的策略，你還可以往上疊，將這個 Z-score 因子進一步加工，可以從三個方向增強：一是將其轉換為歷史分位數，消除異常值影響並保留極端程度信息；二是引入背離持續時間作為衰減權重，比如連續多日 Z\>1.5 後再突破 2.0，信號強度倍增；三是與 IV skew 交叉，僅當隱含波動率曲面呈現左偏時才採納該信號。

#### 3\. 賠率強制：最大盈利 / 最大虧損 ≥ 2.5

很多人只看方向，不看賠率。  
put spread 的優勢本來就在於虧小贏大，如果成本漲得太多，優勢就沒了。你得把賠率門檻寫在系統裏。  
比如，2.5 倍是底線，低於它系統直接拋棄，連候選都不進。

並且，用保守價格算成本，不用中間價。因為散户看期權價格，喜歡看 中間價，也就是 mid = (bid+ask)/2。但現實中你買要用 ask，賣要用 bid。mid 只是幻覺。

對於 put spread 來説

· 買入長 put 的成本 = ask  
· 賣出短 put 的收入 = bid  
· 你的真實淨支出 = long\_ask − short\_bid

最後，永遠以最差的可成交價格作為計算基準。  
如果基於這個保守價格，賠率仍然 ≥ 2.5，那麼真實成交後你的賠率只會更好，不會更差。

#### 4\. 只選流動性好的合約，不碰垃圾

期權不是股票。一個期權如果沒有成交量、沒有未平倉量，你進去容易出來難。

你可以寫一個很簡單的過濾規則，具體怎麼改你後面可以自己操作，舉例：

· 買賣價差≤中價的 15%  
· OI\>500  
· 日成交量\>50（最好\>100）

流動性是止損的生命線。暴跌的時候，你想平倉獲利時，如果那個 put 沒人買，你只能看着賬面利潤蒸發。  
寧可放棄一個高賠率但流動性差的合約，也不要被困在裏面。

#### 5\. 人工確認優先，自動執行有條件

如果你使用長橋的 API，它不支持組合單原子提交。如果你要全自動，只能分腿執行。  
但是分腿執行有一個致命風險：順序錯了，就會裸賣 put。

如果你執意要自動化，必須強制執行這個順序：

· 開倉：先買 long put，等成交確認後，再賣 short put  
· 平倉：先買回 short put，再賣 long put

永遠不要先賣 short put。  
 

另外，自動執行只在以下時段運行：

· 開盤後 30 分鐘不交易（等價差收窄）  
· 收盤前 20 分鐘不新開倉（避免隔夜風險）  
· 財報前 3 天只減倉不新開

#### 6\. 倉位按虧損額算，不按名義本金

散户經常説 “我用 5% 資金做期權”。問題是，期權的虧損不是名義本金，而是權利金。

對於 put spread，最大虧損=淨 debit×100 ×合約數量。

你的風險上限是 “最多虧多少美金”，而不是 “用多少名義本金”。  
系統先算出單組 spread 的最大虧損，然後用 “總資金×3%” 除以單組虧損，得到合約數。這樣即使連續錯幾單，也不會傷筋動骨。

#### 7\. 平倉不是等最大收益，而是分階段退出

期權的時間價值衰減不是線性的，最後兩週跌得最快。更重要的是，真的跌到目標價的時候，你的 put spread 已經賺了大部分，剩下的利潤空間很小，而 gamma 風險反而變大。

所以你得主動止盈，不貪婪尾部利潤。  
設定幾個價格目標，分批平倉：

還有一個反證止損：如果你當初做空的理由（比如基本面糟糕）被證偽，比如出現了大客户訂單、新產能落地，那就無條件清倉。  
這不是技術止損，是邏輯止損。

#### 8\. 每筆交易都要進數據庫

不記錄的交易等於沒做過。  
SQLite 就能滿足需求，字段不必多，關鍵是能回答這些問題：

· 不同行權價組合（75/55 vs 75/60）哪個勝率更高？  
· 賠率大於 3 的入場，實際表現是否優於賠率 2.5 的？  
· 財報前一週入場，是否劣化？  
沒有歷史數據，你永遠不知道自己的哪條規則是錯覺。

只要你能把這些規則用任何語言、任何工具實現（Excel 也可以，Python 也可以，當然更推薦 python，畢竟 vive coding 這麼發達，隨便搓一套不費事），你就已經比 90% 的散户專業了。

### 相關股票

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

## 評論 (17)

- **闲庭信步纳斯达 · 2026-04-27T10:25:49.000Z**: 主要是怕自己的量化代碼出現指標誤判，如果人手動掛單，誤判還可以撤單或者立刻止損但是量化的話 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，除了代碼裏不犯錯以外，兩個保險。第一個，小資金先跑一次，確保沒問題；第二個，Ollama 跑一個小模型（我用的是 phi4mini)，寫一些死規則，比如最近兩根 K 線的信號變化必須符合交易邏輯，比如不能平倉前就出現反向開倉，然後出現這種情況就打個彈窗給飛書。
  - **闲庭信步纳斯达** (2026-04-27T10:40:05.000Z): 可以的 謝謝哈克老師
  - **闲庭信步纳斯达** (2026-04-27T10:41:10.000Z): 然後您一般就是 盯着三方的信息彈窗嗎 比如飛書這種？那確實感覺會比較及時，不用 ssh 登上服務器去看
- **大涨耐心拿着不要盯盘 · 2026-04-26T05:15:00.000Z**: 怎麼搞
- **大涨耐心拿着不要盯盘 · 2026-04-26T05:10:16.000Z**: 有點高深 不會操作
  - **吉姆哈克的交易员** (2026-04-26T05:33:12.000Z): 最簡單的辦法：拿着這篇文章問問 AI，讓它先解釋，再做一個方案，去根據這個方案操作
  - **闲庭信步纳斯达** (2026-04-27T10:29:05.000Z): 其實這篇文章的內容已經算是量化入門級的東西了但是實操還是主要看自己
- **Asurada · 2026-04-26T04:30:14.000Z**: 半夜看到的，那麼好的乾貨沒人評論嗎？可能大家還是更喜歡單腿期權賭博，絲毫不在乎數學上的劣勢。