掌握雙買致勝關鍵:大數據分析告訴你,選擇權雙買策略進場秘訣

by Jimmy
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這次來分享一隻雙買量化策略,過去大部分的交易者,講到選擇權雙買策略,通常都會是去賭事件,賭消息。

比如美國總統大選,重大利率公布,重大國際或是金融事件… 就是要在一個預期行情放大,但不知道會往哪邊走的地方做進場,如果想要先了解雙買策略的基本介紹,可以看 雙買策略操作指南

而身為專業的量化交易者,當然是要找出,除了遇到這種消息面,去手動賭行情,到底還有沒有在日常的行情中,有地方是適合做雙買的。接下來就來講一隻高風報比的全時段雙買策略。

策略思考理路

要找一個做雙買的位置,那他勢必是一個很不穩定的點,容易有大轉折或是行情,

同時要去思考,他是一個很難知道會往哪邊的點位,如果方向比較明確,以開發交易策略的角度來講

我就單純多空分開分別去開發,最後在合起來變成一隻策略就好。

有沒有點位是這種狀態? 仔細想想還真的很常見

撇除消息面,日常中這種點可以在下圖中發現

進場趨勢圖

有發現了嗎?

那就是下殺持續破低的恐慌地方!

在一些極度下殺的行情中,做順勢策略的人會追單,如果繼續崩,他們就會獲利

把上面的圖放大點看左邊,就是一種順勢去追單的動作

順勢空頭行情走勢

不過同時這樣的點位,從上圖的右邊去看,也很容易是空單就被嘎上去的位置

空單被嘎爆走勢

尤其台指期的特性,如果有做台指其程式交易者,應該可以更輕易地發現,空單策略很容易汰換很快,或是常常空單打出去,就很容易急拉被嘎爆。

因此就以這個思考邏輯去做數據分析。

策略邏輯

綜合上述理路,這隻策略用兩個簡單的元素來做

1.描繪空方狀態

首先,來定義一個空方的狀態

以這支策略而言,簡單定義收盤價只要低於布林通道下緣就算偏空方

統計上意義就是,收盤價低於n跟K棒的x倍標準差

因為表示行情來到了比較不常到的下緣區間

在powerlanguage裡,定義不林通道可以很簡單的用以下程式碼表達出來

vars:upband(0),lowband(0),bbwidth(0);
inputs:len(?),x(?);
upband=BollingerBand(c,len,-x);
lowband=BollingerBand(c,len,-x);

lowband 定義不林通道的下緣

然後定義收盤價小於布林通道下緣

c<lowband

這樣就表示目前價格在下緣之下

2. 急殺入場

定義也很簡單,只要進場在此根K棒內,殺低於過去一天最低點的某個比例

昨日低*n

簡單定義這兩個元素後

因為台指還是長期多頭得狀態,所以如果往上走就不管它,看看call能不能盡量多賺錢

但空方是一定需要個出場,而空單我們也簡單加個基本的移動停利就好

出場

只做空方的簡單拉回出場

空行情往下超過多少點後,拉回一定的百分比就出場

if MP<>0  then begin
	if  entryprice-c>=pts then buytocover next bar at entryprice-win_pts*(1-trail_per) stop;
end;

簡單兩個元素加上一個基本出場,就是一隻邏輯很精簡的策略了

回測的K棒來看,在這種不穩定的位置進場很容易得到兩種結果

策略預期的反彈樣態

急殺的地方也是很容易被反嘎上去的地方,而因為做的是雙買,所以往上漲幅超過一定的幅度也是可以的

一個策略理想的走勢會像這樣,破底後急速反彈

策略多方點位圖

策略預期的順勢下殺樣態

另一種理想的狀況就是它就是一個空方行情,最後就一路跌讓put能夠賺錢,當然如果走勢不理想,空方也是需要閃很快,

所以拉回一定比例也是要馬上都出場

策略空方點位圖

回測參數

如果還不知道怎麼用Multicharts回測選擇權,可以先參考如何回測選擇權

在選擇權超人的回測機上,雙買的參數設定如下圖

我們在空方進場時做雙買也就是同時buy put以及 buy call

回測參數設定

買價平put跟買價外一檔call

以這支策略來講,都買價平也是可以,不過call的話買價外一檔績效會稍微比較好,

回測的數據反推,是因為買的call更便宜,每次歸零費比較少,然後如果走勢漲上去,它是由價外漲回價內,所以整體績效較好。

來看看績效

策略績效報告

策略績效概要

單組淨利點數六千多點

風險報酬比為9點多

交易了177次

勝率來到接近一半的47%

績效各種數據

策略績效曲線

回測區間從2017年中到2024年一月的曲線,至少有一路往上,如下圖所示

從數據可以驗證,這樣的想法或許是一個不錯的概念,未來雙買策略,不再只是單純拿來賭事件,而是可以實際應用在一些量化的交易中的重要主力。

以上就是這支策略的簡單介紹。

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資料來源:期交所公開資料
免責申明:投資有賺有賠,僅分享量化研究與過去歷史統計數據,不保證資料或結果之正確性,量化策略也都很容易有時效性,內容和意見僅供參考,並不構成投資建議或勸誘,請勿直接串接下單。讀者應當自行進行完整的研究,並在做出任何投資決策前,理性評估,為自己負責。


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