
La stratégie apportée par cette quantification FMZ estStratégie de couverture dynamique Delta Option Deribit, appelée stratégie DDH (couverture delta dynamique).
Modèle de tarification des options, modèle B-S, le prix de l’option est déterminé sur la base du [prix de l’actif sous-jacent], du [prix d’exercice], du [temps restant jusqu’à l’expiration], de la [volatilité (implicite)] et du [taux d’intérêt sans risque].
Exposition aux options :
Par exemple: Lorsque nous achetons une option d’achat, nous détenons une position haussière. À l’heure actuelle, il est nécessaire de vendre à découvert des contrats à terme pour couvrir le Delta des options et atteindre une neutralité Delta globale (0 ou proche de 0). Nous ne prendrons pas en compte pour le moment des facteurs tels que le temps restant jusqu’à l’expiration du contrat d’option et la volatilité. Cas 1 : À mesure que le prix de l’actif sous-jacent augmente, le delta de la partie optionnelle augmente et le delta global se dirige vers un nombre positif. Les contrats à terme sont nécessaires pour se couvrir à nouveau, et une partie des positions courtes doit être ouverte pour continuer à vendre à découvert les contrats à terme afin d’équilibrer le Globalement, Delta à nouveau. (Avant le rééquilibrage, le Delta de l’option est important, tandis que le Delta des contrats à terme est relativement faible. Le bénéfice marginal de l’option d’achat dépasse la perte marginale du contrat à découvert, et l’ensemble du portefeuille réalisera un bénéfice.)
Cas 2 : À mesure que le prix de l’actif sous-jacent baisse, le delta de la partie option diminue et le delta global se déplace vers un nombre négatif, fermant une partie des positions à terme courtes pour rééquilibrer le delta global. (Avant le rééquilibrage, le Delta de l’option est faible, tandis que le Delta des contrats à terme est relativement important. La perte marginale de l’option d’achat est inférieure au profit marginal du contrat court, de sorte que l’ensemble du portefeuille réalisera toujours un profit.)
Idéalement, la hausse comme la baisse de l’actif sous-jacent généreront des bénéfices, tant qu’il y a des fluctuations du marché.
Toutefois, d’autres facteurs doivent être pris en compte, notamment : la valeur temporelle, les coûts de transaction, etc.
Je cite donc l’explication des experts de Zhihu :
Gamma Scalping 的关注点并不是delta,dynamic delta hedging 只是过程中规避underlying价格风险的一种做法而已。
Gamma Scalping 关注的是Alpha,此Alpha不是选股的Alpha,这里的Alpha = Gamma/Theta也就是单位Theta的时间损耗换来多少Gamma,
这个是关注的点。可以构建出上涨和下跌都浮盈的组合,但一定伴随时间损耗,那问题就在于性价比了。
作者:许哲
链接:https://www.zhihu.com/question/51630805/answer/128096385
Code source :
// 构造函数
function createManager(e, subscribeList, msg) {
var self = {}
self.supportList = ["Futures_Binance", "Huobi", "Futures_Deribit"] // 支持的交易所的
// 对象属性
self.e = e
self.msg = msg
self.name = e.GetName()
self.type = self.name.includes("Futures_") ? "Futures" : "Spot"
self.label = e.GetLabel()
self.quoteCurrency = ""
self.subscribeList = subscribeList // subscribeList : [strSymbol1, strSymbol2, ...]
self.tickers = [] // 接口获取的所有行情数据,定义数据格式:{bid1: 123, ask1: 123, symbol: "xxx"}}
self.subscribeTickers = [] // 需要的行情数据,定义数据格式:{bid1: 123, ask1: 123, symbol: "xxx"}}
self.accData = null
self.pos = null
// 初始化函数
self.init = function() {
// 判断是否支持该交易所
if (!_.contains(self.supportList, self.name)) {
throw "not support"
}
}
self.setBase = function(base) {
// 切换基地址,用于切换为模拟盘
self.e.SetBase(base)
Log(self.name, self.label, "切换为模拟盘:", base)
}
// 判断数据精度
self.judgePrecision = function (p) {
var arr = p.toString().split(".")
if (arr.length != 2) {
if (arr.length == 1) {
return 0
}
throw "judgePrecision error, p:" + String(p)
}
return arr[1].length
}
// 更新资产
self.updateAcc = function(callBackFuncGetAcc) {
var ret = callBackFuncGetAcc(self)
if (!ret) {
return false
}
self.accData = ret
return true
}
// 更新持仓
self.updatePos = function(httpMethod, url, params) {
var pos = self.e.IO("api", httpMethod, url, params)
var ret = []
if (!pos) {
return false
} else {
// 整理数据
// {"jsonrpc":"2.0","result":[],"usIn":1616484238870404,"usOut":1616484238870970,"usDiff":566,"testnet":true}
try {
_.each(pos.result, function(ele) {
ret.push(ele)
})
} catch(err) {
Log("错误:", err)
return false
}
self.pos = ret
}
return true
}
// 更新行情数据
self.updateTicker = function(url, callBackFuncGetArr, callBackFuncGetTicker) {
var tickers = []
var subscribeTickers = []
var ret = self.httpQuery(url)
if (!ret) {
return false
}
// Log("测试", ret)// 测试
try {
_.each(callBackFuncGetArr(ret), function(ele) {
var ticker = callBackFuncGetTicker(ele)
tickers.push(ticker)
if (self.subscribeList.length == 0) {
subscribeTickers.push(ticker)
} else {
for (var i = 0 ; i < self.subscribeList.length ; i++) {
if (self.subscribeList[i] == ticker.symbol) {
subscribeTickers.push(ticker)
}
}
}
})
} catch(err) {
Log("错误:", err)
return false
}
self.tickers = tickers
self.subscribeTickers = subscribeTickers
return true
}
self.getTicker = function(symbol) {
var ret = null
_.each(self.subscribeTickers, function(ticker) {
if (ticker.symbol == symbol) {
ret = ticker
}
})
return ret
}
self.httpQuery = function(url) {
var ret = null
try {
var retHttpQuery = HttpQuery(url)
ret = JSON.parse(retHttpQuery)
} catch (err) {
// Log("错误:", err)
ret = null
}
return ret
}
self.returnTickersTbl = function() {
var tickersTbl = {
type : "table",
title : "tickers",
cols : ["symbol", "ask1", "bid1"],
rows : []
}
_.each(self.subscribeTickers, function(ticker) {
tickersTbl.rows.push([ticker.symbol, ticker.ask1, ticker.bid1])
})
return tickersTbl
}
// 返回持仓表格
self.returnPosTbl = function() {
var posTbl = {
type : "table",
title : "pos|" + self.msg,
cols : ["instrument_name", "mark_price", "direction", "size", "delta", "index_price", "average_price", "settlement_price", "average_price_usd", "total_profit_loss"],
rows : []
}
/* 接口返回的持仓数据格式
{
"mark_price":0.1401105,"maintenance_margin":0,"instrument_name":"BTC-25JUN21-28000-P","direction":"buy",
"vega":5.66031,"total_profit_loss":0.01226105,"size":0.1,"realized_profit_loss":0,"delta":-0.01166,"kind":"option",
"initial_margin":0,"index_price":54151.77,"floating_profit_loss_usd":664,"floating_profit_loss":0.000035976,
"average_price_usd":947.22,"average_price":0.0175,"theta":-7.39514,"settlement_price":0.13975074,"open_orders_margin":0,"gamma":0
}
*/
_.each(self.pos, function(ele) {
if(ele.direction != "zero") {
posTbl.rows.push([ele.instrument_name, ele.mark_price, ele.direction, ele.size, ele.delta, ele.index_price, ele.average_price, ele.settlement_price, ele.average_price_usd, ele.total_profit_loss])
}
})
return posTbl
}
self.returnOptionTickersTbls = function() {
var arr = []
var arrDeliveryDate = []
_.each(self.subscribeTickers, function(ticker) {
if (self.name == "Futures_Deribit") {
var arrInstrument_name = ticker.symbol.split("-")
var currency = arrInstrument_name[0]
var deliveryDate = arrInstrument_name[1]
var deliveryPrice = arrInstrument_name[2]
var optionType = arrInstrument_name[3]
if (!_.contains(arrDeliveryDate, deliveryDate)) {
arr.push({
type : "table",
title : arrInstrument_name[1],
cols : ["PUT symbol", "ask1", "bid1", "mark_price", "underlying_price", "CALL symbol", "ask1", "bid1", "mark_price", "underlying_price"],
rows : []
})
arrDeliveryDate.push(arrInstrument_name[1])
}
// 遍历arr
_.each(arr, function(tbl) {
if (tbl.title == deliveryDate) {
if (tbl.rows.length == 0 && optionType == "P") {
tbl.rows.push([ticker.symbol, ticker.ask1, ticker.bid1, ticker.mark_price, ticker.underlying_price, "", "", "", "", ""])
return
} else if (tbl.rows.length == 0 && optionType == "C") {
tbl.rows.push(["", "", "", "", "", ticker.symbol, ticker.ask1, ticker.bid1, ticker.mark_price, ticker.underlying_price])
return
}
for (var i = 0 ; i < tbl.rows.length ; i++) {
if (tbl.rows[i][0] == "" && optionType == "P") {
tbl.rows[i][0] = ticker.symbol
tbl.rows[i][1] = ticker.ask1
tbl.rows[i][2] = ticker.bid1
tbl.rows[i][3] = ticker.mark_price
tbl.rows[i][4] = ticker.underlying_price
return
} else if(tbl.rows[i][5] == "" && optionType == "C") {
tbl.rows[i][5] = ticker.symbol
tbl.rows[i][6] = ticker.ask1
tbl.rows[i][7] = ticker.bid1
tbl.rows[i][8] = ticker.mark_price
tbl.rows[i][9] = ticker.underlying_price
return
}
}
if (optionType == "P") {
tbl.rows.push([ticker.symbol, ticker.ask1, ticker.bid1, ticker.mark_price, ticker.underlying_price, "", "", "", "", ""])
} else if(optionType == "C") {
tbl.rows.push(["", "", "", "", "", ticker.symbol, ticker.ask1, ticker.bid1, ticker.mark_price, ticker.underlying_price])
}
}
})
}
})
return arr
}
// 初始化
self.init()
return self
}
function main() {
// 初始化,清空日志
if(isResetLog) {
LogReset(1)
}
var m1 = createManager(exchanges[0], [], "option")
var m2 = createManager(exchanges[1], ["BTC-PERPETUAL"], "future")
// 切换为模拟盘
var base = "https://www.deribit.com"
if (isTestNet) {
m1.setBase(testNetBase)
m2.setBase(testNetBase)
base = testNetBase
}
while(true) {
// 期权
var ticker1GetSucc = m1.updateTicker(base + "/api/v2/public/get_book_summary_by_currency?currency=BTC&kind=option",
function(data) {return data.result},
function(ele) {return {bid1: ele.bid_price, ask1: ele.ask_price, symbol: ele.instrument_name, underlying_price: ele.underlying_price, mark_price: ele.mark_price}})
// 永续期货
var ticker2GetSucc = m2.updateTicker(base + "/api/v2/public/get_book_summary_by_currency?currency=BTC&kind=future",
function(data) {return data.result},
function(ele) {return {bid1: ele.bid_price, ask1: ele.ask_price, symbol: ele.instrument_name}})
if (!ticker1GetSucc || !ticker2GetSucc) {
Sleep(5000)
continue
}
// 更新持仓
var pos1GetSucc = m1.updatePos("GET", "/api/v2/private/get_positions", "currency=BTC&kind=option")
var pos2GetSucc = m2.updatePos("GET", "/api/v2/private/get_positions", "currency=BTC&kind=future")
if (!pos1GetSucc || !pos2GetSucc) {
Sleep(5000)
continue
}
// 交互
var cmd = GetCommand()
if(cmd) {
// 处理交互
Log("交互命令:", cmd)
var arr = cmd.split(":")
// cmdClearLog
if(arr[0] == "setContractType") {
// parseFloat(arr[1])
m1.e.SetContractType(arr[1])
Log("exchanges[0]交易所对象设置合约:", arr[1])
} else if (arr[0] == "buyOption") {
var actionData = arr[1].split(",")
var price = parseFloat(actionData[0])
var amount = parseFloat(actionData[1])
m1.e.SetDirection("buy")
m1.e.Buy(price, amount)
Log("执行价格:", price, "执行数量:", amount, "执行方向:", arr[0])
} else if (arr[0] == "sellOption") {
var actionData = arr[1].split(",")
var price = parseFloat(actionData[0])
var amount = parseFloat(actionData[1])
m1.e.SetDirection("sell")
m1.e.Sell(price, amount)
Log("执行价格:", price, "执行数量:", amount, "执行方向:", arr[0])
} else if (arr[0] == "setHedgeDeltaStep") {
hedgeDeltaStep = parseFloat(arr[1])
Log("设置参数hedgeDeltaStep:", hedgeDeltaStep)
}
}
// 获取期货合约价格
var perpetualTicker = m2.getTicker("BTC-PERPETUAL")
var hedgeMsg = " PERPETUAL:" + JSON.stringify(perpetualTicker)
// 从账户数据中获取delta总值
var acc1GetSucc = m1.updateAcc(function(self) {
self.e.SetCurrency("BTC_USD")
return self.e.GetAccount()
})
if (!acc1GetSucc) {
Sleep(5000)
continue
}
var sumDelta = m1.accData.Info.result.delta_total
if (Math.abs(sumDelta) > hedgeDeltaStep && perpetualTicker) {
if (sumDelta < 0) {
// delta 大于0 对冲期货做空
var amount = _N(Math.abs(sumDelta) * perpetualTicker.ask1, -1)
if (amount > 10) {
Log("超过对冲阈值,当前总delta:", sumDelta, "买入期货")
m2.e.SetContractType("BTC-PERPETUAL")
m2.e.SetDirection("buy")
m2.e.Buy(-1, amount)
} else {
hedgeMsg += ", 对冲下单量小于10"
}
} else {
// delta 小于0 对冲期货做多
var amount = _N(Math.abs(sumDelta) * perpetualTicker.bid1, -1)
if (amount > 10) {
Log("超过对冲阈值,当前总delta:", sumDelta, "卖出期货")
m2.e.SetContractType("BTC-PERPETUAL")
m2.e.SetDirection("sell")
m2.e.Sell(-1, amount)
} else {
hedgeMsg += ", 对冲下单量小于10"
}
}
}
LogStatus(_D(), "sumDelta:", sumDelta, hedgeMsg,
"\n`" + JSON.stringify([m1.returnPosTbl(), m2.returnPosTbl()]) + "`", "\n`" + JSON.stringify(m2.returnTickersTbl()) + "`", "\n`" + JSON.stringify(m1.returnOptionTickersTbls()) + "`")
Sleep(10000)
}
}
Paramètres de la stratégie :

Adresse de la stratégie : https://www.fmz.com/strategy/265090


Cette stratégie est une stratégie d’enseignement, principalement destinée à l’apprentissage. Veuillez l’utiliser avec prudence dans le cadre de transactions réelles.