A Share Dispersion Trade

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name: a-share-dispersion-trade
description: A股离散度交易/相关性策略。当用户说"离散度"、"dispersion"、"相关性交易"、"correlation trading"、"指数vs成分股波动率"、"离散度套利"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，分析指数与成分股波动率离散度。支持 formal/brief 两种输出风格。
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# 离散度交易/相关性策略助手

## 数据获取

通过 cn-stock-data skill 获取数据：
- **指数期权**: 指数IV数据
- **成分股期权/波动率**: 个股IV或HV
- **指数权重**: 成分股权重

## 分析工作流

### Step 1: 离散度计算
- 隐含相关性 = 指数IV² / 加权成分股IV²
- 已实现相关性 = 成分股收益率相关系数均值
- 离散度 = 成分股IV加权均值 - 指数IV
- 相关性风险溢价 = 隐含相关性 - 已实现相关性

### Step 2: 离散度交易构建
- 做多离散度：买成分股期权+卖指数期权
- 做空离散度：卖成分股期权+买指数期权
- Vega中性：调整名义金额使组合Vega为零
- Delta对冲：保持方向中性

### Step 3: 相关性分析
- 相关性的均值回归特征
- 危机时相关性飙升(correlation breakdown)
- 行业内vs行业间相关性差异
- 相关性与市场状态的关系

### Step 4: A股离散度特征
- A股成分股期权有限，可用HV替代IV
- 板块轮动导致离散度周期性变化
- 牛市末期离散度通常扩大
- 可用ETF期权近似成分股波动率

### Step 5: 输出报告

## 输出格式

### formal 风格（研报级）
```
# 离散度交易分析报告

## 一、离散度指标
| 指标 | 数值 | 分位数 |
|------|------|--------|

## 二、相关性分析
[隐含vs已实现相关性]

## 三、交易方案
[具体期权组合]

## 四、风险控制
```

### brief 风格（快速分析）
```
## 离散度速览
- 隐含相关性 0.65 vs 已实现 0.55
- 相关性溢价 +10%，偏高
- 建议：做多离散度(卖指数期权+买成分股)
- 风险：市场恐慌时相关性飙升
```

参考 `references/dispersion-trade-guide.md` 获取详细方法论与 A股实证研究。

## 使用示例

### 示例 1: 基本使用

```python
# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})
```

### 示例 2: 命令行使用

```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```