A股期权策略分析。当用户说"期权"、"option"、"认购"、"认沽"、"50ETF期权"、"300ETF期权"、"隐含波动率"、"IV"、"Greeks"、"期权策略"、"备兑"、"保险策略"、"跨式"、"宽跨式"时触发。分析A股期权(上证50ETF/沪深300ETF/中证500ETF/个股期权)的隐含波动率、Greeks指标、期权策略构建,辅助风险管理和增强收益决策。支持研报风格(formal)和快速分析风格(brief)。
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### 数据源
```bash
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
# 标的ETF实时行情
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code SH510050,SH510300,SH510500
# SH510050=50ETF, SH510300=300ETF, SH510500=500ETF
# 标的ETF日线K线(近60个交易日,用于历史波动率计算)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code SH510050 --freq daily --start [60日前日期]
```
```python
# 期权行情数据(akshare)
import akshare as ak
# 50ETF期权 — 标的现货行情+期权链
df_spot = ak.option_sse_underlying_spot_em(symbol='510050') # 50ETF期权标的
df_spot_300 = ak.option_sse_underlying_spot_em(symbol='510300') # 300ETF期权标的
# 期权合约列表(按到期月份)
df_list = ak.option_sse_list_sina(symbol='510050', exchange='null')
# 期权实时行情(东方财富)
df_call = ak.option_sse_spot_price_sina(symbol='510050') # 认购+认沽全部合约
# Greeks 数据
df_greeks = ak.option_sse_greeks_em(symbol='510050') # Delta/Gamma/Theta/Vega/IV
# 300ETF期权
df_300_greeks = ak.option_sse_greeks_em(symbol='510300')
```
**web 搜索补充**(数据源无法覆盖的关键信息):
- 中国波指(iVIX/中证1000波指)当前水平及历史分位
- 期权持仓量/成交量 PCR(Put-Call Ratio)
- 各行权价持仓分布(最大痛点 Max Pain)
- 个股期权(如有)合约信息
- 期权市场重大事件/到期日日历
### Workflow (5 steps):
**Step 1: 期权链数据获取**
获取标的ETF现价及期权链数据:
| 标的 | ETF代码 | 交易所 | 合约单位 | 行权方式 |
|------|--------|--------|---------|---------|
| 上证50ETF | 510050 | 上交所 | 10000份 | 欧式 |
| 沪深300ETF(沪) | 510300 | 上交所 | 10000份 | 欧式 |
| 沪深300ETF(深) | 159919 | 深交所 | 10000份 | 欧式 |
| 中证500ETF | 510500 | 上交所 | 10000份 | 欧式 |
获取内容:
- 标的现价、涨跌幅
- 各到期月份(当月/下月/当季/下季)
- 各行权价的认购/认沽合约:最新价、涨跌、成交量、持仓量、IV、Greeks
**Step 2: 隐含波动率(IV)分析**
- **IV 水平判断**:当前 IV 在历史分位的位置(高/中/低)
- IV 历史百分位 > 80%:高波动率环境,倾向卖权策略
- IV 历史百分位 < 20%:低波动率环境,倾向买权策略
- IV 历史百分位 20%-80%:中性,策略灵活
- **IV 偏度(Skew)**:虚值认沽 IV vs 虚值认购 IV
- 认沽 IV > 认购 IV:市场偏谨慎/对冲需求强
- 认购 IV > 认沽 IV:市场偏乐观/投机情绪浓
- **IV 期限结构**:近月 IV vs 远月 IV
- 近月 > 远月(倒挂):短期不确定性高(如财报/政策窗口)
- 近月 < 远月(正常):市场平稳
- **历史波动率(HV)对比**:IV vs HV(20日/60日)
- IV > HV:期权定价偏贵,卖方有优势
- IV < HV:期权定价偏便宜,买方有优势
- **PCR(Put-Call Ratio)**:
- 成交量PCR > 1:看跌情绪浓
- 持仓量PCR > 1:对冲需求强
**Step 3: 策略推荐**
根据用户市场观点推荐合适策略:
| 市场观点 | 推荐策略 | IV环境适配 |
|---------|---------|-----------|
| 强烈看涨 | 买入认购 / 牛市价差 | 低IV买购,高IV用价差 |
| 温和看涨 | 卖出认沽 / 备兑策略 | 高IV卖沽收益更好 |
| 强烈看跌 | 买入认沽 / 熊市价差 | 低IV买沽,高IV用价差 |
| 温和看跌 | 卖出认购 / 熊市价差 | 高IV卖购收益更好 |
| 震荡/中性 | 卖出跨式/宽跨式 / 铁鹰 | 高IV最适合 |
| 突破预期 | 买入跨式/宽跨式 | 低IV时买入成本低 |
| 持仓保护 | 保险策略(持股+买沽) | 低IV时保险成本低 |
| 增强收益 | 备兑策略(持股+卖购) | 高IV时权利金更厚 |
对每个推荐策略给出:
- 具体合约选择(到期月份、行权价)
- 开仓成本/收到权利金
- 最大盈利/最大亏损/盈亏平衡点
- Greeks 暴露(Delta/Gamma/Theta/Vega 方向)
**Step 4: 盈亏分析描述**
用文字描述到期盈亏结构:
- 盈亏平衡点价位
- 最大盈利区间及金额
- 最大亏损区间及金额(卖方策略需特别强调)
- 标的价格变动对策略盈亏的影响(关键价位对应盈亏)
- 时间衰减对策略的影响(Theta 正/负)
**Step 5: 输出**
### 风格说明
| 维度 | formal(策略报告) | brief(快速分析) |
|------|------------------|-----------------|
| 标的覆盖 | 50ETF/300ETF/500ETF 全分析 | 仅用户指定标的 |
| IV 分析 | IV水平+偏度+期限结构+HV对比+PCR | IV百分位+高/低判断 |
| 策略推荐 | 2-3个策略详细对比+Greeks暴露 | 1个最优策略+关键参数 |
| 盈亏分析 | 完整盈亏描述+关键价位表 | 盈亏平衡点+最大亏损 |
| Greeks | Delta/Gamma/Theta/Vega 完整解读 | Delta+Theta 方向 |
| 风险提示 | 详细风险分析+保证金要求 | 一句话风险提示 |
| 免责声明 | 需要(衍生品高风险) | 不需要 |
默认风格:**brief**
### 关键规则
1. **期权有到期日**:时间价值每天衰减(Theta),越临近到期衰减越快,买方需注意时间成本
2. **卖方风险理论无限**:裸卖认购理论亏损无限,裸卖认沽最大亏损为行权价全额,必须明确提示保证金风险和强平风险
3. **IV 水平影响策略选择**:高IV环境优先卖权策略(收取高权利金),低IV环境优先买权策略(付出低成本)
4. **参与门槛**:期权开户门槛为50万资产+通过知识测试+模拟交易经历,需向用户提示
5. **A股期权为欧式**:ETF期权为欧式行权(到期日才能行权),不同于美式期权(随时行权),影响提前行权策略
6. **合约乘数**:ETF期权合约单位为10000份,计算盈亏时需乘以合约乘数
7. **与其他 skill 联动**:标的走势分析用 a-share-technical / a-share-etf,市场情绪用 a-share-sentiment,股指期货基差用 a-share-futures-analysis
## 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
```
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