浅谈商品期权市场平仓操作盈亏估算方法

叠甲：本文尝试提供在商品期权市场平仓操作时，期权盈利和亏损的一种推算方法，仅作为数据探索分析使用，欢迎各位大佬进行指正。

在期权市场中，我们常听说一些传奇故事，如市场暴涨暴跌，日收益高达500倍，这令许多投资者心驰神往。与期货市场仅提供做多和做空两种选择不同，期权市场提供了四种交易策略：买入看涨、卖出看涨、买入看跌和卖出看跌。加上较低的资金需求和较高的杠杆效应，期权市场没有涨跌停板限制，因此为投资者提供了创造神话的巨大空间。

但是，期权的收益并非总是如传说般轻而易举，它们涉及复杂的统计和计算。有不少朋友不了解期权具体的收益统计，今天为大家展开一下介绍，以期揭开期权收益的神秘面纱。

在深入了解期权的盈利统计之前，我们首先需要区分两种基本的收益计算方法：行权收益和平仓收益。这两种方法各有特点，适用于不同的市场情况和交易策略。

行权收益是指期权持有者在期权到期时选择行权，按照约定的执行价格与标的资产市场价格之间的差额来计算收益。这种收益的实现通常与期权的内在价值有关，即当期权处于实值状态时，行权能够带来经济利益。行权收益的计算可以通过以下经典图像来表示：

期权的四种损益

以上，是四种不同期权策略（买入看涨期权、卖出看涨期权、买入看跌期权和卖出看跌期权）的行权收益的逻辑图像，我们简单解释一下：

认购期权的行权收益=标的物市价-执行价格-权利金成本价;

认沽期权的行权收益=执行价格-标的物市价-权利金成本价。

当买方购买看涨期权时，其最大损失限于支付的权利金，但潜在收益是无限的，因为标的物价格可能会无限上涨。买方的损失被限制在支付的权利金之内，但由于标的物价格可能会无限上涨，潜在收益是不受限制的。卖方在期权到期时最多只能获得收取的权利金，但可能要承担无限的损失，因为标的物价格可能会无限上涨。卖方的收益被限制在收取的权利金之内，但由于标的物价格可能会无限上涨，潜在损失是不受限制的。

当买方购买看跌期权时，其最大损失同样限于支付的权利金，但潜在收益相对来说是有一个上限，就是标的资产价格为0，因为在通常情况下，标的物价通常不可能为负值（原油宝除外）。买方的损失被限制在支付的权利金之内，但由于标的物价格可能会无限下跌，潜在收益是不受限制的。卖方在期权到期时最多只能获得收取的权利金，但可能要承担标的资产跌到0的损失。

与行权收益不同，平仓收益并不依赖于期权持有者在期权到期时行使权利，而是通过在二级市场上买卖期权合约来实现的。这种方式适用于所有类型的期权，无论是看涨期权还是看跌期权，买方或卖方。平仓收益也是广大散户朋友们获取期权收益最多的使用方法。

欧式期权（中国金融期权）只具有行权这一个收益计算方法；但是对于美式期权（中国商品期权），除了行权可以获取收益，我们也可以通过平仓进行收益。今天我们就来尝试讲解一下期权平仓收益的统计方法。期权不仅仅具有内在价值，还具有时间价值：

期权价值=内在价值+时间价值

所以当买入看涨期权小于行权价，或者买入看跌期权大于行权价时，期权不会为负值。因此相对于在行权操作，使用行权价格计算期权的涨跌，在平仓操作中，我们需要根据权利金的涨跌作为期权的盈亏统计：

权利金=期权价格*期权合约乘数

买方收益=平仓时的权利金-建仓时的权利金

卖方收益=建仓时的权利金-平仓时的权利金

权利金是期权价格乘以期权合约的乘数，比如某一铁矿石期权价格为1.1，它的权利金是1.1*100（铁矿石合约乘数）=110。可以看到，相对于铁矿石2W左右的保证金，期权的资金需要确实较低，因此具有较高的杠杆。

期权价格变动点位=标的资产变动点位*Delta

权利金的变动点位=期权价格变动点位*合约乘数

这里的Delta不是通过历史数据计算处理的，而是在了解S（标的资产价格）、K（执行价格）、T（到期时间）、r（无风险利率）、market_price（期权市场价格）的前提下，根据Black-Scholes模型模拟推算出来的。对于看涨期权来说，Delta通常为正值（正向相关关系），期货价格上涨会带来期权价格的上涨，权利金也会上升；而对于看跌期权来说，Delta通常为负值（负向相关关系），期货价格下跌会带来期权价格的上涨，权利金也会上涨。

在获取Delta数值过后，我们就可以预估期权平仓时具体的收益。有了上面的逻辑，我们就可以计算一下实际的期权盈利和损失计算方法：

当你买入看涨期权时，你希望标的资产价格上涨，随之权利金也会上涨，获取权利金差价收益。理想状态下，权利金是没有上限的，所以你的盈利也是无限的，但是如果标的资产下跌，最大的亏损就是你的权利金，权利金为0代表损失完毕。

计算逻辑

定义变量：S（标的资产价格）、K（执行价格）、T（到期时间）、r（无风险利率）、market_price（期权市场价格）、contract_size（合约大小）。

计算隐含波动率：使用二分法计算隐含波动率。

计算Delta：根据Black-Scholes模型计算期权的Delta。

计算最大损失：最大损失=期权买入市场价格*期权合约乘数=权利金。

盈利：盈利=（标的资产未来价格-标的资产买入价格）*期权合约乘数*Delta（此时Delta为正数）

当你卖出看涨期权时，你希望标的资产的价格不会上涨，以至于权利金也不会上涨。如果最新权利金低于建仓时的权利金，你就可以赚取权利金差价。

计算逻辑

计算最大盈利：最大盈利=期权市场买入价格*期权合约乘数=权利金。

损失：损失=（标的资产未来价格-标的资产买入价格）*期权合约乘数*Delta*-1

当你买入看跌期权时，你希望标的资产价格下跌，虽然在期货市场中，资产的价格不可能为负，但是当资产为0的时刻，Delta的变化幅度是无限的，权利金上涨的幅度可以任你想象；所以作为看跌期权买方来讲，盈利在一定程度上也是无限的，最大亏损也就是你的权利金。

计算逻辑

定义变量：S（标的资产价格）、K（执行价格）、T（到期时间）、r（无风险利率）、market_price（期权市场价格）、contract_size（合约大小）。

计算隐含波动率：使用二分法计算隐含波动率。

计算Delta：根据Black-Scholes模型计算期权的Delta。

计算最大损失：最大损失=期权买入市场价格*期权合约乘数=权利金。

盈利：盈利=（标的资产未来价格-标的资产买入价格）*期权合约乘数*Delta（此时Delta为负数）

当你卖出看跌期权时，你希望标的资产的价格上涨，同时权利金下降，这样你就可以赚取期权费差价。

计算逻辑

计算最大盈利：最大盈利=期权市场买入价格*期权合约乘数=权利金。

损失：损失=（标的资产未来价格-标的资产买入价格）*期权合约乘数*Delta（此时Delta为负数）*-1

但是需要注意的是，Delta并不是一个常数，我们都知道期权市场中，市场波动尤为剧烈，所以Delta也是如此，所以对于盈利和亏损的统计，我们需要将Delta进行一些合适的处理（取均值平滑等），这样才可以更好的估计盈利和亏损。

作为零和博弈，交易所收取双边手续费是不可避免的，而买方和卖方的盈利与亏损则是相互关联的。然而，值得注意的是，虽然根据计算公式显示买方的盈利较高，而且风险较低，但数字期望的计算还需包括事情发生的概率。在这种情况下，完整考虑期望涉及评估市场情况、交易条件和风险管理策略。买方和卖方需要根据自身的情况和偏好，制定相应的交易策略。此外，还应当考虑市场波动性、信息不对称、流动性风险等因素，这些因素都会影响交易的结果。因此，综合考虑各种因素，才能更准确地评估交易的期望收益和风险水平，从而做出理性的决策。

以上的解释只是个人的一些较为浅显的理解，在实际的量化场景中，具体的期权盈利计算需要更深奥的数学知识（偏微分，动态模拟等等），以上呢，只是提供一个角度帮助大家理解，在商品期货市场中，介于平仓操作期权收益的计算逻辑！

买入看涨期权统计示范代码：

DATADATA平台是优宽量化自主研发的先进金融分析工具，它集成了多维数据获取、多样数据分析和多媒体图像呈现等功能。该平台特别为金融分析师和投资者设计，以支持复杂的金融决策过程。用户可以通过以下步骤使用DATADATA平台进行期权收益分析：

1、打开DATADATA平台的链接页面。

2、在指定的输入区域填入必要的查询参数：

品种：选择需要分析的金融品种。

合约：指定具体的期权合约。

行权价：输入期权的行权价格。

日期：选择期权平仓的具体日期。

当日十年期国债收益率：输入查询日期当天的十年期国债收益率，作为无风险利率的参考。

3、提交查询参数后，DATADATA平台将运用其DQL语言开发编写的算法，对输入的数据进行深入分析。

4、分析完成后，平台将输出四种期权平仓收益的参考图像，这些图像直观地展示了在不同市场情况下的收益情况。

5、用户可以利用这些图像作为期权交易收益统计的参考，帮助他们更好地理解市场动态，评估交易策略，并制定投资决策。

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通过这种方式，DATADATA平台为用户提供了一个功能强大、操作简便的金融分析解决方案，尤其适用于需要对期权市场进行深入分析的专业人士。

odata=query("selectclosing__daily_quoteswhereproduct_name='{{product_name}}'andcontract_series='{{contract_series}}'andcp_type='C'andstrike_price='{{strike_price}}'andday='{{date}}'")info=query("selectcontract__infowhereproduct_name='{{product_name}}'andfutures_type='期权'")fdata=query("selectclosing__daily_quoteswhereproduct_name='{{product_name}}'andcontract='{{contract_series}}'andday='{{date}}'")rdf=query("select{{rfrate}}asrfrate")Constantsa1=0.254829592a2=-0.284496736a3=1.421413741a4=-1.453152027a5=1.061405429p=0.3275911=1.0/(1.0+p*x)y=1.0-(((((a5*t+a4)*t)+a3)*t+a2)*t+a1)*t*(-x*x)returnsign*yBlack-Scholes模型defblack_scholes_option(S,K,T,r,sigma,option_type='C'):d1=((S/K)+(r+0.5*sigma*sigma)*T)/(sigma*(T))d2=d1-sigma*(T)ifoption_type=='C':option_price=S*cdf(d1)-K*(-r*T)*cdf(d2)else:option_price=K*(-r*T)*cdf(-d2)-S*cdf(-d1)returnoption_priceDelta计算defcalculate_greeks(S,K,T,r,sigma,option_type='C'):d1=((S/K)+(r+0.5*sigma*sigma)*T)/(sigma*(T))delta=cdf(d1)ifoption_type=='C'elsecdf(d1)-1returndelta标的资产开盘价K=int(args['strike_price'])到期时间（年）r=rdf['rfrate'][0]/100期权开盘价option_type='C'合约大小最大损失不超过权利金max_loss=market_price*contract_size定义范围start_price=0_price=S+S*0.5increment=int(_price/100)#计算盈利数据forpriceinrange(int(start_price),int(_price)+1,increment):profit=(price-S)*delta*contract_sizeifprofit-max_loss:profit=-max_lossprice_(int(price))(profit)final=DataFrame()final['price_range']=price_rangefinal['profits']=profitsreturnfinal

dql语言为data-data数据分析平台开发的数据查询处理语言。

注：为模拟期权收益变动，以上将Delta设置为常数，大家可进行更复杂的处理，从而更准确的评估权利金的变动。另外对于卖出看涨期权，买入看跌期权和卖出看跌期权，代码逻辑思路基本一致。

转载自：优宽量化交易平台社区

作者：ianzeng123