期权策略交易¶

主要优势¶

OptionStrategy模块针对复杂期权策略，提供了ContractManager组件用于获取合约信息数据、按照交易日逐日加载当日的全量合约数据进行回放并提供了用于多层期权数据映射缓存的数据结构。

启动模块¶

OptionStrategy模块需要启动之前通过【策略应用】标签页加载。

启动登录VeighNa Elite Trader后，启动模块之前，请先连接交易接口。看到VeighNa Elite Trader主界面【日志】栏输出“合约信息查询成功”之后再启动模块。

请注意，IB接口因为登录时无法自动获取所有的合约信息，只有在用户手动订阅行情时才能获取。因此需要在主界面上先行手动订阅合约行情，再启动模块。

成功连接交易接口后，在菜单栏中点击【功能】-> 【期权策略交易】，或者点击左侧按钮栏的图标：

即可进入期权策略交易模块的UI界面。

如果配置了数据服务，打开多进程组合策略模块时会自动执行数据服务登录初始化。若成功登录，则会输出“数据服务初始化成功”的日志，如下图所示：

策略文件目录¶

C:\Users\Administrator\strategies

创建策略实例¶

用户可以基于编写好的组合策略模板（类）来创建不同的策略实例（对象）。

在左上角的下拉框中选择要交易的策略名称，如下图所示：

请注意，显示的策略名称是策略类（驼峰式命名）的名字，而不是策略文件（下划线模式命名）的名字。

选择好策略类之后，点击【添加策略】，会弹出添加策略对话框，如下图所示：

在创建策略实例时，需要配置相关参数，各参数要求如下：

• 实例名称

  • 实例名称不能重名；

• 参数设置

  • 显示的参数名称是策略中使用Parameter辅助类定义的参数，如下所示：

    • 期权产品代码（一定要是实盘交易系统中可以查到的合约上的期权产品名称）

    • 委托超价比例

  • 默认数值为策略中的参数的默认值；

  • 由上图可观察到，参数名后面<>括号中显示的是该参数的数据类型，在填写参数时应遵循相应的数据类型。其中，<class ‘str’>是字符串、<class ‘int’>是整数、<class ‘float’>是浮点数；

  • 请注意，如果某个参数可能会调整至有小数位的数值，而默认参数值是整数（比如1）。请在编写策略时，把默认参数值设为浮点数（比如1.0）。否则策略会默认该项参数为整数，在后续【编辑】策略实例参数时，会只允许填进整数。

参数配置完成后，点击【添加】按钮，则开始创建策略实例。创建成功后可在左侧的策略监控组件中看到该策略实例，如下图所示：

策略监控组件顶部显示的是策略实例名、策略类名以及策略作者名（在策略里定义的author）。顶部按钮用于控制和管理策略实例，第一行表格显示了策略内部的参数信息（参数名需要在策略中使用Parameter辅助类定义，图形界面才会显示），第二行表格则显示了策略运行过程中的变量信息（变量名需要在策略中使用Variables辅助类定义，图形界面才会显示）。【inited】字段表示当前策略的初始化状态（是否已经完成了历史数据回放），【trading】字段表示策略当前是否能够开始交易。

从上图可观察到，此时该策略实例的【inited】和【trading】状态都为【False】。说明该策略实例还没有初始化，也还不能发出交易信号。

策略实例创建成功后，该策略实例的配置信息会被保存到.vntrader文件夹下的option_strategy_setting.json文件中。

初始化策略¶

策略实例创建成功后，就可以对该实例进行初始化了。点击该策略实例下的【初始化】按钮，若初始化成功，则如下图所示：

初始化完成后，可观察到此时该策略实例的【inited】状态已经为【True】。说明该策略实例已经完成初始化了。【trading】状态还是为【False】，说明此时该策略实例还不能开始自动交易。

启动策略¶

策略实例初始化成功，【inited】状态为【True】时，才能启动该策略的自动交易功能。点击该策略实例下的【启动】按钮，即可启动该策略实例。成功后如下图所示：

可观察到此时该策略实例的【inited】和【trading】状态都为【True】。说明此时该策略实例已经完成了初始化函数中指定合约的行情订阅，而且此时策略内部的交易请求类函数（buy/sell/short/cover/cancel_order等），以及信息输出类函数（send_email/put_event等），才会真正执行并发出对应的请求指令到底层接口中（真正执行交易）。

在上一步策略初始化的过程中，尽管策略同样在接收（历史）数据（若初始化函数中调用了load_bars函数），并调用对应的功能函数，但因为【trading】状态为【False】，所以并不会有任何真正的委托下单操作或者交易相关的日志信息输出。

如果启动之后，策略发出了委托，可以去VeighNa Elite Trader主界面【委托】栏查看委托订单细节。

停止策略¶

如果启动策略之后，由于某些情况（如到了市场收盘时间，或盘中遇到紧急情况）想要停止、编辑或者移除策略，可以点击策略实例下的【停止】按钮，即可停止该策略实例的自动交易。成功后如下图所示：

期权策略引擎会自动将该策略之前发出的所有活动委托全部撤销，以保证在策略停止后不会有失去控制的委托存在。同时该策略实例最新的变量信息会被保存到.vntrader文件夹下的option_strategy_data.json文件中。

此时可观察到该策略实例的【trading】状态已变为【False】，说明此时该策略实例已经停止自动交易了。

在期权策略的实盘交易过程中，正常情况应该让策略在整个交易时段中都自动运行，尽量不要有额外的暂停重启类操作。对于国内期货市场来说，应该在交易时段开始前，启动策略的自动交易，然后直到收盘后，再关闭自动交易。因为现在CTP夜盘收盘后也会关闭系统，早上开盘前重启，所以夜盘收盘后也需要停止策略，关闭VeighNa Elite Trader了。

编辑策略¶

如果创建策略实例之后，想要编辑某个策略实例的参数（若已启动策略，需要先点击策略实例下的【停止】按钮，停止策略），可以点击该策略实例下的【编辑】按钮，会弹出参数编辑对话框，以供修改策略参数。如下图所示：

编辑完策略参数之后，点击下方的【确定】按钮，相应的修改会立即更新在参数表格中，如下图所示：

但是策略实例的交易合约代码无法修改，同时修改完后也不会重新执行初始化操作。也请注意，此时修改的只是.vntrader文件夹下option_strategy_setting.json文件中该策略实例的参数值，并没有修改原策略文件下的参数。

若盘中编辑后想要再次启动策略，点击策略实例下的【启动】按钮即可再次启动该策略实例，如下图所示：

移除策略¶

如果创建策略实例之后，想要移除某个策略实例（若已启动策略，需要先点击策略实例下的【停止】按钮，停止策略），可以点击该策略实例下的【移除】按钮。移除成功后，图形界面左侧的策略监控组件中将不会再显示该策略实例的信息，如下图所示：

此时.vntrader文件夹下的option_strategy_setting.json文件也移除了该策略实例的配置信息。

状态跟踪¶

如果想要通过图形界面跟踪策略的状态，有两种方式：

1. 调用put_event函数

   策略实例中所有的的变量信息，都需要把变量名写在策略的variables列表中，才能在图形界面显示。如果想跟踪变量的状态变化，则需要在策略中调用put_event函数，界面上才会进行数据刷新。

   有时用户会发现自己写的策略无论跑多久，变量信息都不发生变化，这种情况请检查策略中是否漏掉了对put_event函数的调用。

2. 调用write_log函数

   如果不仅想观察到变量信息的状态变化，还想根据策略的状态输出基于自己需求的个性化的日志，可以在策略中调用write_log函数，进行日志输出。

运行日志¶

批量操作¶

在策略经过充分测试，实盘运行较为稳定，不需要经常进行调整的情况下，如果有多个需要运行的组合策略实例，可以使用界面右上角的【全部初始化】、【全部启动】和【全部停止】功能来执行盘前批量初始化、启动策略实例以及盘后批量停止策略实例的操作。

期权策略模板¶

期权策略模板提供了信号生成和委托管理功能，用户可以基于该模板自行开发期权策略。

用户自行开发的策略可以放在用户运行文件夹下的strategies文件夹内。

请注意：

• 策略文件命名采用下划线模式，如io_strategy.py，而策略类命名采用驼峰式，如IoStrategy。

• 自建策略的类名不要与示例策略的类名重合。如果重合了，图形界面上只会显示一个策略类名。

标的对应期权产品名称示例：

ETF期权
  "510050" - "510050_O"
  "159919" - "159919_O"

股指期权
  "IF" - "IO"
  "IH" - "HO"
  "IM" - "MO"

商品期权
  "i" - "i_o"
  "cu" - "cu_o"
  "sc" - "sc_o"
  "SR" - "SR"

from elite_optionstrategy.utility import OptionBarGenerator

class MyOptionStrategy(StrategyTemplate):
    
    def __init__(self, strategy_engine, strategy_name, vt_symbols, setting):
        super().__init__(strategy_engine, strategy_name, vt_symbols, setting)
        
        # 创建K线生成器实例
        # 可选指定时间戳监控合约
        self.bg = OptionBarGenerator(self.on_bars, dt_symbol="xxx")
        
    def on_tick(self, tick: TickData):
        """tick数据更新"""
        # 更新K线生成器
        self.bg.update_tick(tick)
        
        # 其他tick数据处理逻辑
        
    def on_bars(self, bars: dict[str, BarData]):
        """K线截面数据更新"""
        # 处理K线截面数据
        for vt_symbol, bar in bars_dict.items():
            print(f"{vt_symbol} - 高:{bar.high_price} 开:{bar.open_price} 低:{bar.low_price} 收:{bar.close_price}")
        
        # 策略信号计算和交易逻辑

策略回测¶

期权策略交易模块的策略回测参考代码如下所示：

engine = BacktestingEngine()

engine.set_parameters(
    interval=Interval.MINUTE,
    start=datetime(2023, 1, 1),
    end=datetime(2023, 11, 30),
    rate=0,
    slippage=0,
)

engine.add_strategy(IoStrategy, {})
engine.run_backtesting()
engine.calculate_result()
engine.calculate_statistics()
engine.show_chart()

• set_parameters

  • 入参：interval: Interval, start: datetime, end: datetime, rate: float, slippage: float, capital: int = 1_000_000, cache: str = “”, memory: bool = False

  • 出参：无

  调用set_parameters函数，可以设置BacktestingEngine实例的回测外部参数。

• add_strategy

  • 入参：strategy_class: Type[StrategyTemplate], setting: dict

  • 出参：无

  调用add_strategy函数，可以添加期权策略实例和策略设置到BacktestingEngine实例上。

• run_backtesting

  • 入参：disable_tqdm: bool= False

  • 出参：无

  调用run_backtesting函数，可以逐日执行回测任务。

  调用run_backtesting函数时，BacktestingEngine实例会按照交易日逐日加载当日的全量合约数据进行回放，并模拟实盘情况，每日对策略对象实例进行重新初始化。

  • 日内回测过程：先获取昨天收盘的策略仓位和价格数据，再更新数据到每日统计结果中。然后新建策略实例，还原策略仓位并执行策略初始化。此时可根据订阅情况加载历史数据（策略订阅的所有合约），然后执行策略启动和数据回放（处理委托撮合和历史数据推送）。回放完之后执行策略停止，获取收盘策略仓位并更新收盘数据到统计结果中。

• calculate_result

  • 入参：无

  • 出参：无

  调用calculate_result函数，可以计算策略实例的逐日盯市盈亏。

• calculate_statistics

  • 入参：df: DataFrame = None, output: bool = True

  • 出参：无

  调用calculate_statistics函数，可以基于策略实例的逐日盯市盈亏计算并输出策略实例的统计指标。

• show_chart

  • 入参：df: DataFrame = None

  • 出参：无

  调用show_chart函数，可以基于策略实例的回测结果进行图表显示。