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options-payoff期权收益

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作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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options-payoff

期权收益曲线技能

生成一个完全交互式的HTML小部件(通过visualize:show_widget),展示:

  • - 到期收益曲线(灰色虚线)——到期时的内在价值
  • 理论价值曲线(彩色实线)——当前到期天数/隐含波动率下的布莱克-舒尔斯价格
  • 所有关键参数的动态滑块
  • 实时统计数据:最大利润、最大亏损、盈亏平衡点、当前标的价格下的盈亏



第一步:从用户输入中提取策略信息

当用户提供截图或文本时,提取以下信息:

字段查找位置缺失时的默认值
策略类型标题栏/腿描述custom
标的资产
股票代码 | SPX |
| 行权价 | 标题或腿表格中的K1、K2、K3... | 最近的整数 |
| 权利金支付/收取 | 成交价或均价 | 5.00 |
| 数量 | 持仓规模 | 1 |
| 乘数 | 股票期权为100,SPX为100 | 100 |
| 到期日 | 标题中的日期 | 30天到期 |
| 标的价格 | 当前标的资产价格(非行权价) | 中间行权价 |
| 隐含波动率 | 希腊值面板中显示,或根据维加估算 | 20% |
| 无风险利率 | — | 4.3% |

截图关键提示:标的价格是指标的指数/股票的当前价格,而非行权价。对于SPX,请查看市场数据——截至2026年3月,SPX≈5,500。切勿将标的价格默认设置为行权价。



第二步:识别策略类型

匹配到以下支持的策略之一,然后阅读references/strategies.md中的相应部分。

策略关键标识
蝶式买入K1,卖出2×K2,买入K33个行权价,标题含Butterfly
垂直价差
买入K1,卖出K2(相同到期日) | 2个行权价,借方或贷方 |
| 日历价差 | 买入远月K,卖出近月K | 相同行权价,2个到期日 |
| 铁秃鹰 | 卖出K2/K3,买入K1/K4保护翼 | 4个行权价,2个价差 |
| 跨式 | 买入看涨K + 买入看跌K | 相同行权价,两种类型 |
| 宽跨式 | 买入虚值看涨 + 买入虚值看跌 | 2个行权价,均为虚值 |
| 备兑开仓 | 做多100股 + 卖出看涨K | 股票 + 卖出看涨 |
| 裸卖看跌 | 卖出看跌K | 单腿 |
| 比率价差 | 买入1×K1,卖出N×K2 | 数量不等 |

对于未列出的策略,使用custom模式:分解为单个腿并汇总其盈亏。



第三步:计算收益

布莱克-舒尔斯看跌期权价格

d1 = (ln(S/K) + (r + σ²/2)·T) / (σ·√T)
d2 = d1 - σ·√T
put = K·e^(-rT)·N(-d2) - S·N(-d1)

布莱克-舒尔斯看涨期权价格(通过看跌-看涨平价)

call = put + S - K·e^(-rT)

蝶式看跌期权到期收益

if S >= K3: 0
if S >= K2: K3 - S
if S >= K1: S - K1
else: 0

每股净盈亏 = 收益 − 已付权利金

垂直价差(看涨借方)到期收益

long_call = max(S - K1, 0)
short_call = max(S - K2, 0)
payoff = longcall - shortcall - net_debit

日历价差理论价值

日历价差无法用简单的到期函数表示——始终对两条腿使用BS定价:

value = BS(S, K, Tfar, r, IVfar) - BS(S, K, Tnear, r, IVnear)

日历价差的到期曲线:近月腿到期无价值,远月腿 = 剩余时间的BS价格。

铁秃鹰到期收益

put_spread = max(K2-S, 0) - max(K1-S, 0) // 卖出看跌价差
call_spread = max(S-K3, 0) - max(S-K4, 0) // 卖出看涨价差
payoff = creditreceived - putspread - call_spread



第四步:渲染小部件

在构建之前,使用visualize:read_me并加载模块[chart, interactive]。

必需控件(滑块)

结构部分:

  • - 所有行权价(K1、K2、K3...根据策略需要)
  • 已付/已收权利金
  • 数量
  • 乘数(默认100,为清晰起见显示)

定价变量部分:

  • - 隐含波动率%(5–80%,步长0.5)
  • 到期天数(0–90)
  • 无风险利率%(0–8%)

标的价格:

  • - 全宽滑块,范围 = [最小行权价 - 20%, 最大行权价 + 20%],默认为实际当前标的价格

必需统计卡片(实时更新)

  • - 最大利润(到期)
  • 最大亏损(到期)
  • 盈亏平衡点——双向策略显示两个
  • 当前标的价格下的理论盈亏

图表规格

  • - X轴:SPX/标的资产价格
  • Y轴:总美元盈亏(非每股)
  • 蓝色实线 = 当前到期天数/隐含波动率下的理论价值
  • 灰色虚线 = 到期收益
  • 绿色垂直虚线 = 行权价(K2中间行权价更亮)
  • 琥珀色垂直虚线 = 当前标的价格
  • 零线上方填充 = 绿色10%透明度;零线下方填充 = 红色10%透明度
  • 工具提示:悬停时显示两条曲线

代码模板

在小部件内使用此JS结构,根据策略调整pnlExpiry()和bfTheory():

js
// 布莱克-舒尔斯辅助函数(始终包含)
function normCDF(x) { / 霍纳近似 / }
function bsCall(S,K,T,r,sig) { / 标准BS看涨 / }
function bsPut(S,K,T,r,sig) { / 标准BS看跌 / }

// 特定策略的到期收益(返回扣除权利金前的每股价值)
function expiryValue(S, ...strikes) { ... }

// 使用BS的特定策略理论价值
function theoreticalValue(S, ...strikes, T, r, iv) { ... }

// 主update()函数读取所有滑块,计算数组,销毁并重新创建Chart.js实例
function update() { ... }

// 绑定监听器
[k1,k2,...,iv,dte,rate,spot].forEach(id => {
document.getElementById(id).addEventListener(input, update);
});
update();



第五步:回应用户

渲染小部件后,简要说明:

  1. 1. 检测到何种策略以及如何映射各腿
  2. 当前设置下的最大利润/最大亏损
  3. 一个关键见解(例如:标的价格目前低于盈利区域950点,明天到期)

保持简洁——图表本身会说明一切。



参考文件

  • - references/strategies.md — 每种策略类型的详细收益公式和边界情况
  • references/bs_code.md — 包含normCDF的即用型布莱克-舒尔斯JS实现

如果对给定策略的收益公式边界情况不确定,请阅读相关参考文件。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 options-payoff-1776099204 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 options-payoff-1776099204 技能

通过命令行安装

skillhub install options-payoff-1776099204

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⬇ 下载 options-payoff v1.0.0(免费)

文件大小: 7.71 KB | 发布时间: 2026-4-15 13:48

v1.0.0 最新 2026-4-15 13:48
Initial release of the options-payoff skill:

- Generates interactive options payoff charts with dynamic sliders for strikes, volatility, expiry, and more.
- Detects and supports common multi-leg strategies including butterflies, spreads, condors, straddles, and custom positions.
- Provides both expiry payoff and theoretical P&L curves using Black-Scholes pricing.
- Automatically extracts as much as possible from user input, using reasonable defaults if needed.
- Displays real-time stats: max profit/loss, breakeven points, and live P&L at spot.
- Includes user-friendly controls and tooltips to help analyze risk and reward.

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