⚠️ 平台仅提供T-1收盘数据,无实时行情,专注长线日频策略回测

期权回测平台 — 基于10年EOD数据回测期权策略

基于10年T-1 EOD期权数据的专业回测平台,适合长线期权策略研究、备兑开仓回测、价差策略分析。不支持日内或0DTE策略。

一、长线期权回测引擎

批量并行回测

  • 支持5–10年完整历史区间的期权策略回测
  • 自动计算年化收益率、夏普比率、最大回撤等专业期权风险评估指标

预制长线期权策略模板

  • 备兑看涨/备兑看跌期权策略回测
  • 牛市/熊市价差、领口组合策略模板
  • 日历价差、铁鹰、铁蝴蝶策略回测
  • 月度滚动短仓宽跨式策略 — 模拟到期或到期前自动滚动的连续持仓
  • 正股持仓模块 — 配置股数、建仓规则(与期权同时开仓/已持有/永久持有)及退出规则
  • 每个策略内置使用教程,展示最佳使用场景、风险和参数建议

二、10年标准化EOD期权数据集

  • 覆盖美股个股、ETF、宽基指数期权,10年完整日终快照,为可靠回测提供数据基础
  • 自动清洗拆股、分红、合约到期轮换数据,消除回测前视偏差
  • 每日指标:收盘价、隐含波动率(IV)、历史波动率(HV)、未平仓量、成交量、全套期权希腊值
  • 分级EOD API及密钥管理面板 — 免费测试、专业版(500次/天)、学术版(不限量),含完整API文档

三、可视化策略构建 — 规则、过滤器与持仓模拟

交互式期权策略生成器

无需编程即可回测期权交易策略。选择标的、到期周期、IV阈值、行权价差即可生成回测条件,隐藏复杂参数降低新手入门门槛。

多日持仓动态模拟

每次回测后自动生成逐日持仓记录,跟踪Theta衰减、隐含波动率变化及希腊值对组合盈亏的影响。

精细化出入场规则与标的预过滤器

使用5大类过滤器定义精确的出入场条件——风险管理(DTE、止盈/止损、回撤)、希腊值(Delta、Gamma、Theta、Vega)、IV(数值、百分位、变化、VRP)、IV偏斜(看涨/看跌偏斜、百分位、变化)和流动性(成交量、未平仓量、价差)。规则可按腿分配或全局共享。标的预过滤支持价格变化、K线趋势、历史波动率和财报日期——每项均支持独立的入场、持仓和出场阈值。

教程、结果导出与策略分享

每个策略内置使用教程,在运行回测前展示最佳使用场景、风险和参数建议。导出完整交易历史(15+列:入场/出场价、盈亏%、盈亏$、希腊值、IV、持仓天数、期权类型、行权价、到期日)和逐日持仓数据为CSV,支持列排序和自定义文件名。通过唯一编码URL分享任何回测配置——一键预填模拟器所有设置,方便协作和嵌入案例研究。

四、组合风险、跨腿约束与出场规则

  • 多只股票+多层期权统一汇总Delta、Gamma、Vega、Theta,实现全面期权风险分析
  • 基于每日收盘点的多年历史多场景分析,评估策略抗风险能力
  • 长期对冲效率测算,对比裸多头与期权保护多年收益差异
  • 月度滚动卖方保证金占用统计分析,为权利金收取策略提供参考
  • 约束净权利金类型(收取/支付/任意)、范围及单位(标的百分比、股票价值百分比、固定金额)
  • 设定组合级希腊值目标和跨腿行权价距离规则,支持比较运算符
  • 组合级出场规则:止盈%、止损%、回撤触发%、利润激活%

五、期权学术研究工具

  • 包含40+专业指标的标准化绩效报表——夏普比率、Sortino比率、Calmar比率、CAGR、最大回撤、VaR 95%/99%、盈利因子、胜率、平均持仓天数等——可直接用于论文和学位论文
  • 详细波动率与希腊值分析:平均入场/出场IV、IV变化、平均入场Delta、累计Theta、组合Vega、ATM IV、看涨/看跌偏斜、每笔交易的VRP(IV−HV)
  • 权利金与资本效率指标:总支付/收取权利金、净权利金、持仓名义价值、资本周转率、综合价值系数(CVC)及定性评级
  • 波动率期限结构数据,支持多时间维度的期权实证研究
  • 无水印学术数据集导出,可用于已发表研究

六、期权交易策略案例研究

浏览100+真实期权回测案例,包含完整的入场出场规则、风险参数和绩效分析。每个案例都展示实用的期权交易策略,可供学习和参考:

  • 备兑开仓策略案例研究 — 不同市场环境和股票选择下的回测结果对比
  • 铁鹰和铁蝴蝶回测案例,附带详细的风险收益分析
  • 牛市看跌价差和熊市看涨价差案例,适合方向性期权策略研究
  • 日历价差和对角价差回测案例,展示Theta衰减和波动率影响
  • 月度滚动短仓宽跨式策略案例,包含历史胜率和回撤分析
浏览全部案例

七、批量参数优化引擎

跨多个标的和规则配置自动发现最优参数。从三种优化算法中选择,找到最佳策略设置:

  • 网格搜索 — 穷尽测试选定参数的所有组合,实现全面优化
  • 顺序扫描 — 每次优化一个参数,对单个变量快速迭代
  • 贝叶斯优化 — 使用高斯过程建模,以更少迭代找到接近最优的解
  • 多目标优化:最大化年化收益、最大化夏普比率、最小化最大回撤、或最大化综合评分
  • 支持手动输入或范围生成器(最小值/最大值/步长),完成后邮件通知结果
尝试批量优化

期权回测学习中心

全部教学内容围绕长线日频EOD期权回测设计。学习如何回测备兑开仓、铁鹰、日历价差等期权策略:

  • 新手入门:平台数据规则、期权回测基础知识、EOD数据局限性科普
  • 策略系列:备兑开仓回测、滚动卖方策略、价差组合完整图文教程
  • 量化教程:低代码批量期权回测
  • 学术专题:波动率期限结构实证研究指南
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