⚠️ 平台僅提供T-1收盤數據,無即時行情,專注長線日頻策略回測

期權回測平台 — 基於10年EOD數據回測期權策略

基於10年T-1 EOD期權數據的專業回測平台,適合長線期權策略研究、備兌開倉回測、價差策略分析。不支援日內或0DTE策略。

一、長線期權回測引擎

批量並行回測

  • 支援5–10年完整歷史區間的期權策略回測
  • 自動計算年化收益率、夏普比率、最大回撤等專業期權風險評估指標

預製長線期權策略模板

  • 備兌看漲/備兌看跌期權策略回測
  • 牛市/熊市價差、領口組合策略模板
  • 日曆價差、鐵鷹、鐵蝴蝶策略回測
  • 月度滾動短倉寬跨式策略 — 模擬到期或到期前自動滾動的連續持倉
  • 正股持倉模組 — 配置股數、建倉規則(與期權同時開倉/已持有/永久持有)及退出規則
  • 每個策略內建使用教程,展示最佳使用場景、風險和參數建議

二、10年標準化EOD期權數據集

  • 覆蓋美股個股、ETF、寬基指數期權,10年完整日終快照,為可靠回測提供數據基礎
  • 自動清洗拆股、分紅、合約到期輪換數據,消除回測前視偏差
  • 每日指標:收盤價、隱含波動率(IV)、歷史波動率(HV)、未平倉量、成交量、全套期權希臘值
  • 分級EOD API及金鑰管理面板 — 免費測試、專業版(500次/天)、學術版(不限量),含完整API文件

三、可視化策略構建 — 規則、過濾器與持倉模擬

交互式期權策略產生器

無需編程即可回測期權交易策略。選擇標的、到期週期、IV閾值、行權價差即可生成回測條件,隱藏複雜參數降低新手入門門檻。

多日持倉動態模擬

每次回測後自動生成逐日持倉記錄,追蹤Theta衰減、隱含波動率變化及希臘值對組合盈虧的影響。

精細化出入場規則與標的預過濾器

使用5大類過濾器定義精確的出入場條件——風險管理(DTE、止盈/止損、回撤)、希臘值(Delta、Gamma、Theta、Vega)、IV(數值、百分位、變化、VRP)、IV偏斜(看漲/看跌偏斜、百分位、變化)和流動性(成交量、未平倉量、價差)。規則可按腿分配或全域共用。標的預過濾支援價格變化、K線趨勢、歷史波動率和財報日期——每項均支援獨立的入場、持倉和出場閾值。

教程、結果匯出與策略分享

每個策略內建使用教程,在執行回測前展示最佳使用場景、風險和參數建議。匯出完整交易歷史(15+列:入場/出場價、盈虧%、盈虧$、希臘值、IV、持倉天數、期權類型、行權價、到期日)和逐日持倉數據為CSV,支援列排序和自訂檔案名稱。透過唯一編碼URL分享任何回測配置——一鍵預填模擬器所有設定,方便協作和嵌入案例研究。

四、組合風險、跨腿約束與出場規則

  • 多隻股票+多層期權統一彙總Delta、Gamma、Vega、Theta,實現全面期權風險分析
  • 基於每日收盤點位的多年歷史多場景分析,評估策略抗風險能力
  • 長期對沖效率測算,對比裸多頭與期權保護多年收益差異
  • 月度滾動賣方保證金佔用統計分析,為權利金收取策略提供參考
  • 約束淨權利金類型(收取/支付/任意)、範圍及單位(標的百分比、股票價值百分比、固定金額)
  • 設定組合級希臘值目標和跨腿行權價距離規則,支援比較運算符
  • 組合級出場規則:止盈%、止損%、回撤觸發%、利潤激活%

五、期權學術研究工具

  • 包含40+專業指標的標準化績效報表——夏普比率、Sortino比率、Calmar比率、CAGR、最大回撤、VaR 95%/99%、盈利因子、勝率、平均持倉天數等——可直接用於論文和學位論文
  • 詳細波動率與希臘值分析:平均入場/出場IV、IV變化、平均入場Delta、累計Theta、組合Vega、ATM IV、看漲/看跌偏斜、每筆交易的VRP(IV−HV)
  • 權利金與資本效率指標:總支付/收取權利金、淨權利金、持倉名義價值、資本周轉率、綜合價值係數(CVC)及定性評級
  • 波動率期限結構數據,支援多時間維度的期權實證研究
  • 無浮水印學術數據集匯出,可用於已發表的學術研究

六、期權交易策略案例研究

瀏覽100+真實期權回測案例,包含完整的入場出場規則、風險參數和績效分析。每個案例都展示實用的期權交易策略,可供學習和參考:

  • 備兌開倉策略案例研究 — 不同市場環境和股票選擇下的回測結果對比
  • 鐵鷹和鐵蝴蝶回測案例,附帶詳細的風險收益分析
  • 牛市看跌價差和熊市看漲價差案例,適合方向性期權策略研究
  • 日曆價差和對角價差回測案例,展示Theta衰減和波動率影響
  • 月度滾動短倉寬跨式策略案例,包含歷史勝率和回撤分析
瀏覽全部案例

七、批量參數優化引擎

跨多個標的和規則配置自動發現最優參數。從三種優化演算法中選擇,找到最佳策略設定:

  • 網格搜索 — 窮盡測試選定參數的所有組合,實現全面優化
  • 順序掃描 — 每次優化一個參數,對單個變數快速迭代
  • 貝葉斯優化 — 使用高斯過程建模,以更少迭代找到接近最優的解
  • 多目標優化:最大化年化收益、最大化夏普比率、最小化最大回撤、或最大化綜合評分
  • 支援手動輸入或範圍產生器(最小值/最大值/步長),完成後郵件通知結果
嘗試批量優化

期權回測學習中心

全部教學內容圍繞長線日頻EOD期權回測設計。學習如何回測備兌開倉、鐵鷹、日曆價差等期權策略:

  • 新手入門:平台數據規則、期權回測基礎知識、EOD數據局限性科普
  • 策略系列:備兌開倉回測、滾動賣方策略、價差組合完整圖文教程
  • 量化教程:低代碼批量期權回測
  • 學術專題:波動率期限結構實證研究指南
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期權回測平台限制說明(不支援的功能)