浅谈商品期权市场平仓操作盈亏估算方法

股票市场是一个充满机遇和挑战的市场，投资者需要有正确的投资心态和风险意识，避免盲目跟风和过度自信，以免造成不必要的损失。接下来，羚云财经将给大家介绍期权股利益如何计算的相关信息。希望可以帮你解决一些烦恼。

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。

行权收益 vs. 平仓收益

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

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

，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。

平仓收益

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。

对于期权的平仓操作，我们更需要关注权利金的变化，怎么预测权利金的变化呢，我们尝试使用一个期权里的一个风险指标“Delta”。上面我们可以看到，权利金的金额确实较低，就可以享受到和铁矿石期货一样的合约乘数，那么岂不是直接买期权比较划算呢？但是还有一个问题，期货价格的变动并不是和期权价格的变动1比1相关的，Delta就是用来衡量这种相关关系的。Delta是期权价格的变动除以标的资产（我们研究的范围是期货）变动的比值，举个例子，如果Delta为0.1，意味着10点期货价格的上涨会带来1点期权价格的上涨（看涨期权）；如果是-0.1，意味着10点期货价格的上涨会带来1点期权价格的下跌（看跌期权）。因此对于权利金的变动点位，具体可以这样估计：

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：

1. 买入看涨期权

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）

2. 卖出看涨期权

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

3. 买入看跌期权

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）

4. 卖出看跌期权

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。

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），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他们更好地理解市场动态，评估交易策略，并制定投资决策。

data-data数据分析平台

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(" select closing_price from derive.o_daily_quotes where product_name = '{{product_name}}' and contract_series = '{{contract_series}}' and cp_type = 'C' and strike_price = '{{strike_price}}' and day = '{{date}}' ") info = query(" select contract_size from public.product_info where product_name = '{{product_name}}' and futures_type = '期权' ") fdata = query(" select closing_price from derive.f_daily_quotes where product_name = '{{product_name}}' and contract = '{{contract_series}}' and day = '{{date}}' ") rdf = query(" select {{rfrate}} as rfrate ") # 计算误差函数， def erf(x): # Constants a1 = 0.254829592 a2 = -0.284496736 a3 = 1.421413741 a4 = -1.453152027 a5 = 1.061405429 p = 0.3275911 # Save the sign of x sign = 1 if x >= 0 else -1 x = abs(x) # A&S formula 7.1.26 t = 1.0 / (1.0 p * x) y = 1.0 - (((((a5 * t a4) * t) a3) * t a2) * t a1) * t * math.exp(-x * x) return sign * y # 正态分布累积分布函数 def cdf(x): return (1.0 erf(x / math.sqrt(2.0))) / 2.0 # Black-Scholes模型 def black_scholes_option(S, K, T, r, sigma, option_type='C'): d1 = (math.log(S / K) (r 0.5 * sigma * sigma) * T) / (sigma * math.sqrt(T)) d2 = d1 - sigma * math.sqrt(T) if option_type == 'C': option_price = S * cdf(d1) - K * math.exp(-r * T) * cdf(d2) else: option_price = K * math.exp(-r * T) * cdf(-d2) - S * cdf(-d1) return option_price # 二分法估计隐含波动率 def implied_volatility(S, K, T, r, market_price, option_type='C', tol=1e-8, max_iterations=100): lower_vol = 0.0001 upper_vol = 5.0 for i in range(max_iterations): mid_vol = (lower_vol upper_vol) / 2 price = black_scholes_option(S, K, T, r, mid_vol, option_type) if abs(price - market_price) < tol: return mid_vol elif price < market_price: lower_vol = mid_vol else: upper_vol = mid_vol return mid_vol # Delta计算 def calculate_greeks(S, K, T, r, sigma, option_type='C'): d1 = (math.log(S / K) (r 0.5 * sigma * sigma) * T) / (sigma * math.sqrt(T)) delta = cdf(d1) if option_type == 'C' else cdf(d1) - 1 return delta # 数据和参数 S = fdata['closing_price'][0] # 标的资产开盘价 K = int(args['strike_price']) # 执行价格 T = odata['remaining_days'][0] / 365 # 到期时间（年） r = rdf['rfrate'][0]/100 # 无风险利率 market_price = odata['closing_price'][0] # 期权开盘价 option_type = 'C' # 期权类型 contract_size = info['contract_size'][0] # 合约大小 # 计算隐含波动率和Delta implied_vol = implied_volatility(S, K, T, r, market_price, option_type) delta = calculate_greeks(S, K, T, r, implied_vol, option_type) # 最大损失不超过权利金 max_loss = market_price * contract_size # 生成标的资产价格范围并计算盈利数据 price_range = [] profits = [] # 定义范围 start_price = 0 end_price = S S * 0.5 increment = int(end_price/100) # 计算盈利数据 for price in range(int(start_price), int(end_price) 1, increment): profit = (price - S) * delta * contract_size if profit < -max_loss: profit = -max_loss price_range.append(int(price)) profits.append(profit) final = DataFrame() final['price_range'] = price_range final['profits'] = profits return final

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，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

接受生活中的风雨，时光匆匆流去，留下的是风雨过后的经历，那时我们可以让自己的心灵得到另一种安慰。所以遇到说明问题我们可以积极的去寻找解决的方法，时刻告诉自己没有什么难过的坎。羚云财经关于期权股利益如何计算就整理到这了。