宏观交易与大饼期权的一些关系 昨天晚上我们有一张期权挣了 15 倍，有一些玩家看到我的推都 follow 了。 当然我们今天不聊期权细节和定价，这个问题留到下次再聊。今天主要聊一下关于 宏观交易逻辑的一些想法。 我觉得其实期权玩家正处于一个非常幸福的时代。 大家可以看到 Poly 上有一些实盘交易，这些实盘交易反而给我们提供了更好的定价原则。我们通过 Poly 上的定价，其实可以反推这件事情上场外大资金博弈的赔率变化。 针对这些赔率，我们只要在期权里面去构筑对应的更高赔率的操作就可以了。 我举个简单的例子，昨天有不少大 V 在喊做空石油。 但是我们知道，你 U 本位做空石油，是不可能获得 5 倍、10 倍以上收益的。除非你开非常高的杠杆，但那样又很可能被一波逼空拉升所爆掉。 所以在这个阶段，假设我们真的要下注“战争结束、石油下跌”，那么我们不如反过来，压注大饼跳空式上涨。 因为我们如果观察最近 20 天的盘口来看，大部分情况下上涨会以 5% 为界。也就是说，我们预测大饼即便跳空，也无非就是 3000 到 5000 点这样的一个幅度。 那这个幅度要选什么样的期权呢？我直接问了 Agent，Agent 给我的建议就是 73,000。 所以我选择了 4 月 10 号： 1. 其实选 11 号也差不太多 2. 但因为 10 号的流动性相对好一点，所以我优先选择了 10 号 昨天买了 25 张，价值千1，今天最高是百1.5附近。当然这个操作，你其实可以复制到最近非常多的一些大的重点事件里面。 原先我们做交易会参考期权市场的最大痛点，那今天我们完全可以反过来，参考 Poly 市场的最大交易量标的和政治事件来做期权交易就可以了。 但是这里的前提是，你对于多空的判断应该跟市场是一致的。这里其实没有什么 Alpha，你不应该表现得比市场更加聪明，而应该随波逐流，选择赔率更好的地方去 gamble。 所以这里比如说马上 CPI、马上降息不降息等后面一系列大型的宏观经济事件，如果你觉得它明确地对于整个 Web3 市场的流动性有改善或者有惩罚的话，那么都可以成为我们利用期权（虚值期权）交易的一个契机。 这里我们就可以在 Signalplus 上提前去储备代表你方向的期权策略，比如： 1. 用反比例的方式 2. 或者是裸买的方式 3. 或者是你用反阶梯的方式 反正方法并不重要，重要的是赔率要好，并且整个的敞口在你的保证金许可的范围内，这才是关键。 虽然目前的 IV 其实属于一个中间档，但这样的 IV 我们非常不建议大家在节点附近去做卖方。 你可以在平时卖，一旦遇到大事件，建议采取以下操作： 1. 先把手头的卖权全部平掉 2. 或者将所有在持仓的卖权挂一个 50% 止盈的单（提前挂单） 这样也可以在波动中变相地止盈。 所以我提醒，当你有高杠杆开期货的冲动时，不妨看一看自己的期权账户，看是否有更好的方式帮你实现。 毕竟作为买方，我们不大可能会被突然的一针打垮。当你要上 5 倍、10 倍杠杆的时候，最好想一想，期权市场有更好的工具在等着你。 好了，以上就是今天的星球专栏随笔，已经加入星球的记得加我们的管理员微 biantagai，进专属群，没加的找管理加也有优惠。

Trading agents 很火，期权交易员用它对改善交易逻辑会有帮助吗？看龙虾怎么说。 龙虾：看了，给你一个直评： **TradingAgents 是什么** 多Agent协作的LLM交易框架，模拟真实交易公司分工：基本面分析师、情绪分析师、新闻分析师、技术分析师 → 多空研究员辩论 → 交易员 → 风控 → 基金经理决策。基于LangGraph，支持GPT/Gemini/Claude/DeepSeek/GLM等多种LLM。 **能装吗？** 能。`pip install .` 或 Docker，要求Python 3.13。咱服务器上可以直接clone装。API Key方面，你已经有DeepSeek和智谱GLM的key，直接能用。 **对改善交易逻辑有帮助吗？** 坦率说，**有限**。原因： 1. **目标市场不匹配** — 它是美股单股分析框架（Alpha Vantage数据、StockTwits/Reddit情绪），你的核心是加密期权+A股期权，数据源和交易逻辑完全不同 2. **它做的是"分析→决策"，你做的是"定价→对冲"** — 它输出买/卖/持有建议，你需要的IV期限结构、希腊字母、deltaPA对冲、波动率交易，它根本不涉及 3. **LLM交易决策的实际效果存疑** — 论文是学术研究，实盘表现不确定。多Agent辩论听起来酷，但对期权交易员来说，不如一个好的波动率模型 4. **成本问题** — 每次分析调多次LLM，token消耗不小，产出的却只是方向性判断 **可能有点用的地方：** - 它的新闻分析师/情绪分析师模块，思路可借鉴，融入你的Deribit信号推送 - 如果你以后做美股个股期权，它的基本面+情绪分析框架有参考价值 - 多Agent协作的架构设计（LangGraph）值得学习 **我的建议：不装，但看看源码。** 特别是它的情绪分析流程和研究员辩论机制，可以提取有用思路融入现有工具链。要不要我把几个关键模块的代码拉下来看看？ 好，源码全看完了。给你一份提炼： --- **架构全景** ``` 4个分析师(并行) → 多空辩论(Bull/Bear N轮) → 研究经理(裁判)  → 交易员(具体提案) → 风控辩论(激进/保守/中性N轮) → 基金经理(终裁) ``` **值得借鉴的3个设计** 1️⃣ **多空辩论机制** — Bull/Bear各自拿到全部分析师报告，交替反驳，N轮后由Research Manager做裁判。这种结构化对抗能逼LLM暴露论据弱点，比单次生成可靠。 2️⃣ **情绪分析师的三源融合** — Yahoo新闻(机构框架) + StockTwits(散户情绪标签) + Reddit(社区讨论)，三源预取注入prompt，不让LLM自己调工具(避免幻觉)。输出要求写明牛熊比、跨源分歧、催化剂。这个思路可以移植到加密市场：替换成CoinTelegraph新闻 + Twitter/X + LunarCrush。 3️⃣ **决策记忆+反思** — 每次决策存档，下次同标的开跑时自动取回历史决策，计算实际收益和alpha，让LLM写一段反思注入Portfolio Manager的prompt。这种"闭环学习"设计比纯前向推理好。 **对我们没用的部分** - 数据源全是美股(Alpha Vantage/YFinance/StockTwits/Reddit)，加密市场用不上 - 决策输出是Buy/Hold/Sell方向判断，完全没有希腊字母/波动率/对冲的概念 - 风控辩论还是方向性的(激进vs保守)，不是量化的VaR/压力测试 - 结构化输出用的Pydantic schema，评分只有5档(Buy/Overweight/Hold/Underweight/Sell)，太粗 **可落地的改进思路** 对于Deribit信号推送，可以参考它的情绪分析流程： - 加密新闻(CoinDesk/CoinTelegraph) → 情绪打分 - Twitter/BTC相关讨论 → 散户情绪 - 链上数据(大额转账/交易所净流入) → 鲸鱼动向 - 三源融合后输出一个综合情绪分数，作为Deribit日报的补充维度 核心就三句话： - **三源融合**：新闻(事件)+社交(散户)+链上(鲸鱼)，看分歧比看一致值钱 - **预取注入**：数据先拉好再喂LLM，不让它自己调工具 - **散户情绪是反指**：社交极端乐观=警惕顶部，链上数据通常比新闻早12-48h

signalplus上线了交易期权抽macmini的活动，完成任意一个任务就可以抽卡，不限制交易所 期权交易500k或者资产超过50k交易量达到100k就行了，难度不高，开几组价差就行了 @SignalPlusCN

okx的集五福活动，虽然期权交易量不计算··但是可以买入现货，用期权对冲一段时间delta的方式开仓，如下图所示，其实pnl还不错的说，先拿一万权利金看看情况，下跌兜底了很多，0.7个btc拿一万权利金接近能抗14000点下跌了！ ps：okx的集福分享btc的地址如下

期权第二课：盈利和亏损原理 一直没写，因为一直在想一个好的比喻来解释这个不那么容易理解的概念。想象现在手拿一张6月底到期BTC10万行权价的call（看涨期权），意思就是我愿意六月底以这个价格从卖方手里买大饼。好了，两种情况： 1，6月底大饼高于10万，我可以用10万买，是不是占了便宜？太舒服了，于是少花的钱就是利润。 2，大饼不高于10万，我当然亏了，但是我可以选择不行权也就是不去购买大饼，就像德州我跑了，亏个看牌的成本。 这就是为什么购买看涨期权call，被称为亏损有限，盈利无限。call是最简单易懂的例子，也是我比较推荐新手小白参与的产品，过早操作复杂的结构性产品容易混乱。 但是开call就和做多一样，一定要选一个大跌后的买点进场，且不能太左侧，不然期权的时间价值会磨损，即使后面真的涨了可能你也盈利不多（看来我坚定右侧也有这个习惯使然啊。。。） 在coincall里可以选择看涨期权，目前6月27日交割的BTC10万行权call价格5172一手，但是可以拆分买，近期我可能开个跟单，记得注册一下。 链接： 免费学习群： #期权交易#