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1. 问题定义与策略构思明确目标：如获取低波动环境下的时间价值（卖出跨式）、捕捉趋势突破的杠杆收益（买入勒式）。市场观察：通过统计分析发现规律（如标的资产在财报前 IV 升高，财报后 IV 回落）。2. 数据预处理与特征工程清洗数据：剔除异常价格（如闪崩数据）、填补缺失值。生成特征：技术指标：移动平均线、布林带、RSI。市场情绪指标：VIX 指数、put/call 比率。宏观经济变量：GDP 增速、CPI、美联储利率决议日期。3. 模型构建与参数优化参数化策略：
例如，铁鹰式套利策略参数包括：行权价间距：距离当前价格 ±10%。到期时间：30 天。调仓条件：组合 delta 绝对值超过 0.3 时对冲。优化方法：网格搜索：遍历参数组合（如不同行权价间距和到期时间），选择夏普比率最高的组合。遗传算法：通过模拟生物进化过程优化参数，避免局部最优解。4. 回测与压力测试常规回测：使用 5 年以上历史数据验证策略在牛熊周期中的表现。压力测试：极端情景：模拟 2008 年金融危机、2020 年疫情暴跌等时期的策略表现。单因素敏感性分析：单独调整波动率、利率、标的价格，观察策略损益变化。5. 实盘验证与迭代先以小仓位实盘运行，对比回测结果与实际绩效（如滑点是否被低估）。定期复盘：根据市场结构变化（如新品种上市、监管政策调整）更新模型。
发布于2025-5-29 16:03 郑州
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