clickhouse 期权

### ClickHouse 实现期权计算或存储方案

#### 存储设计
对于期权数据的存储，考虑到其时间序列特性以及高并发查询需求，ClickHouse 是一个理想的选择。为了高效管理大量历史和实时期权数据，可以采用分区表结构按日期或其他逻辑分片字段进行划分[^1]。

CREATE TABLE options_data (
    timestamp DateTime,
    symbol String,
    strike Float64,
    expiration Date,
    type Enum('call' = 1, 'put' = 2),
    bid_price Float64,
    ask_price Float64,
    volume Int64,
    open_interest Int64
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(expiration)
ORDER BY (symbol, expiration);

此表格定义支持快速访问特定时间段内的记录，并允许基于股票代码(symbol) 和到期日(expiration) 的组合键有序排列，从而加速范围扫描操作。

#### 计算模型
针对复杂的金融衍生品定价算法如Black-Scholes公式，在ClickHouse 中可以通过自定义函数(Custom Function) 来实现。虽然原生并不提供这些高级数学运算的支持，但是借助外部库或者编写UDF(User Defined Functions)，能够满足此类业务场景下的精确度要求。

// 定义 C++ UDF 函数用于 Black Scholes Model 计算
#include <cmath>
double black_scholes_call(double S, double K, double T, double r, double sigma){
    /* Implementation of the BS formula */
}

接着通过 `SYSTEM` 命令加载编译后的共享对象文件至服务器端：

clickhouse-client --query="SELECT system.loadLibrary('/path/to/libbs.so', 'black_scholes_call');"

最后可以在 SQL 查询语句中调用该方法完成相应的估值工作:

SELECT 
    symbol,
    expiration,
    AVG(black_scholes_call(strike, last_price, days_to_expiry/365., risk_free_rate, volatility)) AS theoretical_value
FROM options_data
GROUP BY symbol, expiration;

上述例子展示了如何利用 ClickHouse 结合用户定义的功能来进行复杂金融产品的评估过程。