编写一个java程序,要求:显示Vigenere方阵以及实现Vigenere的加密和解密
时间: 2024-06-11 21:07:11 浏览: 20
由于涉及到期权交易,我们首先需要了解一些期权基础知识:
1. 期权是一种金融衍生品,其本质是一种金融合约,给予期权买方在未来特定时间内以特定价格购买或出售某项资产的权利,而不是义务。
2. 期权的价格由标的资产价格、行权价格、剩余到期时间、波动率和利率等因素影响。
3. 波动率是期权定价中最重要的因素之一,它反映了标的资产价格波动的程度,波动率越大,期权价格越高。
上证50指数期权波动率套利策略的基本思路是利用预测波动率的不准确性,通过对波动率的买卖,实现收益。具体策略如下:
1. 选择适当的期权合约进行交易,可以选择距离到期时间较短的合约,以便更好地控制风险。
2. 对于预测波动率较低的期权合约,可以买入该合约,以期望波动率上升,从而提高期权价格,实现收益。
3. 对于预测波动率较高的期权合约,可以卖出该合约,以期望波动率下降,从而降低期权价格,实现收益。
4. 在交易中需要注意风险控制,如设置止损点等。
现在我们使用Tushare获取上证50指数期权数据,并使用backtrader回溯进行交易模拟。
首先,我们需要安装Tushare和backtrader库:
```python
pip install tushare
pip install backtrader
```
然后,我们需要获取上证50指数期权数据,可以使用Tushare提供的接口,代码如下:
```python
import tushare as ts
# 获取上证50指数期权数据
pro = ts.pro_api()
df = pro.opt_daily(ts_code='510050.SH', trade_date='20211022')
```
接下来,我们需要对数据进行处理,包括计算波动率、选择期权合约等。这里我们选择距离到期时间为10天的期权合约进行交易,代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from scipy.stats import norm
# 计算波动率
def calc_volatility(df, days):
df['log_return'] = np.log(df['close'] / df['pre_close'])
df['std'] = df['log_return'].rolling(days).std() * np.sqrt(days)
return df['std'][-1]
# 选择期权合约
def select_option(df, days):
df['date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')
df = df.set_index('date')
df = df.sort_index()
exp_date = df['exp_date'].unique()[0]
exp_date = datetime.strptime(exp_date, '%Y%m%d')
exp_days = (exp_date - datetime.now()).days
if exp_days < days:
return None
df = df[df['exp_date'] == exp_date.strftime('%Y%m%d')]
return df.iloc[0]
# 获取距离到期时间为10天的期权合约
days = 10
contract = select_option(df, days)
while contract is None:
exp_date = datetime.now() + timedelta(days=days)
df = pro.opt_daily(ts_code='510050.SH', trade_date=exp_date.strftime('%Y%m%d'))
contract = select_option(df, days)
```
接下来,我们可以根据预测波动率的高低进行交易模拟,代码如下:
```python
import backtrader as bt
class OptionStrategy(bt.Strategy):
params = (
('days', 10),
('buy_volatility', 0.2),
('sell_volatility', 0.3),
('stop_loss', 0.1),
)
def __init__(self):
self.contract = None
self.trade_count = 0
def next(self):
if self.contract is None:
# 获取距离到期时间为10天的期权合约
df = pro.opt_daily(ts_code='510050.SH', trade_date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'))
self.contract = select_option(df, self.params.days)
while self.contract is None:
exp_date = datetime.now() + timedelta(days=self.params.days)
df = pro.opt_daily(ts_code='510050.SH', trade_date=exp_date.strftime('%Y%m%d'))
self.contract = select_option(df, self.params.days)
self.trade_count = 0
else:
# 计算波动率
df = pro.opt_daily(ts_code='510050.SH', trade_date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'))
volatility = calc_volatility(df, self.params.days)
if volatility < self.params.buy_volatility:
# 买入期权合约
size = 10000
close_price = self.contract['close']
commission = size * close_price * 0.001
self.buy(size=size, price=close_price, exectype=bt.Order.Market, transmit=False)
self.trade_count += 1
self.log('Buy {} {} at price {}'.format(size, self.contract['ts_code'], close_price))
self.log('Commission: {}'.format(commission))
elif volatility > self.params.sell_volatility:
# 卖出期权合约
size = 10000
close_price = self.contract['close']
commission = size * close_price * 0.001
self.sell(size=size, price=close_price, exectype=bt.Order.Market, transmit=False)
self.trade_count += 1
self.log('Sell {} {} at price {}'.format(size, self.contract['ts_code'], close_price))
self.log('Commission: {}'.format(commission))
# 设置止损点
if self.trade_count > 0:
pos = self.getpositionbyname(self.contract['ts_code'])
if pos.size > 0:
stop_loss_price = pos.price * (1 - self.params.stop_loss)
self.sell(size=pos.size, price=stop_loss_price, exectype=bt.Order.Stop, transmit=False)
self.log('Stop loss {} {} at price {}'.format(pos.size, self.contract['ts_code'], stop_loss_price))
# 更新期权合约
exp_date = datetime.now() + timedelta(days=self.params.days)
if self.contract['exp_date'] != exp_date.strftime('%Y%m%d'):
df = pro.opt_daily(ts_code='510050.SH', trade_date=exp_date.strftime('%Y%m%d'))
self.contract = select_option(df, self.params.days)
while self.contract is None:
exp_date = datetime.now() + timedelta(days=self.params.days)
df = pro.opt_daily(ts_code='510050.SH', trade_date=exp_date.strftime('%Y%m%d'))
self.contract = select_option(df, self.params.days)
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(OptionStrategy)
# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(10000000)
# 加载数据
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df.set_index('trade_date'))
cerebro.adddata(data)
# 运行回测
cerebro.run()
# 打印回测结果
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
```
最后,我们可以使用Matplotlib库画出收益图,代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 画出收益图
port_value = cerebro.runstrats[0][0].portfolio_value
returns = [100.0 * (port_value[i] - port_value[i-1]) / port_value[i-1] for i in range(1, len(port_value))]
plt.plot(returns)
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Returns (%)')
plt.title('Option Volatility Trading Strategy')
plt.show()
```
完成上述步骤后,我们即可得到上证50指数期权波动率套利策略的回测结果和收益图。需要注意的是,本文仅提供一个简单的示例,实际交易中还需要考虑更多的因素,如手续费、交易成本等。
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