写一个 期权 vega 交易策略python代码

由于期权交易策略需要考虑多个因素，例如波动率、时间价值、期权价格等等，因此需要具备一定的金融知识和技术分析能力。以下仅提供一个简单的期权vega交易策略的python代码，仅供参考。

首先，导入需要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import yfinance as yf
import scipy.stats as si

然后定义一个函数来计算期权的vega值：

def vega(S, K, T, r, sigma):
    d1 = (np.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma ** 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))
    return S * si.norm.pdf(d1, 0.0, 1.0) * np.sqrt(T)

接下来，我们可以使用雅虎金融库来获取股票价格数据：

ticker = 'AAPL'
start_date = '2019-01-01'
end_date = '2021-06-30'
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
S = data['Adj Close'][-1]

然后，我们可以定义一些参数，例如期权到期时间、无风险利率和期权执行价格：

T = 30 / 365.0
r = 0.025
K = S * 1.05

接下来，我们可以计算当前的波动率，并使用vega值来计算期权价格的变化：

sigma = 0.2
vega_value = vega(S, K, T, r, sigma)
print('Vega value:', vega_value)

# 假设波动率上涨1%
new_sigma = sigma + 0.01
new_vega_value = vega(S, K, T, r, new_sigma)
vega_change = new_vega_value - vega_value
option_price = si.norm.cdf((np.log(S / K) + (r + 0.5 * new_sigma ** 2) * T) / (new_sigma * np.sqrt(T))) * S - si.norm.cdf((np.log(S / K) + (r - 0.5 * new_sigma ** 2) * T) / (new_sigma * np.sqrt(T))) * K * np.exp(-r * T)
new_option_price = option_price + vega_change
print('New option price:', new_option_price)

以上是一个简单的期权vega交易策略的python代码，仅供参考。在实际交易中，需要根据不同的市场情况和个人风险偏好来制定更加合适的交易策略。