基于tushare数据请用Python写一个恒居上证50指数期权构建Theta Neutral的交易策略

首先，我们需要导入tushare库和其他必要的库：

import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们从tushare获取上证50指数期权的数据：

# 获取上证50指数期权数据
pro = ts.pro_api()
opt_data = pro.opt_basic(exchange='SSE', fields='ts_code,name,exercise_price,call_put,expire_date')

然后，我们将数据进行处理，筛选出符合要求的期权合约。我们选择以下条件：

1. 期权类型为认购期权；
2. 到期时间距离现在至少还有30天；
3. 行权价格离当前指数价格最近。

# 获取上证50指数数据
index_data = pro.index_daily(ts_code='000016.SH', start_date='20200101')
last_price = index_data.iloc[-1]['close']

# 筛选期权合约
call_data = opt_data[opt_data['call_put'] == 'C']
call_data['expire_date'] = pd.to_datetime(call_data['expire_date'])
call_data = call_data[call_data['expire_date'] > (dt.date.today() + dt.timedelta(days=30))]
call_data['diff'] = np.abs(call_data['exercise_price'] - last_price)
call_data = call_data.sort_values(by='diff').head(5)

接下来，我们计算每个合约的theta值，并选择theta值最接近0的合约进行买入和卖出。这样可以构建一个theta neutral的交易策略。

# 计算每个合约的theta值
for i, row in call_data.iterrows():
    opt_price = pro.opt_daily(ts_code=row['ts_code'], trade_date='20211008')['close'].iloc[-1]
    call_data.loc[i, 'opt_price'] = opt_price
    call_data.loc[i, 'theta'] = ts.pro_bar(ts_code=row['ts_code'], adj='qfq', start_date='20211001', end_date='20211008')['theta'].mean()

# 选择theta值最接近0的合约进行买入和卖出
buy_option = call_data[call_data['theta'] > 0].iloc[0]
sell_option = call_data[call_data['theta'] < 0].iloc[0]

最后，我们可以根据买入和卖出的合约进行交易并计算收益。

# 计算交易收益
buy_price = pro.opt_daily(ts_code=buy_option['ts_code'], trade_date='20211008')['close'].iloc[-1]
sell_price = pro.opt_daily(ts_code=sell_option['ts_code'], trade_date='20211008')['close'].iloc[-1]
profit = sell_price - buy_price

# 输出交易结果和收益情况
print(f"买入合约：{buy_option['name']}，买入价格：{buy_price}")
print(f"卖出合约：{sell_option['name']}，卖出价格：{sell_price}")
print(f"交易收益：{profit}")

这样，我们就完成了一个基于tushare数据的恒居上证50指数期权构建Theta Neutral的交易策略。当然，这只是一个简单的示例，实际交易中还需要考虑更多因素。