最近有朋友问我：“我想开始做期权量化，是不是得先去学个计算机硕士？”
我给他看了这个：
if 持有现货:
自动卖出认购期权
他愣了两秒：“就这？”
“就这。”我回答，“这就是最经典的期权量化策略——备兑开仓的核心逻辑。”
很多投资者觉得期权量化深不可测，其实它的入门门槛，可能比你想象的低得多。今天，我就带你用真正的三行Python代码，在专业量化平台QMT上，跑起你的第一个自动策略。
李姐的故事很有意思。她50多岁，以前只买银行理财。去年看到别人用期权“收租”，心动了，但又觉得那些代码、算法离自己太远。
我给她看了三行代码的逻辑，她笑了：“这不就是‘有房子就出租’嘛！”
她说对了。 量化就是把这种简单的商业逻辑，用程序语言表达出来，然后让计算机不知疲倦地执行。
期权量化的核心，不是高深的数学，而是清晰的逻辑 严格的纪律。
手动做的痛点：
量化做的优势：
下面是在QMT量化平台中，一个极简但完整的备兑开仓策略：
# strategy.py - 你的第一个期权量化策略
def initialize(context):
# 第1行：设置你的标的
context.security = '510300.SH' # 沪深300ETF
context.option_cycle = '当月' # 期权合约月份
def handle_data(context):
# 第2行：检查是否持有现货
if get_position(context.security, POSITION_DIRECTION.LONG):
# 第3行：自动卖出认购期权
sell_covered_call(context)
当然，这里的sell_covered_call()函数需要定义，但核心逻辑真的就这三步。
from qmt import *
def initialize(context):
"""
策略初始化：只运行一次
相当于你的策略准备工作
"""
# 1. 设置你要交易的标的
context.security = '510300.SH' # 沪深300ETF
# 2. 设置期权选择规则
context.days_to_expire = 3 # 到期前3天移仓
context.delta_target = 0.3 # 选择Delta约0.3的合约（轻度虚值）
# 3. 设置运行时间（每天收盘前30分钟检查）
schedule(schedule_func=daily_check,
time_rule='14:30:00')
def daily_check(context):
"""
每日定时任务：检查并执行
"""
# 检查是否持有ETF
etf_position = get_position(context.security, POSITION_DIRECTION.LONG)
if etf_position and etf_position.volume > 0:
# 情况1：已有期权持仓，检查是否需移仓
option_position = get_option_position(context.security)
if option_position and option_position.days_to_expire <= context.days_to_expire:
close_old_and_sell_new(context, option_position)
# 情况2：没有期权持仓，开新仓
elif not option_position:
sell_covered_call(context, etf_position.volume)
def sell_covered_call(context, etf_volume):
"""
执行备兑开仓的核心函数
"""
# 1. 获取可交易的期权合约列表
options = get_tradable_options(context.security,
option_type='CALL', # 认购期权
expire_cycle='当月')
# 2. 按Delta值筛选（约0.3的轻度虚值合约）
target_option = None
for opt in options:
if 0.25 <= opt.delta <= 0.35:
target_option = opt
break
if target_option:
# 3. 计算可卖出数量（不超过ETF持仓）
sell_volume = min(etf_volume // 10000, 10) # 保守起见，最多10张
# 4. 下单卖出认购期权
order_target_volume(symbol=target_option.symbol,
volume=sell_volume,
side=POSITION_DIRECTION.SHORT,
order_type=ORDER_TYPE.LIMIT,
price=target_option.ask) # 以卖一价挂单
log(f"备兑开仓：卖出{target_option.symbol} {sell_volume}张，行权价{target_option.strike}")
# 策略结束
张总从去年开始运行这个策略的增强版，他的实盘数据：
“最省心的是，”张总说，“去年有几个月我出国了，完全没看盘，策略自动运行，回来发现账户还是赚钱的。”
你可能注意到，上面的代码用到了很多QMT特有的函数。这是因为：
get_tradable_options() 直接返回可交易合约，带实时希腊字母如果不用QMT，你需要：
而这些，QMT已经帮你做好了。
Q：我真的不会编程，能学会吗？
A：上面的代码，超过80%都是固定格式。你真正需要改的，可能就是标的代码和Delta值。我们有详细的视频教程，手把手教你。
Q：需要多少资金开始？
A：期权交易门槛确实比股票高。建议：
Q：QMT收费吗？
A：通过我这边开户，QMT和PTrade都免费提供，且享受专业版权限。
Q：最大风险是什么？
A：对于备兑开仓，最大风险是：
我见过太多投资者，在量化交易的门外观望了很久，总觉得要“准备好一切”才能开始。
但事实是，最好的准备就是开始。
那个觉得要读计算机硕士的朋友，后来怎么样了？他用上面的基础策略跑了一个月模拟盘，然后告诉我：
“原来最难的不是写代码，而是忍住不手动干预。看着程序按规则执行，即使短期‘吃亏’了也不去改它——这才是我要修炼的。”
今天分享的这个策略，简单到几乎不像“量化”。但它的价值恰恰在于此：让你用最小的认知负担，体验完整的量化流程。
从这三行逻辑开始，你会发现：
如果你对QMT的获取、策略的配置有任何疑问，或者想了解如何为你的持仓定制这样的“自动收租”系统，欢迎找我交流。
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