多资产股指期货期权套利策略回测案例

参考中金所期权合约表：沪深 300 股指期权 | 中国金融期货交易所，本策略期权基本信息表设置如下：

表 3-1 期权基本信息表结构

参考中金所期货合约表：沪深 300 股指期货 | 中国金融期货交易所，本策略期货基本信息表设置如下：

表 3-2 期货基本信息表结构

本策略期权行情表结构如下表所示：

表 3-3 期权行情表结构

本策略期货行情表结构如下表所示：

表 3-4 期货行情表结构

该函数在策略开始前回调一次，一般用于初始化策略全局变量，比如本策略中的主力合约名称等变量，如下所示：

def initialize(mutable context){
    context['front_month_contract'] = ""                      // 主力期货合约名称
    context['front_month_contract_latest_price']=double(NULL) // 主力期货合约最新价
    context['strike_price']=double(NULL)                      // 平值期权合约的行权价
    context["maturity"] = double(NULL)                        // 到期时间：距到期日的日期/365
    context["managedOrderIds"] = dict(LONG, BOOL)             // 订单管理字典，记录已处理的订单id，防止重复撤单追单
}

该函数在每日盘前回调一次，一般用于策略盘前的初始化和变量标记，比如本策略在此处理移仓换月逻辑，标记主力合约标的，如下所示：

def beforeTrading(mutable context){
    // 每天初始化一次
    context['options'] = dict(STRING, ANY)                    // 主力期权标的与最新价映射
    context["deltas"] = dict(STRING, DOUBLE)                  // 主力期权delta值映射
    context['ATM_C']=""                                       // 平值看涨期权合约名
    context['ATM_P']=""                                       // 平值看跌期权合约名
    // 获取当前日期
    today = context['tradeTime'].date()
    print('当前时间'+context['tradeTime'])

    // ---------------------- 移仓换月 ---------------------
    // 根据当前日期获取当前到期日
    context['expiryDate'] = exec expiryDate[0] from context['expiryMap'] where month(expiryDate) =month(today)
    // 标记当前主力合约标的
    if(today<transFreq(weekBegin(context['expiryDate']) - 5, "CCFX")){ // 如果开始日期距离到期日大于5天，用当月合约
        context["maturity"] = temporalDiff(context['expiryDate'],today,"d")\365 
        context['front_month_contract'] = exec underlying[0] from context['expiryMap'] where expiryDate = context['expiryDate'] 
        mainOption = exec symbol[0] from context['expiryMap'] where underlying = context['front_month_contract']
        mainOptions = exec symbol from context['basicInfo'] where startsWith(symbol,mainOption)
    }
    else{ // 否则走移仓换月,用下月合约
        context['expiryDate'] = exec expiryDate[0] from context['expiryMap'] where month(expiryDate) = month(context['expiryDate'])+1;
        context["maturity"] = temporalDiff(context['expiryDate'],today,"d")\365 
        context['front_month_contract'] = exec underlying[0] from context['expiryMap'] where expiryDate = context['expiryDate'] 
        mainOption = exec symbol[0] from context['expiryMap'] where underlying = context['front_month_contract']
        mainOptions = exec symbol from context['basicInfo'] where startsWith(symbol,mainOption)
    }
    // 构造主力期权最新价字典
    for(option in mainOptions){ 
        px = dict(STRING, ANY)
        px["bidPrice"] = double(NULL)
        px["askPrice"] = double(NULL)
        context["options"][option] = px  
    }   
    // 构造主力期权delta字典
    for(option in mainOptions){
        context["deltas"][option] = double(NULL)
    }
}

该函数在每条行情到来时回调一次，一般用于信号计算和开平仓等操作，体现策略的主逻辑。根据行情数据频率的不同，使用不同的行情回调函数，如 onTick 处理逐笔行情、 onSnapshot 处理快照行情、onBar 处理 K 线行情。本策略是期权期货快照频策略，故使用 onSnapshot 函数，部分脚本如下所示，完整脚本见附录：

def onSnapshot(mutable context, msg, indicator){
    ......
    //1. 判断是否做多头：(C_bid - P_ask + K * DF) < Lastprice（F）-threshold 
    if (context['options'][context['ATM_C']]['bidPrice'] != NULL and context['options'][context['ATM_P']]['askPrice'] != NULL){
            c_bid = context['options'][context['ATM_C']]['bidPrice']
            p_ask = context['options'][context['ATM_P']]['askPrice']  
            if (callLongPos<context['maxQty'] && putShortPos<context['maxQty'] && 
                ((c_bid-p_ask+strike*discount_factor) < (f_last-threshold)) ){
                // 下单(标的代码, 交易所代码, 时间, 订单类型, 委托订单价格, 止损价/止盈价，委托订单数量，买卖方向，委托订单有效性，委托订单到期时间)
                print(context['tradeTime']+"：开仓多头") // 买call卖put
                print("买入："+context['ATM_C'])
                print("卖出："+context['ATM_P'])
                Backtest::submitOrder(context["engine"], 
                    (context['ATM_C'],msg["symbolSource"],context['tradeTime'],5,c_bid, , ,context['orderQty'], 1,,,),"buyOpenCall", 0, 'option')
                Backtest::submitOrder(context["engine"], 
                    (context['ATM_P'],msg["symbolSource"],context['tradeTime'],5,p_ask, , ,context['orderQty'], 2,,,),"buyOpenPut",0, 'option')
            }
        }
        //2. 判断是否做空头：(C_ask - P_bid + K * DF) > Lastprice（F）+threshold
        if (context['options'][context['ATM_C']]['askPrice'] != NULL and context['options'][context['ATM_P']]['bidPrice'] != NULL){
            c_ask = context['options'][context['ATM_C']]['askPrice']
            p_bid = context['options'][context['ATM_P']]['bidPrice']
            if (callShortPos<context['maxQty'] && putLongPos<context['maxQty'] &&
                (c_ask-p_bid+strike*discount_factor) > (f_last+threshold) ){
                //下单
                print(context['tradeTime']+"：开仓空头") // 卖call买put
                print("卖出："+context['ATM_C'])
                print("买入："+context['ATM_P'])
                Backtest::submitOrder(context["engine"], 
                    (context['ATM_C'],msg["symbolSource"],context['tradeTime'],5,c_ask, , ,context['orderQty'], 2,,,),"sellOpenCall", 0, 'option')
                Backtest::submitOrder(context["engine"], 
                    (context['ATM_P'],msg["symbolSource"],context['tradeTime'],5,p_bid, , ,context['orderQty'], 1,,,),"sellOpenPut", 0, 'option')
            }
        }
        ......
}

策略全局变量 context 为一个字典，用于设置策略的所有自定义变量，在所有回调函数均可调用。通过 context["字段名称"] 或 context.字段名称 调用。若要使用 JIT 优化，context 中用户定义的全局变量不支持表，其他所有 DolphinDB 的数据类型均支持。引擎内部维护了 4 个变量：

• context.tradeTime 获取行情的最新时间

• context.tradeDate 获取当前日期

• context.BarTime 快照降频为低频行情时的当前Bar 时间戳

• context.engine 获取回测引擎实例

其他context变量根据用户输入参数确定，可参见 3.3.2 外部用户自定义参数和 3.3.3 策略内部自定义参数小节。

回测引擎的策略事件函数行情消息 msg 为字典，在 onSnapshot 等策略行情回调函数调用，调用方式如下：

• 高频策略回测行情事件回调函数 onSnapshot 和 onTick 中的 msg 为字典，代表一条消息，通过 msg["字段名称"] 或 msg.字段名称 进行调用，比如通过 msg.lastPrice 和 msg.price 可以获取最新价。需要注意的是， bidPrice 、 bidQty 、 offerPrice 、 offerQty 的数据类型为向量，需要通过 msg["bidPrice"][0] 来调用最优买卖量价。

• onBar 行情回调函数中的 msg 也为字典，但是一个嵌套字典，表示多条消息。第一层的字典的 key 是标的代码（sym)，value 值为该标的的行情，例如可以通过 msg.sym.close 获取最新收盘价。

本策略的msg结构见多资产回测配置或本文档的 3.1.2 行情表小节。

期货行情msg示例如下：

print(msg)

/* output：
symbol->IF2601
symbolSource->CCFX
timestamp->2026.01.05T09:30:01.400
tradingDay->2026.01.05
lastPrice->4651.199999999999818
upLimitPrice->5080.199999999999818
downLimitPrice->4156.600000000000363
totalBidQty->144
totalOfferQty->144
bidPrice->[4651.199999999999818]
bidQty->[3]
offerPrice->[4653.199999999999818]
offerQty->[2]
highPrice->4651.199999999999818
lowPrice->4651.199999999999818
assetType->1
*/

期权行情msg示例如下：

print(msg)

/* output：
symbol->IO2603P4100
symbolSource->CFFX
timestamp->2026.01.05T09:30:01.400
tradingDay->2026.01.05
lastPrice->17.600000000000001
upLimitPrice->34.539999999999999
downLimitPrice->12.06
totalBidQty->1
totalOfferQty->1
bidPrice->[13.4]
bidQty->[6]
offerPrice->[31.399999999999998]
offerQty->[6]
highPrice->17.600000000000001
lowPrice->17.600000000000001
underlyingPrice->4636.899999999999636
Theta->-0.537425054003289
Vega->3.643799865018499
Gamma->0.000377611826343
Delta->-0.098767264569741
IV->0
assetType->2
*/

indicator 表示策略中订阅的指标字典，行情指标 indicator 的数据类型同相应行情的 msg 的数据类型一致。在 initialize 策略初始化函数中通过接口说明接口订阅行情指标后，可在 onSnapshot 等策略行情回调函数调用，调用方式如下：

• 高频策略回测行情事件回调函数 onSnapshot 和 onTick 中的 indicator 为字典，代表一条消息，通过 indicator["字段名称"] 或 indicator.字段名称 调用。

• onBar 行情回调函数中的 indicator 也为字典，但是一个嵌套字典，表示多条消息。第一层的字典的 key 是标的代码（sym），value 值为该标的的行情，可以通过类似 indicator.sym.mavg 调用。

下面为在 initialize 策略初始化函数订阅指标的脚本示例：

def initialize(mutable context){
    d=dict(STRING,ANY)
    d["mavg"]=<mavg(lastPrice,20)>
    Backtest::subscribeIndicator(context["engine"], "snapshot", d,'futures') 
}

在 onSnapshot 回调的indicator示例如下：

symbol->IF2603
mavg->4682.590000000000145

orders 为订单数据字典，表示订单信息，在 onOrder 委托回报回调函数调用，通过 orders["字段名称"] 或 orders.字段名称 调用。字段如下：

orders示例如下：

orderId->1
symbol->IO2601C4650
timestamp->2026.01.05T09:30:01.400
qty->1
price->60.200000000000002
status->4
direction->2
tradeQty->0
tradeValue->0
label->sellOpenCall
updateTime->2026.01.05T09:30:01.400
account->option

trades 为交易数据字典，表示成交订单信息，在 onTrade 成交回报回调函数调用，通过 trades["字段名称"] 或 trades.字段名称 调用，字段如下：

trades示例如下：

orderId->5
symbol->IO2601P4650
tradePrice->50
tradeQty->1
tradeValue->50
totalFee->15
totalVolume->1
totalValue->5000
direction->2
tradeTime->2026.01.05T09:30:07.400
orderPrice->49
label->buyOpenPut
account->option