options-analysis

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目的

このスキルは、Black-Scholesなどの定量モデルを使用して金融オプションを分析し、価格評価とリスク評価を行います。株価、権利行使価格、満期までの期間、ボラティリティ、無リスク金利などの入力を処理し、オプション価格とグリークス（デルタ、ガンマなど）を出力します。

使用するタイミング

欧州型コール／プットオプションの価格評価、ポートフォリオのリスク評価、戦略のバックテストなど、取引シナリオでリアルタイムの金融分析を行う場合にこのスキルを使用します。アルゴリズム取引やリスク管理ダッシュボードなど、市場データにアクセスでき、定量的な分析結果が必要な場合に適用します。

主な機能

• Black-Scholesモデルまたは二項モデルを使用してオプション価格を評価します。
• 感応度分析用のグリークス（デルタ、ガンマ、セータ、ベガなど）を計算します。
• インプライド・ボラティリティや権利行使確率などのリスク指標を評価します。
• 1回の呼び出しで複数のオプションを一括処理できます。
• 株式や指数など、さまざまな資産タイプに対応し、無効な入力にはエラーの許容範囲を設けます。

使用パターン

簡単なテストにはCLIからこのスキルを呼び出し、自動化されたワークフローにはPythonコードに統合します。株価やボラティリティなどの必須パラメーターは必ず指定してください。複雑な入力には、CLIの長さ制限を避けるためJSON設定ファイルを使用します。API呼び出しでは、まず$OPTIONS_API_KEYを使用して認証ヘッダーを設定します。使用例：ファイルからデータを読み込み、分析を実行して、結果をデータフレームに解析し、後続処理に使用します。

主なコマンド／API

CLIコマンドclaw options-analysis [subcommand] [flags]を使用します。APIの場合は、https://api.openclaw.ai/financial/options/priceにPOSTリクエストを送信します。

• 価格評価コマンド：claw options-analysis price --model black-scholes --stock-price 100 --strike 105 --time 0.5 --volatility 0.2 --rate 0.05

  • 出力：価格とグリークスを含むJSON。例：{"price": 5.23, "delta": 0.52}

• リスク評価コマンド：claw options-analysis risk --model black-scholes --stock-price 100 --strike 105 --time 1 --volatility 0.3 --iterations 1000

  • フラグ：--iterationsはモンテカルロシミュレーションの回数を指定します。省略した場合の既定値は100です。

• 価格評価用APIエンドポイント：/api/options/priceに、本文{"model": "black-scholes", "stock_price": 100, "strike": 105}を指定してPOSTします。

  • レスポンス：JSONオブジェクト。例：{"call_price": 4.82, "put_price": 3.45}

• コードスニペット（Python）：

  import requests
  headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['OPTIONS_API_KEY']}"}
  response = requests.post("https://api.openclaw.ai/financial/options/price", json={"model": "black-scholes", "stock_price": 100}, headers=headers)
  print(response.json()['price'])
  

• 設定形式：入力にはJSONファイルを使用します。例：

  {
    "model": "black-scholes",
    "params": {"stock_price": 100, "strike": 105, "time": 1}
  }
  

  CLI経由で渡します：claw options-analysis price --config path/to/config.json

統合に関する注意事項

OpenClawのワークフローにこのスキルをインポートするか、API経由で呼び出して統合します。認証には、実行前に環境変数として$OPTIONS_API_KEYを設定する必要があります。たとえば、スクリプトではexport OPTIONS_API_KEY=your_api_key_hereを実行します。結果の後処理には、NumPyなどの依存関係を処理してください。より大規模なアプリケーションで使用する場合は、呼び出しをtry-exceptブロックで囲み、繰り返しのクエリでは結果をキャッシュしてAPIの遅延を抑えます。

エラー処理

呼び出し前にパラメーターを検証し、無効な入力（負のボラティリティなど）を確認します。よくあるエラーには、必須フィールドがない場合のHTTP 400や、認証に失敗した場合の401があります。CLIでは、エラーはstderrメッセージとして返されます。例：「Error: Volatility must be positive.」。コードでは、requests.exceptions.HTTPErrorなどの例外を捕捉し、指数バックオフで再試行します。「Invalid model: Use 'black-scholes' or 'binomial'.」など、エラーの詳細は必ずログに記録してください。サンプルデータでテストし、適切にエラーを処理できることを確認します。

具体的な使用例

1. 例 1：コールオプションの価格を計算する
   株式のコールオプション価格を計算するには、次のようにします。
   claw options-analysis price --model black-scholes --stock-price 150 --strike 155 --time 0.25 --volatility 0.15 --rate 0.02
   価格（例：5.10）が出力され、取引判断に使用するスクリプトにパイプで渡すことができます。

2. 例 2：ポートフォリオのリスクを評価する
   複数のオプションのリスクを評価するには、次のようにします。
   次の内容で設定ファイル portfolio.json を作成します。

   {"options": [{"stock_price": 200, "strike": 205, "time": 0.5}, {"stock_price": 50, "strike": 55, "time": 1}]}
   

   次を実行します。claw options-analysis risk --config portfolio.json --model black-scholes
   これにより、それぞれのグリーク指標が計算され、リスクの高いポジションを特定できます。

グラフの関係

• 関連項目：financial-cluster（親）、options-trading-skill（兄弟）、risk-assessment-skill（依存先）
• 接続先：data-fetching-skill（市場データの入力用）、visualization-skill（出力のグラフ化用）