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options-pricing

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github.com/agiprolabsデータ・データベース456491 回インストール8 週間前に更新
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options-pricing について

options-pricing は、オプションの定量分析に使う情報提供型スキルです。現在の初期版には Black-Scholes 計算機、グリークス計算、基本的なインプライド・ボラティリティのソルバーがあり、拡張機能は計画段階です。

主な機能

  1. 01Black-Scholes オプション計算機
  2. 02グリークス計算
  3. 03基本的なインプライド・ボラティリティソルバー

活用シーン

  1. 01オプション価格とグリークスの推定
  2. 02価格やボラティリティ変化へのリスク評価

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/agiprolabs/claude-trading-skills --skill options-pricing

インストール後、Claude Code で/options-pricingを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルreferences/planned_features.mdscripts/black_scholes.py

詳細

オプション価格評価

ステータス：スタブ — このスキルでは、基本的な Black-Scholes の実装と、計画中の機能の概要を提供します。完全な実装には、コミュニティからの貢献を待っています。

オプション価格評価は、デリバティブ取引の定量的な基盤です。暗号資産市場では、BTC と ETH のオプションが Deribit、Lyra、Aevo で活発に取引されているほか、Zeta Markets や PsyOptions などのプラットフォームでは Solana オプションが登場しつつあります。価格評価モデル、インプライド・ボラティリティ曲面、グリークスの理解は、ヘッジ、ボラティリティ取引、仕組商品を構築するうえで欠かせません。

このスキルは、情報提供と分析のみを目的としています。金融上の助言や取引の推奨は行いません。

現在の機能

このスタブには、グリークスの計算機能と基本的なインプライド・ボラティリティのソルバーを備えた、動作する Black-Scholes 計算ツールが含まれています。実装については scripts/black_scholes.py を参照してください。

import math
from scipy.stats import norm

def black_scholes_call(S: float, K: float, T: float, r: float, sigma: float) -> float:
    """Price a European call option using Black-Scholes.

    Args:
        S: Current underlying price.
        K: Strike price.
        T: Time to expiration in years.
        r: Risk-free rate (annualized).
        sigma: Volatility (annualized).

    Returns:
        Theoretical call option price.
    """
    d1 = (math.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma**2) * T) / (sigma * math.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma * math.sqrt(T)
    return S * norm.cdf(d1) - K * math.exp(-r * T) * norm.cdf(d2)

デモを実行します：

python scripts/black_scholes.py --demo

計画中の機能

完全に実装された際には、このスキルで以下を扱う予定です：

価格評価モデル
モデルオプションの種類用途
Black-Scholesヨーロピアンバニラ・コール／プット、簡易なグリークス計算
二項ツリーアメリカン早期行使、配当資産
モンテカルロエキゾチック経路依存、バリア、アジアン・オプション
Black-76先物暗号資産の無期限先物に対する先物オプション
グリークス
グリーク測定対象数式の基準
デルタ原資産に対する価格感応度dC/dS
ガンマ原資産に対するデルタ感応度d²C/dS²
セータ1 日あたりの時間価値の減少dC/dT
ベガボラティリティに対する感応度dC/dσ
ロー金利に対する感応度dC/dr
インプライド・ボラティリティ
  • Newton-Raphson 法および二分法による IV ソルバー
  • ボラティリティ・スマイルとスキューの分析
  • IV 曲面の構築（権利行使価格 x 満期）
  • IV のタームストラクチャー分析
  • ボラティリティ・オブ・ボラティリティの推定
暗号資産オプションのプラットフォーム
プラットフォームチェーン資産種類
DeribitオフチェーンBTC、ETHヨーロピアン
LyraOptimism/ArbitrumETH、BTCヨーロピアン
AevoEthereum L2BTC、ETH、アルトコインヨーロピアン
Zeta MarketsSolanaSOL、BTCヨーロピアン
PsyOptionsSolanaSOL、各種アメリカン
仕組商品
  • カバードコールとプロテクティブ・プット
  • ボラティリティ取引向けのストラドルとストラングル
  • 方向性エクスポージャー向けのバーティカル・スプレッド
  • レンジ相場向けのアイアン・コンドル
  • タームストラクチャー取引向けのカレンダー・スプレッド

前提条件

# Core (for full implementation)
uv pip install numpy scipy

# Optional (for visualization)
uv pip install matplotlib

付属の scripts/black_scholes.py は Python 標準ライブラリ（math モジュール）のみを使用するため、依存関係なしで実行できます。

ユースケース

ヘッジ

オプションを使って、暗号資産の現物ポジションに対するデルタ・ニュートラルなヘッジ比率を計算します。下落局面からポートフォリオを守るために必要なプット契約数を算出します。

ボラティリティ取引

インプライド・ボラティリティと実現ボラティリティを比較して、割高または割安なオプションを特定します。IV が実現ボラティリティを大幅に上回る場合、プレミアムの売りが有利になる可能性があります（逆の場合も同様です）。

仕組商品

異なる権利行使価格と満期のオプションを組み合わせた仕組商品の価格を評価します。取引の実行前に、ペイオフ・プロファイルと損益分岐点を分析します。

リスク評価

グリークスを使って、価格変動（デルタ）、変化の加速（ガンマ）、時間価値の減少（セータ）、ボラティリティの変化（ベガ）に対するポートフォリオ全体のエクスポージャーを把握します。

クイックリファレンス：Black-Scholes の公式

コール価格：

C = S * N(d1) - K * e^(-rT) * N(d2)

プット価格：

P = K * e^(-rT) * N(-d2) - S * N(-d1)

ここで：

d1 = [ln(S/K) + (r + σ²/2) * T] / (σ * √T)
d2 = d1 - σ * √T

プット・コール・パリティ：

C - P = S - K * e^(-rT)

ファイル

ファイル説明
references/planned_features.md計画中の機能、公式、データソース、実装の優先順位
scripts/black_scholes.pyグリークスとインプライド・ボラティリティ・ソルバーを備えた Black-Scholes 計算ツール

貢献

このスキルは、完全な実装を待っているスタブです。貢献するには：

  1. アメリカンスタイルのオプション向け二項ツリー価格設定を実装する
  2. エキゾチックペイオフ向けモンテカルロシミュレーションを追加する
  3. 市場価格からIVサーフェスを構築する
  4. ライブのオプションチェーンデータ取得のためにDeribit APIを統合する
  5. ポートフォリオのグリークス集計を追加する

機能一覧と実装の優先順位については、references/planned_features.mdを参照してください。

このスキルは、情報提供のみを目的とした分析ツールおよび数学モデルを提供します。金融アドバイスを構成するものではありません。オプション取引には大きな損失リスクが伴います。

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