options-strategy-advisor

オプション戦略アドバイザー

概要

このスキルでは、理論価格モデルを用いて、オプション戦略の包括的な分析と学習を提供します。リアルタイム市場データの購読を必要とせず、トレーダーがオプション戦略を理解、分析、シミュレーションできるよう支援します。

主な機能：

• ブラック・ショールズ価格算出：オプションの理論価格とグリークスの計算
• 戦略シミュレーション：主要なオプション戦略の損益分析
• 決算戦略：決算カレンダーと連携した、決算前のボラティリティ戦略
• リスク管理：ポジションサイズ、グリークスのエクスポージャー、最大損失・最大利益の分析
• 学習を重視：戦略とリスク指標の詳細な説明

データソース：

• FMP API：株価、過去のボラティリティ、配当、決算日
• ユーザー入力：インプライド・ボラティリティ（IV）、無リスク金利
• 理論モデル：価格算出とグリークスの計算にはブラック・ショールズモデルを使用

前提条件

必須：

• numpy、scipy、requests を含む Python 3.9 以降

任意：

• FMP API キー（リアルタイム株価と過去のボラティリティを取得する場合）
  • FMP_API_KEY 環境変数または --api-key 引数で設定します
  • API キーがない場合：株価とボラティリティを手動で入力します

インストール：

pip install numpy scipy requests

クイックスタートの例：

# Basic call option pricing (no API key needed)
python3 scripts/black_scholes.py

# With FMP API key for real-time data
python3 scripts/black_scholes.py --ticker AAPL --api-key $FMP_API_KEY

# Custom option parameters
python3 scripts/black_scholes.py --stock-price 180 --strike 185 --days 30 --volatility 0.25

# Put option analysis
python3 scripts/black_scholes.py --stock-price 180 --strike 175 --days 30 --option-type put

このスキルを使用する場面

次のような場合に、このスキルを使用してください：

• ユーザーがオプション戦略について尋ねたとき（「カバードコールとは何ですか？」「アイアンコンドルの仕組みを教えてください」）
• ユーザーが戦略の損益をシミュレーションしたいとき（「ブル・コール・スプレッドの最大利益はいくらですか？」）
• ユーザーがグリークス分析を必要としているとき（「デルタのエクスポージャーはいくらですか？」）
• ユーザーが決算戦略について尋ねたとき（「決算前にストラドルを買うべきですか？」）
• ユーザーが戦略を比較したいとき（「カバードコールとプロテクティブプットのどちらがよいですか？」）
• ユーザーがポジションサイズの指針を必要としているとき（「何枚の契約を取引すべきですか？」）
• ユーザーがボラティリティについて尋ねたとき（「今、IV は高いですか？」）

リクエストの例：

• 「AAPL のカバードコールを分析してください」
• 「MSFT の $100/$105 ブル・コール・スプレッドの損益はいくらですか？」
• 「NVDA の決算前にストラドルを取引すべきですか？」
• 「アイアンコンドルのポジションのグリークスを計算してください」
• 「下落リスクへの備えとして、プロテクティブプットとカバードコールを比較してください」

対応する戦略

インカム戦略

1. カバードコール - 株式を保有し、コールを売る（収入を得る一方、上値は限定されます）
2. キャッシュ・セキュアード・プット - 現金を裏付けとしてプットを売る（プレミアムを受け取り、株式を買う意向があります）
3. プア・マンズ・カバードコール - LEAPS コールと近い満期のショートコールを組み合わせる（資本効率に優れます）

プロテクション戦略

4. プロテクティブプット - 株式を保有し、プットを買う（保険となり、下落幅を限定します）
5. カラー - 株式を保有し、コールを売り、プットを買う（上値・下値の両方を限定します）

方向性戦略

6. ブル・コール・スプレッド - 低い権利行使価格のコールを買い、高い権利行使価格のコールを売る（リスクとリターンが限定された強気戦略）
7. ブル・プット・スプレッド - 高い権利行使価格のプットを売り、低い権利行使価格のプットを買う（クレジットスプレッド、強気戦略）
8. ベア・コール・スプレッド - 低い権利行使価格のコールを売り、高い権利行使価格のコールを買う（クレジットスプレッド、弱気戦略）
9. ベア・プット・スプレッド - 高い権利行使価格のプットを買い、低い権利行使価格のプットを売る（リスクとリターンが限定された弱気戦略）

ボラティリティ戦略

10. ロングストラドル - ATM コールと ATM プットを買う（どちらかの方向への大きな値動きで利益を得ます）
11. ロングストラングル - OTM コールと OTM プットを買う（ストラドルより安価ですが、より大きな値動きが必要です）
12. ショートストラドル - ATM コールと ATM プットを売る（値動きがない場合に利益を得ますが、リスクは無制限です）
13. ショートストラングル - OTM コールと OTM プットを売る（値動きがない場合に、より広い値幅で利益を得ます）

レンジ相場向け戦略

14. アイアンコンドル - ブル・プット・スプレッドとベア・コール・スプレッドの組み合わせ（一定の値幅内での値動きから利益を得ます）
15. アイアンバタフライ - ATM ストラドルを売り、OTM ストラングルを買う（狭い値幅で利益を得ます）

高度な戦略

16. カレンダースプレッド - 近い満期のオプションを売り、より長い満期のオプションを買う（時間価値の減少から利益を得ます）
17. ダイアゴナルスプレッド - 権利行使価格の異なるカレンダースプレッド（方向性と時間価値の減少を組み合わせます）
18. レシオスプレッド - 枚数が均等でないスプレッド（片方のレッグの契約数を多くします）

分析ワークフロー

ステップ 1：入力データの収集

ユーザーから必須：

• ティッカーシンボル
• 戦略の種類
• 権利行使価格
• 満期日
• ポジションサイズ（契約数）

ユーザーから任意：

• インプライド・ボラティリティ（IV）— 指定がない場合は、ヒストリカル・ボラティリティ（HV）を使用します
• 無リスク金利 — デフォルトでは、現在の 3 か月物米国財務省短期証券利回りを使用します（2025 年時点で約 5.3%）

FMP API から取得：

• 現在の株価
• 過去の価格（HV の計算用）
• 配当利回り
• 次回の決算日（決算戦略の場合）

ユーザー入力の例：

Ticker: AAPL
Strategy: Bull Call Spread
Long Strike: $180
Short Strike: $185
Expiration: 30 days
Contracts: 10
IV: 25% (or use HV if not provided)

ステップ 2：ヒストリカル・ボラティリティを計算（IV が指定されていない場合）

目的： 過去の価格変動からボラティリティを推定します。

方法：

# Fetch 90 days of price data
prices = get_historical_prices("AAPL", days=90)

# Calculate daily returns
returns = np.log(prices / prices.shift(1))

# Annualized volatility
HV = returns.std() * np.sqrt(252)  # 252 trading days

出力：

• ヒストリカル・ボラティリティ（年率）
• ユーザーへの注記：「HV = 24.5% です。より正確な値を得るには、現在の市場 IV の使用をご検討ください」

ユーザーによる上書き：

• ブローカーのプラットフォーム（ThinkorSwim、TastyTrade など）から IV を指定できます
• スクリプトは --iv 28.0 パラメーターを受け付けます

ステップ 3：ブラック・ショールズモデルを使用してオプション価格を算出

ブラック・ショールズモデル：

ヨーロピアン型オプションの場合：

Call Price = S * N(d1) - K * e^(-r*T) * N(d2)
Put Price = K * e^(-r*T) * N(-d2) - S * N(-d1)

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

S = Current stock price
K = Strike price
r = Risk-free rate
T = Time to expiration (years)
σ = Volatility (IV or HV)
N() = Cumulative standard normal distribution

調整：

• コールの場合、S から配当金の現在価値を差し引きます
• アメリカン型オプション：近似値を使用するか、「ヨーロピアン型の価格設定のため、アメリカン型オプションの価値を過小評価する可能性があります」と注記します

Python の実装：

from scipy.stats import norm
import numpy as np

def black_scholes_call(S, K, T, r, sigma, q=0):
    """
    S: Stock price
    K: Strike price
    T: Time to expiration (years)
    r: Risk-free rate
    sigma: Volatility
    q: Dividend yield
    """
    d1 = (np.log(S/K) + (r - q + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T)

    call_price = S*np.exp(-q*T)*norm.cdf(d1) - K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2)
    return call_price

def black_scholes_put(S, K, T, r, sigma, q=0):
    d1 = (np.log(S/K) + (r - q + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T)

    put_price = K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(-d2) - S*np.exp(-q*T)*norm.cdf(-d1)
    return put_price

各オプションレッグの出力：

• 理論価格
• 注記：「市場価格は、ビッド・アスク・スプレッドやアメリカン型とヨーロピアン型の価格設定の違いにより異なる場合があります」

ステップ 4：グリークスを計算

グリークスは、さまざまな要因に対するオプション価格の感応度を測定します。

デルタ（Δ）： 株価が $1 変化した場合のオプション価格の変化

def delta_call(S, K, T, r, sigma, q=0):
    d1 = (np.log(S/K) + (r - q + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
    return np.exp(-q*T) * norm.cdf(d1)

def delta_put(S, K, T, r, sigma, q=0):
    d1 = (np.log(S/K) + (r - q + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
    return np.exp(-q*T) * (norm.cdf(d1) - 1)

ガンマ（Γ）： 株価が $1 変化した場合のデルタの変化

def gamma(S, K, T, r, sigma, q=0):
    d1 = (np.log(S/K) + (r - q + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
    return np.exp(-q*T) * norm.pdf(d1) / (S * sigma * np.sqrt(T))

セータ（Θ）： 1 日あたりのオプション価格の変化（時間価値の減少）

def theta_call(S, K, T, r, sigma, q=0):
    d1 = (np.log(S/K) + (r - q + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T)

    theta = (-S*norm.pdf(d1)*sigma*np.exp(-q*T)/(2*np.sqrt(T))
             - r*K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2)
             + q*S*norm.cdf(d1)*np.exp(-q*T))

    return theta / 365  # Per day

ベガ（ν）： ボラティリティが 1% 変化した場合のオプション価格の変化

def vega(S, K, T, r, sigma, q=0):
    d1 = (np.log(S/K) + (r - q + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
    return S * np.exp(-q*T) * norm.pdf(d1) * np.sqrt(T) / 100  # Per 1%

ロー（ρ）： 金利が 1% 変化した場合のオプション価格の変化

def rho_call(S, K, T, r, sigma, q=0):
    d2 = (np.log(S/K) + (r - q + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T)) - sigma*np.sqrt(T)
    return K * T * np.exp(-r*T) * norm.cdf(d2) / 100  # Per 1%

ポジションのグリークス：

複数のレッグを持つ戦略では、すべてのレッグのグリークスを合計します。

# Example: Bull Call Spread
# Long 1x $180 call
# Short 1x $185 call

delta_position = (1 * delta_long) + (-1 * delta_short)
gamma_position = (1 * gamma_long) + (-1 * gamma_short)
theta_position = (1 * theta_long) + (-1 * theta_short)
vega_position = (1 * vega_long) + (-1 * vega_short)

グリークスの解釈：

グリークス	意味	例
デルタ	方向性のエクスポージャー	Δ = 0.50 → 株価が +$1 の場合、$50 の利益
ガンマ	デルタの加速	Γ = 0.05 → 株価が +$1 の場合、デルタが 0.05 増加
セータ	日々の時間価値の減少	Θ = -$5 → 時間の経過により 1 日あたり $5 の損失
ベガ	ボラティリティ感応度	ν = $10 → IV が 1% 上昇した場合、$10 の利益
ロー	金利感応度	ρ = $2 → 金利が 1% 上昇した場合、$2 の利益

ステップ 5：戦略の損益をシミュレーション

目的： 満期時のさまざまな株価における損益を計算します。

方法：

株価の範囲を生成します（例：現在の株価の ±30%）。

current_price = 180
price_range = np.linspace(current_price * 0.7, current_price * 1.3, 100)

各価格点で損益を計算します。

def calculate_pnl(strategy, stock_price_at_expiration):
    pnl = 0

    for leg in strategy.legs:
        if leg.type == 'call':
            intrinsic_value = max(0, stock_price_at_expiration - leg.strike)
        else:  # put
            intrinsic_value = max(0, leg.strike - stock_price_at_expiration)

        if leg.position == 'long':
            pnl += (intrinsic_value - leg.premium_paid) * 100  # Per contract
        else:  # short
            pnl += (leg.premium_received - intrinsic_value) * 100

    return pnl * num_contracts

主な指標：

• 最大利益：可能な損益の最大値
• 最大損失：最悪の場合の損益
• 損益分岐点： 損益が 0 となる株価
• 利益確率： 利益が出る価格範囲の割合（簡易計算）

出力例：

Bull Call Spread: $180/$185 on AAPL (30 DTE, 10 contracts)

Current Price: $180.00
Net Debit: $2.50 per spread ($2,500 total)

Max Profit: $2,500 (at $185+)
Max Loss: -$2,500 (at $180-)
Breakeven: $182.50
Risk/Reward: 1:1

Probability Profit: ~55% (if stock stays above $182.50)

ステップ 6：損益図を生成（ASCII アート）

株価ごとの損益を視覚的に表現：

def generate_pnl_diagram(price_range, pnl_values, current_price, width=60, height=15):
    """Generate ASCII P/L diagram"""

    # Normalize to chart dimensions
    max_pnl = max(pnl_values)
    min_pnl = min(pnl_values)

    lines = []
    lines.append(f"\nP/L Diagram: {strategy_name}")
    lines.append("-" * width)

    # Y-axis levels
    levels = np.linspace(max_pnl, min_pnl, height)

    for level in levels:
        if abs(level) < (max_pnl - min_pnl) * 0.05:
            label = f"    0 |"  # Zero line
        else:
            label = f"{level:6.0f} |"

        row = label
        for i in range(width - len(label)):
            idx = int(i / (width - len(label)) * len(price_range))
            pnl = pnl_values[idx]
            price = price_range[idx]

            # Determine character
            if abs(pnl - level) < (max_pnl - min_pnl) / height:
                if pnl > 0:
                    char = '█'  # Profit
                elif pnl < 0:
                    char = '░'  # Loss
                else:
                    char = '─'  # Breakeven
            elif abs(level) < (max_pnl - min_pnl) * 0.05:
                char = '─'  # Zero line
            elif abs(price - current_price) < (price_range[-1] - price_range[0]) * 0.02:
                char = '│'  # Current price line
            else:
                char = ' '

            row += char

        lines.append(row)

    lines.append(" " * 6 + "|" + "-" * (width - 6))
    lines.append(" " * 6 + f"${price_range[0]:.0f}" + " " * (width - 20) + f"${price_range[-1]:.0f}")
    lines.append(" " * (width // 2 - 5) + "Stock Price")

    return "\n".join(lines)

出力例：

P/L Diagram: Bull Call Spread $180/$185
------------------------------------------------------------
 +2500 |                               ████████████████████
       |                         ██████
       |                   ██████
       |             ██████
     0 |       ──────
       | ░░░░░░
       |░░░░░░
 -2500 |░░░░░
      |____________________________________________________________
       $126                  $180                   $234
                          Stock Price

Legend: █ Profit  ░ Loss  ── Breakeven  │ Current Price

ステップ 7：戦略に応じた分析

戦略の種類に応じて、個別にガイダンスを提示します。

カバードコール：

Income Strategy: Generate premium while capping upside

Setup:
- Own 100 shares of AAPL @ $180
- Sell 1x $185 call (30 DTE) for $3.50

Max Profit: $850 (Stock at $185+ = $5 stock gain + $3.50 premium)
Max Loss: Unlimited downside (stock ownership)
Breakeven: $176.50 (Cost basis - premium received)

Greeks:
- Delta: -0.30 (reduces stock delta from 1.00 to 0.70)
- Theta: +$8/day (time decay benefit)

Assignment Risk: If AAPL > $185 at expiration, shares called away

When to Use:
- Neutral to slightly bullish
- Want income in sideways market
- Willing to sell stock at $185

Exit Plan:
- Buy back call if stock rallies strongly (preserve upside)
- Let expire if stock stays below $185
- Roll to next month if want to keep shares

プロテクティブ・プット：

Insurance Strategy: Limit downside while keeping upside

Setup:
- Own 100 shares of AAPL @ $180
- Buy 1x $175 put (30 DTE) for $2.00

Max Profit: Unlimited (stock can rise infinitely)
Max Loss: -$7 per share = ($5 stock loss + $2 premium)
Breakeven: $182 (Cost basis + premium paid)

Greeks:
- Delta: +0.80 (stock delta 1.00 - put delta 0.20)
- Theta: -$6/day (time decay cost)

Protection: Guaranteed to sell at $175, no matter how far stock falls

When to Use:
- Own stock, worried about short-term drop
- Earnings coming up, want protection
- Alternative to stop-loss (can't be stopped out)

Cost: "Insurance premium" - typically 1-3% of stock value

Exit Plan:
- Let expire worthless if stock rises (cost of insurance)
- Exercise put if stock falls below $175
- Sell put if stock drops but want to keep shares

アイアン・コンドル：

Range-Bound Strategy: Profit from low volatility

Setup (example on AAPL @ $180):
- Sell $175 put for $1.50
- Buy $170 put for $0.50
- Sell $185 call for $1.50
- Buy $190 call for $0.50

Net Credit: $2.00 ($200 per iron condor)

Max Profit: $200 (if stock stays between $175-$185)
Max Loss: $300 (if stock moves outside $170-$190)
Breakevens: $173 and $187
Profit Range: $175 to $185 (58% probability)

Greeks:
- Delta: ~0 (market neutral)
- Theta: +$15/day (time decay benefit)
- Vega: -$25 (short volatility)

When to Use:
- Expect low volatility, range-bound movement
- After big move, think consolidation
- High IV environment (sell expensive options)

Risk: Unlimited if one side tested
- Use stop loss at 2x credit received (exit at -$400)

Adjustments:
- If tested on one side, roll that side out in time
- Close early at 50% max profit to reduce tail risk

ステップ 8：決算戦略の分析

決算カレンダーとの連携：

ユーザーが決算戦略について尋ねた場合は、決算日を取得します。

from earnings_calendar import get_next_earnings_date

earnings_date = get_next_earnings_date("AAPL")
days_to_earnings = (earnings_date - today).days

決算前の戦略：

ロング・ストラドル／ストラングル：

Setup (AAPL @ $180, earnings in 7 days):
- Buy $180 call for $5.00
- Buy $180 put for $4.50
- Total Cost: $9.50

Thesis: Expect big move (>5%) but unsure of direction

Breakevens: $170.50 and $189.50
Profit if: Stock moves >$9.50 in either direction

Greeks:
- Delta: ~0 (neutral)
- Vega: +$50 (long volatility)
- Theta: -$25/day (time decay hurts)

IV Crush Risk: ⚠️ CRITICAL
- Pre-earnings IV: 40% (elevated)
- Post-earnings IV: 25% (typical)
- IV drop: -15 points = -$750 loss even if stock doesn't move!

Analysis:
- Implied Move: √(DTE/365) × IV × Stock Price
  = √(7/365) × 0.40 × 180 = ±$10.50
- Breakeven Move Needed: ±$9.50
- Probability Profit: ~30-40% (implied move > breakeven move)

Recommendation:
✅ Consider if you expect >10% move (larger than implied)
❌ Avoid if expect normal ~5% earnings move (IV crush will hurt)

Alternative: Buy further OTM strikes to reduce cost
- $175/$185 strangle cost $4.00 (need >$8 move, but cheaper)

ショート・アイアン・コンドル：

Setup (AAPL @ $180, earnings in 7 days):
- Sell $170/$175 put spread for $2.00
- Sell $185/$190 call spread for $2.00
- Net Credit: $4.00

Thesis: Expect stock to stay range-bound ($175-$185)

Profit Zone: $175 to $185
Max Profit: $400
Max Loss: $100

IV Crush Benefit: ✅
- Short high IV before earnings
- IV drops after earnings → profit on vega
- Even if stock moves slightly, IV drop helps

Greeks:
- Delta: ~0 (market neutral)
- Vega: -$40 (short volatility - good here!)
- Theta: +$20/day

Recommendation:
✅ Good if expect normal earnings reaction (<8% move)
✅ Benefit from IV crush regardless of direction
⚠️ Risk if stock gaps outside range (>10% move)

Exit Plan:
- Close next day if IV crushed (capture profit early)
- Use stop loss if one side tested (-2x credit)

ステップ 9：リスク管理のガイダンス

ポジションサイズ：

Account Size: $50,000
Risk Tolerance: 2% per trade = $1,000 max risk

Iron Condor Example:
- Max loss per spread: $300
- Max contracts: $1,000 / $300 = 3 contracts
- Actual position: 3 iron condors

Bull Call Spread Example:
- Debit paid: $2.50 per spread
- Max contracts: $1,000 / $250 = 4 contracts
- Actual position: 4 spreads

ポートフォリオのグリークス管理：

Portfolio Guidelines:
- Delta: -10 to +10 (mostly neutral)
- Theta: Positive preferred (seller advantage)
- Vega: Monitor if >$500 (IV risk)

Current Portfolio:
- Delta: +5 (slightly bullish)
- Theta: +$150/day (collecting $150 daily)
- Vega: -$300 (short volatility)

Interpretation:
✅ Neutral delta (safe)
✅ Positive theta (time working for you)
⚠️ Short vega: If IV spikes, lose $300 per 1% IV increase
→ Reduce short premium positions if VIX rising

調整と決済：

Exit Rules by Strategy:

Covered Call:
- Profit: 50-75% of max profit
- Loss: Stock drops >5%, buy back call to preserve upside
- Time: 7-10 DTE, roll to avoid assignment

Spreads:
- Profit: 50% of max profit (close early, reduce tail risk)
- Loss: 2x debit paid (cut losses early)
- Time: 21 DTE, close or roll (avoid gamma risk)

Iron Condor:
- Profit: 50% of credit (close early common)
- Loss: One side tested, 2x credit lost
- Adjustment: Roll tested side out in time

Straddle/Strangle:
- Profit: Stock moved >breakeven, close immediately
- Loss: Theta eating position, stock not moving
- Time: Day after earnings (if earnings play)

出力形式

戦略分析レポートのテンプレート：

# Options Strategy Analysis: [Strategy Name]

**Symbol:** [TICKER]
**Strategy:** [Strategy Type]
**Expiration:** [Date] ([DTE] days)
**Contracts:** [Number]

---

## Strategy Setup

### Leg Details
| Leg | Type | Strike | Price | Position | Quantity |
|-----|------|--------|-------|----------|----------|
| 1 | Call | $180 | $5.00 | Long | 1 |
| 2 | Call | $185 | $2.50 | Short | 1 |

**Net Debit/Credit:** $2.50 debit ($250 total for 1 spread)

---

## Profit/Loss Analysis

**Max Profit:** $250 (at $185+)
**Max Loss:** -$250 (at $180-)
**Breakeven:** $182.50
**Risk/Reward Ratio:** 1:1

**Probability Analysis:**
- Probability of Profit: ~55% (stock above $182.50)
- Expected Value: $25 (simplified)

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## P/L Diagram

[ASCII art diagram here]

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## Greeks Analysis

### Position Greeks (1 spread)
- **Delta:** +0.20 (gains $20 if stock +$1)
- **Gamma:** +0.03 (delta increases by 0.03 if stock +$1)
- **Theta:** -$5/day (loses $5 per day from time decay)
- **Vega:** +$8 (gains $8 if IV increases 1%)

### Interpretation
- **Directional Bias:** Slightly bullish (positive delta)
- **Time Decay:** Working against you (negative theta)
- **Volatility:** Benefits from IV increase (positive vega)

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## Risk Assessment

### Maximum Risk
**Scenario:** Stock falls below $180
**Max Loss:** -$250 (100% of premium paid)
**% of Account:** 0.5% (if $50k account)

### Assignment Risk
**Early Assignment:** Low (calls have time value)
**At Expiration:** Manage positions if in-the-money

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## Trade Management

### Entry
✅ Enter if: [Conditions]
- Stock price $178-$182
- IV below 30%
- >21 DTE

### Profit Taking
- **Target 1:** 50% profit ($125) - Close half
- **Target 2:** 75% profit ($187.50) - Close all

### Stop Loss
- **Trigger:** Stock falls below $177 (-$150 loss)
- **Action:** Close position immediately

### Adjustments
- If stock rallies to $184, consider rolling short call higher
- If stock drops to $179, add second spread at $175/$180

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## Suitability

### When to Use This Strategy
✅ Moderately bullish on AAPL
✅ Expect upside to $185-$190
✅ Want defined risk
✅ 21-45 DTE timeframe

### When to Avoid
❌ Very bullish (buy stock or long call instead)
❌ High IV environment (wait for IV to drop)
❌ Earnings in <7 days (IV crush risk)

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## Alternatives Comparison

| Strategy | Max Profit | Max Loss | Complexity | When Better |
|----------|-----------|----------|------------|-------------|
| Bull Call Spread | $250 | -$250 | Medium | Moderately bullish |
| Long Call | Unlimited | -$500 | Low | Very bullish |
| Covered Call | $850 | Unlimited | Medium | Own stock already |
| Bull Put Spread | $300 | -$200 | Medium | Want credit spread |

**Recommendation:** Bull call spread is good balance of risk/reward for moderate bullish thesis.

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*Disclaimer: This is theoretical analysis using Black-Scholes pricing. Actual market prices may differ. Trade at your own risk. Options are complex instruments with significant loss potential.*

ファイル名の命名規則：

options_analysis_[TICKER]_[STRATEGY]_[DATE].md

例：options_analysis_AAPL_BullCallSpread_2025-11-08.md

主な原則

理論価格の限界

ユーザーが知っておくべきこと：

1. Black-Scholesの前提：

   • ヨーロピアンスタイルのオプション（早期行使はできません）
   • ボラティリティが一定（実際にはIVは変動します）
   • 取引コストなし
   • 連続取引

2. 実勢価格と理論価格：

   • ビッド・アスクスプレッド：実際のコストは理論価格より高くなります
   • アメリカンオプション：早期行使が可能です（特にITMのプット）
   • 流動性：流動性の低いオプションではスプレッドが広くなります
   • 配当：権利落ち日は価格に影響します

3. ベストプラクティス：

   • 教育ツールおよび比較分析として使用します
   • 取引前にブローカーから実際の気配値を取得します
   • 理論価格 ≈ 市場の中値であることを理解します
   • 手数料とスリッページを考慮します

ボラティリティに関するガイダンス

ヒストリカル・ボラティリティとインプライド・ボラティリティ：

Historical Volatility (HV): What happened
- Calculated from past price movements
- Objective, based on data
- Available for free (FMP API)

Implied Volatility (IV): What market expects
- Derived from option prices
- Subjective, based on supply/demand
- Requires live options data (user provides)

Comparison:
- IV > HV: Options expensive (consider selling)
- IV < HV: Options cheap (consider buying)
- IV = HV: Fairly priced

IVパーセンタイル：

ユーザーが現在のIVを入力すると、パーセンタイルを計算します：

# Fetch 1-year HV data
historical_hvs = calculate_hv_series(prices_1yr, window=30)

# Calculate IV percentile
iv_percentile = percentileofscore(historical_hvs, current_iv)

if iv_percentile > 75:
    guidance = "High IV - consider selling premium (credit spreads, iron condors)"
elif iv_percentile < 25:
    guidance = "Low IV - consider buying options (long calls/puts, debit spreads)"
else:
    guidance = "Normal IV - any strategy appropriate"

他のスキルとの連携

決算カレンダー：

• 決算日を自動取得します
• 決算に特化した戦略を提案します
• 決算までの日数を計算します（DTEはIVにとって重要です）
• IVクラッシュのリスクを警告します

テクニカル分析：

• ストライク選択にサポート／レジスタンスを使用します
• 方向性戦略のトレンドを分析します
• ストラドル／ストラングルのタイミングを判断するため、ブレイクアウトの可能性を確認します

米国株分析：

• 長期戦略（LEAPS）に向けたファンダメンタル分析を行います
• カバードコール／プット分析に配当利回りを使用します
• 決算取引に向けて決算の質を分析します

バブル検出：

• バブルリスクが高い場合 → プロテクティブプットを重視します
• リスクが低い場合 → 強気戦略を採用します
• リスクが重大な場合 → ロングプレミアムを避けます（セータが不利に働きます）

ポートフォリオ管理：

• 株式ポジションと併せてオプションポジションを追跡します
• ポートフォリオ全体のグリークスを集計します
• 株式ポジションのヘッジ手段としてオプションを活用します

重要事項

• すべての分析は英語で行います
• 教育を重視：戦略をわかりやすく説明します
• 理論価格：Black-Scholesによる近似です
• ユーザーによるIV入力：任意です。デフォルトではHVを使用します
• リアルタイムデータは不要：FMP Freeティアで十分です
• 依存関係：Python 3.9+、numpy、scipy、requests

よくある使用例

使用例1：戦略を学ぶ

User: "Explain a covered call"

Workflow:
1. Read the strategy descriptions in this document and the pricing methodology
   in references/black_scholes_methodology.md
2. Explain concept, risk/reward, when to use
3. Simulate example on AAPL
4. Show P/L diagram
5. Compare to alternatives

使用例2：特定の取引を分析する

User: "Analyze $180/$185 bull call spread on AAPL, 30 days"

Workflow:
1. Fetch AAPL price from FMP
2. Calculate HV or ask user for IV
3. Price both options (Black-Scholes)
4. Calculate Greeks
5. Simulate P/L
6. Generate analysis report

使用例3：決算戦略

User: "Should I trade options before NVDA earnings?"

Workflow:
1. Fetch NVDA earnings date (Earnings Calendar)
2. Calculate days to earnings
3. Estimate IV percentile (if user provides IV)
4. Suggest straddle/strangle vs iron condor
5. Warn about IV crush
6. Simulate both strategies

使用例4：ポートフォリオのグリークスを確認する

User: "What are my total portfolio Greeks?"

Workflow:
1. User provides current positions
2. Calculate Greeks for each position
3. Sum Greeks across portfolio
4. Assess overall exposure
5. Suggest adjustments if needed

トラブルシューティング

問題：IVを取得できない

• 解決策：代替値としてHVを使用し、その旨をユーザーに伝えます
• ブローカープラットフォームからIVを提供するようユーザーに依頼します

問題：オプション価格が負の値になる

• 解決策：入力値（ストライクと株価）を確認します
• ディープITMのオプションでは、数値計算上の問題が発生する場合があります

問題：グリークスが正しくないように見える

• 解決策：入力値（T、sigma、r）を確認します
• 年次値と日次値のどちらを使用しているか確認します

問題：戦略が複雑すぎる

• 解決策：レッグごとに分けて個別に分析します
• 戦略の詳細は参考資料を参照します

リソース

参考資料：

• references/black_scholes_methodology.md - Black-Scholesの公式、グリークス、解釈

スクリプト：

• scripts/black_scholes.py - 価格計算エンジンとグリークス

外部リソース：

• Options Playbook: https://www.optionsplaybook.com/
• CBOE Education: https://www.cboe.com/education/
• Black-Scholes Calculator: 検証用の各種オンラインツール

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バージョン：1.0 最終更新日：2025-11-08 依存関係：Python 3.9+、numpy、scipy、requests API：FMP API（Freeティアで十分）