目录
一、隐含波动率分析
二、比较RV和IV的差异,分析市场预期 ;基于IV分析对短期市场走势做出预测;根据IV分析给出期权交易策略建议,如是否适合做多波动率或做空波动率
三、具体的期权交易策略,如看涨期权、牛市价差、鲨鱼鳍等
四、热门山寨币,如Solana、Ton、Kas等;对整体加密市场的看法
正文
(总结自推特博主的所有推特https://x.com/Amy6Tina)
一、隐含波动率分析
1. 隐含波动率(IV)趋势分析:
- 使用SignalPlus等软件工具分析BTC和ETH的隐含波动率变化趋势
- 比较不同期限期权的IV变化,如短期、中期和长期
- 分析IV处于历史水平的什么位置(如25分位、50分位等)
2. 期权偏斜(Skew)分析:
- 分析看涨期权(Call)和看跌期权(Put)的IV差异
- 讨论Skew曲线的形状变化及其含义
3. 实际波动率(RV)与隐含波动率(IV)对比:
- 比较RV和IV的差异,分析市场预期
4. 大宗交易数据分析:
- 关注大额期权交易,分析大资金的操作倾向
5. 市场情绪解读:
- 根据IV变化解读市场情绪,如乐观、悲观或中性
6. 不同币种对比:
- 比较BTC和ETH的IV差异
- 偶尔也会分析一些主要的山寨币期权,如Solana、Doge等
7. 短期预测:
- 基于IV分析对短期市场走势做出预测
8. 交易策略建议:
- 根据IV分析给出期权交易策略建议,如是否适合做多波动率或做空波动率
9. 重大事件影响分析:
- 分析重大事件(如ETF审批、减半等)对IV的影响
10. 历史数据对比:
- 将当前IV与历史重要时期的IV进行对比
二、比较RV和IV的差异,分析市场预期 ;基于IV分析对短期市场走势做出预测;根据IV分析给出期权交易策略建议,如是否适合做多波动率或做空波动率
1. 比较RV(实际波动率)和IV(隐含波动率)的差异,分析市场预期:
- RV反映历史实际价格波动,IV反映市场对未来波动的预期
- 如果IV > RV:
- 表明市场预期未来波动会增加
- 可能暗示市场情绪偏向谨慎或恐慌
- 期权价格可能被高估
- 如果IV < RV:
- 表明市场预期未来波动会减少
- 可能暗示市场情绪平静或乐观
- 期权价格可能被低估
- 长期来看,IV和RV tend to converge,这为波动率交易提供了机会
2. 基于IV分析对短期市场走势做出预测:
- 高IV通常暗示:
- 市场预期大幅波动
- 可能即将发生重大事件或新闻
- 短期内可能出现大幅上涨或下跌
- 低IV通常暗示:
- 市场预期平稳
- 短期内可能维持横盘震荡
- IV的突然变化可能预示趋势反转
- 不同期限IV的差异可能暗示市场对不同时间段的预期不同
3. 根据IV分析给出期权交易策略建议:
做多波动率策略(适合IV低,预期波动率会上升):
- 买入跨式(Straddle)或勒式(Strangle)期权组合
- 买入远期到期日的期权,卖出近期到期日的期权(日历价差)
做空波动率策略(适合IV高,预期波动率会下降):
- 卖出跨式或勒式期权组合
- 卖出远期到期日的期权,买入近期到期日的期权
中性策略(适合IV稳定):
- 铁蝶式(Iron Butterfly)或铁兀鹰(Iron Condor)策略
方向性策略:
- 高IV时,可考虑卖出看涨或看跌期权,而不是买入
- 低IV时,买入看涨或看跌期权可能更有优势
策略调整:
- 当IV处于极端水平时,可能需要调整常规策略
- 例如,在极高IV时,即使看涨也可能选择卖出看涨期权而非买入
需要注意的是,这些分析和策略建议都需要结合其他市场因素综合考虑,不能单纯依赖IV。同时,不同的分析师可能会基于相同的数据得出不同的结论和建议。
三、具体的期权交易策略,如看涨期权、牛市价差、鲨鱼鳍等
Amy6Tina (Sober) 在其推文中经常分享具体的期权交易策略。以下是对这些策略的详细展开:
1. 看涨期权 (Call Option):
- 简单策略:直接买入看涨期权,看涨市场
- 使用场景:当预期标的资产价格会上涨时
- 优势:有限风险,无限潜在收益
- 劣势:时间衰减(Theta)会侵蚀期权价值
- Sober的建议:在低波动率环境下买入,考虑使用深度实值期权来减少时间衰减
2. 牛市价差 (Bull Call Spread):
- 策略:买入较低执行价的看涨期权,同时卖出较高执行价的看涨期权
- 使用场景:预期市场温和上涨,但不确定上涨幅度
- 优势:降低成本,限制风险
- 劣势:收益有上限
- Sober的建议:在中等波动率环境下使用,选择合适的执行价差来平衡风险和收益
3. 鲨鱼鳍 (Shark Fin):
- 这是一种结构化产品,通常结合期权和固定收益产品
- 策略:通常包含一个保本部分和一个看涨期权部分
- 使用场景:希望参与上涨但又不想承担太大风险的投资者
- 优势:下行风险有限,同时可以参与部分上涨
- 劣势:收益可能被封顶,复杂性较高
- Sober的建议:将鲨鱼鳍产品与其他策略(如Wheel策略)结合使用,以增强整体收益
4. Wheel策略:
- 策略:先卖出看跌期权,如果被行权则持有股票并卖出覆盖式看涨期权
- 使用场景:希望获得稳定收入,同时不介意在特定价格买入标的资产
- 优势:产生稳定的期权费收入
- 劣势:可能错过大幅上涨,下跌时损失可能较大
- Sober的建议:在横盘或缓慢上涨的市场中使用,选择你愿意长期持有的资产
5. 比例价差策略 (Ratio Spread):
- 策略:买入一定数量的期权,同时卖出更多的另一执行价的同类期权
- 使用场景:对市场走向有明确预期,但希望控制风险
- 优势:可以在特定价格区间获得高收益
- 劣势:风险可能不受限制(如果是比例看涨价差)
- Sober的建议:仔细计算盈亏平衡点,确保风险在可控范围内
6. 长 Gamma 策略:
- 策略:买入期权以获得正的Gamma暴露
- 使用场景:预期市场波动性会增加,但不确定方向
- 优势:可以从大幅度价格变动中获利
- 劣势:如果市场保持平稳,会因时间衰减而亏损
- Sober的建议:在低波动率环境下入场,在高波动率环境下获利了结
四、热门山寨币,如Solana、Ton、Kas等;对整体加密市场的看法
Amy6Tina (Sober) 在她的推文中经常讨论热门山寨币和整体加密市场。以下是对这些内容的详细展开:
1. 热门山寨币讨论:
Solana (SOL):
- 认为Solana是除了ETH之外最强的L1公链
- 指出Solana生态系统蓬勃发展,特别是在DeFi和AI方面
- 强调Solana的期权交易机会,认为其波动率高于BTC,提供了更多交易机会
- 预测Solana可能在牛市中表现优于BTC和ETH
TON (The Open Network):
- 多次提到TON的潜力,特别是因为其与Telegram的关联
- 认为TON有9亿月活用户的变现潜力
- 在2月底时就看好TON,当时价格约为2.7美元
- 建议通过期权策略参与TON的上涨
Kaspa (KAS):
- 将KAS视为高潜力的新兴项目
- 建议在KAS上使用期权策略,特别是看涨期权
- 认为KAS可能会有爆发性增长
其他讨论过的山寨币:
- BCH (Bitcoin Cash)
- XRP (Ripple)
- FIL (Filecoin)
- DOGE (Dogecoin)
2. 对整体加密市场的看法:
牛市观点:
- 认为2024年是加密货币的牛市年
- 强调比特币减半事件对市场的潜在影响
- 预期ETH ETF的推出会带来新一轮上涨
市场周期:
- 讨论加密市场的周期性,强调要把握大趋势
- 认为每个牛市周期都有不同的主导叙事和热点
风险管理:
- 强调在牛市中更要注意风险管理
- 建议使用期权策略来对冲风险,特别是使用反脆弱策略
资金流向:
- 关注机构资金的流入,特别是比特币ETF的资金流动
- 分析不同类型加密资产(如L1、L2、DeFi等)的资金流向
监管影响:
- 讨论监管政策对市场的影响,如SEC对加密货币的态度
- 认为监管的明朗化长期来看对市场是利好
创新和技术发展:
- 关注区块链技术的创新,如ZK技术、AI与区块链的结合等
- 认为技术创新将推动下一轮牛市
投资策略:
- 建议在熊市积累,牛市获利了结
- 强调要关注基本面强劲的项目,而不是追逐短期热点
市场情绪:
- 分析市场情绪指标,如恐惧与贪婪指数
- 提醒读者要逆向思考,不要随大流
总的来说,Amy6Tina (Sober) 对加密市场持积极态度,但也强调了风险管理的重要性。她特别强调使用期权策略来优化投资组合,以应对加密市场的高波动性。她的分析通常结合了技术面、基本面和市场情绪等多个角度。
Sober的加密货币期权tweets合集下载地址:
推特爬取的代码
import requests
import zstandard as zstd
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import time
import random
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from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
# 禁用警告(如果你决定禁用SSL验证)
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urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
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try:
response = session.get(url, params=params, headers=headers, cookies=cookies, verify=False)
response.raise_for_status()
except requests.RequestException as e:
if response.status_code == 429:
wait_time = int(response.headers.get('Retry-After', 60))
print(f"Rate limited. Waiting for {wait_time} seconds.")
time.sleep(wait_time)
return None, cursor # Return None for tweets, but keep the cursor
print(f"Error: {e}")
return None, None
try:
# 尝试解压缩响应内容
dctx = zstd.ZstdDecompressor()
decompressed_data = dctx.decompress(response.content)
except zstd.ZstdError as e:
print(f"Zstandard decompression error: {e}")
print(f"Response content type: {response.headers.get('Content-Type')}")
print(f"Response content length: {len(response.content)}")
print(f"First 100 bytes of response: {response.content[:100]}")
return None, None
try:
# 解析 JSON
json_data = json.loads(decompressed_data)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"JSON decode error: {e}")
print(f"Decompressed data: {decompressed_data[:1000]}...") # 打印前1000个字符
return None, None
tweets = []
next_cursor = None
for instruction in json_data['data']['user']['result']['timeline_v2']['timeline']['instructions']:
if instruction['type'] == 'TimelineAddEntries':
for entry in instruction['entries']:
if 'itemContent' in entry['content']:
if 'tweet_results' in entry['content']['itemContent']:
tweet = entry['content']['itemContent']['tweet_results']['result']['legacy']['full_text']
tweets.append(tweet)
elif entry['content']['entryType'] == 'TimelineTimelineCursor' and entry['content']['cursorType'] == 'Bottom':
next_cursor = entry['content']['value']
return tweets, next_cursor
def get_all_tweets(user_id):
all_tweets = []
cursor = None
# 创建一个session对象,设置重试策略
session = requests.Session()
retries = Retry(total=5, backoff_factor=1, status_forcelist=[500, 502, 503, 504])
session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
while True:
tweets, next_cursor = get_tweets(user_id, cursor, session)
if tweets is None and next_cursor is None:
break
elif tweets is None:
# If we hit a rate limit, wait and then continue with the same cursor
time.sleep(random.uniform(30, 60)) # Wait between 30 to 60 seconds
continue
all_tweets.extend(tweets)
print(f"Fetched {len(tweets)} tweets. Total: {len(all_tweets)}")
if not next_cursor:
break
cursor = next_cursor
time.sleep(random.uniform(2, 5)) # Random delay between 2 to 5 seconds
return all_tweets
# 使用示例
user_id = "1453699244116774920" # Amy6Tina 的用户ID
all_tweets = get_all_tweets(user_id)
print(f"Total tweets fetched: {len(all_tweets)}")
for tweet in all_tweets[:10]: # 打印前10条推文
print(tweet)
print("---")
# 可以将所有推文保存到文件
with open('all_tweets.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
for tweet in all_tweets:
f.write(tweet + '\n\n')