因此,对于 4 种不同的潜在期权交易,我有一个具有不同行使价、买入价和隐含波动率的 dicts 列表。
search_option = [{'strike_price': '1', 'bid_price': '0.25', 'implied_volatility': '0.94' },
{'strike_price': '3.5', 'bid_price': '0.20', 'implied_volatility': '0.88'},
{'strike_price': '2', 'bid_price': '0.05', 'implied_volatility': None},
{'strike_price': '3.5', 'bid_price': '0.31', 'implied_volatility': '0.25'}]
在这里,代码搜索具有最高implicit_volatility 的选项并给我一个输出。
highest_IV, highest_idx = 0, None
for idx, option in enumerate(search_option):
if option['implied_volatility'] and highest_IV < float(option['implied_volatility']):
highest_IV = float(option['implied_volatility'])
highest_idx = idx
if highest_idx is not None:
print("Strike Price: {strike_price}, Bid: {bid_price}, IV: {implied_volatility}".format(**search_option[highest_idx]))
然后我将它们分别保存为变量以启动交易。
order_strike_price = search_option[highest_idx].get('strike_price')
order_bid_price = search_option[highest_idx].get('bid_price')
....
....
我不再需要“最高隐含波动率”代码。
我现在的任务是,我怎样才能找到行使价 > 3 且买入价 < 0.25 的期权?
然后我需要将匹配字典的所有键(strike、bid、implicit_volatility)保存为单独的变量,就像我对上面的变量所做的那样。