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波段交易的 T+1 持仓量确认

用次日持仓量变化确认大额期权成交是开仓还是平仓。波段交易确认指南。

2 分钟阅读OptionData
持仓量波段确认期权流
STRATEGYOptionData blogFeedFilterScoreAlertSPY $1.2MQQQ $860KNVDA $2.1M

概述

目标:用次日持仓量(OI)把日内噪音与真实波段仓位分开。

难度:入门–中级

时间周期:1–30 天(波段)

适用:大额期权成交后,检查机构是开仓还是平仓。

要点:OI 隔夜更新。若 OI 大致增加了该成交规模,多半是开仓(有信念)。若 OI 没变,多半是当日平仓(对波段是噪音)。

使用 OptionData API 运行本策略: 用我们的历史 SQL API 按日期查询 OI,验证大额成交是开仓还是平仓;文末 OptionData API 卡片提供 T+1 OI 代码片段。


关键术语

术语通俗含义
持仓量 (OI)仍未平仓或行权的期权合约总数。每日更新一次(通常开盘前)。
T+1「成交日加一」,下一交易日。今日成交反映在明日 OI。
开仓新仓位:买卖双方新开合约。OI 增加
平仓已有仓位被平掉(如买方卖出平仓)。OI 减少
当日交易当日开当日平。该行权次日 OI 不变

为何 T+1 重要: 周一看到一笔大单,你不知道是新押注(开仓)还是有人平仓。周二早上若 OI 大致增加该规模,就是开仓(有信念)。若 OI 没变,就是当日交易(对波段而言是噪音)。


核心概念

问题:日内歧义

当一笔大额期权在盘中成交(如 1 万张 AAPL Call)时,盘口不透露意图。可能是:

  1. 新开仓? → 偏多信号(需隔夜持有)
  2. 平仓? → 偏空/中性(了结旧仓)
  3. 当日交易? → 噪音(当日买当日卖)

办法:T+1 持仓量逻辑。

OI 反映合约净变化。因 OI 仅隔夜更新,必须等到「T+1」(成交日+1)才能看到真相。

次日 OI 变化把大额成交判定为开仓、当日交易或平仓。

机制

  • 持仓量 (OI):未平仓合约总数。
  • 更新频率:每日一次(盘前)。
  • 逻辑
    • OI 变化 ≈ 成交规模 → 仓位被隔夜持有(开仓)。
    • OI 变化 ≈ 0 → 当日已平(当日交易)。
    • OI 减少 → 有人在平已有仓(平仓)。

时间线示意:

当日成交打印;次日 OI 报告(50k 到 60k)确认开仓。


三种 OI 变化情形

情形 A:OI 增加(开仓)

  • 原 OI:50,000
  • 成交量:+10,000 张
  • 新 OI:60,000(+10,000)

结论确认开仓。买方愿意隔夜承担风险,代表对多日行情有信念。操作:跟踪


情形 B:OI 不变(当日交易)

  • 原 OI:50,000
  • 成交量:+10,000 张
  • 新 OI:50,000(无变化)

结论当日交易。当日开当日平,对波段是噪音。操作:忽略


情形 C:OI 减少(平仓)

  • 原 OI:50,000
  • 成交量:10,000 张
  • 新 OI:40,000(-10,000)

结论平仓。大额已有仓位被了结,常为警惕或反转信号。操作:反向信号


分步验证流程

分步 T+1 验证:发现、记录,再查次日 OI。

步骤 1:发现显著成交(当日)

识别体现机构紧急度的流:

  • 权利金 > $100k–$1M
  • 成交量 > 当前 OI 的 50%
  • ASK 侧成交

示例成交(当日)

  • AAPL: $180 Call

  • 张数: 15,000

  • 侧: ASK - 紧急

  • 当前 OI: 22,000

记录成交参数

记录准确代码、行权、到期、成交量与当前 OI。

次日早上验证 OI(T+1)

时间:9:00–9:30(盘前)。 来源:券商或 OptionData 平台。

解读偏差

公式净变化 = 新 OI - 原 OI

决策逻辑

  • 增加: 开仓 - 跟随

  • 不变: 噪音 - 忽略

  • 减少: 平仓 - 反向

执行条件

对已确认的偏多开仓:

  • 策略:跟随(买同行权或价差)。
  • 止损:若 OI 开始下降(说明鲸鱼在离场),则离场。

实例

例 1:TSLA 确认开仓(示例)

当日:$200 Call 买入 12,000 张(ASK)。OI 为 18,000。 次日检查

  • 原 OI: 18,000

  • 新 OI: 30,000 - +12,000

  • 匹配: 100% - 完全一致

  • 结论: 开仓

结果:TSLA 随后 3 日涨至 $205。回报:示例:+194%


例 2:NVDA 假信号(当日交易)

当日:$900 Call 8,000 张(MID 侧)。 次日检查

  • 原 OI: 25,000

  • 新 OI: 25,000 - 无变化

  • 结论: 当日交易 - 忽略

结果:NVDA 横盘,Call 到期归零。T+1 检查避免了资金损失。


例 3:鲸鱼重复形态(加仓)

第 1 周:鲸鱼买 8k MSFT Call(OI +8k)。 第 2 周:鲸鱼再买 5k MSFT Call(OI +5k)。

分析

  • 形态: 加仓

  • 信号: 强烈买入 - 双重信念

结果:MSFT 随后突破。回报:示例:+371%


常见陷阱

陷阱 1:过早执行

错误:当日就交易,即「追盘口」。 纠正务必等 OI 确认,除非你做日内 scalp。

陷阱 2:忽略到期结构

错误:用周期权(7 DTE)做波段跟踪。 纠正:聚焦 波段(30–90 DTE)LEAPS(>90 DTE),OI 更稳定、更能反映布局。

陷阱 3:盲目跟单

错误:「OI 涨就买 Call」。 纠正:结合技术面。OI 确认的是兴趣,不是时机


🧮 T+1 信号强度评分

用此加权模型评估已确认开仓的质量:

T+1 信号得分 = (规模) + (OI 匹配) + (紧急度) + (到期)

规模:
- 权利金 > $5M: +4
- 权利金 $1M–$5M: +3

OI 匹配:
- 100% 匹配(OI 变化 = 成交规模): +4
- 75% 匹配: +3

紧急度(当日):
- ASK 侧: +3
- MID 侧: +2

到期:
- LEAPS (> 180 DTE): +4
- 波段 (60–180 DTE): +3
- 周权 (< 30 DTE): +1

总分:
13–17: 强信号(高信念)
9–12: 中等(标准仓)
0–8: 弱(忽略)

数据滞后

持仓量数据延迟至下一交易日。这种滞后是设计如此,过滤高频噪音,并确认隔夜风险承担。

黄金形态

寻找 100% OI 匹配 + ASK 侧 + LEAPS 到期。这一组合代表机构信念的最高层级。


T+1 跟踪模板

表格格式:

日期代码行权到期张数原 OI新 OI变化结论操作
3/10AAPL$180 C4/1915,000ASK22k37k+15k开仓买入
3/12TSLA$200 C4/158,000MID12k12k0当日交易忽略
3/15NVDA$900 P5/15,000BID18k13k-5k平仓反向

技术实现

验证 T+1 持仓量

可使用 OptionData API 运行本策略:通过历史 SQL 按日期查 OI,使用 argMax(oi, time)——向 https://www.optiondata.io/api/historical/sql 发送 POST,使用 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY(兼容时也可在 body 传 api_key)与 sql。用 argMax(oi, time) 得到每日最新 OI。逐笔历史自 2025 年 2 月 18 日起。

目标:检查 TSLA $200 Call 在两个交易日之间的 OI 变化。

/* 每日期一行:该合约当日收盘 OI。用你的成交日与 T+1。 */
SELECT 
  date,
  argMax(oi, time) AS oi
FROM RawOptionTrades
WHERE 
  symbol = 'TSLA' 
  AND strike = 200 
  AND put_call = 'CALL'
  AND expiration_date = '2025-04-18'
  AND date IN ('2025-03-10', '2025-03-11')
GROUP BY date
ORDER BY date ASC

结果:比较两日 OI。若增加量接近成交规模,则确认为开仓。

一次调用替代两次查询: 期权链 API 通过单次 POST 即可返回任意日期下每个合约的 open_interestopen_interest_change


用 OptionData API 实测。 开启 14 天免费试用(无需信用卡)。一个 API 密钥即可使用实时 WebSocket历史 SQL期权链 REST市场结构 四套 API。


相关配方

OptionData API

Run this with the OptionData API — one Pro key covers Realtime WebSocket, Historical SQL, Option Chain, and Market Structure.

Run this strategy: T+1 OI confirmation
Query OI by date to verify whether large trades were opened or closed overnight.
curl -X POST https://www.optiondata.io/api/historical/sql \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
--data-urlencode "sql=SELECT date, symbol, strike, expiration_date, put_call, argMax(oi, time) as oi FROM RawOptionTrades GROUP BY date, symbol, strike, expiration_date, put_call HAVING date >= today() - 5 ORDER BY date DESC, oi DESC LIMIT 50"