在流上原型
用服务端过滤抽样大额权利金或短期限流，避免笔记本被全量成交淹没。
面向量化的期权流
面向量化研究的期权流 API
在 WebSocket 成交上设计特征，并用历史 RAW 逐笔成交验证。比较结果前，请明确映射派生字段和聚合模式。
既需要实时期权成交流（日均约 1000 万），又需要 SQL 数仓（滚动 15 天窗口，约 1 亿笔成交），并要求 Greeks/IV/权利金语义一致的量化研究员。
请先确认访问资格
自助 Pro 试用仅适用于符合条件的非专业、非对外分发用途。专业用途或向客户展示、分发数据，请先联系销售确认是否可提供服务及相应条款；咨询不代表已获批准。
研究闭环
- 15 天
- SQL 验证窗口
- 实时
- WebSocket 特征
- 字段映射
- RAW ↔ 实时流
在线特征 → 历史证明 → 生产
在流与 SQL 上保持权利金、delta 区间与剩余天数过滤的同一套定义。
记录特征向量
按将要上线的同一公式持久化分钟线或事件特征（权利金、|delta|、IV）。
在 ClickHouse 回测
通过历史 SQL 回放多周窗口，并使用适合研究任务的行数/超时防护。
阈值原样上线
把过滤提升为生产 WebSocket 参数，并对照 SQL 基线监控漂移。
量化对流的特殊关切
- SQL 与 WebSocket 字段的训练/在线一致性
- AGGREGATED vs RAW 会影响扫单统计
- 试用 SQL 有行数上限——认真回测请用正式套餐
- 事件时刻用期权链快照提供曲面上下文
- 在套餐条款下用于专业研究的 OPRA 授权成交
- 另见：面向量化的期权数据 API 总览
示例：在 SQL 中验证实时权利金/情绪特征
SELECT
toStartOfMinute(time) AS minute,
sumIf(toFloat64(price) * size * 100, put_call = 'CALL') AS call_premium,
sumIf(toFloat64(price) * size * 100, put_call = 'PUT') AS put_premium,
avg(abs(delta)) AS avg_abs_delta
FROM RawOptionTrades
WHERE date = (
SELECT max(date) FROM RawOptionTrades
WHERE symbol = 'AAPL' AND date >= today() - 7
)
AND symbol = 'SPY'
AND toFloat64(price) * size * 100 >= 50000
GROUP BY minute
ORDER BY minute
LIMIT 1000量化栈链接
另见量化总览与面向量化的 UOA 页。
面向量化的期权流常见问题
可以只用历史 SQL、不用实时流做研究吗？
可以。许多研究从 SQL 开始。转为实时处理前，需要映射派生字段，并核对 RAW 逐笔成交与 AGGREGATED 合并事件的差别。
AGGREGATED 模式会改变研究结果吗？
会。AGGREGATED 合并同时段同合约成交；RAW 保留每条交易所打印。从回测到生产请固定一种模式。
历史有多长？
付费历史 SQL 可查询过去 15 天的期权成交（滚动 360 小时窗口，约 1 亿行量级），通过 REST 上的 ClickHouse SQL 访问。
Greeks 是模型估计吗？
Greeks 与 IV 是在模型假设下的分析估计。应作为特征使用，而非对盈亏的保证。