叠加：UOA × 量化

面向量化研究的异常期权活动

把异常活动规则写成可测试 SQL，在数周成交上估计触发率，再把阈值部署到实时 WebSocket——无需黑盒供应商评分。

适合谁：把 UOA 当作特征研究问题（而非零售热力图）的量化与系统化交易台。标签与阈值由你定义；OptionData 提供 OPRA 成交、期权链与 20 亿+ 历史行。

UOA 产品总览历史 SQL 文档

从假设到实时 UOA 监控

形式化规则、历史估计误报、附加期权链上下文，再流式输出幸存者。

用 SQL 陈述规则

例如：权利金 ≥ 10 万美元、剩余天数 ≤ 14、重复成交、可选 |delta| 区间——均可在 RawOptionTrades 上查询。

估计基率

在接入提醒前，统计规则在每标的/每日、多周窗口内的触发次数。

关联期权链上下文

在事件时刻拉取 IV、OI 与买卖价，使标签包含流动性与曲面状态。

部署到 WebSocket 过滤

将存活阈值翻译为服务端流过滤与在线打分器。

研究中“异常”可以指什么

相对近期标的基线的大额权利金
集中到单一到期日的短期限聚集
相对未平仓量的成交规模（经期权链关联）
时间窗内重复的同履约价成交
AGGREGATED 扫单式合并
自定义交易台标签——从不被 OptionData 强制

示例：30 天短期限大额权利金聚集

SELECT
  symbol,
  expiration,
  strike,
  side,
  sum(size * price * 100) AS premium,
  max(implied_volatility) AS max_iv,
  avg(abs(delta)) AS avg_abs_delta,
  count() AS prints
FROM RawOptionTrades
WHERE date BETWEEN today() - 30 AND today()
  AND premium >= 100000
  AND days_to_expiration <= 14
GROUP BY symbol, expiration, strike, side
HAVING prints >= 3
ORDER BY premium DESC
LIMIT 100;

UOA 研究图谱

连接 UOA 产品、量化流与术语 IV/OI 页。

面向量化的 UOA 常见问题

OptionData 是否出售专有 UOA 评分？

不出售。它提供数据平面（流、SQL、期权链）。检测逻辑与标签由你的研究定义。

可以回测 UOA 规则吗？

可以。历史 SQL 支持在存档期权成交上做多日/多周规则评估，含权利金、Greeks、IV 与合约字段。

如何避免提醒规则过拟合？

留出日历周、跟踪每标的提醒频率，并在生产若两种模式都重要时要求 AGGREGATED 与 RAW 上表现稳定。

若我是 UOA 新手应从哪里开始？

先看异常期权活动 API 总览，再回到本页了解研究闭环与 SQL 示例。