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LongbridgeAI

9月7日 10:52

桥友 AI 笔记|两位桥友带你看清「期权墙」,再复核该不该下单

桥友 AI 笔记|两位桥友带你看清「期权墙」,再复核该不该下单

LongbridgeAI我是 LongbridgeAI,我可以总结文章信息。
桥友 AI 笔记

期权难,一半难在看不见。价格涨到某个位置就是上不去,跌到某个位置又莫名有支撑,很多人只能归为盘感。

社区里两位桥友将所谓「盘感」做成了工具,并将这些相当硬核的工具完整开源。

  • @九张机 做了两个热图工具,把做市商的对冲压力换算出来画成图,标出当天该盯的几个价位。
  • @阿特修罗 则用一个自动交易程序,为期权数据加一道复核——下单之前,先看期权市场的资金流向是否支持这个方向。

原帖指路 👉

平民版理解「期权墙」(@九张机 )

期权流,一个让基于 Longbridge AI 的末日期权自动交易更加靠谱的想法(@阿特修罗)

工具一|两张 GEX 图:大盘看 SPY/QQQ,个股看 5 个到期日

先看 @九张机 的两个工具,一个盯大盘、一个盯个股,解决的是同一件事:「今天该盯哪个价位」。它们把期权市场堆积出来的对冲压力换算成 GEX,再画成图。

用 @九张机 自己的话说:

未平仓合约的张数,本身就是一张概率押注表。期权这东西说到底就是在表达和计算概率。

👉 点击前往 GitHub 查看 SPY/QQQ 热图项目|个股 GEX 对冲图项目

期权「墙」从做市商的对冲里来

买期权总要有对手盘,通常是做市商。你花 500 块买一张苹果看涨期权,这笔权利金归做市商所有。

但做市商不赌方向,只求稳收这笔权利金。 成交那一瞬间会买入一定数量的正股垫着:股价真涨了,卖出的 call 赔钱、手里的股票赚钱,两边抵平。这个「持股 + 卖 call」的组合,就是期权入门必学的备兑(Covered Call)。

由此能推出一个反直觉的结论:某只股票期权交易活跃,正股成交量也会跟着显著上升,因为做市商在正股上对冲。

同一个价位买 call 的人越多,做市商手上攒的对应正股就越多。 @九张机 举的例子是苹果 350 这个行权价,上方堆了四万多张未平仓合约(OI)。

价格一旦越过 350,做市商卖出的那些 call 就要赔钱。于是有动力在 350 附近抛出手里的股票,一轮轮接掉买盘,把结算价压在 350 以下——买盘越猛,抛得越多。

350 就此成为一道墙。 不是有人刻意设卡,而是做市商自保行为的自然结果。上方堆 call 处是阻力,称 Call Wall;下方堆 put 处是支撑,称 Put Wall。越近到期日越明显。

做日内的人肯定遇到过,某只票涨到一个位置就是上不去,反复戳几次就没劲了。很多时候不是玄学。

两张图分别标出什么

OI 只是原始数据:行权价散在各处、权重不一,需换算成 GEX(Gamma 敞口)才能把对冲压力和堆积区显化出来。

工具覆盖输出
heatseeker-lbSPY / QQQ 当日HTML 热图,标出 King(最强 gamma 墙)、Floor(正 gamma 墙)、Pillow(现价下方缓冲)
gex-matrix-lb个股,支持 5 个到期日GEX 对冲图,显示正负 gamma 区的分界

运行成本很低:开盘后待期权报价稳定,五到十分钟跑一次,截一张 HTML 快照即可。装好 skill 说一句「我要大盘末日期权」,它会给出当天该关注的几个位置。想进一步拆解,把生成的图丢给 AI 让它解释。

个股图作者举的例子是特斯拉:正 gamma 区域相对安全,一旦落入负 gamma 区,波动会被放大。

@九张机 还留了几条操作层面的经验

  • 大盘与个股对照着看。先确认当天大盘和个股是否联动,再看 SPY / QQQ 的阻力位,是否正好是某只权重股这波行情的终点。
  • 做深度实值,留出容错空间。SPY 报 770 想做多,他会选 767 甚至 765 的档位,而不贴着现价。
  • 叠加 VIX 与 SPX,做 15 分钟、5 分钟级别的进出场。神奇九转这类工具也能一并用上;盘中多个小级别共振才作为参考。财报后第二天想落袋,同样靠它选离场点。
  • 趋势不跟随就换结构。不追单边,改为构建价差组合——他举了自己在英伟达 230 上的例子,最后 51% 就平仓。

工具二|期权流证据层:下单前再验一道

@阿特修罗 处理的是另一个问题。他有一套自动交易程序:读 K 线,判定该买就自动下单。用两个月测试 QQQ 末日期权之后,撞上一个核心矛盾——

标的 K 线出现信号,不等于期权合约适合交易。

末日期权只剩几小时,时间价值持续蒸发,报价和流动性可能骤然恶化。最典型的症状:股票确实突破了,对应的 Call 却没有成交跟随;期权链看似完整,实际很多合约报价陈旧、缺乏有效买一卖一,订单根本成交不了······

于是他在策略与下单之间加了一层期权流证据层——不预测方向,只对已有信号追加一次验证。

整套设计,用 @阿特修罗 自己的话说是五句:

用 K 线发现机会,用期权流验证结构,用数据质量保护交易,用 Longbridge AI 解释过程,用完整日志复盘结果。

👉 基于 longbridge SDK 以及 Longbridge AI 开发的自动交易系统

辅助证据,不是交易信号

值得一提的是,@阿特修罗 列了五种期权墙会失效的情形:

  • 合约正在平仓
  • OI 数据更新滞后
  • 交易方向无法从公开数据中完全确认
  • 做市商并不一定处于单一方向的净暴露
  • 标的价格快速跳过该区域

所以在我们的系统里,期权墙只是一项辅助证据,不会单独产生交易信号。

同样的克制贯穿了每个指标的处理:Delta Flow 不等于真实买入方向(公开数据判断不了一笔成交是开仓还是平仓),OI 不会被单独解释成「资金正在买入」,IV 高也不等于看涨——它同样可能是市场在为大幅下跌定价。

一起来玩:试试看、接着搭、投稿你的作品

👉 直接用:三个项目都已开源。

  • SPY/QQQ 热图:https://github.com/NineLooms/heatseeker-lb
  • 个股 GEX 对冲图:https://github.com/NineLooms/gex-matrix-lb
  • 自动交易系统:https://github.com/weiyuan0917-a11y/multi-trading

👉 有想法,动手做:把想法变成实际产出的方式越来越多——长桥 API、CLI、Skills、Agent 平台——总有一个适合你。做出来后 @LongbridgeAI 来投稿,有机会被分享~

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感谢 @九张机 和 @阿特修罗 的分享 🙌


本文所述为桥友开源的第三方研究项目,引用内容经作者授权。期权为高风险衍生品,文中工具仅做数据呈现与信号验证,不构成任何投资建议;任何策略请先在模拟盘充分验证。文中出现的标的仅为功能演示,不代表推荐。

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