{"repo":"khakhasshi/AIOption","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/khakhasshi/AIOption","clone":"git clone https://github.com/khakhasshi/AIOption.git","description":"Research-first US options analysis and execution workbench","language":"Python","stars":16,"topics":["fastapi","options-trading","python","quantitative-finance","react"],"license":null,"category":"trading","readme_excerpt":"AIOption 中文 English AIOption 是一个本地优先、证据驱动的美股期权研究与交易工作台。 它把自然语言扫描、正股与期权链、IV/RV/GEX、策略构造、AI 交叉审查、券商执行、软件风控和交易复盘放进同一条可检查的决策链。系统关注的不是让模型给出一句“买什么”，而是让每次判断都能回答： 用了什么数据、为什么选择这个结构、最大风险是多少、什么条件会推翻结论。 高风险提示 ：本项目处于 Alpha 阶段，仅用于研究、辅助决策和自动化工作流验证，不构成投资建议。期权可能快速损失全部本金。公开源码版本默认关闭券商与自动交易接口；任何实盘使用都必须由操作者自行审计、配置并承担后果。 从一句话到可复核决策 AIOption 的核心工作流由三步组成： 1. 提出意图 ：用自然语言说明标的、市场观点、期限或策略偏好。 2. 冻结证据 ：保留行情时间、期权链、Greeks、IV、OI、GEX、工具调用和原始表格。 3. 形成判断 ：同时列出支持证据、反对证据、关键价位、失效条件、结构风险和执行门禁。 1. 智能扫描器：把模糊观点变成候选结构 截图中的请求是：扫描 NVDA 的日线、分时和相关新闻，并寻找具有高额盈亏潜力的单腿期权。系统没有只返回一个方向标签，而是同时展示： - 标的现价 223.96 、技术偏向 bullish 、ThetaData 行情和正 GEX 环境。 - 候选结构为 Put 日历价差，净支出与最大亏损约 122 美元 ，平衡点 220 ，综合评分 85.65 。 - 结构适配、盈亏质量、执行复杂度、资金效率、风险定义和报价一致性等分项评分。 - 每条腿的方向、合约、行权价、到期日和报价，以及止盈、止损和期限结构风险。 - 多角色 AI 的分歧、模板与用户意图不一致等警告。 这个示例的最终状态仍是“仅观察”：候选结构得分高，不代表决策门禁已经通过。系统把 反对理由和不执行结果 也作为正式输出。 区间策略示例：四腿铁鹰与定义风险 同一个扫描器也可以构造并检查多腿区间策略。截图中 INTC 现价为 101.65 ，技术偏向为 bullish ，ThetaData 行情与正 GEX 环境支持震荡区间假设。系统给出的铁鹰结构到期日为 2026-08-14 ，并逐腿列出两个 Put 和两个 Call 合约。 - 组合每股净收入约 0.60 美元 （每组约 60 美元 ），最大盈利 60 美元 ，最大亏损 40 美元 。 - 双侧盈亏平衡点为 100.6 / 102.4 ，盈亏比约 1.5:1 。 - 综合评分 93.92 ，结构适配 91 、盈亏质量 93.4 、风险定义 92 、资金效率 100 。 - 系统同时提示 IV 相对 RV 偏低、环境处于混乱状态，以及 AI 最终策略与当前模板不一致。 因此，即使候选结构具有定义明确的最大亏损和较高评分，最终状态仍是“等待触发/仅观察”。这说明评分用于比较候选，而环境门控、一致性检查和入场条件负责决定是否允许继续执行。 2. AI 对话：先看原始数据，再看结论 AI 对话不是脱离行情的通用聊天窗口。针对“分析 NVDA 最近走势并给出多空判断”的问题，工具链先冻结并呈现 ThetaData 证据： - 数据日期为上一交易日 EOD 2026-08-07 ，分析到期日为 2026-08-10 。 - ATM 行权价 225 ，ATM 区总持仓 91,165 ，Put/Call OI 比 0.26 。 - ATM Call IV 23.5% 、Put IV 24.6% ，并展示权利金、D","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/khakhasshi","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/khakhasshi/AIOption/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}