Handelsalgorithmus-Neuerstellung: Von der Gewinnrate zu geschätzter PoP und intelligentem Vorfiltern

Algorithmusverbesserungen: Von fehlerhaft zu funktional

Ein Entwickler hat kürzlich eine umfassende Überarbeitung seines Aktienhandelsalgorithmus-Scanners geteilt, die grundlegende Mängel der ursprünglichen Implementierung behebt. Das System scannt 500 Aktien und generiert Handelskarten mit vorgeschlagenen Positionen, aber die erste Version hatte erhebliche Probleme mit Genauigkeit und Effizienz.

Was sich beim Neuaufbau änderte

Der Entwickler reichte in einer Nacht sieben Pull Requests ein, insgesamt etwa 2.500 Codezeilen. Die Verbesserungen konzentrieren sich auf drei Schlüsselbereiche:

1. Intelligente Pipeline mit Vorfilterung

Vorher: Das System holte vollständige Optionsketten für alle Kandidatenaktien ab, bevor es sie bewertete, was teuer und langsam war.

Jetzt: Ein Batch-API-Aufruf bewertet alle Kandidaten-Ticker nach IV-Rang (wie teuer Optionen im Vergleich zu ihrer eigenen Historie sind) und Liquiditätsbewertung (wie einfach es ist, tatsächlich einen Ausführung zu erhalten). Nur die besten Kandidaten gelangen zur vertieften Analyse.

Ergebnis: 542 gescannte Aktien → 17 bestanden die Vorfilter → 8 wurden für die vertiefte Analyse ausgewählt. Dies bedeutet eine Reduzierung der API-Aufrufe um 85 %, was Scans schneller und kostengünstiger macht, während die Qualität erhalten bleibt.

2. Genaue Wahrscheinlichkeitsberechnungen

Vorher: Der Scanner verwendete Options-Delta (N(d1) in Black-Scholes-Begriffen) als "Win Rate"-Annäherung, was technisch irreführend ist, da Delta ein Hedge-Verhältnis und keine echte Gewinnwahrscheinlichkeit ist.

Jetzt: Jede Instanz von "Win Rate" wurde in "Est. PoP" (Geschätzte Gewinnwahrscheinlichkeit) umbenannt. Die Berechnung verwendet nun N(d2), ausgewertet an den tatsächlichen Break-even-Preisen der Strategie.

Der Unterschied: Delta berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass der Kurs über einen Ausübungspreis hinaus verfällt. Die neue Methode berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass der Kurs über den Break-even-Preis hinaus verfällt, was die gesammelte Prämie berücksichtigt. Zum Beispiel: Bei einem Iron Condor, der 1,50 $ Prämie auf einen 170/190 Short Strangle sammelt, liegen die Break-even-Punkte bei 168,50 und 191,50, nicht bei 170 und 190.

Jede PoP-Zahl enthält nun einen Tooltip, der die verwendete Berechnungsmethode angibt: "N(d2) bei Break-even-Preisen" oder "Delta-Annäherung".

3. Echtes Erwartungswertmodell

Vorher: Der Erwartungswert war hartkodiert auf 0 $ (evPerRisk: 0 im Quellcode). Das Feld existierte, aber die Mathematik wurde nie implementiert.

Jetzt: Jede Strategie erhält einen echten Erwartungswert mit einem Drei-Ergebnisse-Modell:

• Vollprofitzone – der Kurs bleibt sicher von Ihren Ausübungspreisen entfernt
• Teilprofit/-verlustzone – der Kurs landet zwischen Ihren Short- und Long-Ausübungspreisen
• Vollverlustzone – der Kurs durchbricht Ihren Schutz

Das alte binäre Modell (Gewinn × Maximalprofit − Verlust × Maximalverlust) nahm fälschlicherweise nur zwei Ergebnisse an und ignorierte die Teilprofit/-verlust-Szenarien, die beim Spread-Handel häufig vorkommen.

Systemarchitektur

Die Kernarchitektur des Scanners bleibt: 500 gescannte Aktien, bewertet in vier Kategorien (Vol-Edge, Qualität, Regime, Info-Edge), mit einer Konvergenzschwelle, die 3 von 4 Kategorien über 50 erfordert. Handelskarten enthalten echte Ausübungspreise und echte Kurse.

Der Entwickler stellte fest, dass dem ursprünglichen System das Bewusstsein für soziale Signale fehlte – während es Nachrichtenüberschriften von Finnhub hatte, hatte es null Bewusstsein dafür, was echte Händler auf X/Twitter in Echtzeit sagten.