数据集概述
本数据集是论文《系统性指数期权写作策略：基于布莱克-斯科尔斯-默顿与方差-伽马模型》的复制包，包含复现研究结果所需的代码与数据，涉及指数期权策略的绩效分析、对冲模拟及可视化等内容。
文件详解
- 代码文件（.py格式）：
- visualization.py：用于结果可视化的Python脚本
- performance_statistics.py：计算策略绩效统计指标的Python脚本
- underlying.py：处理标的资产数据的Python脚本
- 文档文件（.txt格式）：
- readme.txt：复制包说明文档，含使用指南
- requirements.txt：Python环境依赖清单，指定所需库版本
- 数据文件（.csv格式，位于data目录）：
- spx.csv：标普500指数行情数据，含日期、开高低收价格及成交量字段
- naked_equity_lines.csv：裸期权策略净值曲线数据，含不同参数下的策略净值字段
- intraday_hedging_equity_lines.csv：日内对冲策略净值曲线数据
- daily_equity_lines.csv：日间策略净值曲线数据
适用场景
- 金融工程研究：复现系统性指数期权写作策略的实证结果
- 期权定价模型验证：对比布莱克-斯科尔斯-默顿模型与方差-伽马模型的定价效果
- 量化策略开发：基于历史数据测试期权写作策略的风险收益特征
- 金融数据分析教学：作为期权策略实证分析的案例数据
