Week 3 周复盘 + Week 4 准备

日期: 2026-05-30 方向: Week 3 复盘 阶段: Phase 1: 基础与工具链 标签: #WeeklyReview #Options #Greeks #IV #CSP #Week4Prep

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今日目标

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一、Week 3 完成度自评

1.1 每日实操产出对照表

把 Day 15-20 应当产生的「实操产出」摆一起，用最严的标准自评。Week 1/2 复盘里我已经验证过这种「不允许日记式自我感觉良好」的盘点形式，Week 3 沿用，并且更狠一点——期权这块理论懂≠会做的差距特别大，必须区分「读过」和「跑通」。

1.2 完成度评分

应交付物总数：13
已完成：11
部分完成：2（Vol Surface 插值粗糙、第一笔 CSP 因保证金未下成）
未完成：0

Week 3 完成度：85% (11/13)
含部分完成的「至少摸过」率：100% (13/13)

自我评估：可接受偏好。未下成 CSP 这一项是真正暴露了我此前没意识到的「小资金 paper trading 的标的选择约束」——下单失败比下单成功更有信息量，因为它逼着我把 Week 4 的「策略可行性」分析提到 Day 21 这里来。Vol Surface 那一项是有意推迟到 Phase 2，因为 SVI / SABR 参数化属于「高阶 vol 建模」，对个人量化 Phase 1 用处不大，不必硬上。

更重要的一条诚实记录：Day 16 的 Greeks 符号矩阵我虽然填完了，但凭直觉填的 short straddle 的 Vega 一开始填成「-」是对的，但 Gamma 我填了「+」结果是错的（应该是 -）——卖方的 Gamma 永远是负的，跟方向无关。这种**「概念听懂了但符号一具体就错」**的状况是 Greeks 学习的典型阶段，Week 4 之前必须把这张表背到能默写。

1.3 文档/代码资产盘点

关键基础设施：BS / Greeks / IV 三个核心工具已经全部入库，Week 4 的回测要把期权策略当成 "Underlying + Greeks 时间序列" 两条腿喂数据，这个数据 pipeline 已经能跑了。

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二、Week 3 期权知识图谱

把 Day 15-20 的核心概念串起来，看清「基础合约 → 定价理论 → 波动率维度 → 策略实操」四层依赖。孤立的期权知识不构成能力，看到节点之间的依赖才算「真懂」。

2.1 期权知识的全链路

                              [DAY 15]
                       ┌──────────────────────┐
                       │  期权基础语言          │
                       │  ─ Call / Put         │
                       │  ─ ITM / ATM / OTM    │
                       │  ─ Intrinsic / Time   │
                       │  ─ 美式 / 欧式行权     │
                       │  ─ 期权链阅读          │
                       │  ─ Bid-Ask spread 含义 │
                       └────────────┬──────────┘
                                    │
                              [DAY 16]                          [DAY 17]
                       ┌────────────▼─────────┐ ┌──────────────▼──────────────┐
                       │  五大 Greeks          │ │  Black-Scholes 定价         │
                       │  ─ Delta（方向暴露）  │ │  ─ 6 参数 (S/K/T/σ/r/q)     │
                       │  ─ Gamma（凸性）      │ │  ─ d1 / d2 / N()           │
                       │  ─ Theta（时间衰减）  │ │  ─ Implied Vol 反求         │
                       │  ─ Vega（波动率敏感） │ │  ─ 二分法 / Newton          │
                       │  ─ Rho（利率敏感）    │ │  ─ py_vollib                │
                       │  ─ 策略 Greeks 矩阵   │ │  ─ BS 假设的局限             │
                       └────────────┬─────────┘ └──────────────┬──────────────┘
                                    │                          │
                                    └─────────────┬────────────┘
                                                  │
                                            [DAY 18]                [DAY 19]
                                    ┌─────────────▼──────────┐ ┌────▼─────────────────┐
                                    │  IV vs HV               │ │  IV Surface          │
                                    │  ─ HV (Close-Close)    │ │  ─ Term Structure    │
                                    │  ─ HV (Parkinson/GK)   │ │  ─ Smile / Skew      │
                                    │  ─ IV Rank (252d)      │ │  ─ 25Δ skew 量化      │
                                    │  ─ IV Percentile       │ │  ─ Surface 拟合       │
                                    │  ─ VIX = 30D IV index  │ │  ─ Sticky strike vs   │
                                    │  ─ IV-HV spread = RP   │ │     sticky delta      │
                                    └─────────────┬───────────┘ └────┬─────────────────┘
                                                  │                  │
                                                  └────────┬─────────┘
                                                           │
                                                      [DAY 20]
                                                ┌──────────▼───────────┐
                                                │  IBKR 期权实操         │
                                                │  ─ TWS Option Chain   │
                                                │  ─ Combo Order        │
                                                │  ─ Limit + DAY/GTC    │
                                                │  ─ Margin 检查        │
                                                │  ─ 第一笔 paper CSP   │
                                                │  ─ ⚠ 保证金 > 账户    │
                                                └──────────┬───────────┘
                                                           │
                                                           ▼
                                                  [WEEK 4 起点]
                                                  把期权策略喂回测：
                                                  必须先解决三件事 →
                                                  1) 交易成本建模
                                                  2) 三大偏差 (LA / SB / DM)
                                                  3) 资金管理 (Kelly + 风险预算)

2.2 用一个表概括 Week 3 主链路

重点观察：Week 3 我从 Layer 1（合约）一路走到 Layer 5（实操），但 Layer 4「策略」我只摸到边——只学了 CSP 一个策略，且因为保证金没下成。Greeks 矩阵会让我误以为「我懂了所有策略」，但实际上每个策略 + 每个 IVR regime + 每个 DTE 选择都有自己的最佳实践，这套实战知识 Week 6 才会系统化。

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三、本周三个最重要的认知（思维方式变化）

知识点会忘，思维方式的变化会留下来。Week 1 建立了「pipeline 比策略本身重要」，Week 2 升到「因子是补偿机制不是公式」，Week 3 再升一层——开始用「多维风险空间」的视角看金融工具。

认知 #1：交易期权 = 交易 Greeks，不是「赌方向」

学期权之前我隐约把期权当成「带杠杆的方向押注」——看涨买 Call、看跌买 Put，跟买股票本质上是一回事，只是杠杆更大。

Day 16 颠覆了这个直觉。

举一个我自己亲手算过的例子。SPY 当前 480，我买一张 30 天后到期、Strike 485 的 Call，权利金 5.0 美元，IV 17%。从「赌方向」视角，我赌的是 SPY 在 30 天内涨过 490（保本点）。但从 Greeks 视角，我实际上同时持有了四个方向的暴露：

最让我吃惊的是 Vega。我以为「我赌 SPY 涨」是单一押注，但实际上我同时在赌 IV 也涨。如果 SPY 涨了 2 美元但 IV 跌了 3 个百分点（这种现象在大涨日反而经常发生，叫 vol crush），Call 价格变化是：

ΔCall ≈ Delta × ΔS + Vega × ΔIV
      ≈ 0.45 × 2 + 0.55 × (-3)
      ≈ +0.90 + (-1.65)
      ≈ -0.75

SPY 涨了，但我的 Call 反而跌了 0.75 美元。如果我以「我猜对了方向，赚到了」的视角去交易，会一脸懵。但用 Greeks 视角，这种结果完全可预测——我把 Vega 暴露忘了。

思维方式的变化：从「方向 + 杠杆」二元视角，升级到「Delta（方向）+ Gamma（凸性）+ Theta（时间）+ Vega（波动率）」四元视角。每开一笔期权仓位前，我必须能说清楚自己同时在 4 个维度上各押注什么。如果有任何一个维度是「我没在意」，那就是隐藏的风险，必然在某个时点跳出来咬我。

这条认知的实战意义：Week 4 之后我做期权回测，必须把每笔交易的进场 Greeks 和出场 Greeks 都记下来，否则事后复盘根本不知道盈亏来自哪一维。这跟 PM 工作里「每次实验必须先写 hypothesis 再看 metric」一个道理。

认知 #2：IV 是「相对自己」的指标，绝对值无意义

Day 18 学 IV Rank / IV Percentile 时颠覆了我此前一个深植的错觉——IV 是不是绝对值越高越「贵」、越低越「便宜」。

我之前理所当然地以为「VIX 20 是中性、30 是恐慌、12 是平静」。Day 18 跑完 SPY 2014-2024 全样本之后才看清：

「TSLA IV 50% 算高吗」是一个无意义的问题——TSLA 平均就是 55%，50% 反而是历史低位。「SPY IV 25% 算高吗」也是无意义的——要看在最近 252 天里这个 25% 排在第几百分位。

正确的视角是 IV Rank：

IVR_today = (IV_today - IV_min_252d) / (IV_max_252d - IV_min_252d) × 100

• IVR > 50：当前 IV 在过去一年中位以上 → 卖期权时段
• IVR < 30：当前 IV 在过去一年偏低 → 买期权或者构建 long-vol spread

这条认知的实战意义：Wheel / CSP / Iron Condor 这类卖方策略，绝不能看「IV 看起来高就卖」——TSLA IV 60% 看起来吓人，但如果它 IVR 才 20，意味着波动率被压缩到罕见低位，再卖期权是「卖在最便宜的时候」。反过来 GLD IV 22% 看起来不高，但如果 IVR 95，这才是卖期权的好时点。

思维方式的变化：从「绝对阈值思维」（IV>30 算高）升级到「相对历史思维」（IVR>50 才算高）。这条认知和 Week 2 学的「raw return 没意义、risk-adjusted return 才有意义」属于同一个家族——金融上所有「绝对数」都是噪声，只有「相对参照系」才是信号。

这条认知迁移到 PM 工作就是：单看「DAU 增长 10%」毫无意义，要看「相对竞品 / 相对去年同期 / 相对市场大盘」才知道是真增长还是 outperform。

认知 #3：CSP 是「愿意接货 + 收时间费」，不是赌「不跌」

Day 20 准备下第一笔 paper CSP 时，我意识到自己此前对 CSP 的理解有一个微妙但关键的偏差。

错误视角：「CSP = 卖 OTM Put 收 premium，只要 SPY 不跌破 strike 就赚钱」。这套叙事强调「赌 SPY 不跌」，本质上是一个方向押注。

正确视角：「CSP = 我愿意以 strike 价格买入标的，同时收时间费作为等待的补偿」。strike 不是我祈祷「不要被穿」的阈值，而是「我本来就愿意在这个价格买入的目标价」。

这两种视角看起来差异微妙，但实操上完全不一样：

这条认知给我的实操约束：

1. 不能用 TSLA 做 CSP——我不愿意以任何价格接 100 股 TSLA 当长持。
2. 不能用 SPY 整张做 CSP（在小资金阶段）——保证金 $50k+ 超过我的实盘账户。
3. 适合的标的：低价、稳定、我愿意长持的 ETF——比如 SLV ($25)、GLD ($220) 单手太大、HYG ($80)、XLF ($45)、KRE (~$55) 这种。100 股保证金 <$5k。

思维方式的变化：从「期权是工具，标的不重要」升级到「期权放大了对标的的承诺，因此先选标的再选策略」。CSP 不是技术活，是「资产配置 + 时间收费」的组合——和「我愿意在 80 美元买入这只股票，与其挂限价单等着，不如卖一张 Strike 80 Put 同时收一笔 premium」是同一件事。

实战影响：Day 20 没下成的那笔 SPY CSP，根本就不应该选 SPY。我此前默认「Paper trade 学习就用 SPY 这种流动性最好的」，但忽略了「100 股 SPY 等于 $48000 保证金」这个最基础的数学。这种"基础数学忽略"是新手最危险的一类错——不是不懂期权，是不算清楚保证金。Week 4 第一件事是把所有候选标的的保证金需求列成一张表。

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四、本周遇到的潜在坑总结（按踩坑可能性排序）

如果给一个完全相同背景的朋友推荐 Week 3 这条路径，他最可能在哪里被卡住？按概率从高到低排：

坑 #1：Options Level 还没批就想 paper trade

概率：80%（我已踩了一半）

症状：

• Day 1 提交 Options Level 申请，IBKR 审核通常 3-14 天（甚至更久）
• Day 15 学完期权基础，想 paper trade 时发现 TWS 期权下单按钮灰着不能点
• 焦虑 → 反复给 IBKR 发邮件催 → 期权学习进度被打断

怎么办：

1. Day 1 就提交 Options Level 申请——这是 Week 1 复盘里我已经反复强调的，但 Week 3 又一次验证了它的关键性。等到 Day 15 才发现没批是来不及的。
2. 我自己的实际状况：Day 1 提交、Day 18 才批 Level 2、Day 20 才能 paper trade。有 17 天的等待期。
3. 如果 Day 15 还没批，先用模拟数据自己写一个简易 paper trade 工具——读期权链数据、按 mid 价模拟成交、记录 P&L。Week 4 反正要做严格回测，这套代码也用得上。

坑 #2：用 SPY 整张做 paper（保证金太大，<$5k 实盘做不了）

概率：90%（我已踩，这是 Day 20 没下成的直接原因）

症状：

• 教学资料 90% 用 SPY 举例（流动性好、IV 稳定、教学友好）
• 实操时才发现：SPY 480 × 100 股 = $48,000 cash-secured，远超个人 paper 账户余额
• 即便余额够，"为了 paper 一笔练手就锁住 4 万美元 30 天"在心理上也荒谬

怎么办：

1. 小资金 paper trade 严格用低价标的。我做了一张筛选表：

1. 如果一定要做 SPY，改用 spread——比如 Put Credit Spread（卖一张近 ATM Put + 买一张更远 OTM Put），保证金降为「两个 strike 之差 × 100」，可以从 $48k 缩到 $500-$2000。
2. 另一条路径：SPY 之外考虑 SPX（cash-settled、欧式期权、税务优惠 60/40），但 SPX 单手「点数 × $100」更大，不适合小资金。SPY 替代用 XSP（mini-SPX，1/10 大小），$48 一个点位 × 100 = $4,800，和我现金水平正好匹配。Week 6 之后我可能转用 XSP。

坑 #3：把 IV 当绝对值看（必须用 IVR）

概率：70%（我自己曾犯）

症状：

• 看见 TSLA IV 60% 觉得「贵了，可以卖」——但 TSLA 平均 IV 就是 55%，60% 是中位
• 看见 GLD IV 18% 觉得「平静，没机会」——但 GLD 平均 IV 14%，18% 是高位
• 选 strike 时按「30 Δ Put」机械执行——但同样 30Δ 的 Put 在 IVR 95 卖一手收 $200，IVR 5 时同样的 strike 收 $40，回报相差 5 倍

怎么办：

1. 任何卖方策略，开仓前必须看 IVR。我自己的规则：IVR < 30 不卖、30-50 小仓位卖、50+ 正常仓位、80+ 加仓。
2. 任何买方策略反过来：IVR > 70 不买、< 30 才考虑。
3. 把 IVR 写进交易日志的必填字段。如果某笔下单时没记 IVR，事后无法判断「这笔是 risk premium 收割还是赌方向」。

坑 #4：忽略 ex-dividend date

概率：50%

症状：

• 卖 CSP 在 ex-dividend 前几天，ITM 状态下被提前行权（早执行风险）
• 买 LEAPS Call，ex-dividend 当天 underlying 跳水但 Call 不动，结果亏一个股息
• 不知道为什么 deep ITM 美式 Call 突然消失（被 dividend capture 套利者行权了）

怎么办：

1. 每个标的下单前查 next ex-dividend date——yfinance Ticker(...).calendar 或 IBKR 期权链都能看
2. 不要在 ex-dividend 前 5 天内卖 ITM Put / 买 ITM Call
3. 我的工程方案：在交易日志的下单 checklist 里加一行 "next ex-div = ___"，强制填写，避免遗漏

坑 #5：不算清 max loss 就下单

概率：60%（这是新手最危险的一坑）

症状：

• 想做 short strangle 觉得「双卖收两份 premium 很爽」——没意识到 max loss 理论上无限
• 想做 short put 觉得「最多就是接货」——忘了如果标的跌 50% 我接货时净值是 -50%
• 想做 Iron Condor 觉得「有 wing 保护」——忘了在两个 wing 之间，max loss = (spread width - credit) × 100

怎么办：

1. 下单前在交易日志强制填这三个字段：
   • Max profit
   • Max loss
   • Breakeven price(s)
2. 如果三个数算不出来，就不该下这笔单。
3. 写一个 max_pl_calculator.py 小工具——输入策略类型 + legs，自动算出三个值，直接打印到 stdout。Week 4 期权回测会复用。

坑 #6：用错口径算 Greeks（continuous vs discrete）

概率：40%

症状：

• BS 公式里 r 是 continuous compounding，要用 ln(1+r_annual) 不是 r_annual 直接代
• Theta 一些库报「每天」（daily theta），另一些报「每年」（annualized theta），看错单位差 365 倍
• IV 输入是「年化波动率」（annualized vol），不能直接喂「日波动率」

怎么办：

1. 任何 Greeks 库，先用 SPY ATM Call 跑一遍 sanity check——价格、Delta（应 0.5 附近）、Theta（应在 -0.05 到 -0.15 之间每天）。
2. 跨库对比：同样参数，py_vollib / mibian / 自写 BS 三个结果应该 1e-4 量级一致。
3. 我的实操：tr_lib/options/greeks.py 注释里写明每个返回值的单位（"per day"、"per 1% vol change"），永不省略。

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五、当前期权能力分级（自评）

给读者一个对照标准。不要美化自己：

当前级别定位：「懂期权语言、能算 Greeks、能解读 IV 形态的入门交易员」。距离「合格的期权策略交易员」还差 3-4 周（CSP 实操跑过 + 多仓位 Greeks 管理 + 事件驱动 + risk-defined 标准化）。

这个分级的意义：避免**「读了 Greeks 公式就以为自己懂期权」的邓宁-克鲁格效应。期权 Greeks 是最容易产生「知识幻觉」的领域**——公式看着懂、单笔交易看着会算、但多仓位组合 Greeks 在 regime change 时的非线性变化是另一回事，那个能力 Week 6 之后才会逐步建立。

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六、Week 4 预告：回测严谨性 + 风控基础（Day 22-30 = 9 天）

6.1 为什么风控比策略重要

Week 1-3 我花了 21 天学怎么找 alpha——回测框架、因子、期权。Week 4 要做一个 180 度转向：学怎么避免 alpha 被吞没。

为什么？因为对个人量化：

一句话：单 strategy alpha 不持久，但风控错误是永久的。一个 Sharpe 0.5 的因子组合 + 严格风控 vs 一个 Sharpe 1.5 的因子组合 + 松散风控，3 年后前者大概率账户余额更高。这是个人量化和机构量化的最大差异——机构有团队冗余可以承担 -50% drawdown 然后修复，个人不行。

6.2 Day 22-30 学习清单

6.3 Week 4 我最想搞清楚的事

1. 真实交易成本到底多少——Week 2 我用了 0.1% commission + 1bp slippage 这种「保守拍脑袋」数字，但真实月度调仓因子组合的全口径成本（包括 spread、slippage、市场冲击）会不会其实是 0.5% 量级？如果是，那 Sharpe 会从 0.97 掉到 0.6 以下。
2. WFA 之后的因子 Sharpe——in-sample Sharpe 0.97 这个数字，去掉过拟合和 lookahead 之后剩多少？我心理预设是「能保住 0.5 就成功」。
3. Kelly 在因子组合上怎么用——单标的 Kelly 公式简单，多标的 + 相关性这一层我从来没实操过，Week 4 必须搞定。
4. 交易日志的「字段冗余度」——字段太少没用、太多没人坚持填。需要找到「最小可用集」并设计自动化填写。

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七、个人复盘 prompt（给读者一个反思框架）

每完成一周，留 30 分钟回答下面三个问题，用文字写下来——口头回答和文字回答的深度不在一个数量级。

Prompt 1: 这一周我最 surprised 的发现是什么？

我的答案：Day 18 跑出 SPY 2014-2024 IV-HV spread 平均 +3.2%——这意味着长期平均下来，市场卖期权方稳定收取 3.2% 年化的 risk premium。我此前隐约知道「卖方有 edge」，但从未量化过到底多少。3.2% 听起来不大，但对一个 IV 17% 的标的来说，这是接近 20% 的 vol over-pricing 比率。这个数字让我对 Week 7-8 的 Wheel 策略产生了一个具体的「上限期望」——年化超额收益 3-5% 是合理目标，超过这个数大概率是回测有问题或在某个 regime 偶然。

Prompt 2: 我最不确定的概念是什么？

我的答案：Volatility Surface 在不同 expiry 之间的"sticky strike vs sticky delta vs sticky moneyness"假设。Day 19 我画了 surface 但意识到一个问题——市场报价是按 strike，但学界研究往往按 moneyness（K/S）或 delta。**当 underlying 涨 5% 后，原来 ATM 的 IV 应该跟着移动到新 ATM，还是留在原 strike？**这三种假设在 hedging 和 risk management 上完全不同。Phase 2 我必须搞清楚 IBKR 内部用哪种、市场实际表现更接近哪种。

Prompt 3: 我下周最想搞清楚的事是什么？

我的答案：真实交易成本对因子组合的吞噬幅度到底多大。Week 2 我对 4 因子组合的 Sharpe 估计是 0.97，但用的是 0.1% commission + 1bp slippage 这种保守但简化的数字。Week 4 Day 22 我会用 IBKR 历史成交数据 + bid-ask mid 作为基准，用更真实的成本模型重新跑 Week 2 的回测。如果 Sharpe 掉到 0.5 以下，说明月度调仓在实盘可能根本没 edge，需要降到季度或半年调仓——这会从根本上改变 Phase 2 的策略设计。

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八、PM 视角：期权是「带不对称收益 + 时间衰减 + 状态变化」的产品

最后一段思考，给读者迁移到 PM 工作上。

10 年金融零售 PM 工作里我反复设计一类产品——有时间窗口、有状态变化、有不对称收益的产品。比如：

• 试用期产品：30 天免费试用，到期自动转付费（如果用户没主动取消）
• 订阅 + 等级：用户在不同等级（Basic/Pro/Enterprise）之间跳转，跳转时定价不连续
• 优惠券 / 限时折扣：有限时间窗口（expiry）、有最低消费门槛（strike）、用了就用了（exercise）
• 会员等级保级：达到某个累积消费就自动升级（path-dependent）

Week 3 让我看清——期权是这类产品的「金融纯化版」。

这个类比的核心洞察：好的 PM 设计的产品本质上是在「卖期权给用户」——用户花某个 premium 买入一个「在限定时间内、限定条件下、可以行使某种权利」的合约。我们设计的 30 天免费试用，本质上是把一份 Put 期权（用户有权在 30 天内反悔不付费）打包送给用户。期权定价理论告诉我们这份「Put」的隐含价值是多少，从而决定我们该用什么转化率指标来定价合算。

最后一行尤其重要。接受亏损是成熟 PM / 成熟期权交易员的标志——10 年金融零售经验告诉我，没有任何产品永远 100% 转化、没有任何促销永远正 ROI；同样地，没有任何期权策略每笔都赚。真正的 alpha 来自把单笔结果转化为长期 expected value 并管理 drawdown——而不是追求「百战百胜」。

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九、Week 3 → Week 4 的关键过渡 checklist

在 Day 22 开始之前，把下面这些事做完：

• (1) Options Level 已批确认：Day 18 已批 Level 2，截图保存到证据库；考虑 Day 30 之前申请升 Level 3（需要 Iron Condor / Spread）
• (2) Paper CSP 重做：换 SLV 或 XLF 这种小标的，在 paper 账户实际下成功一笔 CSP，记录全流程到交易日志
• (3) 策略 Greeks 符号矩阵：今天画的那张 8 × 5 表格保存为高清 png，放进 Week 3 招牌产出
• (4) 期权数据 cache 入库：每日 close 时拉一次 SPY/SLV/XLF/HYG 的完整期权链，存到 data/options/，Week 4 回测要用
• (5) max_pl_calculator.py：写一个小工具，输入策略 + legs 输出 max profit / max loss / breakeven，Week 4 必须有
• (6) Week 1-3 笔记发布：选 Day 16 (Greeks 矩阵)、Day 18 (IVR)、Day 21 (周复盘) 发到 Mirror / 知乎，外部讲一遍是最强的内化
• (7) 更新 TR_PROGRESS.md：Week 3 标 ✅，Week 4 占位、Day 30 标注「Phase 1 收尾」
• (8) 心理预算：给自己一句提醒——Week 4 会戳破 Week 2 的因子 Sharpe 0.97 这个"虚高"数字，提前接受这件事

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十、明日预告

Day 22: 交易成本建模 — 让回测 Sharpe 老实下来

• 四层成本拆解：commission / bid-ask spread / slippage / market impact
• 不同标的的真实成本曲线（SPY 0.5bp vs small-cap 30bp）
• 月度调仓 vs 周度调仓的成本对比（哪个频率被成本吃得多）
• 滑点的两种建模方式：固定 bp vs ADV-based 动态模型
• 把 Week 2 的 4 因子等权组合（原 Sharpe 0.97）加上真实成本重新回测，看 Sharpe 真实值
• 实操：写一个 cost_model.py 模块，给 vectorbt 的回测接口插入「真实成本」配置

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实际复盘记录

周一上午留出 1.5 小时填这个段落。

• [hh:mm] Day 15-20 实操产出对照 — ...
• [hh:mm] 三个认知具体写下来 — ...
• [hh:mm] 期权能力分级 + 坑总结 — ...
• [hh:mm] Week 4 准备 checklist 完成 — ...
• [hh:mm] 重做 paper CSP (用 SLV/XLF) — ...
• 卡点 / 下周要主动推动的事：

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总字数：约 6,200 字 Week 3 完成度：85% (11/13)，含部分完成 100% (13/13) Week 3 → Week 4 衔接状态：✓ Greeks / BS / IV 工具就绪，✓ Options Level 2 已批，△ 第一笔 paper CSP 待重做（换小标的），→ Week 4 转向风控严谨性