aifinlab/a-share-calendar-spread
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A股日历价差/跨期策略。当用户说"日历价差"、"calendar spread"、"跨期"、"近远月价差"、"时间价差"、"跨期套利"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，分析期权/期货日历价差策略。支持 formal/brief 两种输出风格。
$ install --global
skillsauthnpx skillsauth add aifinlab/finclaw a-share-calendar-spreadInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
Security Scan Results
4 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
4
Scanners Passed
9
Scanners in report
Clean
TrivyContainer and dependency vulnerability scanner
95%
Clean
SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities
95%
Clean
mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation
95%
Skipped
Snyk (dep)Open source security scanning
50%
Skipped
Socket.devSupply chain security analysis
50%
Skipped
CrowdStrikeAdvanced threat intelligence
50%
Skipped
OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check
50%
Skipped
OWASP Dep-Check
50%
Last scanned: Apr 4, 2026, 12:27 AM146.2s1 file scanned
SKILL.md
- name:
- a-share-calendar-spread
- description:
- A股日历价差/跨期策略。当用户说"日历价差"、"calendar spread"、"跨期"、"近远月价差"、"时间价差"、"跨期套利"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，分析期权/期货日历价差策略。支持 formal/brief 两种输出风格。
日历价差/跨期策略助手
数据获取
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
- 期权数据: 不同到期月份的期权价格
- 期货数据: 不同月份合约价格
- 波动率数据: 各月份IV
分析工作流
Step 1: 价差分析
- 期权日历价差 = 远月期权价格 - 近月期权价格
- 期货跨期价差 = 远月期货 - 近月期货
- 价差的历史分布与当前分位数
- 价差的季节性模式
Step 2: 策略构建
- 买入日历价差：买远月+卖近月(做多时间价值)
- 卖出日历价差：卖远月+买近月(做空时间价值)
- 对角价差：不同行权价+不同到期月
- 条件选择：低IV环境买日历，高IV环境卖日历
Step 3: Greeks管理
- Theta：近月Theta衰减快于远月(策略核心收益)
- Vega：日历价差通常Vega为正(做多波动率)
- Delta：保持Delta中性或小幅偏向
- Gamma：近月到期前Gamma风险增大
Step 4: 到期管理
- 近月到期前的展期决策
- 展期时机：近月剩余价值<0.5%时展期
- 展期成本：新近月的时间价值
- A股特征：月度合约间隔，展期频率固定
Step 5: 输出报告
输出格式
formal 风格（研报级）
# 日历价差策略报告
## 一、价差分析
| 组合 | 近月 | 远月 | 价差 | 分位 |
|------|------|------|------|------|
## 二、策略方案
[具体合约、Greeks]
## 三、情景分析
[标的±5%/IV±5%盈亏]
## 四、展期计划
brief 风格（快速分析）
## 日历价差速览
- 近月ATM Call 0.15，远月 0.28
- 价差 0.13，历史P40
- 建议：买入日历价差(IV偏低)
- 最大亏损：净支出0.13
参考 references/calendar-spread-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。
使用示例
示例 1: 基本使用
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
示例 2: 命令行使用
python scripts/run_skill.py --input data.json
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