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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。
AIOption 的核心工作流由三步组成：
- 提出意图：用自然语言说明标的、市场观点、期限或策略偏好。
- 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。
- 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。
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。
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。
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 IV24.6%，并展示权利金、Delta、Gamma、Theta 和盈亏平衡点。 - IV Skew 与 Call/Put OI 按行权价展开，保留模型分析前的原始截面。
工具调用、数据日期和原始表格始终可见，用户可以判断模型引用的是实时数据、上一交易日 EOD，还是估算字段，而不是只接受一段无法追溯的答案。
完成取数后，系统把同一截面拆成多头逻辑、空头逻辑、中性区间与操作框架：
- 多头证据包括价格接近阶段高点、正 Gamma 区、
225Call OI 集中。 - 空头证据包括 PCR 仅
0.26、Put IV 近端抬升和到期日 Gamma 陷阱。 - 关键阻力为
225，关键支撑依次为217.5与 Gamma Flip 附近的210。 - 短线结论偏多，但必须等待放量突破；中期维持中性偏谨慎。
- 当 GEX 或外部行情工具获取失败时，答案明确标注数据缺口，并要求开盘后重新确认。
这正是 AIOption 与“AI 喊单器”的区别：方向判断必须附带证据、反证和失效条件；数据不完整时，正确答案可以是不交易。
| 决策阶段 | AIOption 提供的能力 |
|---|---|
| 意图解析 | 从自然语言提取标的、方向、DTE、策略族和风险偏好 |
| 市场证据 | 日线、分时、VWAP、ORB、RVOL、EMA/MACD、Volume Profile、新闻 |
| 期权证据 | 期权链、bid/ask、volume、OI、IV、Greeks、Skew、期限结构、GEX |
| 策略构造 | 单腿、垂直价差、信用价差、跨式、宽跨式、领式、备兑、现金担保 Put、日历、对角、穷人备兑、铁鹰和蝶式 |
| 风险门禁 | 多腿净价、资金占用、最大损失、报价新鲜度、部分成交与残腿风险 |
| AI 审查 | 单模型分析或“进攻、风控、反方、主持人”多角色交叉审查 |
| 自动化 | 股票池、循环扫描、Wait Trigger、机会雷达、通知和交易实例 |
| 可审计性 | 工具 trace、原始数据、订单/成交、资金快照、退出原因和事后复盘 |
| 职责 | 实现 |
|---|---|
| 正股与期权研究数据 | ThetaData 优先，可使用 yfinance / Longbridge |
| Greeks | 数据源字段或本地 Black-Scholes 估算 |
| GEX / Volume Profile | 基于期权链、OI、IV 与成交结构计算 |
| AI Provider | DeepSeek 默认，也支持 OpenAI-compatible provider |
| 券商执行 | Longbridge、Alpaca、uSMART 适配层 |
| 状态存储 | 本地 SQLite；Docker 默认 Postgres + Redis |
行情源与下单券商是两条独立链路。订单状态、撤单和平仓结果必须以当前券商回报为准，市场数据不能替代成交事实。
需要 Docker Engine 24+ 与 Compose v2：
git clone https://github.com/khakhasshi/AIOption.git
cd AIOption
cp .env.example .env
docker compose up -d --build
curl http://127.0.0.1:7001/api/health打开 http://127.0.0.1:7001。默认可以进行本地研究，但券商和交易 API 不可用。
本地演示管理员（来自 .env.example）：
账号：local-admin
密码：AIOption-Local-Admin-2026!
该账号拥有分析、交易页面、管理员和不限额权限，便于完整体验与截图；券商 API、交易调度、自动交易和订单监控的服务器总开关仍默认关闭。此公开密码只能用于绑定 127.0.0.1 的本地实例。部署到局域网或公网前，必须更换账号、密码、AI_OPTION_AUTH_SECRET 与 AI_OPTION_CREDENTIAL_SECRET。
需要 Python 3.12 和 Node.js 22：
python3.12 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements-dev.txt
cp .env.example .env
cd web
npm ci
npm run build
cd ..
PYTHONPATH=. .venv/bin/python -m uvicorn ai_option_scanner.web_api:app \
--host 127.0.0.1 --port 7001CLI 示例：
PYTHONPATH=. .venv/bin/python -m ai_option_scanner.cli --no-ai "扫描 QQQ 期权结构"
PYTHONPATH=. .venv/bin/python -m ai_option_scanner.cli --council "分析 NVDA 趋势价差机会"所有敏感配置只放在本地 .env、后台加密凭证存储或秘密管理服务中。完整模板见 .env.example。
AI 是可选能力。默认配置为 DeepSeek V4 Flash，并显式关闭思考模式；也可以配置其他 OpenAI-compatible provider。
DEEPSEEK_API_KEY=your-key
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-v4-flash管理员登录后可在“账户与连接 → ThetaData 数据源”保存、更新、删除并测试凭证。凭证由后端加密保存，前端只显示脱敏邮箱；扫描器、AI 对话、实例和复盘会复用同一份服务器级配置。
生产部署也可以使用环境变量或 credentials file，且它们的优先级高于前端保存的配置：
THETADATA_EMAIL=your-email
THETADATA_PASSWORD=your-password
# 或 THETADATA_CREDENTIALS_FILE=/run/secrets/thetadata-credentials订阅等级决定可用端点与历史深度。项目会在缺少完整 Greeks 时进行本地估算，但估算值必须与供应商原始字段区分。ThetaData Cloud 通常限制同一账号的活动会话数量，请勿同时启动多个使用相同凭证的独立部署。
可以通过 UI 按账户保存凭证，也可以使用环境变量：
AI_OPTION_LONGBRIDGE_BACKEND=sdk
LONGBRIDGE_APP_KEY=your-app-key
LONGBRIDGE_APP_SECRET=your-app-secret
LONGBRIDGE_ACCESS_TOKEN=your-access-token复制 .env.example 后可使用上方本地演示管理员。部署到局域网或公网前必须替换该公开账号，设置长随机 AI_OPTION_AUTH_SECRET 和 AI_OPTION_CREDENTIAL_SECRET，并优先使用密码哈希而不是明文密码。Google、Apple OAuth 与 Turnstile 配置见 OAuth 文档。
生成密码哈希：
PYTHONPATH=. python - <<'PY'
from ai_option_scanner.app_auth import hash_password
print(hash_password("replace-this-password"))
PY新安装默认采用研究模式：
live_enabled=false。AI_OPTION_ENABLE_BROKER_API=false。- 交易调度、自动交易调度和订单监控均为
false。 - Docker 仅把 Web、Postgres 和 Redis 端口绑定到
127.0.0.1。 .env、数据库、账户缓存、报告、下载数据和密钥文件均被 Git 忽略。
启用实盘前至少需要完成：身份认证、模拟账户验证、订单幂等检查、最大亏损设置、部分成交处置、紧急全平演练和独立券商对账。详见 实盘风险与安全规范。
先使用模拟账户。以下开关不会替代 UI 中的 live_enabled、用户 can_trade 权限和策略风控门禁：
AI_OPTION_ENABLE_BROKER_API=true
AI_OPTION_ENABLE_TRADING_SCHEDULER=true
AI_OPTION_ENABLE_AUTO_TRADE_SCHEDULER=true
AI_OPTION_ENABLE_ORDER_MONITOR=true不要在没有订单监控的情况下启动自动交易，也不要在多个 Worker 上重复启动同一个调度器。
React SPA
|
| HTTP / Cookie Session / SSE
v
FastAPI Web API
|-----------------------------|
v v
Postgres or SQLite Redis queue/locks/cache
| |
v v
Domain services Worker process
| |
| market data / AI | schedulers / monitors
v v
ThetaData / yfinance / Longbridge / brokers
Docker 推荐把 Web 与 Worker 分离：Web 只服务 API 和前端，Worker 消费扫描任务并运行已显式开启的后台任务。详细状态机、数据模型和接口见 docs。
本仓库只包含 AIOption 主应用。以下项目保持独立，不作为 Git 子模块或运行时依赖：
OptionWorkstation：期权实时分析与历史回放工作台。aioption-rule-trader：无 LLM 规则交易实验。aioption-trading-backtester：历史仿真与参数研究。
本仓库不包含市场数据、生产数据库、真实订单记录、账户缓存、私有报告或供应商凭证。
# 后端
PYTHONPATH=. .venv/bin/python -m pytest
# API 文档覆盖
PYTHONPATH=. .venv/bin/python scripts/check_api_docs.py
# 仓库卫生与秘密模式检查
PYTHONPATH=. .venv/bin/python scripts/check_repository_hygiene.py
# 前端
cd web && npm ci && npm run build
# Docker
docker compose config --quiet
docker build -t aioption:local .历史下载与自适应入场研究脚本需要额外依赖：
.venv/bin/pip install -r requirements-research.txt欢迎提交 issue 和 pull request。涉及交易执行、风控或数据语义的改动，请同时提供失败场景、测试证据与可回滚说明。提交前请阅读 CONTRIBUTING.md 和 CODE_OF_CONDUCT.md。
Jiang Jingzhe（江景哲），Email: jiangjingzhe2004@gmail.com
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