HKUDS/options-strategy

Purpose

期权组合策略的回测。引擎从标的价格出发，利用 Black-Scholes 模型合成理论期权价格，进而模拟多腿期权组合的 PnL、Greeks 敞口以及到期行权。

适用场景：

• 对冲策略（covered call、protective put）
• 波动率交易（straddle、strangle）
• 价差策略（iron condor、butterfly、calendar spread）
• 期权定价分析与 Greeks 敏感性研究

Supported Strategy Types

Strategy	Structure	Applicable Market View
Covered Call	持有标的 + 卖出看涨期权	温和看涨，赚取时间价值
Protective Put	持有标的 + 买入看跌期权	看涨但希望对冲下行风险
Straddle	买入相同行权价的看涨 + 看跌	预期大幅波动，但方向不明
Strangle	买入不同行权价的看涨 + 看跌	预期大幅波动，成本更低
Iron Condor	卖出看跌价差 + 卖出看涨价差	震荡行情，赚取时间价值
Butterfly	买入低行权价看涨 + 卖出 2 张中间行权价看涨 + 买入高行权价看涨	预期价格在窄区间内变动
Calendar Spread	卖出近月 + 买入同 strike 的远月	利用时间价值衰减速度差异获利

OptionsSignalEngine Interface

请在 code/signal_engine.py 中编写策略，类名固定为 SignalEngine，并实现 generate 方法：

class SignalEngine:
    """Option strategy signal engine."""

    def generate(self, data_map: dict) -> list:
        """Generate option trading instructions.

        Args:
            data_map: code -> DataFrame (columns: open, high, low, close, volume)

        Returns:
            List of trading instructions. Each instruction has the format:
            {
 …