这次更新只是简单地把SABR的计算过程和用CTP接口获取行情的程序合并到一起，形成一个可以实时计算出一组期权合约里的最佳SABR套利组合的程序。由于行情是从CTP接口异步返回的，所以只需要用一个map来存储实时更新的行情数据，再基于此循环地计算SABR最佳套利组合即可。有一些细节还没有进行优化，比如说，如果当前所有期权合约的SABR都大于或小于它们的隐含波动率，那就没有套利组合的出现，这一点程序还尚未考虑进去（其实这并不难，主要是我一直在怀疑我计算SABR的方式到底是否正确。尤其是vega和rho这两个参数的优化过程，虽然从逐步优化返回的步骤来看并无太大问题，但为啥SABR总是那么小？还是说只是碰巧最近的行情就是这样而已……）。总之近期应该不会再碰这个程序了，我太菜了，我得先把C++重新摸透再动手，把指针再看一遍，还有把数值分析和优化理论给学了，这真的太重要了呜呜呜……其实后面需要加工的地方也并不多，把到期日参数T精确到每天的秒级别、利率也进行实时地更新，每天需要计算的期权合约也用python写完传给C++程序（其实我一开始也只是希望C++作为一个计算工具而已，因为据说它比较快，但是为了熟悉CTP在C++上的运用，所以就全用C++来写了，发现其实也不难……）。以后想到了有空再写吧……
实时计算最优SABR套利组合
用C++调用CTP行情接口其实并不难，只要能理解api和spi两类函数分别的作用就行了。但是实现SABR策略就有点头疼了，python给我们带来了太多的便利，优化vega和rho的过程调用scipy的optimize模块一个函数就搞定了，虽然C++也有类似的nlopt库，但是使用起来还是遇到了不少麻烦。我把实现过程中用到的参考资料都列在下面，未来要加强数值分析和优化理论方面的学习……有空就来研究交易接口，希望下周结束前能搞定……
SABR参数vega和rho的优化过程
参考文章：