Для начала, все таки, немного зауми.

1. Об опционах рекомендую почитать книгу — А.Н.Балабушкин Опционы и фьючерсы. Кратко, сжато, все по делу и без воды. Много хорошей математики. В общем, математику можно пропустить, нужно уловить только общий смысл — о чем эта математика.
2. На сайте eLearning есть 6-7 бесплатных лекций Твардовского — просто, ясно, доступно. Он хорошо и интересно излагает. Смотрел лет 10 назад, 2 раза. Очень рекомендую.

Теперь непосредственно об опционных стратегиях.
Простейшей стратегией является — покупка опциона. Если цена базового актива (БА) растет или будет расти — покупаем опцион CALL вне денег, в нескольких страйках (лучше не более 4-5) от центрального. Если БА падает, аналогично покупаем опцион PUT. Больше стоимости опциона при его покупке вы никак не проиграете (хотя, теперь уж и не знаю )). ГО опциона равно его стоимости, и об этом можно не беспокоится.

Теперь более сложная стратегия для совсем ленивых. Если вы считаете, что актив будет хорошо расти или падать, на центральном страйке покупаем CALL и PUT — такая позиция называется Стрэддл. Теперь, куда бы не пошла цена БА, мы будем в выигрыше. Однако, если цена за пару дней никуда существенно не сдвинется, мы проиграем из за уменьшения внутренней стоимости опциона. Это называется временной распад.
Позиция Стрэддл хороша тем, что думать вообще ни о чем не надо, однако, она, пожалуй, очень, даже слишком, дорогая, и, далеко не самая хорошая за такие-то деньги.) Вообще, начинающим в позиции типа Стрэддлы лучше не лезть.

Пожалуй наилучшей позицией в опционах является Стрэнгл. Суть его в том, что мы покупаем опцион CALL вне денег в нескольких страйках от центрального (тоже желательно не более 4-5), и примерно симметрично ему покупаем опцион PUT. Теперь, как и в случае со Стрэддлом, куда бы цена не пошла, мы получаем прибыль. Такая позиция гораздо дешевле Стреддла, и у нее есть масса других преимуществ, но это уже ближе к зауми.
Ну, и недостатки у Стрэнгла аналогичны Стрэддлу — если цена 2-3 дней никуда существенно не пойдет, мы опять получим убытки от временного распада.
Кроме того, Стрэнгл сложнее конструировать, чем Стрэддл, для которого вообще думать не надо.
В опционах есть такой параметр — Дельта, это скорость изменения цены опциона от изменения цена БА
       Дельта = (Изменение стоимости опциона)/(Изменение стоимости БА)
Т.е., на сколько рублей изменится стоимость опциона, при изменении стоимости БА на 1 рубль. От страйка к страйку эта скорость меняется, и при приближении нашего опциона к центральному страйку и переходе опциона в деньги она будет возрастать.
Дельта транслируется в Quik, и ее можно добавить в таблицу опционов.
При выборе Стрэнгла желательно, чтобы параметры Дельта для опционов CALL и PUT были равны или близки друг к другу. Можно купить несколько опционов CALL и PUT в разных страйках, чтобы суммы их Дельт были примерно равны для CALL и PUT. Если же вы считаете, что актив скорее пойдет, например вверх, то Дельту для CALL можно выбрать и побольше, чем для PUT. И наоборот, в случае уменьшения стоимости БА.
Графически позиция Стрэнгл выглядит так:

--
-- Выполнение действий с массивами.
--

local pairs = pairs
local type = type

module(...)

--- Создать копию массива (таблицы)
-- @return копию массива (таблицы)
function copy(array)
    local copy_array = {}
    if type(array) ~= "table" then
        return array
    end
    for k, v in pairs(array) do
        if type(v) == "table" then
            copy_array[k] = copy(v)
        else
            copy_array[k] = v
        end
    end
    return copy_array
end

--- Узнать, начинается ли индексация в массиве с нуля или с единицы.
-- @return 0 или 1
function base(array)
    if array[0] ~= nil then
        return 0
    else
        return 1
    end
end

--- Вычислить число элементов в массиве.
-- @return число элементов в массиве
function size(array)
    local n = 0
    for _, _ in pairs(array) do
        n = n + 1
    end
    return n
end

--- Проверить пустой или нет массив.
-- @return true/false
function isEmpty(array)
    for _, _ in pairs(array) do
        return false
    end
    return true
end

--- Получить первый индекс массива, где ничего не записано. Поиск начинается с 1.
-- @return первый индекс массива, где ничего не записано
function firstEmptyIndex(array)
    local i = 1
    while array[i] ~= nil do
        i = i + 1
    end
    return i
end

Национальная ассоциация участников фондового рынка (НАУФОР) направила в «Московскую биржу» письмо с просьбой рассмотреть вопрос о возможности участия биржи в реструктуризации убытков клиентов при торгах фьючерсами на нефть WTI в апреле 2020 года.

Письмо имеется в распоряжении «Интерфакса».

Как сообщалось ранее, 20 апреля в 19:23 МСК цена торгуемого на «Мосбирже» фьючерсного контракта на нефть Light Sweet Crude Oil (соответствует поставочному контракту WTI на бирже NYMEX) с исполнением 21 апреля 2020 года опустилась до нижней границы ценового коридора — $8,84 за баррель. В отсутствие решения об увеличении лимита колебаний цен этого контракта участники торгов не имели возможность совершать сделки с ним по ценам, более низким, чем вышеуказанная нижняя граница. При этом бирже NYMEX, входящей в CME Group, торги Light Sweet Crude Oil Futures, от значения расчетной цены которого зависит цена исполнения российского фьючерсного контракта, продолжались, стоимость контракта NYMEX доходила до минус $40,32. «Московская биржа» приняла решение о приостановке торгов фьючерсным контрактом в дневную торговую сессию 21 апреля 2020 года и об исполнении фьючерсного контракта 

Тем, кто не читал предыдущий топик этой темы, рекомендую для начала ознакомиться с ним [1].

В комментариях к предыдущему топику меня критиковали за неоптимальность кода Python. Однако, текст читают люди с совершенно разной подготовкой — от почти не знающих Python или знающих другие языки программирования, до продвинутых пользователей. Последние легко могут обнаружить неоптимальность кода и заменить его своим. Тем не менее, код должен быть доступен и новичкам, возможно не обладающим знанием пакетов и продвинутых методов. Поэтому, в коде я буду, по возможности, использовать только базовые конструкции Python, не требующие глубоких знаний, и которые могут легко читаться людьми, программирующими на других языках. Вместе с тем, по мере изложения, без фанатизма, буду вводить и новые элементы Python.
Если вы хотите как-то улучшить или оптимизировать код, приводите его в комментариях — это только расширит и улучшит изложенный материал.

Ну, а сейчас мы займемся разработкой и тестированием индикаторов. Для начала нам нужна простейшая стратегия с использованием МА — его и построим. Самой лучшей по характеристикам МА является ЕМА. Формула ЕМА:

По мотивам поста https://smart-lab.ru/blog/616708.php

Вот и мой велосипед на питоне для получения котировок с Мосбиржи

from urllib import request, error
from json import loads
import pprint


class GetRawDataException(Exception):
	pass

class GetPricesException(Exception):
	pass

def get_prices(start_date: str, end_date: str, ticker: str) -> dict:
	"""
		Возвращает словарь: {дата:цена закрытия}
	"""
	req = 'https://iss.moex.com/iss/history/engines/stock/markets/shares/boards/TQBR/securities/{}.json?from={}&till={}'.format(ticker, start_date, end_date)
	contents = get_raw_data(req)
	try:
		data = loads(contents)
		prices = {x[1] : x[11] for x in data['history']['data']}
		return(prices)		
	except Exception as err:
		raise GetPricesException(err)


def get_raw_data(req: str) -> str:
	"""
		Возвращает результат запроса к серверу Мосбиржи
	"""
	try:
		contents = request.urlopen(req).read()
		return(contents)
	except URLError as err:
		raise GetRawDataException(err)


try:
	prices = get_prices('2019-05-23', '2019-05-30', 'GAZP')
	pprint.pprint(prices)
except GetRawDataException as err:
	print('Error getting raw data: ', str(err))
except GetPricesException as err:
	print('Error parsing json: ', str(err))

Вывод данных происходит с помощью функции get_prices(). Механизм простой: формируется url для GET-запроса. Мосбиржа в ответ присылает json, из которого забираются нужные данные и выводятся на экран.

Есть и другие способы получения данных: yfinance, pandas-datareader и универсальный BeautifulSoup, ещё более универсальный Selenium. Но это уже совсем другая история...

self.conn = websocket.WebSocketApp(
            self.url,
            on_open=self._on_open,
            on_message=self._on_message,
            on_error=self._on_error,
            on_close=self._on_close
        )