核心访谈 · 第 12 篇

Tom Sosnoff 本人 · 0DTE 与散户走向

别人采访 Tom，没有推广压力。他说自己在 0DTE 上「没有任何 edge」，甜蜜区是 30–45 天 —— 这重新校准了前面所有内容。

这一篇和其余十二篇性质不同

前十一篇是 tastylive 的 Rising Star 系列 —— Tom 采访别人。 这一篇是别人采访 Tom，在另一个频道（Option Omega）， 没有推广压力的情况下讲他自己怎么做。

它是整个系列的校准基准 —— 尤其是关于 0DTE。

01他对 0DTE 的真实态度

「我很高兴我们有 0DTE。但它在我个人这里不扮演重要角色。

考虑到我在市场上有多活跃，我用 0DTE 的程度比你想象的少得多。

不是因为不喜欢，而是 —— 我就是觉得我在 0DTE 上的 edge 更少…… 更主要的原因是，我觉得我在那里根本没有任何 edge。」

「我更喜欢长一点的到期。对我来说完美的是 30 天以上。 30 到 40 天是我的 wheelhouse。45 天最完美。」

跨两年、三个场合的一致立场
悬停查看每次的完整原话
说这话的人交易 45 年、建立了 thinkorswim 和 tastytrade， 而他的平台从 0DTE 的成交量里赚钱，并且刚刚采访完三位靠 0DTE 赚大钱的人。 这是一个逆向利益的陈述，可信度因此更高。
怎么理解这个矛盾

Mark、Doc 确实靠 0DTE 赚了钱，Tom 说没有 edge —— 两者可以同时成立：

0DTE 的结构性 edge（VRP）≈ 很小甚至为零
        ↓
那么赚钱的人赚的是什么？
        ↓
Mark：执行速度 + 摩擦成本管理（他省下 5% 的出场成本）
Doc ：一个特定的时间窗口（开盘 IV 塌陷，避开尾盘 gamma）
        ↓
★ 这些都是「执行 edge」，不是「结构 edge」
        ↓
执行 edge 无法通过阅读获得，只能通过大量重复获得
而且它随规模、随环境衰减

推论：那两套 0DTE 简化版应该被降级为研究项目而不是待部署策略 —— 不是因为它们错，而是它们所依赖的 edge 类型恰好是简化和低频最先破坏掉的那一种。

02「我从不分腿建勒式」

「我通常是 1:1，而且永远同时下单。我从不分腿建这种仓位，因为每次我分腿做勒式，我都会搞砸。」

「每一次。毫无例外。」

机制：「因为你会让亏损的那边跑下去，你会太早卖掉好的那一边，然后让另一边的亏损继续。」

这是处置效应（disposition effect）的一个精确描述： 

分腿建仓 → 两条腿的成本基础和心理账户是分开的
         → 你会分别评价它们
         → 盈利的那条腿：想落袋（避免后悔）
         → 亏损的那条腿：想等回来（避免认亏）
         → ★ 结果自动变成「砍掉赢家，留住输家」

同时下单 → 整个勒式是一个心理账户
         → 你评价的是组合的 P&L，而不是两条腿各自的 P&L
写进 SOP 的形式

① 勒式必须作为单一订单同时成交（1:1，同时下单）。
② 需要方向性倾斜时，不要把勒式做偏 —— 而是单独开一个独立计量、独立管理的裸 put 仓位。

第二条尤其重要：Emily 把 put 侧做重、Derek 在 NVDA 上调低 call delta、Jonathan 用不同到期做偏斜 —— 这些都是把方向观点混进了机制里。Tom 的做法是把两者物理隔离， 这样方向性押注有自己的规模上限，不会污染勒式的机制。

03SpaceX：call skew 与 put skew 的行为完全相反

这是全片技术含量最高的一段，而且其余十二篇没有任何人提到。

「SpaceX 刚上市头几天我就卖了一堆勒式，做得不错。

下跌那一段真的帮了大忙 —— 因为当你遇到一只所有 skew 都在上方 call 侧的股票，权利金是不会收缩的。 但只要它一反转向下，他们就把权利金摧毁掉。」

主持人：「这和你在 SPX 里遇到的不一样。」　Tom：「对。完全相反。这就是个 skew 的问题。」

标的下跌时，两类 skew 结构的隐含波动率走向相反
同样是「短勒式 + 标的下跌」，两种标的给你完全不同的结果
put-skewed（指数）：机构买下方保险 → 下跌时 IV 膨胀 → 短勒式 delta 与 vega 双杀。
call-skewed（热门新股）：散户追涨买上方 call → 下跌时 IV 崩塌 → 短勒式 delta 亏但 vega 赚，部分对冲。
★ 这对你的下跳空策略有直接影响

你的核心逻辑是下跳空之后卖 CSP，标的池是 QQQ Nasdaq-100 + ETF 池。 这个池子里同时存在两类标的： 

可用现有数据直接验证：
  1. 对每个历史下跳空入场，计算 ΔIV = 入场日 IV − 前一日 IV
  2. 按 ΔIV 符号分组：
       ΔIV > 0（跳空后 IV 膨胀）  ← 典型 put-skew 行为
       ΔIV < 0（跳空后 IV 塌陷）  ← 典型 call-skew 行为
  3. 比较两组的权利金、胜率、每单位保证金期望值

★ 若假设成立，SOP 可加一条极便宜的过滤器：
  「下跳空后 IV 没有膨胀的标的，不做。」

04关于自动化（对 scanner / 回测管线直接相关）

「如果你用自动化来执行机制、执行参数，我完全没问题。 如果你用自动化来帮你赚钱 —— 我不相信这回事。

如果你把自动化当成一种纪律，我完全支持。高频公司就是这么做的 —— 他们用自动化，而且纯粹是为了纪律，为了机制。

我只是不相信某个 bot 能替你交易并帮你赚钱。」

✅ 正确的用法（纪律 / 机制）❌ 错误的用法（寻找 alpha）
scanner 强制执行筛选清单（IVR → 流动性 → 价差 → 距离 → 权利金比） 指望 scanner 找出"会赚钱的标的"
自动标记违规仓位（超过 21 DTE、超过滚动上限、超过规模上限） 不断加过滤条件直到回测曲线好看（过拟合）
自动计算你会偷懒不算的数字（权利金 ÷ 保证金） 把参数扫描的最优点当成未来的预期
自动记录追踪表，让你没法事后美化 —

你的 scanner 的价值不在于它能发现什么，而在于它让你没法跳过步骤。

05他自己的持仓与几个具体数字

类别标的
指数 ETFSPY 和 QQQ（远超其他）
期货ES、NQ，以及大量黄金白银
债券ZB（30 年）为主，也做 ZN —— "我们买了每一次回调"
最大亏损Micron —— 原因是没控制好仓位规模
最大盈利黄金、Robinhood、纳斯达克
做得很差"一堆我认为被高估的 AI 股票，结果它们继续涨"

三个可以直接用的数字

0645 年的答案只有一个字：规模

「我最看重的就是把仓位规模控制住。如果我控制住了交易规模，我基本上什么都能接受。

有时候会跑掉的 —— 比如 Micron —— 就是我没有控制好仓位规模……我觉得这就是我这些年能活下来的方式。」

「你的结果里有太多随机性了。 你可以在机制上做到完全正确，可以把一切都优化好，战略上可以基本无懈可击 —— 但偶尔股票就是会赢。对手方就是会赢。 你必须能接受这一点，而如果你的规模是受控的，接受起来就容易得多。」

他自己身上的一个矛盾（影响你怎么读他的话）

他说「我相信价格是随机的。我不相信有均值回归这回事。」但他同时在：

这四件事全部是均值回归押注。 合理的解释是：他否定的是技术分析式的均值回归（图形形态预测反转）， 而不是估值 / 波动率层面的均值回归。

为什么这对你重要：你的整个 02 Core Strategy 建立在下跳空后的短期反转上， 而且这是你自己的回测数据支持的。 不要因为 Tom 说"价格是随机的"就动摇它 —— 判断依据永远是你自己的数据，不是任何人的一句话。

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