楼主: casey_c
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[程序分享] Python 金融数据分析库 DX 基本类和函数 [推广有奖]

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casey_c 发表于 2018-1-8 13:25:23 |AI写论文

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以下内容转自 数析学院,只节选了部分,有需要的同学可以直接查看原文


介绍 DX 分析库的一些基本框架中类和函数的用法。主要是一些工具函数、折现类和市场环境类,用于存储市场数据,其他参数/数据用来对衍生工具进行建模、评估和风险管理。


  1. from dx import *
复制代码
  1. np.set_printoptions(precision=3)
复制代码


1、工具函数


以下是两个工具函数的使用

  • get_year_deltas: 获得一个相对于 time_list 中的第一个值的年增量(小数)列表
  • sn_random_numbers: 获得一个标准正态分布的伪随机数数组


get_year_deltas


假设我们有一个包含 datetime 对象的 list 对象


  1. time_list = [dt.datetime(2015, 1, 1),
  2.              dt.datetime(2015, 4, 1),
  3.              dt.datetime(2015, 6, 15),
  4.              dt.datetime(2015, 10, 21)]
复制代码
传递这个对象到 get_year_deltas 函数生成年分数代表所给日期之间的时间间隔的列表。例如,这有时用于折现目的。



  1. get_year_deltas(time_list)
复制代码
array([ 0.   ,  0.247,  0.452,  0.803])
sn_random_numbers
蒙特卡罗模拟很大程度依赖于随机数的使用。函数 sn_random_numbers 是一个围绕 NumPy 库的伪随机数生成器的装饰器。它实现了对偶变量法和矩匹配法的通用方差缩减技术。它还允许修改随机数生成器的种子值。 shape 参数是一个包含三个整数的 tuple 对象。
  1. ran = sn_random_numbers((2, 3, 4), antithetic=True,
  2.                         moment_matching=True, fixed_seed=False)
复制代码
  1. ran
复制代码
array([[[ 1.17 , -0.802, -1.17 ,  0.802],        [-0.756, -1.401,  0.756,  1.401],        [-0.129, -0.591,  0.129,  0.591]],       [[ 0.635,  0.029, -0.635, -0.029],        [ 0.929, -1.955, -0.929,  1.955],        [ 0.905, -1.086, -0.905,  1.086]]])
使用矩匹配确保第一矩和第二矩分别分别匹配0和1。
  1. ran.mean()
复制代码
0.0
  1. ran.std()
复制代码
1.0
设置 shape 参数第一个值为1来生成一个二维 ndarray 对象。
  1. ran = sn_random_numbers((1, 3, 4), antithetic=True,
  2.                         moment_matching=True, fixed_seed=False)
复制代码
  1. ran
复制代码
array([[ 0.036,  0.454, -0.036, -0.454],       [-0.574, -2.122,  0.574,  2.122],       [-0.646,  0.736,  0.646, -0.736]])
以上内容转自 数析学院,如需完整内容可以直接查看原文





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