基于 Python 的金融分析库：DX（二）

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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


第一部分介绍 DX 估值库，分险中立折现以及市场环境的 Python 类；
第二部分介绍几何布朗运动、跳跃扩散、平方根扩散等随机过程分险因素模拟； 第三部分介绍根据单一潜在分险因素估算单一欧式或美式行权方法的期权和衍生品估值；
第四部分介绍期权和衍生品投资组合的估值。



三、衍生品估值


2.美式行权

1. from dx_simulation import *

复制代码

1. me_gbm.add_constant('initial_value', 36.)
   
2. me_gbm.add_constant('volatility', 0.2)
   
3. me_gbm.add_constant('final_date', dt.datetime(2016, 12, 31))
   
4. me_gbm.add_constant('currency', 'EUR')
   
5. me_gbm.add_constant('frequency', 'W')
   
6.   # 频率为每周
   
7. me_gbm.add_constant('paths', 50000)

复制代码

1. csr = constant_short_rate('csr', 0.06)

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1. me_gbm.add_curve('discount_curve', csr)

复制代码

1. gbm = geometric_brownian_motion('gbm', me_gbm)

复制代码

1. payoff_func = 'np.maximum(strike - instrument_values, 0)'

复制代码

1. me_am_put = market_environment('me_am_put', dt.datetime(2015, 1, 1))

复制代码

1. me_am_put.add_constant('maturity', dt.datetime(2015, 12, 31))
   
2. me_am_put.add_constant('strike', 40.)
   
3. me_am_put.add_constant('currency', 'EUR')

复制代码

1. from valuation_mcs_american import valuation_mcs_american

复制代码

1. am_put = valuation_mcs_american('am_put', underlying=gbm,
   
2.                     mar_env=me_am_put, payoff_func=payoff_func)

复制代码

1. %time am_put.present_value(fixed_seed=True, bf=5)

复制代码

CPU times: user 559 ms, sys: 22 ms, total: 581 msWall time: 580 ms4.470627

1. %%time
   
2. ls_table = []
   
3. for initial_value in (36., 38., 40., 42., 44.):
   
4.     for volatility in (0.2, 0.4):
   
5.         for maturity in (dt.datetime(2015, 12, 31),
   
6.                          dt.datetime(2016, 12, 31)):
   
7.             am_put.update(initial_value=initial_value,
   
8.                           volatility=volatility,
   
9.                           maturity=maturity)
   
10.             ls_table.append([initial_value,
    
11.                              volatility,
    
12.                              maturity,
    
13.                              am_put.present_value(bf=5)])

复制代码

CPU times: user 14.4 s, sys: 259 ms, total: 14.7 sWall time: 14.7 s

1. print "S0  | Vola | T | Value"
   
2. print 22 * "-"
   
3. for r in ls_table:
   
4.     print "%d  | %3.1f  | %d | %5.3f" % \
   
5.           (r[0], r[1], r[2].year - 2014, r[3])

复制代码

S0  | Vola | T | Value----------------------36  | 0.2  | 1 | 4.44436  | 0.2  | 2 | 4.76936  | 0.4  | 1 | 7.00036  | 0.4  | 2 | 8.37838  | 0.2  | 1 | 3.21038  | 0.2  | 2 | 3.64538  | 0.4  | 1 | 6.06638  | 0.4  | 2 | 7.53540  | 0.2  | 1 | 2.26740  | 0.2  | 2 | 2.77840  | 0.4  | 1 | 5.20340  | 0.4  | 2 | 6.75342  | 0.2  | 1 | 1.55442  | 0.2  | 2 | 2.09942  | 0.4  | 1 | 4.45942  | 0.4  | 2 | 6.04644  | 0.2  | 1 | 1.05644  | 0.2  | 2 | 1.61844  | 0.4  | 1 | 3.84644  | 0.4  | 2 | 5.494

1. am_put.update(initial_value=36.)
   
2. am_put.delta()

复制代码

-0.4631

1. am_put.vega()

复制代码

18.4939
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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