多风险衍生工具评估（一）

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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


定义在多个风险因素和这些衍生工具组成的投资组合的衍生工具估值，这是DX Analytics的一个特色。本节说明了专用的多风险评估类的使用情况。

1. from dx import *
   
2. import seaborn as sns; sns.set()
   
3. from pandas.core import datetools

复制代码

1. import time
   
2. t0 = time.time()

复制代码

有以下多种风险因素评估类可用：

• valuation_mcs_european_multi 用于欧式行权的多风险衍生工具的评估类
• valuation_mcs_american_multi 用于美式行权的多风险衍生工具的评估类
  

对这些类的处理类似于构建单一风险衍生品头寸的组合。

一、市场环境

市场环境的风险因素是一个切入点。

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

复制代码

1. me1 = market_environment('me1', dt.datetime(2015, 1, 1))
   
2. me2 = market_environment('me2', dt.datetime(2015, 1, 1))

复制代码

1. me1.add_constant('initial_value', 36.)
   
2. me1.add_constant('volatility', 0.1)  #  低波动性
   
3. me1.add_constant('currency', 'EUR')
   
4. me1.add_constant('model', 'gbm')

复制代码

1. me2.add_environment(me1)
   
2. me2.add_constant('initial_value', 36.)
   
3. me2.add_constant('volatility', 0.5)  #  高波动性

复制代码

我们假设两个风险因素之间呈正相关。

1. risk_factors = {'gbm1' : me1, 'gbm2' : me2}
   
2. correlations = [['gbm1', 'gbm2', 0.5]]

复制代码

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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关键词：衍生工具 correlations environment correlation Volatility

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