衍生产品组合风险统计

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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

课程简介

从风险管理的角度来看，了解衍生品投资组合对某些参数值（市场报价，模型假设等）的敏感程度是很重要的。 本节内容一步步从建立模型开始，到补充衍生工具头寸，用蒙特卡洛方法模拟估值，分无相关和有相关两种情况进行讨论，说明了如何为衍生品投资组合对象生成特定的风险评估报告。

学习目标

• 学会用两个风险因子建立几何布朗运动模型
• 学会建立有6个衍生工具头寸的模型
• 学会投资组合模型用蒙特卡洛模拟的方法进行估值
• 学会生成投资组合风险报告，分为无相关和有相关两种情况进行讨论
  

1. import dx
   
2. import datetime as dt
   
3. import time
   
4. import numpy as np

复制代码

一、风险因子

这个例子是基于两个风险因子，都使用几何布朗运动模型。

1. # 固定短期利率
   
2. r = dx.constant_short_rate('r', 0.01)

复制代码

1. # 市场环境
   
2. me_gbm_1 = dx.market_environment('gbm_1', dt.datetime(2015, 1, 1))

复制代码

1. # 几何布朗运动
   
2. me_gbm_1.add_constant('initial_value', 40.)
   
3. me_gbm_1.add_constant('volatility', 0.2)
   
4. me_gbm_1.add_constant('currency', 'EUR')
   
5. me_gbm_1.add_constant('model', 'gbm')

复制代码

1. me_gbm_2 = dx.market_environment('gbm_2', me_gbm_1.pricing_date)

复制代码

1. # 变量环境
   
2. val_env = dx.market_environment('val_env', dt.datetime(2015, 1, 1))
   
3. val_env.add_constant('paths', 25000)
   
4.     # 25,000 个路径
   
5. val_env.add_constant('frequency', 'W')
   
6.     # 每周频率
   
7. val_env.add_curve('discount_curve', r)
   
8. val_env.add_constant('starting_date', dt.datetime(2015, 1, 1))
   
9. val_env.add_constant('final_date', dt.datetime(2015, 12, 31))

复制代码

1. # 把变量环境加入市场环境
   
2. me_gbm_1.add_environment(val_env)
   
3. me_gbm_2.add_environment(me_gbm_1)
   
4. me_gbm_2.add_constant('initial_value', 40.)
   
5. me_gbm_2.add_constant('volatility', 0.5)
   
6.   # 波动较大

复制代码

1. risk_factors = {'gbm_1' : me_gbm_1, 'gbm_2' : me_gbm_2}
   
2.   # 双因子市场

复制代码

二、衍生工具头寸

我们将建立共有6个衍生工具头寸的模型

1、市场环境

所有的衍生工具头寸共用同一个market_environment对象。

1. # 头寸的市场环境
   
2. me_option = dx.market_environment('put', dt.datetime(2015, 1, 1))
   
3. me_option.add_constant('maturity', dt.datetime(2015, 12, 31))
   
4. me_option.add_constant('currency', 'EUR')
   
5. me_option.add_environment(val_env)

复制代码

2、衍生工具头寸

两种不同类型的衍生产品组合 - 美式看跌期权和欧式最大看涨期权。 每种派生类型分别对应三个头寸。

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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