Ежедневное ценообразование облигации с QuantLib с использованием Python

Я хотел бы использовать QuantLib в Python, главным образом, для оценки инструментов процентной ставки (деривативы в будущем) в контексте портфеля. Основным требованием будет передача дневных кривых доходности в систему по цене в последующие дни (давайте пока проигнорируем проблемы с производительностью системы). У меня вопрос, правильно ли я структурировал приведенный ниже пример, чтобы сделать это? Насколько я понимаю, мне понадобится как минимум один криволинейный объект в день с необходимой связью и т. Д. Я использовал панд, чтобы попытаться это сделать. Руководство по этому вопросу будет оценено.

import QuantLib as ql
import math
import pandas as pd
import datetime as dt


# MARKET PARAMETRES
calendar = ql.SouthAfrica()
bussiness_convention = ql.Unadjusted
day_count = ql.Actual365Fixed()
interpolation = ql.Linear()
compounding = ql.Compounded
compoundingFrequency = ql.Quarterly


def perdelta(start, end, delta):
    date_list=[]
    curr = start
    while curr < end:
        date_list.append(curr)
        curr += delta
    return date_list


def to_datetime(d):
    return dt.datetime(d.year(),d.month(), d.dayOfMonth())

def format_rate(r):
    return '{0:.4f}'.format(r.rate()*100.00)


#QuantLib must have dates in its date objects
dicPeriod={'DAY':ql.Days,'WEEK':ql.Weeks,'MONTH':ql.Months,'YEAR':ql.Years}


issueDate = ql.Date(19,8,2014)
maturityDate = ql.Date(19,8,2016)

#Bond Schedule
schedule = ql.Schedule (issueDate, maturityDate,
                     ql.Period(ql.Quarterly),ql.TARGET(),ql.Following, ql.Following,
                    ql.DateGeneration.Forward,False)


fixing_days = 0 
face_amount = 100.0


def price_floater(myqlvalDate,jindex,jibarTermStructure,discount_curve):

    bond = ql.FloatingRateBond(settlementDays = 0,
                            faceAmount = 100,
                            schedule = schedule,
                            index = jindex,
                            paymentDayCounter = ql.Actual365Fixed(),
                            spreads=[0.02])   

    bondengine = ql.DiscountingBondEngine(ql.YieldTermStructureHandle(discount_curve))
    bond.setPricingEngine(bondengine)
    ql.Settings.instance().evaluationDate = myqlvalDate
    return [bond.NPV() ,bond.cleanPrice()]


start_date=dt.datetime(2014,8,19)
end_date=dt.datetime(2015,8,19)
all_dates=perdelta(start_date,end_date,dt.timedelta(days=1))
dtes=[];fixings=[]
for d in all_dates:
    if calendar.isBusinessDay(ql.QuantLib.Date(d.day,d.month,d.year)):
        dtes.append(ql.QuantLib.Date(d.day,d.month,d.year))
        fixings.append(0.1)


df_ad=pd.DataFrame(all_dates,columns=['valDate'])
df_ad['qlvalDate']=df_ad.valDate.map(lambda x:ql.DateParser.parseISO(x.strftime('%Y-%m-%d')))
df_ad['jibarTermStructure'] = df_ad.qlvalDate.map(lambda x:ql.RelinkableYieldTermStructureHandle())
df_ad['discountStructure'] = df_ad.qlvalDate.map(lambda x:ql.RelinkableYieldTermStructureHandle())
df_ad['jindex'] = df_ad.jibarTermStructure.map(lambda x: ql.Jibar(ql.Period(3,ql.Months),x))
df_ad.jindex.map(lambda x:x.addFixings(dtes, fixings))
df_ad['flatCurve'] = df_ad.apply(lambda r: ql.FlatForward(r['qlvalDate'],0.1,ql.Actual365Fixed(),compounding,compoundingFrequency),axis=1)
df_ad.apply(lambda x:x['jibarTermStructure'].linkTo(x['flatCurve']),axis=1)
df_ad.apply(lambda x:x['discountStructure'].linkTo(x['flatCurve']),axis=1)
df_ad['discount_curve']= df_ad.apply(lambda x:ql.ZeroSpreadedTermStructure(x['discountStructure'],ql.QuoteHandle(ql.SimpleQuote(math.log(1+0.02)))),axis=1)
df_ad['all_in_price']=df_ad.apply(lambda r:price_floater(r['qlvalDate'],r['jindex'],r['jibarTermStructure'],r['discount_curve'])[0],axis=1)
df_ad['clean_price']=df_ad.apply(lambda r:price_floater(r['qlvalDate'],r['jindex'],r['jibarTermStructure'],r['discount_curve'])[1],axis=1)
df_plt=df_ad[['valDate','all_in_price','clean_price']]
df_plt=df_plt.set_index('valDate')


from matplotlib import ticker

def func(x, pos): 
    s = str(x)
    ind = s.index('.')
    return s[:ind] + '.' + s[ind+1:]  

ax=df_plt.plot()
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(func))

Благодаря Луиджи Баллабио я переделал приведенный выше пример, чтобы включить принципы дизайна в QuantLib, чтобы избежать ненужных вызовов. Теперь статические данные действительно статичны, и меняются только рыночные данные (я надеюсь). Теперь я лучше понимаю, как живые объекты прослушивают изменения в связанных переменных.

Статические данные следующие:

  • bondengine
  • связь
  • structurehandles
  • исторический индекс Джибара

Рыночные данные будут единственным изменяющимся компонентом

  • кривая дневного свопа
  • рыночный спред по кривой свопа

Переработанный пример ниже:

import QuantLib as ql
import math
import pandas as pd
import datetime as dt
import numpy as np


# MARKET PARAMETRES
calendar = ql.SouthAfrica()
bussiness_convention = ql.Unadjusted
day_count = ql.Actual365Fixed()
interpolation = ql.Linear()
compounding = ql.Compounded
compoundingFrequency = ql.Quarterly


def perdelta(start, end, delta):
    date_list=[]
    curr = start
    while curr < end:
        date_list.append(curr)
        curr += delta
    return date_list


def to_datetime(d):
    return dt.datetime(d.year(),d.month(), d.dayOfMonth())

def format_rate(r):
    return '{0:.4f}'.format(r.rate()*100.00)


#QuantLib must have dates in its date objects
dicPeriod={'DAY':ql.Days,'WEEK':ql.Weeks,'MONTH':ql.Months,'YEAR':ql.Years}


issueDate = ql.Date(19,8,2014)
maturityDate = ql.Date(19,8,2016)

#Bond Schedule
schedule = ql.Schedule (issueDate, maturityDate,
                     ql.Period(ql.Quarterly),ql.TARGET(),ql.Following, ql.Following,
                    ql.DateGeneration.Forward,False)

fixing_days = 0 
face_amount = 100.0

start_date=dt.datetime(2014,8,19)
end_date=dt.datetime(2015,8,19)
all_dates=perdelta(start_date,end_date,dt.timedelta(days=1))
dtes=[];fixings=[]
for d in all_dates:
    if calendar.isBusinessDay(ql.QuantLib.Date(d.day,d.month,d.year)):
        dtes.append(ql.QuantLib.Date(d.day,d.month,d.year))
        fixings.append(0.1)

jibarTermStructure = ql.RelinkableYieldTermStructureHandle()
jindex = ql.Jibar(ql.Period(3,ql.Months), jibarTermStructure)
jindex.addFixings(dtes, fixings)
discountStructure = ql.RelinkableYieldTermStructureHandle()

bond = ql.FloatingRateBond(settlementDays = 0,
                          faceAmount = 100,
                          schedule = schedule,
                          index = jindex,
                          paymentDayCounter = ql.Actual365Fixed(),
                          spreads=[0.02])   

bondengine = ql.DiscountingBondEngine(discountStructure)
bond.setPricingEngine(bondengine)

spread = ql.SimpleQuote(0.0)
discount_curve = ql.ZeroSpreadedTermStructure(jibarTermStructure,ql.QuoteHandle(spread))
discountStructure.linkTo(discount_curve)

# ...here is the pricing function...

# pricing:
def price_floater(myqlvalDate,jibar_curve,credit_spread):
    credit_spread = math.log(1.0+credit_spread)
    ql.Settings.instance().evaluationDate = myqlvalDate
    jibarTermStructure.linkTo(jibar_curve)
    spread.setValue(credit_spread)
    ql.Settings.instance().evaluationDate = myqlvalDate
    return pd.Series({'NPV': bond.NPV(), 'cleanPrice': bond.cleanPrice()})


# ...and here are the remaining varying parts:

df_ad=pd.DataFrame(all_dates,columns=['valDate'])
df_ad['qlvalDate']=df_ad.valDate.map(lambda x:ql.DateParser.parseISO(x.strftime('%Y-%m-%d')))
df_ad['jibar_curve'] = df_ad.apply(lambda r: ql.FlatForward(r['qlvalDate'],0.1,ql.Actual365Fixed(),compounding,compoundingFrequency),axis=1)
df_ad['spread']=np.random.uniform(0.015, 0.025, size=len(df_ad)) # market spread
df_ad['all_in_price'], df_ad["clean_price"]=zip(*df_ad.apply(lambda r:price_floater(r['qlvalDate'],r['jibar_curve'],r['spread']),axis=1).to_records())[1:]


# plot result

df_plt=df_ad[['valDate','all_in_price','clean_price']]
df_plt=df_plt.set_index('valDate')

from matplotlib import ticker


def func(x, pos):  # formatter function takes tick label and tick position
    s = str(x)
    ind = s.index('.')
    return s[:ind] + '.' + s[ind+1:]   # change dot to comma

ax=df_plt.plot()
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(func))
Источник

1 ответ

Решение

Ваше решение будет работать, но создание облигаций в день идет вразрез с библиотекой. Вы можете создать облигацию и индекс JIBAR только один раз и просто изменить дату оценки и соответствующие кривые; связь обнаружит изменения и пересчитает.

В общем случае это будет что-то вроде:

# here are the parts that stay the same...

jibarTermStructure = ql.RelinkableYieldTermStructureHandle()
jindex = ql.Jibar(ql.Period(3,ql.Months), jibarTermStructure)
jindex.addFixings(dtes, fixings)
discountStructure = ql.RelinkableYieldTermStructureHandle()

bond = ql.FloatingRateBond(settlementDays = 0,
                          faceAmount = 100,
                          schedule = schedule,
                          index = jindex,
                          paymentDayCounter = ql.Actual365Fixed(),
                          spreads=[0.02])   

bondengine = ql.DiscountingBondEngine(discountStructure)
bond.setPricingEngine(bondengine)

# ...here is the pricing function...

def price_floater(myqlvalDate,jibar_curve,discount_curve):
    ql.Settings.instance().evaluationDate = myqlvalDate
    jibarTermStructure.linkTo(jibar_curve)
    discountStructure.linkTo(discount_curve)
    return [bond.NPV() ,bond.cleanPrice()]

# ...and here are the remaining varying parts:

df_ad=pd.DataFrame(all_dates,columns=['valDate'])
df_ad['qlvalDate']=df_ad.valDate.map(lambda x:ql.DateParser.parseISO(x.strftime('%Y-%m-%d')))
df_ad['flatCurve'] = df_ad.apply(lambda r: ql.FlatForward(r['qlvalDate'],0.1,ql.Actual365Fixed(),compounding,compoundingFrequency),axis=1)
df_ad['discount_curve']= df_ad.apply(lambda x:ql.ZeroSpreadedTermStructure(jibarTermStructure,ql.QuoteHandle(ql.SimpleQuote(math.log(1+0.02)))),axis=1)
df_ad['all_in_price']=df_ad.apply(lambda r:price_floater(r['qlvalDate'],r['flatCurve'],r['discount_curve'])[0],axis=1)
df_ad['clean_price']=df_ad.apply(lambda r:price_floater(r['qlvalDate'],r['flatCurve'],r['discount_curve'])[0],axis=1)
df_plt=df_ad[['valDate','all_in_price','clean_price']]
df_plt=df_plt.set_index('valDate')

Теперь даже в самом общем случае вышеперечисленное можно оптимизировать: вы звоните price_floater дважды в день, так что вы делаете в два раза больше работы. Я не знаком с пандами, но я думаю, вы можете сделать один звонок и установить df_ad['all_in_price'] а также df_ad['clean_price'] с одним назначением.

Более того, могут быть способы еще больше упростить код в зависимости от ваших вариантов использования. Кривая скидок может быть создана один раз, а спред изменен во время ценообразования:

# in the "only once" part:
spread = ql.SimpleQuote()
discount_curve = ql.ZeroSpreadedTermStructure(jibarTermStructure,ql.QuoteHandle(spread))
discountStructure.linkTo(discount_curve)

# pricing:
def price_floater(myqlvalDate,jibar_curve,credit_spread):
    ql.Settings.instance().evaluationDate = myqlvalDate
    jibarTermStructure.linkTo(jibar_curve)
    spread.setValue(credit_spread)
    return [bond.NPV() ,bond.cleanPrice()]

и в разной части у вас будет просто массив кредитных спрэдов и массив кривых скидок.

Если все кривые плоские, вы можете сделать то же самое, воспользовавшись другой функцией: если вы инициализируете кривую числом дней и календарем вместо даты, ее ссылочная дата будет перемещаться вместе с датой оценки (если число из дней равно 0, это будет дата оценки, если это 1, это будет следующий рабочий день и т. д.).

# only once:
risk_free = ql.SimpleQuote()
jibar_curve = ql.FlatForward(0,calendar,ql.QuoteHandle(risk_free),ql.Actual365Fixed(),compounding,compoundingFrequency)
jibarTermStructure.linkTo(jibar_curve)

# pricing:
def price_floater(myqlvalDate,risk_free_rate,credit_spread):
    ql.Settings.instance().evaluationDate = myqlvalDate
    risk_free.linkTo(risk_free_rate)
    spread.setValue(credit_spread)
    return [bond.NPV() ,bond.cleanPrice()]

и в изменяющейся части вы замените массив кривых Джибара простым массивом скоростей.

Вышеприведенное должно дать вам тот же результат, что и ваш код, но будет создавать гораздо меньше объектов и, таким образом, вероятно, сэкономит память и увеличит производительность.

Одно последнее предупреждение: ни мой код, ни ваш не будут работать, если панды map оценивает результаты параллельно; в конечном итоге вы попытаетесь установить глобальную дату оценки для нескольких значений одновременно, и это не будет хорошо.

Источник
Другие вопросы по тегам