3

我遇到了从有底债券产生现金流的问题。

我最初遇到了一个问题，因为我忽略了定价。从那以后，我设置了一个定价器，如下所示。

ql_bond = QuantLib.FloatingRateBond(settlement_days, #settlementDays
                                face_amount, # faceAmount
                                ql_schedule,
                                ql_index,
                                QuantLib.Thirty360(),
                                gearings = [],
                                spreads = [libor_spread],
                                caps = [],
                                floors = [libor_floor]
    )

    volatility = 0
    vol = QuantLib.ConstantOptionletVolatility(settlement_days,
                                           QuantLib.UnitedKingdom(),
                                           QuantLib.Unadjusted,
                                           volatility,
                                           QuantLib.Thirty360())

    pricer = QuantLib.BlackIborCouponPricer(QuantLib.OptionletVolatilityStructureHandle(vol))
    QuantLib.setCouponPricer(ql_bond.cashflows(), pricer)

在某些现金流量上，我能够为现金流量生成合理的金额。但是，其他时候我遇到错误。罢工的值 (-.0225) 等于 libor_floor - libor_spread。我很确定我在这里犯了一个明显的错误，但不知道从哪里开始。如果任何更熟悉 QuantLib 的人有任何建议，他们将不胜感激。

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Ryan\git\optimizer\src\calcs\cashflow_calcs.py", line 161, in generate_cashflow
    cashflows.append(utils.cashflow.InterestCashflow(cf_date, cf.amount(), cf_fixing_date, c.indexFixing(), c.accrualDays()))
  File "C:\Users\Ryan\Anaconda3\lib\site-packages\QuantLib\QuantLib.py", line 8844, in amount
    return _QuantLib.CashFlow_amount(self)
RuntimeError: strike + displacement (-0.0225 + 0) must be non-negative

这与我之前发表的一篇 使用 QuantLib 计算 FloatingRateBond with Floor 的现金流有关

4

2 回答 2

1

问题不在于 QuantLib本身。Black 模型是对数正态模型，不适用于负值（因为你不能取它们的对数）。正如你可以猜到的，当利率开始下降时，这成为一个问题。可以通过两种不同的方式来解决：第一种是改变模型，使用普通模型，第二种是引入固定位移D和模型log(R+D)，而不是log(R)使对数的参数为​​正。

在这两种情况下，波动率都必须改变（事实上，引用的波动率也会告诉您使用的模型和位移）。在 QuantLib 中，这意味着您在构建波动率期限结构时必须传递相关信息——而这正是您目前遇到的麻烦。C++ 库已经提供了一段时间的功能，但是 Python 模块还没有导出相应的功能ConstantOptionletVolatility，因此您将获得默认值，即对数正态模型和空位移。

如果你对 SWIG 有点熟悉，你可以修改相应的接口文件QuantLib-SWIG/SWIG/volatilities.i（你必须向ConstantOptionletVolatility构造函数添加几个参数，就像ConstantSwaptionVolatility在同一个文件中为类所做的那样），重新生成包装器并编译它们。否则，请在https://github.com/lballabio/QuantLib-SWIG/issues打开一个问题，我们将尝试在下一个版本中添加该功能。

更新：在最新版本中，ConstantOptionletVolatility可以采取一个可选的位移。

于 2017-02-21T08:26:03.800 回答
0

代替使用ConstantOptionLetVolatility，您可以构建一个 vol 表面，然后使用OptionletStripper1将 optionlet 波动性添加到定价器。这是改编自http://gouthamanbalaraman.com/blog/interest-rate-cap-floor-valuation-quantlib-python.html

pricer = ql.BlackIborCouponPricer()

strikes = [-0.01, 0.0, 0.01] 
expiries = [ql.Period(i, ql.Years) for i in range(1,6)] #or tenors of your choice
vols = ql.Matrix(len(expiries), len(strikes))
data = [[65, 65, 65, 65, 65], 
        [65, 65, 65, 65, 65], #vols of your choice
        [65, 65, 65, 65, 65]  
         ]

for i in range(vols.rows()):
    for j in range(vols.columns()):
        vols[i][j] = data[j][i]/100.0

bdc = ql.Unadjusted
settle_days =0
daycount = ql.Actual360()       

capfloor_vol = ql.CapFloorTermVolSurface(settle_days, calendar, bdc, expiries, 
strikes, vols, daycount)

optionlet_surf = ql.OptionletStripper1(parVolSurface = capfloor_vol,
                                   index = float_index,
                                   displacement = 0.01) #this make 'k + d' non-neg 

pricer.setCapletVolatility(ql.OptionletVolatilityStructureHandle
                         (ql.StrippedOptionletAdapter(optionlet_surf)))
ql.setCouponPricer(bond.cashflows(), pricer)
于 2019-04-11T17:04:56.207 回答