Mesin Penetapan Harga Model SABR dengan Python QuantLib

Question

Saya mencari mesin harga model SABR dalam pengaturan Python QuantLib. Saya tahu bahwa itu ada dalam versi C ++, tetapi tidak yakin apakah tersedia dengan Python. Setiap saran / umpan balik sehubungan dengan kode sumber Python akan sangat dihargai !. Terima kasih!

Answer 1

Berikut adalah contoh sederhana yang mungkin berguna. Pada dasarnya menemukan parameter untuk bagian tertentu. Beberapa parameter mungkin diasumsikan di awal, bukan dikalibrasi.

import QuantLib as ql
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

strikes = [105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112]
fwd = 120.44
expiryTime = 17/365
marketVols = [0.4164, 0.408, 0.3996, 0.3913, 0.3832, 0.3754, 0.3678, 0.3604]

params = [0.1] * 4
def f(params):
    vols = np.array([
        ql.sabrVolatility(strike, fwd, expiryTime, *params)
        for strike in strikes
    ])
    return ((vols - np.array(marketVols))**2 ).mean() **.5

cons=(
    {'type': 'ineq', 'fun': lambda x:  0.99 - x[1]},
    {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[1]},    
    {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[3]}
)

result = minimize(f, params, constraints=cons)
new_params = result['x']

newVols = [ql.sabrVolatility(strike, fwd, expiryTime, *new_params) for strike in strikes]
plt.plot(strikes, marketVols, marker='o', label="market")
plt.plot(strikes, newVols, marker='o', label="SABR")
plt.legend();