我有使用RQuantlib库的R代码。为了在python中运行它,我使用了RPy2。我知道python有自己的quantlib绑定(quantlib-python)。我想完全从R切换到python。
请告诉我如何使用quantlib-python运行以下命令
import rpy2.robjects as robjects
robjects.r('library(RQuantLib)')
x = robjects.r('x<-EuropeanOptionImpliedVolatility(type="call", value=11.10, und
class ComputeIV
{
public:
typedef std::pair<SimpleQuote,SimpleQuote> BidAsk;
static Volatility ComputeImpliedVol(const Date evalDate, const Date expiration, ptime quoteTime, const Option::Type optionType,
const Real underlyingPrice, const Real op
我正在试着写一个代码,根据SABR模型计算隐含波动率,给定上述参数。然而,我总是得到自动取款机卷的NA。使用的隐含波动率公式如下:
Function SABRIV(alpha As Double, beta As Double, v As Double, rho As Double, f As Double, k As Double, T As Double) As Double
Dim z As Double
Dim x As Double
Dim numerator As Double
Dim denominator As Double
z = (v / alpha) * ((f
我需要使用QuantLib包计算金融期权的隐含波动率,因为函数"EuropeanOptionImpliedVolatility“的输出是一个对象(称为ImpliedVolatility),所以很难使用迭代。
largo = nrow(call26) #number of rows in my data set
impl_vol= vector("list",largo)
for(i in largo){
impl_vol[[i]] = EuropeanOptionImpliedVolatility(type="call", value=valor_o
我使用R来模拟波动率为0.25的股票的价格路径,然后计算这些模拟路径的波动率。我发现当模拟步数很少时,例如少于75步,模拟价格路径的波动率实际上小于0.25。当我增加步数时,它会逐渐收敛到0.25。有没有人可以解释这一点,以及我如何生成具有固定波动性的价格路径,而不管步骤的数量。谢谢。
#----------------------- code -----------------------
#number of simulation runs
nSims = 1000
S = 100
r = 0
q = 0
volatility = 0.25
#drift term
mu = r -
今天,由于一些来自本地Windows进程的“奇怪”连接,我的任务是分析我们的客户之一Windows的一个.vmem文件。
提取的.vmem文件大小为20 of。到目前为止,使用C:\Python27_64\python.exe vol.py -f XXXXXXX-Snapshot184.vmem imageinfo请求图像信息所花费的时间长达60分钟,之后没有移动:
Volatility Foundation Volatility Framework 2.6
INFO : volatility.debug : Determining profile based on KDBG se
我是R的初学者,一直在使用“ImpliedVol”软件包中的FMStable函数来计算欧式看涨期权的隐含波动率。一直困扰我的是,这个函数似乎给出了错误的输出。我做了一个实验,看看是否是这样的,下面是我所做的:
#using certain values to do the test
> ImpliedVol(spot=8,strike=10,expiry = 1,price = 2,intRate = 0.05,tol=1.e-9)
[1] 0.8643101
#use the B-S formula to obtain call option prices
> test=func