我正在寻找一个Python的财务库,这将使我能够进行贴现现金流量分析。我环顾四周,找到了QuantLib,这对我想做的事情来说太过分了。我只需要一个小型图书馆,我可以用来输入一系列现金流量,并输出净现值和内部收益率。任何人都有类似的东西或知道我在哪里找到它?
答案 0 :(得分:12)
为了完整,因为我迟到了: numpy具有(非常)基本财务计算的一些功能。也可以使用numpy,scipy来计算R中基本公式的计算。
现金流量净现值
>>> cashflow = 2*np.ones(6)
>>> cashflow[-1] +=100
>>> cashflow
array([ 2., 2., 2., 2., 2., 102.])
>>> np.npv(0.01, cashflow)
105.79547647457932
获取内部费率或返回
>>> n = np.npv(0.01, cashflow)
>>> np.irr(np.r_[-n, cashflow])
0.010000000000000231
只是基础知识:
>>> [f for f in dir(np.lib.financial) if not f[0] == '_']
['fv', 'ipmt', 'irr', 'mirr', 'np', 'nper', 'npv', 'pmt', 'ppmt', 'pv', 'rate']
并且有必要注意时间是什么。
答案 1 :(得分:3)
如果你真的只想计算净现值(= =现金流和折扣因子的向量的内积)和内部收益率(= =一个变量的简单迭代根搜索)那么你可以只编码它起来。
我比Python使用R更多,所以这里是R解决方案:
R> data <- data.frame(CF=c(rep(2,5), 102), df=1.01^(-(1:6)))
R> data
CF df
1 2 0.9901
2 2 0.9803
3 2 0.9706
4 2 0.9610
5 2 0.9515
6 102 0.9420
R> NPV <- sum(data[,1] * data[,2])
R> print(NPV)
[1] 105.8
R>
这建立了现金流量和折扣因子的双列数据结构,并计算NPV作为产品的总和。所以一个(简单的)6年期债券,1%收益率曲线的2%票息价值为105.80。
对于IRR,我们做的几乎相同,但使NPV成为率的函数:
R> irrSearch <- function(rate) { data <- data.frame(CF=c(rep(2,5), 102),
df=(1+rate/100)^(-(1:6)));
100 - sum(data[,1] * data[,2]) }
R> uniroot( irrSearch, c(0.01,5) )
R> irr <- uniroot( irrSearch, c(0.01,5) )
R> irr$root
[1] 2
R>
因此,在平曲线世界中寻找2%债券内部收益率的'根'是......毫不奇怪的是2%。