Question

我遇到了一个问题，就是从一个楼层的债券中产生现金流。

我最初有一个问题，因为我忽略了设定一个价格。我已经设置了如下的价格。

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，我能够为现金流量产生合理的金额。其他时候我遇到了错误。为警示（-.0225）指定的值等于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。如果更熟悉QuantLib的人有任何建议，我们将不胜感激。

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

这与我之前的帖子有关 Using QuantLib to compute cash flows for FloatingRateBond with Floor

Answer 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（因为您不能使用它们的对数）。正如你猜测的那样，当利率开始变为负值时，结果证明这是一个问题。它可以通过两种不同的方式解决：第一种是改变模型并使用正常模型，第二种是引入固定位移D和模型log(R+D)而不是log(R)所以对数的参数是正的。

在这两种情况下，波动性都必须改变（实际上，报价波动率也会告诉您使用的是什么模型和位移）。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 - 这是您目前遇到麻烦的地方。 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ConstantOptionletVolatility，所以你得到了默认值，即对数正态模型和零位移。

如果您对SWIG感到满意，可以修改相应的接口文件QuantLib-SWIG/SWIG/volatilities.i（您必须向ConstantOptionletVolatility构造函数添加几个参数，就像完成它一样对于同一文件中的ConstantSwaptionVolatility类，重新生成包装器并编译它们。否则，请在https://github.com/lballabio/QuantLib-SWIG/issues处打开一个问题，我们会尝试在下一个版本中添加该功能。

更新：在最新版本中，ConstantOptionletVolatility可以选择替换。

Answer 2

您可以建立一个成交量表面，而不使用ConstantOptionLetVolatility，然后使用OptionletStripper1将期权的波幅增加到价格中。这是对http://gouthamanbalaraman.com/blog/interest-rate-cap-floor-valuation-quantlib-python.html

的改编

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)

使用QuantLib计算Floored FloatingRateBonds的现金流量

2 个答案: