期权与曲线校正:工厂函数详解
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更新于2024-08-09
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"期权工厂函数-the vienna lte-advanced simulators"
在量化交易领域,构建和分析金融市场模型是至关重要的。本资源主要讨论了两个关键的工具:校正工具工厂函数和期权工厂函数,这些都是在Python环境中进行量化策略开发时使用的。这两个工具简化了数据处理和市场工具的构建过程,使得策略实现更加高效。
首先,16.3章节介绍了校正工具工厂函数。在金融建模中,收益率曲线的校正是一个基础步骤,它涉及将市场报价转换为可用的收益率曲线。代码示例展示了如何使用`BuildBondHelper`函数,该函数基于债券代码`codes`和对应的价格`prices`,从数据API中获取证券定义并创建市场工具对象。这个过程大大减少了手动输入和数据处理的工作量,使得曲线校正变得更便捷。`CalibratedYieldCurve`函数随后被用来校准收益率曲线,采用特定的计息规则(例如'Actual/Actual (ISMA)')和定价模式(如'Zero'和'Cubic'插值方法)。
接下来,16.4章节提到了期权工厂函数,它与市场快照紧密相关。`OptionsDataSnapShot`函数用于获取实时的期权市场数据。在示例中,调用该函数可以得到包含期权数据的表格,包括日期、时间、期权ID、合约类型等信息。这对于实时监控期权市场、构建期权策略或进行动态对冲至关重要。
文档的其余部分提供了关于量化交易平台QUARTZ的介绍,包括其功能、架构以及如何使用QUARTZ进行回测、日内交易、股票筛选、行业分类和性能评估等。此外,还有多个交易策略示例,如HalloweenCycle、Momentum/Contrarian、Global Minimum Variance Portfolio (GMVP)等,这些策略展示了如何利用QUARTZ的功能来实现各种投资逻辑。
本资源提供了关于构建和校正收益率曲线、获取期权市场数据的实用工具,以及一个全面的量化交易平台QUARTZ的概述,这些都是Python量化交易中的核心元素。通过理解和运用这些工具,交易者能够更有效地构建和测试复杂的金融策略。
2017-10-21 上传
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2022-07-13 上传
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刘兮
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