quantlib

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我也在Wilmott上发布了这个消息，不确定哪个会得到更多的回复。我对Quantlib（和C++ ...）的世界比较陌生，所以也许这是相当明显的。我试图弄清楚Quantlib是否可以推出优质香草替代品（OIS折扣，估计3毫升曲线）。我可以在Swaption文件中看到的所有Quantlib都是用于折扣的一个期限结构的输入。它是否也用于估计？或者有没有办法重写它，这样我可以输入两条曲线。任何帮助，

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Octave和SWIG。 mkoctfile抱怨：无法识别的参数

我正在编写使用SWIG和mkoctfile的轻量级Octave绑定到Quantlib的过程。我正在关注SWIG和Octave主页上的文档。从SWIG文档： 27.2.1编译的动态模块倍频程模块是具有 “.oct” 后缀的DLL /共享对象。构建一个oct文件通常使用mkoctfile命令（在Octave本身或shell中）完成。例如， $痛饮-octave -C++ example.i -

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带QuantLib的泊松随机变量

那么你好，有谁能告诉我是否有一个随机数发生器用于在QuantLib中实现的泊松分布随机变量吗？如果是的话，我在哪里可以找到这个代码？模拟一个跳跃扩散过程，并且需要在时间步骤之间跳转的次数（即对于每个时间间隔[t_（i-1）; t_i [。是否有一种方法可以直接在QuantLib中执行此操作，还是需要使用Boost库？提前感谢！ PS或你会建议通过生成指数分布的数字，而不是使用实际的跳跃到达时间？

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Python之外的调用方法

我来自ruby/C＃，并且是Python新手。我在看下面的代码： def raiseFlag(): global flag flag = 1 class TermStructureTest(): def testImpliedObs(self): global flag flag = None h = RelinkableY

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在python中构建一个简单的BlackVarianceSurface

我正在尝试构建一个BlackVarianceSurface，以便我可以将插值结果与我的相比较。我做的是 todaydate = Date(1, January, 2010) maturity=[] for i in range(24): maturity.append(Date(1, January, 2010)+Period(i, Months)) k = range(10,

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提升1_48什么bjam？错误与bjam不匹配的版本升压

请帮助，我有WindowsXP，我已经从https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost-jam/下载3.1.18 bjam，因为它看起来像最近（但是2010？）因为我不能运行示例测试从QuantLib 错误是：找不到libboost_unit_test_framework lib 所以我运行这个bjam，但它说：不匹配的Boost版本。建立en

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相当于python：scipy.optimize（）在C++中？

具体而言，我正在寻找像scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b这样的优化器函数。有人可以帮助我吗？还是提供指针？谢谢！

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SWIG python模块的导入失败apache

当我使用apache运行时，导入python mdule在django中抛出异常。相同的源代码在django开发服务器上正常工作。我也可以从命令行导入模块。该模块是一个Python SWIG库。我在网上研究过类似的问题，但没有任何帮助（正斜线，设置PYTHONPATH，权限检查...）。我明白在文章末尾的打印语句中文件名中有双斜杠，但我的理解（我可能错了）是这样。这里有3个方案，其中一个出现故

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R：RQuantLib不计算希腊

我试图使用RQuantLib包计算一些选项的希腊，但得到NAs除了价格以外的所有输出值。我得到了相同的结果时，我复制从包装用户手册中的例子： > AmericanOption("put", strike=100, volatility=0.4, 100, 0.02, 0.03, 0.5) Concise summary of valuation for AmericanOption

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QuantLib + Python：TARGET（）宏和默认日历（RuntimeError：选项已过期）

我正在使用Quantlib对历史数据执行计算。建立必要的框架（曲线等），当我打电话option.ImpliedVolatility()后，我抛出以下异常（选项已经过期）： File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/QuantLib/QuantLib.py", line 3683, in impliedVolatility def impl