在Python中使用QuantLib

Quantlib简介

相比TA-Lib在技术分析领域的地位，QuantLib在金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。

QuantLib是用C++开发，所提供的工具包括了我们平常做经济金融计算时用到的很多模型(如：衍生品定价、分析等)，专门针对金融工程领域涉及的库，可以很方便的用在研究与实际产品中。

主要模块

• Currencies and FX rates（货币相关）
• Date and time calculations（日期和时间计算）
• Calendars
• Day counters
• Design patterns
• Financial instruments
• Finite-differences framework
• Lattice methods
• Math tools
• 1-D Interpolations and corresponding traits
• One-dimensional solvers
• Optimizers（优化器）
• Monte Carlo framework （蒙特卡洛模拟框架）
• Numeric types
• Output manipulators
• Pricing engines（定价引擎）
• Asian option engines（亚式期权）
• Barrier option engines（障碍期权）
• Basket option engines（篮子期权）
• Cap/floor engines
• Cliquet option engines
• Forward option engines（远期期权）
• Quanto option engines
• Swaption engines
• Vanilla option engines（普通期权）
• QuantLib macros
• Debugging macros
• Numeric limits
• Short-rate modelling framework（短期利率建模框架）
• Stochastic processes（随机过程）
• Term structures（期限结构）
• Utilities

（其中个人感觉国内比较有用的添加了中文注释）

作为期权交易员，作者本人比较关注的是期权定价引擎和日历模块。国内大商所豆粕期权和郑商所白糖期权都是美式期权，在每天连续交易时段中定价比较适合的是二叉树模型。相比较于闭式解的BS模型，基于数值模拟的二叉树模型的运算量提高了一个数量级，因此高效的定价引擎对于这些商品期权的交易员而言十分重要。QuantLib使用C++开发，并通过SWIG包装对其他语言提供调用API，足以满足连续交易对性能的需求。

其他的亚式期权、障碍期权定价引擎等，则适合国内OTC期权市场的参与者（无论做市商还是买方机构），毕竟这是一个“货物出柜、概不退换”的市场，想要不被对手坑就得保证自己也能有奇异期权定价能力。

vn.py和QuantLib

相比较于TA-Lib，QuantLib主要针对复杂衍生品，适用的人群会相对窄一些，举两个例子。

商品期权的CTA策略交易

前文已经提到过国内的商品期权主要采用美式期权合约设计，在定价方面需要使用二叉树模型。商品期权的最小价格变动通常比其标的物本身更小（相同的价格变动对应的TICK跳动更多），所以会比其标的物更适合交易CTA类的策略。

但是同时因为期权的非线性特征，在做多时可以采用买入看涨和卖出看跌两种方法（做空也一样有两种：买入看跌和卖出看涨），具体的选择就需要参考当时的波动率水平，而QuantLib的速度足以满足CTA类策略对于低延时的要求。

场外期权交易系统

越来越多的国内买方机构（券商资管、信托、基金和私募等）开始参与到OTC期权的市场，OTC期权以灵活著称，不但可交易的品种更多（沪深300、中证500、黄金、铜等），可供选择的期权类型也更多（灵活到期时间、奇异期权）。

目前大部分机构依旧采用传统的EXCEL来记录和管理，通常需要手动输入行情数据（也可以使用Wind接口接入实时行情），使用较为麻烦也无法做到实时的一些交易对冲。同时由于EXCEL VBA的局限性，对于障碍期权等奇异期权，买家往往无法自己进行估值，必须依赖于OTC做市商给出的数字。

结合vn.py和QuantLib，交易员可以构建连通场内外的期权交易系统，使用数据库而不是EXCEL来管理持仓和风险，并基于实时行情来计算当前持仓的希腊值敞口，结合场内的期货和现货（ETF、股票等）来实现日内对冲，从而真正实现三维立体的交易模式。

想参与期权交易的朋友可以具体参考vn.py1.8版本的OptionMaster模块。

安装教程

请点击http://www.vnpie.com/forum.php?mod=viewthread&tid=5&highlight=quantlib，进入「维恩的派」论坛，查看详细安装教程。

其他资料

1. QuantLib homepage:

https://www.quantlib.org/reference/modules.html

2. vn.py Github:

https://github.com/vnpy/vnpy

基于python的开源交易平台开发框架。截止目前，vn.py项目在Github上的Star已经达到5563，量化交易类开源项目第1，量化类项目第3（1、2依旧分别是Zipline和TuShare）。

项目官网：http://www.vnpy.org

论坛地址：www.vnpie.com

知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/vn-py

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