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QuantLib

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QuantLib: the free/open-source library for quantitative finance

1.QuantLib是什么?
QuantLib是一个金融计算的C++库。
首先,它的用途是进行金融计算。利用它,你能方便地计算许多常用和不常用的金融模型和公式,包括简单的折现、年金,复杂点的FAR,更复杂点的BS期权定价模型。总之,够你用的。
其次,是他的使用方法。QuantLib其实只是一个库,不是某个有界面的工具,也不是编程语言,要使用它你得把它和某个工具(如R,EXCEL,SPSS)或者和某种编程语言(如C++,python等)联系起来。在这我要问你,你会编程吗?尤其是使用C/C++进行编程?不会?不要紧,去学吧,如果你认真学习的话,我保证你一个星期会上手(到Google上去寻找这方面的学习指导)。如果不想学C++也没关系,你可以学python,甚至你不想编程也没关系,你可以使用quantlib在Excel中的插件,通过Excel为界面来使用它,或者通过安装R对应的库,通过R来使用它(当然R也需要一点点编程思维)。
QuantLib基于C++的boost库开发。因为其原生语言是C++,所以你如果通过C++来使用它,会获得更好的体验。
QuqntLib的官方网站是:http://quantlib.org/ ,英文网站,里面的内容有下载、FAQ、邮件列表、文档、例子等。只是我觉得它的官方文档并不够详细,以例子为主,这点是应该完善的。你可以加入他们的邮件列表,这样你就能获得关于QuantLib的最新信息以及它的开发者的直接帮助(只是记住,别上去问太小白的问题,开发者不是启蒙老师!他们并不清闲。有什么初级的问题,来这我们一起交流吧。)。我加入了他们的开发者和使用者两个邮件列表,通过它我解决过一些问题。邮件列表其实是开源界用得最多的交流方式,大型的开源软件,比如Linux, FreeBSD, MySQL ,PostgreSQL这些都是通过邮件列表的方式来沟通的。学会使用这一比QQ等即时通讯软件更高效的沟通方式吧。
另外,QuantLib的许可方式为BSD授权,简单的说,在这一许可方式下你可以随便使用软件的源代码、二进制产品,并可进行分发、再开发--就是说你能用这个软件源代码做几乎一切事情而不用付费,你所要做的只是说明你使用了这些源代码。
这类似的授权方式是开源软件一贯使用的!够自由吧?

2.QuantLib模块介绍
QuantLib是用C++开发,本质上是一个类库,因此你需要通过创建类的实例来使用它提供的工具。它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(当然不是所有的,QuantLib面向的基本是金融工程的内容),而且非常灵活。下面是这些模块的一个清单(英文原文和中文翻译):
* Numeric types
* Currencies and FX rates
* Date and time calculations
o Calendars
o Day counters
* Pricing engines
o Asian option engines
o Barrier option engines
o Basket option engines
o Cap/floor engines
o Cliquet option engines
o Forward option engines
o Quanto option engines
o Swaption engines
o Vanilla option engines
* Finite-differences framework
* Short-rate modelling framework
* Financial instruments
* Lattice methods
* Math tools
* Monte Carlo framework
* Design patterns
* Stochastic processes
* Term structures
* Utilities
* QuantLib macros
o Numeric limits
o Debugging macros
* Output manipulators
========翻译===============
1、数字类型
2、货币和汇率
3、日期和时间计算
日历
日期计数
4、定价引擎
亚式期权Asian option
障碍期权Barrier option
组合期权Basket option
期权顶/底Cap/floor
棘轮期权Cliquet option
远期期权Forward option
双币种期权Quanto option
互换Swaption
单纯期权Vanilla option
5、有限差分框架
6、短期利率建模Short-rate modelling framework
7、金融工具
8、涡格法Lattice methods
9、数学工具
10、蒙特卡洛模拟框架
11、设计模式
12、随机过程
13、期限结构
14、工具箱
15、Quantlib宏
数字极限
调试宏
16、输出控制

 

 

The QuantLib project (http://quantlib.org) is aimed at providing a comprehensive software framework for quantitative finance. QuantLib is a free/open-source library for modeling, trading, and risk management in real-life.

QuantLib is Non-Copylefted Free Software and OSI Certified Open Source Software.

Download and usage

QuantLib can be downloaded from http://quantlib.org/download.shtml; installation instructions are available athttp://quantlib.org/install.shtml for most platforms.

Documentation for the usage and the design of the QuantLib library is available from http://quantlib.org/docs.shtml.

A list of changes for each past versions of the library can be browsed at http://quantlib.org/reference/history.html.

Questions and feedback

Bugs can be reported as a GitHub issue at https://github.com/lballabio/QuantLib/issues; if you have a patch available, you can open a pull request instead (see “Contributing” below).

You can also use the quantlib-users and quantlib-dev mailing lists for feedback, questions, etc. More information and instructions for subscribing are at http://quantlib.org/mailinglists.shtml.

Contributing

The easiest way to contribute is through pull requests on GitHub. Get a GitHub account if you don’t have it already and clone the repository at https://github.com/lballabio/QuantLib with the “Fork” button in the top right corner of the page. Check out your clone to your machine, code away, push your changes to your clone and submit a pull request; instructions are available at https://help.github.com/articles/fork-a-repo. (In case you need them, more detailed instructions for creating pull requests are at https://help.github.com/articles/using-pull-requests, and a basic guide to GitHub is athttps://guides.github.com/activities/hello-world/.

It’s likely that we won’t merge your code right away, and we’ll ask for some changes instead. Don’t be discouraged! That’s normal; the library is complex, and thus it might take some time to become familiar with it and to use it in an idiomatic way.

We’re looking forward to your contributions.

 

https://github.com/lballabio/QuantLib

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