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Cómo construir el árbol trinomial de tipos de interés para el modelo Hull-White utilizando QuantLib y Python

Necesito construir un árbol trinomial para el modelo Hull-White. Mirando los documentos:

http://quantlib.org/reference/modules.html

o http://quantlib.org/reference/search.php?query=Trinomial

Veo muchos módulos o miembros que coinciden con el trinomio.

¿Cómo puedo saber cuál usar?

O si hago algo como:

model = HullWhite(term_structure);

¿Cómo puedo saber si el TreeSwaptionEngine ha seleccionado un árbol trinomial y es posible imprimir el árbol o visualizarlo con Graphviz ?

He mirado los ejemplos aquí pero todavía no está claro cómo se relacionan con el C++

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Nota: puede especificar el nivel de reversión media y la volatilidad para su modelo HullWhite con

modelo = HullWhite(estructura_término, mi_nivel, mi_sigma);

Una vez que establezca su modelo con el HullWhite hay un método que puedes utilizar:

enter image description here

¿Ves el tree método? Tendrá que especificar qué rejilla quiere para su retícula. La implementación del método se parece a lo que estás buscando:

enter image description here

El método devuelve un puntero a Lattice . Define los siguientes métodos:

virtual void rollback(DiscretizedAsset&, Time to) const = 0;

Este método hace retroceder el árbol hasta la fecha actual y, por lo tanto, el precio de su instrumento. Por favor, eche un vistazo a la sección sobre Lattice en el libro QuantLib de Luigi Ballabio. En él se enseña cómo tratar con la celosía en QuantLib.

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gracias, a partir de esto ¿cómo se traduciría al uso en Quanlib_Python? ¿Hay algún patrón que deba seguirse para traducir?

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@toasteez Estoy seguro de que hay una traducción uno a uno. Si ves algo en Python, también aparece en C++ con el mismo nombre.

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El tree no se exporta a Python. Se puede instanciar un modelo Hull-White y utilizarlo para tarificar un instrumento pasándolo al motor de tarificación adecuado, pero no hay forma de inspeccionar el árbol. Para ello, hay que añadir las interfaces necesarias a los wrappers.

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