python scipy optimizar minimizar argumentos para Volatilidad Implícita

Question

Estoy teniendo algunos problemas para obtener la solución "correcta" de una función en la que estoy tratando de utilizar scipy.optimize.minimize .

En el código siguiente, creo una función bs_nor() y establecer una función objetivo, objfunc_vol . Declaro la suposición inicial x0 = 0.01 y las otras constantes dentro del argumento ( args = () ).

Yo uso scipy minimize donde quiero recuperar el vol implícito dado por sigma y los demás parámetros, args son constantes.

import xlrd
import numpy as np
import math
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy as sp
import scipy.stats as stats
from scipy.optimize import minimize
from IPython.display import display

class option:
    def bs_nor(F = 1.0, K = 1.05, time = 1.0, sigma = 0.015, bs_type = 'call'):
            d1 = (F-K)/(sigma * np.sqrt(time))
            if (bs_type == 'call') or (bs_type == 'c') or (bs_type == 'Call'):
                opt = (F-K) * stats.norm.cdf(d1, 0.0, 1.0) + sigma * np.sqrt(time/(2.0*math.pi)) * np.exp(-0.5 * d1**2)
            else:
                opt = (K-F) * stas.norm.cdf(-d1, 0.0, 1.0) + sigma * np.sqrt(time/(2.0*math.pi)) * np.exp(-0.5 * d1**2)

            return np.array([opt, d1, stats.norm.cdf(d1, 0.0, 1.0)])

    def objfunc_vol(param = np.array([0.15]), F = 1.0, K = 1.0, time = 1.0, mode = 'normal', quote = 0.5):
            sigma = param[0]
            if (mode == 'normal') or (mode == 'norm') or (mode == 'n') :
                prx = option.bs_nor(F, K, time, sigma, bs_type = 'call')[0]
            else:
                prx = option.bs_log(F, K, time, sigma, bs_type = 'call')[0]
            diff = prx - quote
            return diff

options={'maxiter': 200}
x0 = 0.0255
res_vol = minimize(option.objfunc_vol, x0, args = (0.03057, -0.02, 1.0 ,'normal', 0.05079), method ='SLSQP', options = options)
print(res_vol)

option.bs_nor(F = 0.03057, K = -0.02, time = 1.0, sigma = 0.025507, bs_type = 'call')[0]

Sé que la solución debería ser 0,0255, dadas las constantes que introduzco. Sin embargo, scipy optimize no parece darme la respuesta correcta. Me da -1,15528343e+08 en lugar de 0,0255.

¿Qué estoy especificando mal?

fun: -46089140.7916228
     jac: array([ 0.])
 message: 'Optimization terminated successfully.'
    nfev: 42
     nit: 14
    njev: 14
  status: 0
 success: True
       x: array([ -1.15528343e+08])
0.050796884487313197

Answer 1

¿Están sujetos a impuestos en la India o en EE.UU.?

La fiscalidad no depende de si transfiere los fondos o no. Depende de su situación fiscal. Si usted es considerado NRI [indio no residente] no está obligado a pagar impuestos en la India. De lo contrario, usted es responsable de los impuestos.

pago contra factura india en USD

Los créditos en la cuenta NRE/NRO están permitidos desde fuera de la India siempre que su estatus sea NRI.
En su caso, parece que se trata de servicios prestados en la India, por lo que no puede abonarse en una cuenta NRE/NRO, sino en una cuenta de ahorro normal. También estaría sujeto a impuestos en la India