Cómo utilizar tanto la curva de rendimiento como la curva de descuento para valorar la llamada en QuantLib

Question

Soy nuevo en QuantLib, y estoy intentando valorar una simple llamada europea. El proceso Black-Scholes-Merton de QuantLib tiene sentido para mí, pero no sé cómo incorporar una curva de descuento en él.

A continuación se muestra mi ejemplo actual en Python. En este momento el proceso toma una curva de índice y una curva de dividendo. Necesito que el proceso tome una curva de índice, una curva de dividendo y una curva de descuento. ¿Cómo puedo lograr esto en QuantLib?

def call_atm_test():
    """Returns price of a european option using black-scholes"""
    today = ql.Date(22, ql.May, 2019)
    ql.Settings.instance().evaluationDate = today

    option = ql.EuropeanOption(ql.PlainVanillaPayoff(ql.Option.Call, 2856.27),
                               ql.EuropeanExercise(ql.Date(22, ql.May, 2020)))

    u = ql.SimpleQuote(2856.27)
    r = ql.SimpleQuote(0.0223)
    d = ql.SimpleQuote(0.01879)
    sigma = ql.SimpleQuote(0.15259)

    riskFreeCurve = ql.FlatForward(0, ql.TARGET(), ql.QuoteHandle(r), ql.Actual360())
    dividend_yield = ql.FlatForward(0, ql.TARGET(), ql.QuoteHandle(d), ql.Actual360())
    volatility = ql.BlackConstantVol(0, ql.TARGET(), ql.QuoteHandle(sigma), ql.Actual360())

    process = ql.BlackScholesMertonProcess(ql.QuoteHandle(u),
                                           ql.YieldTermStructureHandle(dividend_yield),
                                           ql.YieldTermStructureHandle(riskFreeCurve),
                                           ql.BlackVolTermStructureHandle(volatility))

    engine = ql.AnalyticEuropeanEngine(process)
    option.setPricingEngine(engine)

    result = option.NPV()
    return result

Answer 1

Básicamente, su riskFreeCurve es una curva de rendimiento y una curva de descuento al mismo tiempo. QuantLib sólo la guarda como una YieldTermStructure . Se puede ver que

print(riskFreeCurve.discount(ql.Date(22, ql.May, 2020)))
print(riskFreeCurve.zeroRate(ql.Date(22, ql.May, 2020), ql.Actual360(), ql.Continuous))

te da el factor de descuento y la tasa de rendimiento:

0.9775834043036867
2.230000 % Actual/360 continuous compounding

Answer 2

En la versión C++ de QuantLib es posible pasar una curva de descuento separada al motor, pero la funcionalidad no está exportada en Python (y por tanto, como dijo @Cornholio, la curva libre de riesgo también se utiliza para el descuento). Si necesitas esta funcionalidad en Python, por favor abre una incidencia en https://github.com/lballabio/QuantLib-SWIG/issues .