Pandas DataFrame.apply()和mibian

Question

我正在尝试使用包含不同期权数据的pandas数据框架来计算隐含波动率。对于隐含波动率，我使用mibian。代码如下：

optionsData.to_dict():

    {'callclose': {0: Decimal('4'),
      1: Decimal('2.62'),
      2: Decimal('2.64'),
      3: Decimal('1.7'),
      4: Decimal('1.35')},
     'daystoexpiration': {0: 43L, 1: 43L, 2: 43L, 3: 43L, 4: 43L},
     'expiration': {0: datetime.date(2013, 2, 16),
      1: datetime.date(2013, 2, 16),
      2: datetime.date(2013, 2, 16),
      3: datetime.date(2013, 2, 16),
      4: datetime.date(2013, 2, 16)},
     'impvol': {0: nan, 1: nan, 2: nan, 3: nan, 4: nan},
     'putclose': {0: Decimal('0.54'),
      1: Decimal('0.65'),
      2: Decimal('0.76'),
      3: Decimal('1.08'),
      4: Decimal('1.56')},
     'strike': {0: Decimal('39'),
      1: Decimal('40'),
      2: Decimal('41'),
      3: Decimal('42'),
      4: Decimal('43')},
     'symbol': {0: 'A', 1: 'A', 2: 'A', 3: 'A', 4: 'A'},
     'underlyingclose': {0: Decimal('42.86'),
      1: Decimal('42.86'),
      2: Decimal('42.86'),
      3: Decimal('42.86'),
      4: Decimal('42.86')}}

optionsData = optionsData.T

def calcvol(info):
    print info.name
    print 'Starting procedure.'
    tempmb = mb.BS([info['underlyingclose'], 
            info['strike'], 
            .25, 
            info['daystoexpiration']],
           callPrice=float(info['callclose']), 
           putPrice=info['putclose'])
    print 'mb created'
    impvol = tempmb.impliedVolatility
    print 'implied vol calculated'
    info['impvol'] = impvol
    print 'impvol set'
    del impvol, tempmb
    print 'vars deleted'
    return info

a = optionsData.apply(calcvol)

当我运行所有这一切时，它在optionsData中的第一个元素上设置了impvol，但随后似乎给出了这个错误：

---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-116f3c010b9c> in <module>()
----> 1 a = optionsData.apply(calcvol)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas-0.10.0-py2.7-win32.egg\pandas\core\frame.pyc in apply(self, func, axis, broadcast, raw, args, **kwds)
   4079                     return self._apply_raw(f, axis)
   4080                 else:
-> 4081                     return self._apply_standard(f, axis)
   4082             else:
   4083                 return self._apply_broadcast(f, axis)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas-0.10.0-py2.7-win32.egg\pandas\core\frame.pyc in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures)
   4154                     # no k defined yet
   4155                     pass
-> 4156                 raise e
   4157 
   4158         if len(results) > 0 and _is_sequence(results[0]):

ZeroDivisionError: ('float division by zero', u'occurred at index 1')

0
Starting procedure.
mb created
implied vol calculated
impvol set
vars deleted
0
Starting procedure.
mb created
implied vol calculated
impvol set
vars deleted
1
Starting procedure.

我一定遗漏了一些简单的东西。我尝试在将每个值传递给mibian时将它们包装在float()中，但仍然得到相同的问题。如果您能给我指导，我将不胜感激。

此外，如果你知道使用数据框计算隐含波动率的更有效的方法，我洗耳恭听。

Answer 1

正如海登评论的那样，我确实单独尝试了这个函数，但样本量不够大。

显然，对于这些变量的某些值，它将近似为零。我更改了我的calcvol函数，尝试使用mibian来获取波动性，如果捕获到ZeroDivisionError，则将impvol设置为NaN。这会帮我找出是谁引起了这么大的骚动。