Python基础金融库

Question

我正在寻找一个适用于Python的金融库，它将使我能够进行现金流贴现分析。我环顾四周，发现了QuantLib，这对我想做的事情来说太过分了。我只需要一个小型库，我可以用它来输入一系列现金流，并让它输出净现值和内部回报率。谁有这样的东西，或者知道我在哪里可以找到它？

Answer 1

只是为了完整，因为我来晚了: numpy有一些用于(非常)基本的财务计算的函数。numpy，scipy也可以用来从R中的基本公式进行计算。

现金流量净现值

>>> cashflow = 2*np.ones(6)
>>> cashflow[-1] +=100
>>> cashflow
array([   2.,    2.,    2.,    2.,    2.,  102.])
>>> np.npv(0.01, cashflow)
105.79547647457932

获取内部费率或返还

>>> n = np.npv(0.01, cashflow)
>>> np.irr(np.r_[-n, cashflow])
0.010000000000000231

只有一些基本的东西：

>>> [f for f in dir(np.lib.financial) if not f[0] == '_']
['fv', 'ipmt', 'irr', 'mirr', 'np', 'nper', 'npv', 'pmt', 'ppmt', 'pv', 'rate']

而且有必要注意时间的选择。

Answer 2

如果你真的只想计算净现值(==，现金流和贴现率向量的内积)和内部收益率(==，一个变量的简单迭代根搜索)，那么你可以编写代码。

我使用R比使用Python多得多，所以这是一个R解决方案：

R> data <- data.frame(CF=c(rep(2,5), 102), df=1.01^(-(1:6)))
R> data
   CF     df
1   2 0.9901
2   2 0.9803
3   2 0.9706
4   2 0.9610
5   2 0.9515
6 102 0.9420
R> NPV <- sum(data[,1] * data[,2])
R> print(NPV)
[1] 105.8
R> 

这建立了现金流和贴现因子的两列数据结构，并将NPV计算为产品的总和。因此，一个票面利率为2%、收益率曲线为1%的(简单的)6年期债券将价值105.80。

对于IRR，我们做了几乎相同的事情，但使NPV成为比率的函数：

R> irrSearch <- function(rate) { data <- data.frame(CF=c(rep(2,5), 102), 
                                 df=(1+rate/100)^(-(1:6))); 
                                 100 - sum(data[,1] * data[,2]) }
R> uniroot( irrSearch, c(0.01,5) )
R> irr <- uniroot( irrSearch, c(0.01,5) )
R> irr$root
[1] 2
R> 

因此，在平曲线世界中寻找2%债券的内部收益率的“根”是...不出所料，2%。