データフレーム形式で要素にアクセスしたいことがある。その場合、df.ix[i,j]という書き方とdf.iloc[i,j]という書き方があるが、 df.ixはあくまでインデックスを頼りに参照しに行っているのに対し、 ilocは(インデックスとは別に)何行目なのかを頼りにして参…

6章。データフレームというのを用いて、行列形式のデータを扱う。 import numpy as np import pandas as pd #データの用意 a=np.random.standard_normal((9,4)) a.round(6) #DataFrameに変換 df=pd.DataFrame(a) #列名をつける df.columns=[['No1','No2','No…

PythonForFinanceの5章を読んだのでメモ。基本的にはmatplotlibの使い方を紹介している。まずは基本的なグラフの作成。乱数のCumSumをプロットする。 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #One dimensional data s…

この記事にも書いたが下記の本が届いた。Python for Finance: Analyze Big Financial Data作者: Yves Hilpisch出版社/メーカー: O'Reilly Media発売日: 2014/12/27メディア: ペーパーバックこの商品を含むブログを見る数日〜2週間で発送、とあったが、実際1…

久々のPythonネタ。Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理作者: Wes McKinney,小林儀匡,鈴木宏尚,瀬戸山雅人,滝口開資,野上大介出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2013/12/26メディア: 大型本この商品を含むブログ (19件) …

日銀のワーキングペーパー、論文は結構面白いのが多い。解説も多いし、難しくて全部読めなくても２〜３章まででその分野の問題点をまとめているので知りたいトピックについてざっと読むだけでも勉強になる。ということで前回の記事でVaRを算出する手法をざっ…

投資に対して大体どれくらいリターンが望めそうかというのは期待値を計算すれば良いが、一方で「最悪どれくらい負けうるのか」ということも重要。例えば手元資金100万に対して、全部負けてもよいと思ってるのか、50万負けたら違うものに投資しようか、などと…

pythonで実際のデータを使って計算を行いたいというときがある。例えば、日経平均株価のデータが１年分あって、その平均・分散、あるいはVaRを計算したい、とか。こういったときにpyhonにいかに数値を読み込ませてどう分析しますか、という話。例えば下記の…

前回の記事で2項ツリーを作成したが、その拡張として3項ツリーがある。一般的には3のほうが精度が高く、実務でも好まれる(らしい)。ので今日は3項ツリーの作成を試みる。まず2項ツリーは、下記のように次の時点は上昇か下降のみ。 3項の場合には、これに現在…

前回まででMC・Treeによるオプションプライシングを行ったが、プライスと同じくらい重要な指標がいくつかある。デルタ、ベガ、ガンマ、セータが大体有名(+Volga,Vannaなどはスキューとか考慮すると出てきたりするっぽい)。デルタ：原資産が１円変わるとPVが…

前回の記事でモンテカルロによるオプション価格の算出を行ったが、その他にツリーで行う方法もある。ツリーとは、ある株価が次の期に上昇または下降すると仮定して、次の期の株価を記録し、それを満期まで繰り返すことによって満期の株価を得た上で、満期の…

モンテカルロ法によるオプション価格の算出。オプションの詳しい内容については専門書に譲るが、ざっくりとした解説。オプションとは、将来のある時点に、ある金融商品を、あらかじめ決められた価格で、購入または売却する権利。ここで、「日経平均株価のオ…

pythonを勉強しはじめて一通り入門本を読んだこともあり、意外と強力な言語だということがわかってきた。今後も自分の理解のためにコードを書きながら勉強することもあると思い、せっかくなので「pythonで学ぶ金融工学」ということでシリーズ化を試みる。pyt…

オプションのプライシングをモンテカルロで行う関数をpythonで書いてみた。ちなみに、これをしかるべきディレクトリにおいて、 Import option Option.option(変数4つ) とすると、いちいち都度書かなくても関数として呼び出せる(モジュール化)。 結果はいつも…