QuantLib-Pythonチュートリアル（導入編）をリリースしました。

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お知らせ

QuantLib-Pythonの使い方を学びたい方向けのチュートリアル第一弾をnoteにアップしました。初回ということで、ウォーミングアップとして基本機能を解説しています。Pythonで金融商品評価について学びたい方におすすめです。
以下リンクからご確認ください。

Quant College レクチャーシリーズ（１１）QuantLib-Python チュートリアル（導入編）｜QuantDeveloper｜note

概要は以下の通りです。

QuantLib-Pythonチュートリアル第一弾
初回なのでウォーミングアップとして、基本的な機能を紹介
日付関連機能、Black公式、Black-Scholesモデル、インプット変更後の価格再計算、数値微分によるGreeks計算など
解説に用いるサンプルコードはNotebook形式でダウンロード可能
概要は冒頭の目次をご参照
2022/3/2 18:00まで半額セール

Quant College レクチャーシリーズ（１１）QuantLib-Python チュートリアル（導入編）｜QuantDeveloper｜note

当noteの特徴

ライブラリの使い方を簡単なサンプルコードを通して説明した。
関数に与える引数の意味をできるだけ平易に解説した。
Pythonの若干難しめな文法や機能は使わないで説明するよう努めた。
ファイナンス関連の実務知識もその都度、簡単に補足説明した。
ソースコード一式をすぐに動かせるよう、Jupyter Notebook形式で配布している。

Quant College レクチャーシリーズ（１１）QuantLib-Python チュートリアル（導入編）｜QuantDeveloper｜note

詳細目次

１．はじめに
- 1.1 当noteの構成
２．QuantLib-Pythonの概要とインストール
- 2.1 概要
- 2.2 インストール
ソースコード一式（Notebook）
３．日付関連
- 3.1 ライブラリのインポート
- 3.2 Date：日付
- 3.3 Period：期間の指定
- 3.4 Calendar：休日参照都市
  - 3.4.1 単一都市の参照
  - 3.4.2 JointCalendar：複数都市の参照
- 3.5 DayCounter：日数計算
- 3.6 Schedule：キャッシュフロー日付展開
  - 3.6.1 Stubがない通常ケース
  - 3.6.2 最初がShort Stubのケース
  - 3.6.3 最後がShort Stubのケース
  - 3.6.4 最初がLong Stubのケース
  - 3.6.5 最後がLong Stubのケース
  - 3.6.6 生成済みの日付スケジュールからオブジェクト生成
４．Black公式
- 4.1 ライブラリのインポート
- 4.2 日付関連の設定
- 4.3 市場データ
- 4.4 取引データ
- 4.5 Black公式
  - 4.5.1 コールオプション
  - 4.5.2 プットオプション
  - 4.5.3 プットコールパリティ
- 4.6 インプライドボラティリティ
- 4.7 BlackCalculator：グリークス等の計算
  - 4.7.1 プライシング
  - 4.7.2 グリークス
  - 4.7.3 その他
５．BSモデル
- 5.1 ライブラリのインポート
- 5.2 可視化の準備
- 5.3 評価日の設定
- 5.4 日付関連の設定
- 5.5 市場データ
- 5.6 TermStructureの生成
  - 5.6.1 TermStructureに基準日を外から与える場合
  - 5.6.2 グローバル基準日をもとにTermStructure内部で基準日を求める場合
- 5.7 PricingEngineの生成
- 5.8 取引データ
- 5.9 Instrumentの生成
- 5.10 プライシング
  - 5.10.1 市場データの変化
- 5.11 グリークスの計算（解析解）
  - 5.11.1 市場データの変化
- 5.12 グリークスの計算（数値微分）
  - 5.12.1 デルタ、ガンマ
  - 5.12.2 ベガ
  - 5.12.3 セータ
- 5.13 別のモデルで再計算
  - 5.13.1 Hestonパラメーター
  - 5.13.2 PricingEngineの生成
  - 5.13.3 プライシング
  - 5.13.4 HestonモデルのBSモデルへの退化
  - 5.13.5 Lazyオブジェクト
６．おわりに
大事なお知らせ
参考文献