Python 基础金融库

Question

我正在寻找一个 Python 财务库，它可以让我进行贴现现金流分析。我环顾四周，找到了 QuantLib，这对于我想做的事情来说太过分了。我只需要一个小库，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收益率。有人有类似的东西或知道我在哪里可以找到它吗？

Answer 1

为了完整起见，因为我迟到了： numpy 具有一些用于（非常）基本财务计算的功能。 numpy、scipy 也可以用来根据 R 中的基本公式进行计算。

现金流的净现值

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

获取内部利率或回报

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

只是基础：

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

并且有必要注意时机。

Answer 2

如果您真的只想计算净现值（== 现金流量和折扣因子向量的内积）和内部收益率（== 一个变量的简单迭代根搜索），那么您可以编写代码向上。

我使用R 比使用 Python 多得多，所以这里有一个 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> 

这将建立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，在 1% 平坦的收益率曲线中，票面利率为 2% 的（简单的）六年期债券价值 105.80。

对于内部收益率，我们的做法几乎相同，但将 NPV 设为利率的函数：

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，在平坦曲线世界中寻找 2% 债券的内部收益率的“根源”是……不出所料的是 2%。