quantlib

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    のリンク: LNK2019 unresolved external symbol "public: class QuantLib::Matrix const & __cdecl SachLib::AWDCalculator::RSB(void)const " ([email protected]@[email protected]@[email protected]@@XZ) referenced

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    私はトレジャリー市場のための割引曲線を構築することができました。しかし、私は、これを使って個々の債券(そして最終的に債券ポートフォリオ)の主要な金利リスクを見つけようとしています。 私が探している金利リスクは、私が30Y債券を持っていて、債券を割り引くために使われた1yの金利をシフトし、他の金利を一定に保ちながら、債券の価格がどれくらい変わるかです?テナント(例:2Y、5Y、7Yなど)に対してこれ

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    私は単純なWindowsコマンドプロンプトアプリケーションでQuantLibを使いこなしていますが、Garch関数の作業を行うことはできません。 私はGarch11オブジェクトの使い方を理解していません。なぜこのプログラムが動作しないのかがわかります。私はそれを使う方法の例を見つけることができませんでした。ドキュメントも(IMO)あいまいです。私はそれを使用する方法についての助けや手がかりを感謝し

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    WindowsでVisual StudioでQuantlibを使用していましたが、最近はFedora Linuxに転送されました。私はUbuntuのEclipseでQuantlibを設定するこのビデオを見ましたが(https://www.youtube.com/watch?v=4NNc9mZ8Nro)、Fedoraでは、QuantlibとBoost用にコンパイルされたrpmファイルをダウンロードし

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    債券の再評価(部分期間の取得)のためにイールドカーブオブジェクトの値を置き換える方法を知っている人はいますか?あなたはこれらのステップをすべてやり直すことができると思いますが、それを調整するより良い方法があるようですね? http://khandrikacm.blogspot.com/2014/03/usd-yield-curve-building-using-python.html

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    私はquantlibを初めて使用しています。 アメリカのオプションの価格設定時にyield term構造とボラティリティサービスを呼び出すことは可能ですか? オブジェクトの名前は何ですか? 米国の価格設定オプションで見つかった例では、これらの数量はオブジェクトではなく、直接的にスカラー(qlBlackConstantVolを使用し、リスクフリーレートに対してはわずか2倍)です。 ありがとう

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    Amazon Linux AMIでAmazon EC2インスタンスでQuantLib Python SWIGバインディングをコンパイルしようとしています。私は、QuantLib自体を正常にコンパイルすることができましたが、anaconda python swigバインディングをコンパイルしようとすると、-fno-pltオプションでエラーが発生します。その後、私は以下のように作る sudo ./co

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    私はpythonでquantlibを使用しています。 DiscountCurveオブジェクトを作成するには、日付と対応する割引率のベクトルを渡す必要があります。問題は、決済日を考慮して評価日を変更すると、曲線オブジェクトが適切にシフト/調整されず、債券のNPVが評価日の関数として変化しないということです。 これを回避する手段はありますか?決済日数を変更するたびに日付を変更して別のDiscountC

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    私はQuantLibを使って新しいです。 NSモデルのいくつかのパラメータを使ってボンド曲線を作成したいと思います。私が見つけたのは逆でした。いくつかの債券をつけてパラメータを取得しました。 たとえば、パラメータ[0.03; -0.02; 0; 0]を使用して結合曲線を作成したいとします。 0.17; 0.08]。 "setPricingEngine"または "DiscountingBondEng

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    私は、QuantLibのスレッドセーフプロパティ(またはそれらの不在)を明示的に記述しているドキュメントを見つけることができませんでした。 QuantLib configuration documentationにはスレッドセーフに関する多くのコンパイル時のオプションがリストされています。このオプションから、デフォルトでは、QuantLibは完全にスレッドセーフではないと推測されます。特に 、があ