smallleopard472
New member
#quantlib #Python #Finance #quantativefinance #opensource
** Quantlib Python: Hướng dẫn nhanh **
Quantlib là một thư viện nguồn miễn phí và nguồn mở cho tài chính định lượng.Nó cung cấp một loạt các công cụ và mô hình tài chính, và được sử dụng bởi các học giả, nhà nghiên cứu và các học viên.Quantlib được viết bằng C ++, nhưng nó có thể dễ dàng sử dụng từ Python bằng gói [Quantlib-Python] (https://github.com/mrjbq7/quantlib-python).
Quantlib-Python là một trình bao bọc xung quanh thư viện Quantlib C ++.Nó cung cấp một giao diện pythonic cho các lớp và chức năng của Quantlib, giúp bạn dễ dàng sử dụng Quantlib từ Python.Quantlib-Python cũng bao gồm một số ví dụ chứng minh cách sử dụng thư viện.
Để bắt đầu với Quantlib-Python, bạn có thể cài đặt gói từ PYPI bằng lệnh sau:
`` `
PIP cài đặt Quantlib-Python
`` `
Khi gói được cài đặt, bạn có thể nhập nó vào mã Python của mình:
`` `
Nhập lượng tử như QL
`` `
Sau đó, bạn có thể sử dụng Quantlib-Python để tạo và định giá các công cụ tài chính.Ví dụ: mã sau đây tạo ra tùy chọn BLACK-SCHOLES đơn giản và giá cả:
`` `
# Tạo tùy chọn Black-Scholes
tùy chọn = ql.option.call (ql.date (2023, 3, 17), 100.0, 100.0, 0,05, 0,25)
# Giá tùy chọn
Giá = tùy chọn.npv ()
In (Giá)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
4.4972
`` `
Để biết thêm thông tin về cách sử dụng Quantlib-Python, bạn có thể tham khảo [Tài liệu Quantlib-Python] (https://mrjbq7.github.io/quantlib-python/).
** Hashtags: **
* #quantlib
* #Python
* #Tài chính
* #Tài chính định lượng
* #Mã nguồn mở
=======================================
#quantlib #Python #Finance #quantitativefinance #opensource
**Quantlib Python: A Quick Guide**
Quantlib is a free and open-source library for quantitative finance. It provides a wide range of financial instruments and models, and is used by academics, researchers, and practitioners alike. Quantlib is written in C++, but it can be easily used from Python using the [Quantlib-Python](https://github.com/mrjbq7/quantlib-python) package.
Quantlib-Python is a wrapper around the Quantlib C++ library. It provides a Pythonic interface to Quantlib's classes and functions, making it easy to use Quantlib from Python. Quantlib-Python also includes a number of examples that demonstrate how to use the library.
To get started with Quantlib-Python, you can install the package from PyPI using the following command:
```
pip install quantlib-python
```
Once the package is installed, you can import it into your Python code:
```
import quantlib as ql
```
You can then use Quantlib-Python to create and price financial instruments. For example, the following code creates a simple Black-Scholes option and prices it:
```
# Create a Black-Scholes option
option = ql.Option.Call(ql.Date(2023, 3, 17), 100.0, 100.0, 0.05, 0.25)
# Price the option
price = option.NPV()
print(price)
```
This code will print the following output:
```
4.4972
```
For more information on how to use Quantlib-Python, you can refer to the [Quantlib-Python documentation](https://mrjbq7.github.io/quantlib-python/).
**Hashtags:**
* #quantlib
* #Python
* #Finance
* #quantitativefinance
* #opensource
** Quantlib Python: Hướng dẫn nhanh **
Quantlib là một thư viện nguồn miễn phí và nguồn mở cho tài chính định lượng.Nó cung cấp một loạt các công cụ và mô hình tài chính, và được sử dụng bởi các học giả, nhà nghiên cứu và các học viên.Quantlib được viết bằng C ++, nhưng nó có thể dễ dàng sử dụng từ Python bằng gói [Quantlib-Python] (https://github.com/mrjbq7/quantlib-python).
Quantlib-Python là một trình bao bọc xung quanh thư viện Quantlib C ++.Nó cung cấp một giao diện pythonic cho các lớp và chức năng của Quantlib, giúp bạn dễ dàng sử dụng Quantlib từ Python.Quantlib-Python cũng bao gồm một số ví dụ chứng minh cách sử dụng thư viện.
Để bắt đầu với Quantlib-Python, bạn có thể cài đặt gói từ PYPI bằng lệnh sau:
`` `
PIP cài đặt Quantlib-Python
`` `
Khi gói được cài đặt, bạn có thể nhập nó vào mã Python của mình:
`` `
Nhập lượng tử như QL
`` `
Sau đó, bạn có thể sử dụng Quantlib-Python để tạo và định giá các công cụ tài chính.Ví dụ: mã sau đây tạo ra tùy chọn BLACK-SCHOLES đơn giản và giá cả:
`` `
# Tạo tùy chọn Black-Scholes
tùy chọn = ql.option.call (ql.date (2023, 3, 17), 100.0, 100.0, 0,05, 0,25)
# Giá tùy chọn
Giá = tùy chọn.npv ()
In (Giá)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
4.4972
`` `
Để biết thêm thông tin về cách sử dụng Quantlib-Python, bạn có thể tham khảo [Tài liệu Quantlib-Python] (https://mrjbq7.github.io/quantlib-python/).
** Hashtags: **
* #quantlib
* #Python
* #Tài chính
* #Tài chính định lượng
* #Mã nguồn mở
=======================================
#quantlib #Python #Finance #quantitativefinance #opensource
**Quantlib Python: A Quick Guide**
Quantlib is a free and open-source library for quantitative finance. It provides a wide range of financial instruments and models, and is used by academics, researchers, and practitioners alike. Quantlib is written in C++, but it can be easily used from Python using the [Quantlib-Python](https://github.com/mrjbq7/quantlib-python) package.
Quantlib-Python is a wrapper around the Quantlib C++ library. It provides a Pythonic interface to Quantlib's classes and functions, making it easy to use Quantlib from Python. Quantlib-Python also includes a number of examples that demonstrate how to use the library.
To get started with Quantlib-Python, you can install the package from PyPI using the following command:
```
pip install quantlib-python
```
Once the package is installed, you can import it into your Python code:
```
import quantlib as ql
```
You can then use Quantlib-Python to create and price financial instruments. For example, the following code creates a simple Black-Scholes option and prices it:
```
# Create a Black-Scholes option
option = ql.Option.Call(ql.Date(2023, 3, 17), 100.0, 100.0, 0.05, 0.25)
# Price the option
price = option.NPV()
print(price)
```
This code will print the following output:
```
4.4972
```
For more information on how to use Quantlib-Python, you can refer to the [Quantlib-Python documentation](https://mrjbq7.github.io/quantlib-python/).
**Hashtags:**
* #quantlib
* #Python
* #Finance
* #quantitativefinance
* #opensource
