Pythonで学ぶ債券・金利デリバティブ―QuantLib-Python入門 [単行本]

Pythonで学ぶ債券・金利デリバティブ―QuantLib-Python入門 の 商品概要

• 目次

  はじめに
  0.1 パソコンの実行環境
  0.2 Pythonライブラリ
  0.3 オブジェクト指向プログラミング
  0.4 各章の構成と読み方
  
  第1章 QuantLib入門とディスカウントファクター算出
  1.1 QuantLibのクラスとメソッド
  　1.1.1 日付操作
  　1.1.2 日付クラスのキャスト(型変換)
  　1.1.3 QuantLib-Pythonのドキュメント
  1.2 ゼロカーブオブジェクトとディスカウントファクター
  　1.2.1 ゼロカーブオブジェクトの作成
  　1.2.2 ディスカウントファクターの計算法
  　1.2.3 イールドカーブの描写
  1.3 Tiborレートのコーディングと計算例
  　1.3.1 単利のディスカウントファクター
  　1.3.2 Tiborクラスとクォート(市場建値)
  　1.3.3 ヘルパークラス
  　1.3.4 ハンドルクラス
  　1.3.5 イールドカーブクラスとタームストラクチャー(YTS)
  　1.3.6 Tiborフィクシング関連のメソッド
  　1.3.7 ディスカウントファクターの対数線形補間
  　1.3.8 図1.13 Tiborゼロカーブのオブジェクト図
  1.4 myABBRモジュール，myUtilモジュール
  　1.4.1 myABBRモジュール
  　1.4.2 myUtilモジュール
  1.5 InterestRateクラス，FlatForwardクラス
  　1.5.1 InterestRateクラス
  　1.5.2 FlatForwardクラス
  1.6 QuantLibリファレンスマニュアル
  　1.6.1 QuantLibクラス一覧と継承
  　1.6.2 型(クラス)の確認
  　1.6.3 Search欄
  1.7 xlwings入門(1)：Python関数のExcelからアクセス
  　1.7.1 xlwingsのインストールと環境設定
  　1.7.2 関数の引数を範囲指定とするデコレータ
  
  第2章 Ibor金利スワップ
  2.1 金利スワップ入門
  　2.1.1 金利スワップの用語
  　2.1.2 QuantLibの金利スワップ評価例
  2.2 Iborスワップカーブ
  　2.2.1 指標金利オブジェクト
  　2.2.2 ヘルパーとイールドカーブオブジェクト
  　2.2.3 データフレーム作成法
  　2.2.4 makeTiborCurve関数
  2.3 Tiborスワップの評価
  　2.3.1 イールドカーブオブジェクト
  　2.3.2 Scheduleオブジェクト
  　2.3.3 MakeScheduleコンストラクタ
  　2.3.4 Swapオブジェクト
  2.4 キャッシュフローオブジェクトと型変換
  　2.4.1 スワップオブジェクトの構成要素
  　2.4.2 変動レグキャッシュフロー表のコード
  　2.4.3 swapCashFlow関数
  　2.4.4 指標金利のフィクシングと起算日後の処理
  2.5 固定レグの時価とアニュイティ
  　2.5.1 固定レグの時価
  　2.5.2 アニュイティの計算と役割
  2.6 フォワードレートの計算と変動レグの時価
  　2.6.1 フォワードレートの計算式
  　2.6.2 変動レグの時価
  2.7 スワップレートとフェアスプレッド
  　2.7.1 スワップレート計算式
  　2.7.2 フェアスプレッド
  2.8 フォワードスワップレート
  　2.8.1 フォワードスワップレートの算出
  　2.8.2 Scheduleクラスによるアニュイティの計算
  2.9 xlwings入門(2)：データフレームを戻すデコレータ
  　2.9.1 xlwings 3つのデコレータ
  　2.9.2 tiborSWAP関数
  
  第3章 RFRスワップとマルチカーブ
  3.1 オーバーナイトインデックススワップ入門
  　3.1.1 TONAカーブ
  　3.1.2 カーブシフト
  　3.1.3 TONAスワップ
  　3.1.4 TONAフォワードレートとデイリーコンパウンド
  　3.1.5 TONAスワップの期中評価
  3.2 SOFRカーブとSOFRスワップ
  　3.2.1 SOFRカーブ
  　3.2.2 SOFRスワップ
  3.3 RFRタームレートとベーシスカーブ
  　3.3.1 CME 3ヶ月 TermSOFRカーブ
  3.4 マルチカーブとブートストラップ法
  　3.4.1 シングルカーブのブートストラップ
  　3.4.2 マルチカーブ入門
  　3.4.3 ツーカーブでのスワップ評価
  
  第4章 債券利回り，リスク指標，各種スプレッド
  4.1 債券評価用サンプルシートの概観
  4.2 複利利回りの計算
  　4.2.1 年1回複利
  　4.2.2 経過利息を伴う場合の複利計算
  　4.2.3 年2回複利
  　4.2.4 価格から利回りの算出（bondYieldメソッド）
  　4.2.5 利回りから価格の算出（dirtyPriceメソッド）
  4.3 デュレーション・コンベクシティの計算
  　4.3.1 BondFunctionsによる算出
  　4.3.2 BPVとリスク指標の計算法
  　4.3.3 債券のデルタ・ガンマ
  　4.3.4 債券キャッシュフロー表
  　4.3.5 xlwings入門(3)：myABBRの短縮形入力
  4.4 IスプレッドとZスプレッド
  　4.4.1 Iスプレッド
  　4.4.2 エンジン搭載の債券オブジェクト
  　4.4.3 Zスプレッド（ゼロボラOAS）
  4.5 アセットスワップスプレッド（ASスプレッド）
  　4.5.1 ASスプレッド計算式の導出
  　4.5.2 キャッシュフロー表でのASスプレッドの計算例
  　4.5.3 AssetSwapクラスでのASスプレッドの計算例
  　4.5.4 ASスプレッドとアニュイティ
  
  第5章 米国国債と債券先物
  5.1債券先物の概要
  5.2コンバージョンファクターとグロスベーシス
  　5.2.1 米国国債オブジェクトとCFのイメージ
  　5.2.2 米国国債の正確なクリーン価格と経過利息
  　5.2.3 グロスベーシスと受渡コスト
  5.3 ネットベーシス，先物理論価格，インプライドレポレート
  　5.3.1 レポ取引とキャリー
  　5.3.2 ネットベーシス，フォワード価格，先物理論価格
  　5.3.3 インプライドレポレート
  5.4 債券先物のBPV
  
  第6章 ブラックモデル
  6.1 ブラック価格式と債券先物オプション計算例
  　6.1.1 ブラック価格式の数値例
  　6.1.2 ブラックモデルのグリークス計算式
  6.2 収益率の正規分布とブラック価格式のイメージ
  　6.2.1 収益率の分布
  　6.2.2 ヒストリカル vs インプライドボラティリティ
  　6.2.3 先物価格の分布の確率
  　6.2.4 コールオプションの分解と計算イメージ
  　6.2.5 ブラックコア算出値の単位
  　6.2.6 Excel読み込みとヒストグラム
  6.3 債券先物オプションのQuantLibコード
  　6.3.1 BlackCalculatorクラス
  　6.3.2 確率過程クラスでの算出コード
  　6.3.3 インプライドボラティリティ計算とxlwings用コード
  6.4 モンテカルロシミュレーション
  　6.4.1 モンテカルロ用エンジンによる計算
  　6.4.2 QuantLibでの乱数列
  　6.4.3 パス生成によるオプション計算
  　6.4.4 価格パスの手計算と描写
  6.5 BSモデルでのリスク中立法と2項ツリー
  　6.5.1 複製ポートフォリオによる評価
  　6.5.2 リスク中立法，Qメジャー
  　6.5.3 BSモデルとブラックモデルの違い，BSMモデル
  6.6 2項ツリーとアメリカンオプション
  　6.6.1 2項ツリー(CRR法)の計算法
  　6.6.2 QuantLibの2項ツリーコード
  　6.6.3 アメリカンオプションの評価
  6.7 最小2乗モンテカルロ法(LSM)
  　6.7.1 LSMのQuantLibコード
  　6.7.2 準モンテカルロ法での価格パス作成
  　6.7.3 LSM手計算
  6.8（補足）正規分布と確率微分方程式
  　6.8.1正規分布のz変換と標準ブラウン運動
  　6.8.2 d_2の解釈
  　6.8.3 正規分布と確率微分方程式の相互変換
  　6.8.4 伊藤の公式と確率微分方程式の解
  
  第7章 Bachelierノーマルモデルとクラス作成
  7.1 金利先物の概要
  　7.1.1 3ヶ月ユーロドル先物
  　7.1.2 3ヶ月SOFR先物
  　7.1.3 3ヶ月SOFR先物オプション
  7.2 ノーマルモデルでの金利先物オプションの評価
  　7.2.1 ヒストリーデータが示す金利の正規分布性
  　7.2.2 ノーマルモデルとそのオプション価格式
  　7.2.3 3ヶ月SOFR先物オプション数値例
  　7.2.4 QuantLib, scipy.statsによるコード例
  　7.2.5 ソルバーによるインプライドボラティリティ算出
  7.3 金利キャップ
  　7.3.1 キャプレット概要
  　7.3.2 金利キャップのコードと数値例
  　7.3.3 キャプレットの詳細
  7.4 スワップション
  　7.4.1 ノーマルモデルでの数値例
  　7.4.2 BachelierSwaptionEngineでの計算
  7.5 グリークス，クロージャー，クラス
  　7.5.1 グリークスの確認
  　7.5.2 クロージャーの使用例とコード
  　7.5.3 normalCalculatorクラスの作成
  7.6 （補足）Jäckel[40]のサンプルコード
  
  第8章 SABRモデルと最適化法
  8.1 CEVモデル
  　8.1.1 CEVモデルのイメージ
  　8.1.2 ブラックボラティリティ近似式
  　8.1.3 モデルキャリブレーション
  8.2 SABRモデル
  　8.2.1 ブラックボラティリティ近似式
  　8.2.2 モデルキャリブレーション
  　8.2.3 QuantLib, SciPy minimize関数によるキャリブレーション
  　8.2.4 4つのパラメータとβの推定
  　8.2.5 最適化法への補足
  8.3 Shifted SABRモデル(マイナス金利対応)
  　8.3.1 ノーマルボラティリティ近似式
  　8.3.2 Shifted SABRモデル
  　8.3.3 minimize関数のヤコビアンについて
  
  第9章 Hull-Whiteモデル
  9.1 QuantLibによるHull-Whiteモデルの数値例
  　9.1.1 5nc1マルチコーラブル債の評価
  　9.1.2 バミューダンスワップションによる評価
  9.2 ショートレートと瞬間的フォワードレート
  　9.2.1 ショートレートの定義
  　9.2.2 瞬間的フォワードレートの定義
  　9.2.3 ショートレートと瞬間的フォワードレートの相違
  9.3 ショートレートモデル概要
  　9.3.1 アフィンモデル
  　9.3.2 Vasicekモデル
  　9.3.3 ショートレートのボラティリティと平均回帰レート
  9.4 Hull-Whiteモデル
  　9.4.1 2つのモデル式
  　9.4.2 割引債価格式
  　9.4.3 割引債オプション価格式，キャップ/フロア価格式
  　9.4.4 スワップションの計算(Jamshidian分解)
  9.5 キャリブレーションとバミューダン評価
  　9.5.1 単純なキャリブレーションのコード例
  　9.5.2 3つのエンジンによる評価例
  　9.5.3 スワップションヘルパーのキャスト
  　9.5.4 バミューダンスワップション
  9.6 1ステップの3項ツリー計算例
  　9.6.1 1ステップ3項ツリーでのx_tの確率分布
  　9.6.2 3つのイールドカーブ
  　9.6.3 exp{-∫r_u du}の計算
  　9.6.4 スワップションNPVの計算
  　9.6.5 パス，ディスカウントカーブのグラフ描写
  9.7 T-forwardメジャーとモンテカルロ法
  　9.7.1 1ステップ3項ツリーのT-forwardメジャーでの計算
  　9.7.2 モンテカルロ用の離散化
  　9.7.3 x_tのパス生成
  　9.7.4 モンテカルロ法でのNPV計算
  9.8 Gaussian Short Rate Model (GSRモデル)
  　9.8.1 GSRでのバミューダンスワップション評価
  　9.8.2 フォワードボラティリティ
  9.9 主要な数式の導出
  　9.9.1 ギルサノフ，ラドン・ニコディム，フビニの3つの定理について
  　9.9.2 確率項x_tと非確率項α_tへの分離
  　9.9.3 2つの微分方程式
  　9.9.4 ∫x_u duの平均と分散
  　9.9.5 α_tの積分
  　9.9.6 割引債価格式の導出
  　9.9.7 T-forwardメジャーのモデル式
  　9.9.8 M^T_{(s,t)}の導出
  
  第10章 クレジットデフォルトスワップ
  10.1 シングルネーム CDSのイメージと用語
  10.2 ポアソン分布,生存確率,ハザードレートモデル
  　10.2.1 ポアソン分布と生存確率
  　10.2.2 ハザードレート
  　10.2.3 累積デフォルト率とハザードレートの関係
  　10.2.4 QuantLibによる生存確率の計算
  　10.2.5 条件付きの生存確率/倒産確率とdQ_t
  　10.2.6 クォートスプレッドとハザードレートの関係
  10.3 プレミアムレグの計算
  　10.3.1 ビッグバンプロトコル
  　10.3.2 リスキー PV01 (RPV01)
  10.4 デフォルトレグの計算
  　10.4.1 時間帯tの倒産確率
  　10.4.2 デフォルトレグの時価
  10.5 CDS時価とハザードレートキャリブレーション
  　10.5.1 フェアスプレッドの算出
  　10.5.2 ハザードレートのキャリブレーション
  　10.5.3 式(10.9)の導出
  10.6 QuantLibによるA社 CDSのコード
  　10.6.1 CDSオブジェクト各メソッドの計算値
  　10.6.2 CDS関連のコンストラクタ
  　10.6.3 ハザードレートの計算
  　10.6.4 CDSキャッシュフロー表
  10.7 ISDA CDSスタンダードモデル
  　10.7.1 A社CDSとISDA標準モデルのコード比較（概要）
  　10.7.2 ISDA標準モデル入門
  　10.7.3 標準モデル用コンストラクタ，RPV01算出
  
  補足
  A.1 myABBRモジュール短縮形一覧
  　A.1.1 短縮形の補足説明
  A.2 myUtilモジュール関数一覧
  　A.2.1 ショートカット
  　A.2.2 イールドカーブ作成
  　A.2.3 Swap・債券・CDSキャッシュフロー表
  
  参考文献
  索引

• 出版社からのコメント

  金融工学の数式に数値例を与え、実装例としてQuantLib-Pythonのコードを示します。このサイクルで実務を理解します。

• 内容紹介

  【数値例とコードから説明した金融工学のテキスト】
  金融工学/ファイナンスは非常に難しい学問で、金融工学のテキストはその理論を抽象的な数式で説明するだけのものが多い。 しかし、本書は重要な数式には数値例を与え、まず手計算し、数式の意味を咀嚼した上で、実装例として、QuantLib-Python (以下QuantLib) のコードを示し、手計算と同じ数値が出力されることを確認する。
  このようなステップを踏むことで、難解な金融工学の理解を深め、QuantLibを実務面で活用できるようになる。
  
  【各モデルの詳細な例示とアフターLiborへの対応】
  ファイナンス実務において標準的に使用されているBlack (第6章), Bachelier (第7章), SABR (第8章), Hull-White (第9章), CDS (第10章) の各モデルに対して、丁寧に説明し、理解しやすいような数値例とQuantLibコードを付けた。
  また、2023年Libor廃止後のRFR関連の計算法とコードを提示した。これらが本書の際立った特徴である。
  
  【ハードルの低いQuantLib入門書】
  実務ベースでQuantLibの利用は徐々に広がっているが、入門者向けの情報が少ない点でQuantLibを利用するハードルは依然として高い。本書はこのハードルを低くすることを目指した待望のQuantLib入門書である。
  
  【ファイナンス分野でのPython実務書】
  Pythonの入門的な知識に関しては非常に多くのテキストが出版されているが、その多くはデータサイエンスや機械学習関連のものとなり、ファイナンス分野でのPythonのテキストはマイナーな存在となっている。
  Python (Pandas, Matplotlib等のライブラリを含む) を勉強しても、ファイナンス実務での利用機会が少ないと感じる実務家は多く、本書はそのような読者へのPython実務書である。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  小川 謙二(オガワ ケンジ)
  ２０２２年Ｂｌｏｏｍｂｅｒｇ社退社（長年同社で数値解析に従事）。現在、東京都立大学大学院経営学研究科ファイナンスプログラム非常勤講師。レトリバーアセットマネジメント代表。専門、金融工学

Pythonで学ぶ債券・金利デリバティブ―QuantLib-Python入門 の商品スペック