Python的基本财务库

Question

我正在寻找一个Python的财务库，它将使我能够做贴现现金流分析。我环顾四周，发现了QuantLib，这对我想做的事情来说太过分了。我只需要一个小图书馆，我可以用来输入一系列现金流，并让它输出一个净现值和内部收益率。有人有这样的东西，或者知道我在哪里能找到？

Answer 1

如果你真的只想计算净现值（=现金流和贴现因子向量的内积）和内部收益率（=对一个变量的简单迭代根搜索），那么你就可以对其进行编码。

我使用的R比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> 

这就建立了现金流和贴现因子的两列数据结构，并将净现值计算为产品的总和。因此（简单化）6年期债券的票面利率为2%，收益率曲线为1%，价值为105.80英镑。

对于内部收益率，我们做的差不多相同，但使净现值成为利率的函数：

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> 

所以在平曲线世界中寻找2%债券内部收益率的“根”是。。。不出所料的是2%。

Answer 2

为了完整起见，既然我迟到了： numpy有一些基本的财务计算功能。也可以使用numpy，scipy，从R中的基本公式进行计算

现金流净现值

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

获得内部收益率

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

基本要求：

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

有必要注意时机。