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错误:当我使用QuantLib python为浮动利率债券定价时，给出了负时间(-9.94444

QuantLib是一个开源的金融计算库，提供了丰富的金融工具和模型，包括浮动利率债券定价。在使用QuantLib python进行浮动利率债券定价时，出现负时间的错误可能是由于输入数据或代码逻辑的问题导致的。下面是一些可能导致该错误的原因和解决方法：

输入数据错误：负时间可能是由于输入的日期或时间数据不正确导致的。请确保输入的日期和时间是有效的，并且符合QuantLib的要求。可以使用QuantLib中的日期和时间类来处理和转换日期和时间数据。
代码逻辑错误：负时间错误也可能是由于代码中的逻辑错误导致的。请仔细检查代码中与时间相关的计算和处理逻辑，确保没有错误的计算或逻辑错误导致负时间的出现。
QuantLib版本问题：某些QuantLib版本可能存在一些已知的问题或bug，可能导致负时间的错误。请确保使用的是最新版本的QuantLib，并查看QuantLib的官方文档或社区论坛，了解是否存在已知的问题或解决方案。
数据缺失或不完整：负时间错误也可能是由于缺少必要的数据或数据不完整导致的。请确保提供了所有必要的数据，并且数据是完整和准确的。

总结：负时间错误在使用QuantLib python进行浮动利率债券定价时可能是由于输入数据错误、代码逻辑错误、QuantLib版本问题或数据缺失导致的。需要仔细检查输入数据和代码逻辑，确保数据的准确性和完整性，并使用最新版本的QuantLib。如果问题仍然存在，可以查阅QuantLib的官方文档或社区论坛，寻求更多帮助和解决方案。

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很可以！JPM因子投资特刊

Journal of Portfolio Management在2022年的开年给大家送出了因子投资特刊。...对利率(或期限)和信贷因子的战略性增持，导致了固定收益基准的优异表现。不过，两位作者发现，长期国债是获取利率风险敞口的最有效方式，而短期公司债券则是信贷风险敞口经风险调整后的最大回报。...动量股的积极回报在很大程度上归因于未来几个季度实现收益的增长，(2)低贝塔系数、小规模和盈利股票的积极回报很少可以用实现收益解释，(3)用同时收益和未来实现收益来解释的价值型股票活跃收益在未来几个季度为负...然后，他们表明，这些因子为CMA的预期收益定价，均值-方差因子配置比均值-方差资产组合更稳定。作者概述了一种建立资产组合的新方法，该方法尊重理想的因子配置。...当使用第二种方式进行ESG筛选时，作者发现，几乎没有收益下降或交易成本增加。然而，当筛选过程变得更加活跃，并且只包括ESG正向的公司时，就会出现严重的风险导致的绩效问题和高交易成本。

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QuantMinds启示录

你也可以从时间序列的角度来看利率曲线，而不是从交易者的角度来看任何时间点。在计算风险度量时，风险管理者可能会更多地关注历史数据。此外，曲线的许多点常常最终被捆绑在一起。...Marcos Carreira 量化市场影响并在短期定价预测中使用深度学习去年，美国银行的Robert De Witt在QuantMinds上提出了一种在短期股票价格预测中使用深度学习的方法。...Fidelity的Joe Hanmer发表了主题为从固收角度对新兴市场主权债券进行因子投资的演讲。他指出了该方法的许多困难，特别是从数据可用性的角度，以及它需要大量的工作，特别是为这些工具建立曲线。...他还详细讨论了在进行预测时使用分数差分作为转换步骤之一。分数差分背后的思想是它使你能够尽可能少地差分一个时间序列这样它就不会失去记忆，但同时，使它在输入到回归中时保持平稳。...他指出，我们可以从可自由选择的宏观经济方法中学习，特别是在围绕经济事件的交易方面，但也可以从更广泛的基于基本面分析的交易中学习，如查看近期与历史价格水平，宏观预测和查看市场错误定价。

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R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量波动率预测

所以当我第一次研究这个问题时，我不明白为什么我们不单独建立所有非对角线的模型，例如使用样本成对相关的滚动窗口呢？你想有一个有效的相关矩阵，这意味着对称（很容易施加）和正负无限。...也许当股票的波动率高时，债券的波动率就低，也许当债券的波动率高时，与股票的协方差就高，等等。...对于这些模型，即使人们成功地进行了估计，就实践者而言，估计的复杂性给结果带来了很大问题。 CCC 和DCC 恩格尔（2002）在其开创性的论文中提出了下一个重要的步骤，随后文献中出现了一个高潮。"...当我们假设一个恒定的相关矩阵（CCC），也就是说，我们可以自然地使用样本相关矩阵。我们可以假设该矩阵是时变的，并使用滚动窗口或指数衰减权重或其他方式来估计它。...例如，基于DCC的协方差矩阵认为在2013年中期股票和债券之间的协方差几乎为零，而基于CCC的协方差则表明在此期间的协方差为负。究竟是恒定的还是动态的，对跨资产投资组合的构建可能有很大的影响。

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低波动溢价：是否还能持续？

其中的解释有：许多投资者对杠杆的使用有所限制，或者对杠杆的使用有一种厌恶。卖空也是如此。一些难以借入的股票的借贷成本可能相当高。这种限制可以防止套利者纠正定价错误。...有证据表明，最错误定价的股票是那些卖空成本最高的股票。监管约束往往不区分低贝塔系数和高贝塔系数股票的风险，导致一些投资者偏爱高贝塔系数股票。...作者发现，在高波动性的股票中，只有卖空利率低的股票实际获得了非凡的正回报。而那些支付高空头利率的投资者获得了惊人的负回报。...低波动性因子在价值因子中暴露的时间大概为62%，在增长因子暴露的时间为38%。市场经济环境转换行为影响低波动策略的表现。当波动性较低的股票有价值敞口时，它们的表现平均优于大盘2.0%。...使用SMB收益的BAB因子组合的可预测性也存在于单个国家收益的时间序列中。特别是在小规模因子溢价高的国家，BAB的表现特别强劲。总结对低波动异常的研究已经持续了近50年。

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FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part III

假设考虑支付浮动端接受固定端，我们可将其分解成 N 个浮动支付减去 M 个固定支付，当 t < T0 得到对应的远期掉期利率就是使得 RFR 利率掉期在 t 点为零的 K 值，用符号S1,M(t) 来表示...当 t > T0 时，第一期的浮动端需要 RFR 历史数据来处理 F1(t) 的被定盘那部分。...”的 RFR 掉期接受型掉期期权 (receiver swaption)：买方在到期日获得一个“接受固定端支付浮动端”的 RFR 掉期卖方一旦被行使期权时，则有义务将上述 RFR 掉期给买方 RFR...以支付掉期期权为例，在时间 T0 的支付为根据当 t < T0 时，所有 dFn(t) 里面的缩放因子 gn(t) = 1，因此在 dS1,M(t) 里面可以不用加入缩放因子。...回顾向前看和向后看的 RFR 复合利率的定义和性质在未定盘时，即 t ≤ Tn-1 时，我们有当 t < T0 时，我们有此外，当 t 为任意付息日，以 t = Tk 为例（k= 1, 2, …,

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【重磅】传奇交易员Stanley Druckenmiller深度采访中文版

自创立家族办公室至今，我没有负收益年份（略去了前文采访者和被采访者相互寒暄、Stanley Druckenmiller关于工作生活的平衡、家庭、慈善方面的采访），非常感谢你介绍时提到的“投资生涯30年中没有负收益年份...另外，过去因为利率过低造成了很多错误投资（承接前述“基础投资回报率”的概念，很多资金因为利率很低，投入到了几乎不需要回报的项目或投资标的里，这就是这里“错误投资”的意思），这种情况下，我们该如何正常化？...或许，最过分是欧洲央行，这种利率环境下的错误投资（承接前述“基础投资回报率”的概念，很多资金因为利率很低，投入到了几乎不需要回报的项目或投资标的里，这就是这里“错误投资”的意思）对银行带来的伤害是无法想象的...所以，我认为欧元的下跌会持续几年（负利率是引子，进入抛售后，因为过去拥挤的做多欧元的仓位要逐步止损或者平仓，因此整个趋势会持续的时间很长）。...Kiril Sokoloff: 当有一年投资收益为负，正常的基金经理可能会激进地想赢回来。你说你只会做很多很小但不会伤害到自己的押注，直至回到盈亏平衡附近，这的确也非常合理。你可以说得更具体些嘛？

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盘一盘 Python 系列 3 - SciPy

0 引言本文是 Python 系列的第五篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...一般当被积函数不规则时 (某段函数值激增)，quad (自适应积分) 的结果也是最好。金融例子用 scipy.integrate 来以数值积分的形式给欧式期权定价。...两个资产先分析简单的股票和债券两个资产组合：股票的预期超额回报为 10%，波动率为 20% 债券的预期超额回报为 5%，波动率为 10% 它们相关系数为 -10% mu = np.array([0.1...w* =[33.33%, 66.66%] 三个资产接着分析股票、债券和信贷三个资产组合：股票的预期超额回报为 10%，波动率为 20% 债券的预期超额回报为 5%，波动率为 10% 信贷的预期超额回报为...10%，波动率为 15% 股票与债券、股票与信贷、债券与信贷的相关系数为 -10%, 30%, -30% mu = np.array([0.1, 0.05, 0.1]) sigma = np.array

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