Я хочу получить Black Vol из цены своптиона, рассчитанной с помощью Quantlib BachelierSwaptionEngine. Похоже, что это можно сделать в Quantlib через оптимизатор (например, метод Ньютона) или напрямую через метод impliedVolatility.
Я не могу использовать оптимизатор Quantlib или метод impliedVolatility в Quantlib Python.
Приведенный ниже код показывает, как я рассчитываю цену своптиона в Quantlib. Оттуда мне нужно получить черный объем на основе цены своптиона, рассчитанной в коде
import Quantlib as ql
from scipy import optimize
calc_date = ql.Date(29,3,2019)
rate = ql.SimpleQuote(0.01)
rate_handle = ql.QuoteHandle(rate)
dc = ql.Actual365Fixed()
spot_curve = ql.FlatForward(calc_date, rate_handle, dc)
start = 10
length = 10
start_date = ql.TARGET().advance(calc_date, start, ql.Years)
maturity_date = start_date + ql.Period(length, ql.Years)
fixed_schedule = ql.Schedule(start_date, maturity_date,
ql.Period(1, ql.Years), ql.TARGET(), ql.Unadjusted,
ql.Unadjusted,ql.DateGeneration.Forward, False)
floating_schedule = ql.Schedule(start_date, maturity_date,
ql.Period(6, ql.Months), ql.TARGET(),
ql.ModifiedFollowing, ql.ModifiedFollowing,
ql.DateGeneration.Forward, True)
index6m = ql.Euribor6M(ql.YieldTermStructureHandle(spot_curve))
rate = 1.45 / 100
swap = ql.VanillaSwap(ql.VanillaSwap.Receiver, 10000000,
fixed_schedule, rate, ql.Thirty360(ql.Thirty360.BondBasis),
floating_schedule, index6m, 0.0, index6m.dayCounter())
swap.setPricingEngine(ql.DiscountingSwapEngine(
ql.YieldTermStructureHandle(spot_curve)))
swaption_normal_model = ql.Swaption(swap,
ql.EuropeanExercise(swap.startDate()))
normal_vol = ql.SimpleQuote(0.005266)
swaption_normal_model.setPricingEngine
(ql.BachelierSwaptionEngine(ql.YieldTermStructureHandle(spot_curve),
ql.QuoteHandle(normal_vol)))
swaption_normal_model_value = swaption_normal_model.NPV()