彭博MARS API和Python赋能自动化定价

数十年来,重复性的定价任务已经成为卖方销售人员和交易员日常工作的一部分。过去当客户打电话提出报价要求时,销售人员和交易员必须手动算出指导价,然后由计算机来运行数据,销售人员和交易员关注于选择适合计算机的定价工具,输入市场参数,制定方案供客户挑选。

以全球流动性最高的金融市场——外汇市场为例。通常,客户提出的要求会具体到币种、买/卖的交易方向,以及交易起始日。比如,客户在电话中说,“从今天起的一周后买入欧元。”通常销售人员要快速报出多种结构产品的报价,在这个例子中,期权里可能需要包括包括欧元-美元远期汇率,平价欧元普通期权价格(可能是在到期日或到期日前以某个特定汇率为执行价的欧元看涨期权),以及欧元看涨跨市期权(为客户对冲欧元突破某一特定价位的风险,并设置最高价格限额)。

有经验的交易员和销售人员通常每天会遇到好几次类似的定价任务。但即使非常熟悉这套工作流程,每个任务也需要花费约15分钟时间,而且可能会出现笔误。

然而,随着越来越多精通计算机的大学毕业生加入金融行业,编程技巧也变得普遍起来。可以简单地使用Python等源代码开放的计算机语言,自动化所有结构产品的定价。如果你不熟悉编程,你的某个同事说不定就了解。

如果你能使用彭博广泛的定价功能和通过多资产风险系统(MARS) API来控制投资组合,那么上述结构化产品和其他资产定价所需要使用的程序语言是非常基础的。MARS API提供持续的定价和风险数据,以便在投资组合中为每笔交易构建模型,同时还提供定价和风险基建的编程工具,使得建立自动化定价变得轻而易举。

以下示例展示了如何使用Python进行定价任务:

相比人工计算交易前的指导价,使用Python有什么优势呢?它可以节省时间,降低笔误发生几率,改进输入的数据质量。此外,Python使得用户可以方便地创建最先进的列表,其中包含定价图表和一系列结构产品的指导价。这意味着你可以专注为客户提供更多增值服务,而非仅仅埋首于数字之中。

本文作者为彭博市场专家Francesco Tonin和Samuel Popper,首发于彭博终端。

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