盘一盘 QuantLib 系列 2

本篇是该系列的第二篇：

盘一盘 QuantLib 系列 1 - 日期和日历

上篇已经举例如何在日期 (old_date) 上加减一个期限得到一个新日期 (new_date)，该日期没有经过调整可能是一个非工作日，即周末或者节假日。有了日历 (calendar)，我们就可以根据各种惯例 (business_day_convention) 来讲工作日调整成非工作日。

工作日惯例包括提前、顺延、修正提前和修正顺延，有时候还要考虑是否使用月终惯例。

在生成各个市场的金融产品的日程表前，先来了解适用于所有市场的日期生成的通法。本贴分别介绍三种通法：

绝对和相对
常规和迭代
前向和后向

学会这三种通法，有了起始日 (start date)、终止日 (end date) 和周期频率 (period frequency)，我们便可生成日期表了。更细来讲，当然还需要日历 (calendar)，工作日惯例 (business date convention), 生成方式 (rule), 月终 (end of month) 这些参数设置。

生成日期表需要设定一个周期频率，它可以将一段时间划分成若干固定长度的时间段。如果这段时间是周期频率的整数倍，那么该日期表属于规则（regular）日期表，否则会剩余若干天数要分配给第一期和（或）最后一期，而这样的日期表属于不规则（irregular）日期表，或称为有存根期（stub period）的日期表。以 3 个月为周期频率举例：

一个 24 个月（2 年）的时期可以分为八个 3 个月，该日期表是规则的
一个 23 个月的时期不能分为整数倍的 3 个月，该日期表是不规则的，剩余的 2 个月可以
- 全部安排到前端
- 全部安排到末端
- 分别安排到两端，只要总长度加起来等于 2 个月即可

想要得到本贴 Jupyter Notebook 的同学分享此贴，不用截屏我信你，在本帖留个言，我便发给你链接。

有兴趣学习 Python 的同学，可以参考我自己做的精品课：

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Python 基础版 11 节目录

编程概览
元素型数据
容器型数据
流程控制：条件-循环-异常处理
函数上：低阶函数
函数下：高阶函数
类和对象：封装-继承-多态-组合
字符串专场：格式化和正则化
解析表达式：简约也简单
生成器和迭代器：简约不简单
装饰器：高端不简单

数据分析进阶课的目录

NumPy 上
NumPy 下
Pandas 上
Pandas 下
SciPy 上
SciPy 下
Pandas 时间序列
Pandas 高频数据
默顿模型 - 计量经济资本

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