使用R中的RQuantlib转换为日转换的到期时间（TTM）

我使用R中的

RQuantlib

包来计算隐含波动率。作为函数

EuropeanOptionImpliedVolability

的输入，我使用TTM天数除以365。但如果我使用产出隐含波动率来计算期权价格，使用手工制作的Black-Scholes函数，我会以不同的值结束

我发现原因在于

europeanOptionImpliedVolatilityEngine

，它使用转换来转换输入的小数年

int(maturity*360 + 0.5);

资料来源：

因此，在某些情况下，传递给C代码函数的TTM值相差1天，在我的情况下，大约70%的数据发生了日期偏移

x=OptGreeks$TTM/365
y=floor(x*360+0.5)
z=OptGreeks$TTM - y
table(z)

输出

z
   0    1 
2636 4910 

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你知道为什么要这样做吗？有什么措施可以让正确的天数（TTM）代替这种异常现象吗？希望有人听

> P>函数可能会被扩展，这样你就可以选择一个日间计数惯例，如果你熟悉C++，可以修补和重新编译rQuiqLB。

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同时，我担心解决这个问题的方法也是使用days/360。这意味着你还必须调整你的投入率和产出波动率；您希望满足的关系是r360 t360=r365 t365（根据您的r365，您将从中获得作为输入传递的r360）和sigma2360=sigma2365 t365（根据返回的sigma360，您将从中获得sigma365）。

回答得不错。我在一张问题单上说了一些类似的话（虽然不太精炼），大概是从这里的OP得到的。@LuigiBallabio在更改C函数后尝试重新编译。它失败了，可能需要boost/quantlib-cpp-lib，但我的路径一团糟，需要做一些工作。因此，我暂时同意你的想法。@DirkEddelbuettel是的，我已经打开了这个问题。