thư viện trăn tài chính có hàm xirr và xnpv?

Question

numpy có chức năng vô hiệu và npv, nhưng tôi cần hàm xirr và xnpv.

liên kết này chỉ ra rằng xirr và xnpv sẽ sớm ra mắt. http://www.projectdirigible.com/documentation/spreadsheet-functions.html#coming-soon

Có thư viện python nào có hai hàm đó không? tks.

Answer 1

Với sự giúp đỡ của hiện thực khác nhau tôi tìm thấy trong mạng, tôi đã đưa ra một thực hiện python:

def xirr(transactions): 
    years = [(ta[0] - transactions[0][0]).days/365.0 for ta in transactions] 
    residual = 1 
    step = 0.05 
    guess = 0.05 
    epsilon = 0.0001 
    limit = 10000 
    while abs(residual) > epsilon and limit > 0: 
     limit -= 1 
     residual = 0.0 
     for i, ta in enumerate(transactions): 
      residual += ta[1]/pow(guess, years[i]) 
     if abs(residual) > epsilon: 
      if residual > 0: 
       guess += step 
      else: 
       guess -= step 
       step /= 2.0 
    return guess-1 

from datetime import date 
tas = [ (date(2010, 12, 29), -10000), 
    (date(2012, 1, 25), 20), 
    (date(2012, 3, 8), 10100)] 
print xirr(tas) #0.0100612640381 

Answer 2

Với Pandas, tôi đã nhận như sau để làm việc: ACT (lưu ý, tôi đang sử dụng/365 convention)

rate = 0.10 
dates= pandas.date_range(start=pandas.Timestamp('2015-01-01'),periods=5, freq="AS") 
cfs = pandas.Series([-500,200,200,200,200],index=dates) 

# intermediate calculations(if interested) 
# cf_xnpv_days = [(cf.index[i]-cf.index[i-1]).days for i in range(1,len(cf.index))] 
# cf_xnpv_days_cumulative = [(cf.index[i]-cf.index[0]).days for i in range(1,len(cf.index))] 
# cf_xnpv_days_disc_factors = [(1+rate)**(float((cf.index[i]-cf.index[0]).days)/365.0)-1 for i in range(1,len(cf.index))] 

cf_xnpv_days_pvs = [cf[i]/float(1+(1+rate)**(float((cf.index[i]-cf.index[0]).days)/365.0)-1) for i in range(1,len(cf.index))] 

cf_xnpv = cf[0]+ sum(cf_xnpv_days_pvs) 

Answer 3

Đây là một cách để thực hiện hai chức năng.

import scipy.optimize 

def xnpv(rate, values, dates): 
    '''Equivalent of Excel's XNPV function. 

    >>> from datetime import date 
    >>> dates = [date(2010, 12, 29), date(2012, 1, 25), date(2012, 3, 8)] 
    >>> values = [-10000, 20, 10100] 
    >>> xnpv(0.1, values, dates) 
    -966.4345... 
    ''' 
    if rate <= -1.0: 
     return float('inf') 
    d0 = dates[0] # or min(dates) 
    return sum([ vi/(1.0 + rate)**((di - d0).days/365.0) for vi, di in zip(values, dates)]) 

def xirr(values, dates): 
    '''Equivalent of Excel's XIRR function. 

    >>> from datetime import date 
    >>> dates = [date(2010, 12, 29), date(2012, 1, 25), date(2012, 3, 8)] 
    >>> values = [-10000, 20, 10100] 
    >>> xirr(values, dates) 
    0.0100612... 
    ''' 
    try: 
     return scipy.optimize.newton(lambda r: xnpv(r, values, dates), 0.0) 
    except RuntimeError: # Failed to converge? 
     return scipy.optimize.brentq(lambda r: xnpv(r, values, dates), -1.0, 1e10)