Интегрирование Python (с Xlwings) в Excel для европейской цены опциона - обработка вызовов API и Excel UDFS ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю над проектом по интеграции Python с Excel с использованием XlWings для создания европейской модели ценообразования опций (с помощью формулы Black-Scholes).
**
Основная цель-: **
Используйте Excel в качестве пользовательского интерфейса для ввода и вывода.
Используйте Python для бэкэнд задач: < /strong>
Извлечение данных о цене акций в реальном времени от Yahoo Финансы с использованием yfinance.
Выполнение расчетов цены на опцию с использованием модели черных скол. < /strong>
Integration:
Избрать данные о цене акций с использованием yfinance.
Обработка потенциальных ошибок API и обеспечить устойчивость к изменениям API.
Реализация Black-Scholes: < /p>
Рассчитайте европейский вызов и поместите цены на опционы. /> K: цена удара
t: время до зрелости (в годы)
r: без риска процентная ставка
sigma: волатильность
excel Integration через Xlwings: < /p>
Excel должен служить пользовательским интерфейсом, где пользователи вводят параметры и получают расчетные цены опций.
Возможность использовать функции Python в качестве Excel UDFS.
run Main in Excel для выполнения Python Скрипт. Encounter ModulenotFoundError (например, модуль не с именем с именем 'numpy'), даже если упаковка установлен. /> Иногда API возвращает пустые данные или ошибки, вызывая сбой интеграции Excel-Python. < /P>
Excel UDF не возвращает результаты:
Функция xlwings UDF работает непоследовательно. Используются инструменты и библиотеки:
Python 3.13
Excel 365 (с добавлением xlwings)
Libraries установлены:
numpy
scipy
pandas
yfinance
xlwings < /p>
Идеальный результат:
Чистая интеграция, где: < /p>
Excel ячейки передают входные параметры в Python.
Python получает цены на акции в реальном времени и запускает расчет Black-Scholes.
Результат (опция Цена) отображается обратно в Excel.
Возможность запускает скрипт Python непосредственно из Excel (через кнопку xlwings «run main») и использовать UDF в ячейках Excel. Обработка ошибок API и значимых сообщений об ошибках в Excel. /> Обновлено интерпретатор XLWINGS и PythonPath в Excel.
проверил код в Pycharm и гарантировал, что он работает вне Excel.
Добавленная обработка ошибок, но все еще сталкивается с проблемами при работе с Excel. < /P>
Запрос:
может кто-нибудь направить меня на: < /p>
Наилучшая практика для настройки интеграции Excel-Python с использованием xlwings от царапина.
Как обеспечить правильный интерпретатор Python в Xlwings.
Правильный способ структуры проекта (включая сценарии Python и Workbook Excel) для стабильной интеграции.
Любые советы по обработке ифинансирования API Эффективные ошибки. /> Вот код в моем файле опционов. ">from scipy.stats import norm
import yfinance as yf
import xlwings as xw

def get_stock_data(ticker, period='1y'):
"""
Fetches historical stock data for the given ticker from Yahoo Finance.

According to Yahoo Finance API Documentation, this method uses yfinance to download data.

Parameters:
ticker (str): Stock ticker symbol.
period (str): Data period (default is '1y' for one year).

Returns:
DataFrame: A pandas DataFrame containing historical stock price data.

Raises:
RuntimeError: If data retrieval fails.
"""
try:
data = yf.download(ticker, period=period)
if data.empty:
raise ValueError("No data returned for ticker: " + ticker)
return data
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"Data retrieval failed: {e}")

def black_scholes_option(S, K, T, r, sigma):
"""
Calculates European call and put option prices using the Black-Scholes model.

Parameters:
S (float): Current stock price.
K (float): Strike price.
T (float): Time to maturity in years.
r (float): Risk-free interest rate.
sigma (float): Volatility (standard deviation of the stock's returns).

Returns:
tuple: A tuple containing (call_price, put_price).

Raises:
RuntimeError: If calculation fails.
"""
try:
d1 = (np.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma ** 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))
d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)
call_price = S * norm.cdf(d1) - K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(d2)
put_price = K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(-d2) - S * norm.cdf(-d1)
return call_price, put_price
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"Option pricing calculation failed: {e}")

@xw.func
def option_pricing_from_excel(S, K, T, r, sigma, ticker=None):
"""
Excel-callable function to calculate European option prices.

If a ticker symbol is provided, the function fetches the latest closing stock price from Yahoo Finance,
overriding the passed S value.

Parameters:
S (float): Current stock price (ignored if ticker is provided).
K (float): Strike price.
T (float): Time to maturity (years).
r (float): Risk-free interest rate.
sigma (float): Volatility.
ticker (str, optional): Stock ticker symbol. If provided, the latest stock price is fetched.

Returns:
tuple: (call_price, put_price) that can be returned to Excel cells.
In case of error, returns an XML-tagged error message.
"""
try:
# If ticker is provided, override S with the latest available closing price.
if ticker:
data = get_stock_data(ticker, period='1d')
S = data['Close'].iloc[-1]
call_price, put_price = black_scholes_option(S, K, T, r, sigma)
return call_price, put_price
except Exception as e:
return f"{e}"

# For standalone testing (this block will not run when imported via xlwings)
if __name__ == '__main__':
# Example parameters: S = 40, K = 40, T = 2, r = 0.05, sigma = 0.2
try:
# If a ticker is provided, the latest price is fetched. Otherwise, use the given S.
example_call, example_put = option_pricing_from_excel(40, 40, 2, 0.05, 0.2, ticker=None)
print(f"European Call Price: {example_call:.2f}")
print(f"European Put Price: {example_put:.2f}")
except Exception as e:
print(e)```


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... cing-handl