def genera_flujos(fecha, fecha_efectiva, fecha_venc, tasa, frecuencia, convencion, amortiza=True):
i = 0
fechai = fecha_venc
arr = []
while fechai > fecha and fechai > add_days(fecha_efectiva, 10):
arr.append([None] * 7)
fecha_cupon_ant = max(delta_frecuencia(fechai, frecuencia, -1), fecha_efectiva)
arr[i][0] = fechai
arr[i][1] = (1 / factor_descuento(tasa / 100, fecha_cupon_ant, fechai, convencion, 0)
- 1) * 100
arr[i][2] = arr[i][0]
arr[i][3] = 0
arr[i][4] = arr[i][1]
arr[i][5] = 0
if fecha_cupon_ant <= fecha:
arr[i][6] = arr[i][1] * (fecha - fecha_cupon_ant).days / (fechai - fecha_cupon_ant).days
else:
arr[i][6] = 0
i += 1
fechai = delta_frecuencia(fechai, frecuencia, -1)
if amortiza:
for i in arr:
i[3] += 100/len(arr)
i[1] += 100/len(arr)
arr.reverse()
return arr
def genera_flujos_aux(self, info):
cn = self.cn
fechaActual = self.fechaActual
fechaValores = self.fechaValores
hora_insert = "--"
fondo = info["Fondo"]
id = info["ID"]
fecha_efectiva = info["FechaEfectiva"]
fecha_venc = info["FechaVenc"]
ajuste_feriados = info["AjusteFeriados"]
paises_feriados = ajuste_feriados.split(",")
activo_pasivo = info["ActivoPasivo"]
moneda = info["Moneda"]
tipo_tasa = info["TipoTasa"]
tasa = info["Tasa"]
spread = info["Spread"]
frecuencia = info["Frecuencia"]
nocional = info["Nocional"]
flujos_f_DV01 = -1000
if tipo_tasa[0:4] == "Fija":
if len(tipo_tasa) == 4:
convencion = "30/360"
else:
convencion = cast_convencion(tipo_tasa[-5:])
if convencion == "":
convencion = "30/360"
#Conversion a float
flujos_f = genera_flujos(max(fechaActual,
fecha_efectiva), fecha_efectiva,
fecha_venc, tasa + spread / 100,
frecuencia, convencion)
for i in flujos_f:
i[0] = siguiente_habil_paises(add_days(i[0], -1),
paises_feriados, cn)
flujos_f_ns = np.array(flujos_f)
elif moneda == "USD":
hora_insert = self.hora
arr_factor_descuento = (
"SELECT Curva FROM dbDerivados.dbo.TdCurvasDerivados "
"WHERE Hora = '" + hora_insert + "' AND Fecha = " +
fecha_str(fechaValores) +
" AND Tipo = 'CurvaCero_SwapUSD_V2_6M'")
arr_factor_descuento = pd.io.sql.read_sql(arr_factor_descuento,
cn).Curva.iloc[0]
arr_factor_descuento = parsear_curva(arr_factor_descuento)
fecha_aux = add_days(max(fechaActual, fecha_efectiva), -1)
fecha_aux = add_days(
ultimo_habil_paises(fecha_aux, paises_feriados, cn), 1)
flujos_f = genera_flujos(fecha_aux, fecha_efectiva, fecha_venc, 0,
frecuencia, "ACT360")
flujos_f_DV01 = np.array(flujos_f)
flujos_f_ns = np.array(flujos_f)
for j in range(len(flujos_f)):
fecha_anterior = delta_frecuencia(flujos_f[j][0], frecuencia,
-1)
fecha_fijacion_libor = ultimo_habil_pais(
add_days(
ultimo_habil_pais(add_days(fecha_anterior, -1), "UK",
cn), -1), "UK", cn)
fecha_fijacion_libor_siguiente = ultimo_habil_pais(
add_days(
ultimo_habil_pais(add_days(flujos_f[j][0], -1), "UK",
cn), -1), "UK", cn)
flujos_f[j][0] = siguiente_habil_paises(
add_days(flujos_f[j][0], -1), paises_feriados, cn)
flujos_f_DV01[j][0] = flujos_f[j][0]
flujos_f_ns[j][0] = flujos_f[j][0]
max_fecha_libor = (
"SELECT Max(T.Fecha) as FechaMax "
"FROM dbAlgebra.dbo.TdInfoTasas I "
"INNER JOIN dbAlgebra.dbo.TdTasas T "
"ON I.TickerCorto = T.Tasa WHERE (T.SiValida = 1) "
"AND (T.Hora = 'CIERRE') "
"AND (I.Plazo = '" + frecuencia + "') "
"AND (I.TipoTasa = 'LIBOR') "
"AND (I.MonedaActiva = 'USD') "
"AND (T.Fecha <= " + fecha_str(fecha_fijacion_libor) + ")")
max_fecha_libor = pd.io.sql.read_sql(
max_fecha_libor,
cn).FechaMax.iloc[0].to_pydatetime().date()
if fecha_fijacion_libor <= fechaActual:
libor = ("SELECT T.Valor "
"FROM dbAlgebra.dbo.TdInfoTasas I "
"INNER JOIN dbAlgebra.dbo.TdTasas T "
"ON I.TickerCorto = T.Tasa "
"WHERE (T.SiValida = 1) AND (T.Hora = 'CIERRE') "
"AND (I.Plazo = '" + frecuencia +
"') AND (I.TipoTasa = 'LIBOR') "
"AND (I.MonedaActiva = 'USD') "
"AND (T.Fecha = " + fecha_str(max_fecha_libor) +
") ORDER BY I.Plazo360")
libor = pd.io.sql.read_sql(libor, cn).Valor.iloc[0]
tasa = libor + spread / 100
tasa_DV01 = tasa
if fecha_fijacion_libor_siguiente > fechaActual or len(
flujos_f) == j:
flujos_f_ns[j][1] = 100 + tasa * (
flujos_f_ns[j][0] - fecha_anterior).days / 360
flujos_f[j][6] = tasa * (
(flujos_f[j][0] - fecha_anterior).days) / 360 * (
fechaActual - fecha_anterior).days / (
flujos_f[j][0] - fecha_anterior).days
else:
flujos_f_ns[j][1] = tasa * (flujos_f_ns[j][0] -
fecha_anterior).days / 360
flujos_f[j][6] = 0
else:
plazo_ini = (fecha_fijacion_libor - fechaActual).days
plazo_fin = (fecha_fijacion_libor_siguiente -
fechaActual).days
tasa_arr = tasa_FRA_y_tasa_DV01(plazo_ini, plazo_fin,
spread,
arr_factor_descuento)
tasa = tasa_arr[0]
tasa_DV01 = tasa_arr[1]
flujos_f_ns[j][1] = (spread / 100) * (
flujos_f_ns[j][0] - fecha_anterior).days / 360
flujos_f[j][6] = 0
flujos_f[j][1] += tasa * (flujos_f[j][0] -
fecha_anterior).days / 360
flujos_f[j][4] = tasa * (flujos_f[j][0] -
fecha_anterior).days / 360
flujos_f_DV01[j][1] += tasa_DV01 * (flujos_f_DV01[j][0] -
fecha_anterior).days / 360
elif moneda == "CLP":
hora_insert = self.hora
if tipo_tasa == "Flotante_Tab30dNom" or tipo_tasa == "Flotante_Tab":
arr_factor_descuento = curva_cero_CLP_TAB(
fechaValores, hora_insert, cn)
fecha_aux = add_days(max(fechaActual, fecha_efectiva), -1)
fecha_aux = add_days(
ultimo_habil_paises(fecha_aux, paises_feriados, cn), 1)
flujos_f = genera_flujos(fecha_aux, fecha_efectiva, fecha_venc,
0, frecuencia, "ACT360")
flujos_f_DV01 = np.array(flujos_f)
flujos_f_ns = np.array(flujos_f)
for j in range(len(flujos_f)):
if j == 0:
fecha_anterior = delta_frecuencia(
flujos_f[j][0], frecuencia, -1)
else:
fecha_anterior = flujos_f[j - 1][0]
fecha_fijacion_tab = ultimo_habil_pais(
add_days(
ultimo_habil_pais(add_days(fecha_anterior, -1),
"CL", cn), -1), "CL", cn)
fecha_fijacion_tab_siguiente = ultimo_habil_pais(
add_days(
ultimo_habil_pais(add_days(flujos_f[j][0], -1),
"CL", cn), -1), "CL", cn)
flujos_f[j][0] = siguiente_habil_paises(
add_days(flujos_f[j][0], -1), paises_feriados, cn)
flujos_f_DV01[j][0] = flujos_f[j][0] # REVISAR
flujos_f_ns[j][0] = flujos_f[j][0]
if fecha_fijacion_tab <= fechaActual:
if frecuencia == "1M":
campo = "TabNominal30"
elif frecuencia == "3M":
campo = "TabNominal90"
elif frecuencia == "6M":
campo = "TabNominal180"
elif frecuencia == "1A":
campo = "TabNominal360"
else:
pass #TODO ERROR
tab = ("SELECT Top 1 " + campo +
" FROM [dbAlgebra].[dbo].[TdIndicadores] "
"Where Fecha <= " +
fecha_str(fecha_fijacion_tab) + " and " +
campo + " <> -1000 Order by Fecha desc")
tab = pd.io.sql.read_sql(tab, cn)
tasa = tab + spread / 100
tasa_DV01 = tasa
if fecha_fijacion_tab_siguiente > fechaActual or len(
flujos_f) == j:
flujos_f_ns[j][1] = 100 + tasa * (
flujos_f_ns[j][0] - fecha_anterior).days / 360
flujos_f[j][6] = tasa * (
(flujos_f[j][0] - fecha_anterior).days /
360) * (fechaActual - fecha_anterior).days / (
flujos_f[j][0] - fecha_anterior).days
else:
flujos_f_ns[j][1] = tasa * (
flujos_f_ns[j][0] - fecha_anterior).days / 360
flujos_f[j][6] = 0
else:
plazo_ini = (fecha_fijacion_tab - fechaActual).days
plazo_fin = (fecha_fijacion_tab_siguiente -
fechaActual).days
tasa_arr = tasa_FRA_y_tasa_DV01(
plazo_ini, plazo_fin, spread, arr_factor_descuento)
tasa = tasa_arr[0]
tasa_DV01 = tasa_arr[1]
flujos_f_ns[j][1] = (spread / 100) * (
flujos_f_ns[j][0] - fecha_anterior).days / 360
flujos_f[j][6] = 0
flujos_f[j][1] += tasa * (flujos_f[j][0] -
fecha_anterior).days / 360
flujos_f[j][4] = tasa * (flujos_f[j][0] -
fecha_anterior).days / 360
flujos_f_DV01[j][1] += tasa_DV01 * (
flujos_f_DV01[j][0] - fecha_anterior).days / 360
else:
arr_factor_descuento = (
"SELECT Curva FROM dbDerivados.dbo.TdCurvasDerivados "
"WHERE Hora = '" + hora_insert + "' AND Fecha = " +
fecha_str(fechaValores) +
" AND Tipo = 'CurvaCero_CLP_LibreRiesgo'")
arr_factor_descuento = pd.io.sql.read_sql(
arr_factor_descuento, cn).Curva.iloc[0]
arr_factor_descuento = parsear_curva(arr_factor_descuento)
flujos_f = genera_flujos(max(fechaActual,
fecha_efectiva), fecha_efectiva,
fecha_venc, 0, frecuencia, "ACT360")
flujos_f_DV01 = np.array(flujos_f)
for j in range(len(flujos_f)):
fecha_IPC_inicial = delta_frecuencia(
flujos_f[j][0], frecuencia, -1)
fecha_IPC_inicial = siguiente_habil_paises(
fecha_IPC_inicial, paises_feriados, cn)
fecha_IPC_final = siguiente_habil_paises(
flujos_f[j][0], paises_feriados, cn)
flujos_f[j][0] = fecha_IPC_final
flujos_f_DV01[j][0] = flujos_f[j][0]
plazo_ini = (fecha_IPC_inicial - fechaActual).days
plazo_fin = (fecha_IPC_final - fechaActual).days
if fecha_IPC_inicial <= fechaActual:
vpv = (
"SELECT ICP1.ICP / ICP0.ICP AS Cupon FROM (SELECT ICP FROM dbAlgebra.dbo.TdIndicadores "
"WHERE (Fecha = " + fecha_str(fechaValores) +
")) ICP1 "
"CROSS JOIN (SELECT ICP FROM dbAlgebra.dbo.TdIndicadores "
"WHERE (Fecha = " + fecha_str(fecha_IPC_inicial) +
")) ICP0")
vpv = pd.io.sql.read_sql(vpv, cn).Cupon.iloc[0]
tasa = (
(vpv / interpolacion_log_escalar(
plazo_fin, arr_factor_descuento[1:]))**
(360 /
(plazo_fin - plazo_ini)) - 1) * 100 + spread / 100
tasa_DV01 = tasa
if fechaActual < fecha_IPC_final:
flujos_f_ns = [[fechaActual, vpv * 100]]
flujos_f[j][6] = tasa * (
(flujos_f[j][0] - fecha_IPC_inicial).days /
360) * (fechaActual - fecha_IPC_inicial).days / (
flujos_f[j][0] - fecha_IPC_inicial).days
else:
tasa_arr = tasa_FRA_y_tasa_DV01(
plazo_ini, plazo_fin, spread, arr_factor_descuento)
tasa = tasa_arr[0]
tasa_DV01 = tasa_arr[1]
flujos_f_ns = [[fecha_IPC_inicial, 100]]
flujos_f[j][6] = 0
flujos_f[j][1] += tasa * (flujos_f[j][0] -
fecha_IPC_inicial).days / 360
flujos_f[j][4] = tasa * (flujos_f[j][0] -
fecha_IPC_inicial).days / 360
flujos_f_DV01[j][1] += tasa_DV01 * (
flujos_f_DV01[j][0] - fecha_IPC_inicial).days / 360
else:
send_msg(
"ERROR: Moneda '" + moneda +
"' no soportada para tasa flotante", self.filename)
if fecha_efectiva >= fechaActual:
flujos_f = np.append(
[[fecha_efectiva, -100, fecha_efectiva, -100, 0, 0, 0]],
flujos_f,
axis=0)
if type(flujos_f_DV01) != int:
flujos_f_DV01 = np.append(
[[fecha_efectiva, -100, fecha_efectiva, -100, 0, 0, 0]],
flujos_f_DV01,
axis=0)
insert = dict()
insert["Fecha"] = fechaActual
insert["Fondo"] = fondo
insert["Tipo"] = "XCCY"
insert["ID"] = id
insert["Hora"] = hora_insert
insert["ActivoPasivo"] = activo_pasivo
insert["Moneda"] = moneda
for j in range(len(flujos_f)):
insert["Flujo"] = flujos_f[j][1] / 100 * nocional
insert["Amortizacion"] = flujos_f[j][3] / 100 * nocional
insert["Interes"] = flujos_f[j][4] / 100 * nocional
insert["FechaFixing"] = flujos_f[j][0]
insert["FechaFlujo"] = flujos_f[j][0]
insert["FechaPago"] = flujos_f[j][0]
insert["InteresDevengado"] = flujos_f[j][6] / 100 * nocional
try:
insert["Sensibilidad"] = (flujos_f_DV01[j][1] -
flujos_f[j][1]) / 100 * nocional
except:
insert["Sensibilidad"] = 0
self.flujos_derivados = self.flujos_derivados.append(
insert, ignore_index=True)
insert = dict()
insert["Fecha"] = fechaActual
insert["Fondo"] = fondo
insert["Tipo"] = "XCCY"
insert["ID"] = id
insert["ActivoPasivo"] = activo_pasivo
insert["Moneda"] = moneda
for j in range(len(flujos_f_ns)):
insert["FlujoNoSensible"] = flujos_f_ns[j][1] / 100 * nocional
insert["FechaFlujoNoSensible"] = flujos_f_ns[j][0]
self.flujos_nosensibles = self.flujos_nosensibles.append(
insert, ignore_index=True)
def genera_flujos(self):
hora = self.hora
cn = self.cn
fecha = self.fecha
admin = self.info_cartera.Administradora[0]
fondo = self.info_cartera.Fondo[0]
contraparte = self.info_cartera.Contraparte[0]
id = self.info_cartera.ID[0]
fecha_efectiva = pd.to_datetime(self.info_cartera.FechaEfectiva[0]).date()
fecha_venc = pd.to_datetime(self.info_cartera.FechaVenc[0]).date()
ajuste_feriados = self.info_cartera.AjusteFeriados[0]
paises_feriados = ajuste_feriados.split(',')
moneda = self.info_cartera.MonedaActivo[0]
if self.info_cartera.TipoTasaActivo[0] == 'Fija':
factor_recibo_fijo = 1
tasa = self.info_cartera.TasaActivo[0]
else:
factor_recibo_fijo = -1
tasa = self.info_cartera.TasaPasivo[0]
nocional = self.info_cartera.NocionalActivo[0]
frecuencia = cast_frecuencia(self.info_cartera.FrecuenciaActivo[0])
id_key = self.info_cartera.ID_Key[0]
convencion = "ACT360"
flujos_f = genera_flujos(max(fecha, fecha_efectiva), fecha_efectiva, fecha_venc, tasa, frecuencia, convencion)
fecha_cupon = flujos_f[0][0]
fecha_aux = delta_frecuencia(fecha_cupon, frecuencia, -1)
fecha_aux = max(fecha_aux, fecha_efectiva)
fecha_cupon_anterior = ultimo_habil_pais(fecha_aux, "MX", cn)
flujos_v = proyectar_flujos_tabla(fecha, fecha, 1, hora, fecha_efectiva, fecha_venc, frecuencia, moneda, 0,
"Local", ajuste_feriados, cn)
if fecha >= fecha_cupon_anterior:
tasaV = ("SELECT T.Valor FROM dbAlgebra.dbo.TdInfoTasas I "
"INNER JOIN dbAlgebra.dbo.TdTasas T "
"ON I.TickerCorto = T.Tasa "
"INNER JOIN (SELECT MAX(T.Fecha) AS Fecha FROM "
"dbAlgebra.dbo.TdInfoTasas I INNER JOIN "
"dbAlgebra.dbo.TdTasas T ON I.TickerCorto = T.Tasa "
"WHERE (T.SiValida = 1) AND (T.Hora = 'CIERRE') AND (I.TipoTasa = 'TIIE') "
"AND (I.MonedaActiva = 'MXN') AND (T.Fecha <= " + fecha_str(fecha_cupon_anterior) + ") "
"AND (I.Plazo = '28D')) F ON T.Fecha = F.Fecha "
"WHERE (T.SiValida = 1) AND (T.Hora = 'CIERRE') AND (I.TipoTasa = 'TIIE') "
"AND (I.MonedaActiva = 'MXN') AND (I.Plazo = '28D')")
tasaV = pd.io.sql.read_sql(tasaV, cn)
tasaV = tasaV.Valor[0]
cupon = (1/factor_descuento(tasaV/100, fecha_cupon_anterior, fecha_cupon, "ACT360", 0)-1) * 100
devengo = cupon * (fecha_cupon_anterior-fecha).days / (fecha_cupon_anterior-fecha_cupon).days
fecha_flujo_variable = fecha_cupon
fecha_pago = siguiente_habil_paises(add_days(fecha_flujo_variable, -1), paises_feriados, cn)
flujos_v[0][0] = fecha_flujo_variable
flujos_v[0][1] = cupon
flujos_v[0][2] = fecha_pago
flujos_v[0][3] = 0
flujos_v[0][4] = cupon
flujos_v[0][5] = 0
flujos_v[0][6] = devengo
fecha_FNS = fecha_flujo_variable
flujo_FNS = nocional * ((cupon/100)+1)
else:
fecha_FNS = fecha_cupon_anterior
flujo_FNS = nocional
col_flujos_derivados = ['Fecha', 'Administradora', 'Fondo', 'Contraparte', 'Tipo', 'ID', 'ActivoPasivo',
'FechaFixing', 'FechaFlujo', 'FechaPago', 'Moneda', 'Flujo', 'Amortizacion', 'Interes',
'Sensibilidad', 'InteresDevengado', 'Id_Key_Cartera']
col_flujos_nosensibles = ['Fecha', 'Administradora', 'Fondo', 'Contraparte', 'Tipo', 'ID', 'ActivoPasivo',
'FechaFlujoNoSensible', 'Moneda', 'FlujoNoSensible', 'Id_Key_Cartera']
flujos_derivados = pd.DataFrame(columns=col_flujos_derivados)
flujos_nosensibles = pd.DataFrame(columns=col_flujos_nosensibles)
for i in flujos_v:
flujos_derivados = flujos_derivados.append(pd.DataFrame([[fecha, admin, fondo, contraparte, 'SMT', id,
-factor_recibo_fijo, i[0], i[0],
i[2], moneda, i[1] / 100 * nocional,
i[3] / 100 * nocional,
i[4] / 100 * nocional, i[5] / 100 * nocional,
i[6] / 100 * nocional, id_key]],
columns=col_flujos_derivados))
flujos_nosensibles = flujos_nosensibles.append(pd.DataFrame([[fecha, admin, fondo, contraparte, 'SMT', id,
-factor_recibo_fijo, fecha_FNS,
moneda,
flujo_FNS, id_key]],
columns=col_flujos_nosensibles))
for i in flujos_f:
flujo_fijo = i[1] / 100 * nocional
amortizacion = i[3] / 100 * nocional
interes_fijo = i[4] / 100 * nocional
fecha_flujo_f = i[0]
devengo = i[6] / 100 * nocional
fecha_pago = siguiente_habil_paises(add_days(fecha_flujo_f, -1), paises_feriados, cn)
flujos_derivados = flujos_derivados.append(pd.DataFrame([[fecha, admin, fondo, contraparte, 'SMT', id,
factor_recibo_fijo, fecha_flujo_f, fecha_flujo_f,
fecha_pago, moneda, flujo_fijo, amortizacion,
interes_fijo, 0, devengo, id_key]],
columns=col_flujos_derivados))
flujos_nosensibles = flujos_nosensibles.append(pd.DataFrame([[fecha, admin, fondo, contraparte, 'SMT', id,
factor_recibo_fijo, fecha_flujo_f, moneda,
flujo_fijo, id_key]],
columns=col_flujos_nosensibles))
self.flujos_nosensibles = flujos_nosensibles
self.flujos_derivados = flujos_derivados
self.set_status("INFO: Flujos generados para SMT con ID " + str(self.info_cartera.ID.iloc[0]))
def genera_flujos(self):
hora = self.hora
cn = self.cn
fechaActual = self.fechaActual
fechaValores = self.fechaValores
fondo = self.info_cartera.Fondo[0]
id = self.info_cartera.ID[0]
fecha_efectiva = pd.to_datetime(
datetime.datetime.strptime(
self.info_cartera.FechaEfectiva[0].split(" ")[0],
"%d/%m/%Y").strftime("%Y-%m-%d")).date()
fecha_venc = pd.to_datetime(
pd.to_datetime(
datetime.datetime.strptime(
self.info_cartera.FechaVenc[0].split(" ")[0],
"%d/%m/%Y").strftime("%Y-%m-%d")).date()).date()
ajuste_feriados = self.info_cartera.AjusteFeriados[0]
paises_feriados = ajuste_feriados.split(',')
moneda = self.info_cartera.MonedaActivo[0]
if self.info_cartera.TipoTasaActivo[0] == 'Fija':
factor_recibo_fijo = 1
tasa = self.info_cartera.TasaActivo[0]
else:
factor_recibo_fijo = -1
tasa = self.info_cartera.TasaPasivo[0]
#tasa = float(tasa.replace(",","."))
nocional = self.info_cartera.NocionalActivo[0]
frecuencia = cast_frecuencia(self.info_cartera.FrecuenciaActivo[0])
if frecuencia == cast_frecuencia("Semi annual"):
convencion = "ACT360"
else:
convencion = "LACT360"
flujos_f = genera_flujos(max(fechaActual,
fecha_efectiva), fecha_efectiva,
fecha_venc, tasa, frecuencia, convencion)
fecha_cupon = flujos_f[0][0]
fecha_aux = delta_frecuencia(fecha_cupon, frecuencia, -1)
fecha_aux = max(fecha_aux, fecha_efectiva)
fecha_cupon_anterior = ultimo_habil_pais(fecha_aux, "CL", cn)
if fechaActual < fecha_cupon_anterior:
vpv = 1
else:
vpv = (
"SELECT ICP1.ICP / ICP0.ICP AS Cupon FROM (SELECT ICP FROM dbAlgebra.dbo.TdIndicadores "
"WHERE (Fecha = " + fecha_str(fechaValores) +
")) ICP1 CROSS JOIN ("
"SELECT ICP FROM dbAlgebra.dbo.TdIndicadores "
"WHERE (Fecha = " + fecha_str(fecha_cupon_anterior) + ")) "
"ICP0")
vpv = pd.io.sql.read_sql(vpv, cn)
vpv = vpv.Cupon[0]
flujos_v = proyectar_flujos_tabla(fechaActual, fechaValores, vpv, hora,
fecha_efectiva, fecha_venc,
frecuencia, moneda, 0, "Local",
ajuste_feriados, cn)
# Simulamos los insert a base de datos
col_flujos_derivados = [
'Fecha', 'Fondo', 'Tipo', 'ID', 'ActivoPasivo', 'FechaFixing',
'FechaFlujo', 'FechaPago', 'Moneda', 'Flujo', 'Amortizacion',
'Interes', 'Sensibilidad', 'InteresDevengado'
]
col_flujos_nosensibles = [
'Fecha', 'Fondo', 'Tipo', 'ID', 'ActivoPasivo',
'FechaFlujoNoSensible', 'Moneda', 'FlujoNoSensible'
]
flujos_derivados = pd.DataFrame(columns=col_flujos_derivados)
flujos_nosensibles = pd.DataFrame(columns=col_flujos_nosensibles)
for i in flujos_v:
flujos_derivados = flujos_derivados.append(
pd.DataFrame([[
fechaActual, fondo, 'SCC', id, -factor_recibo_fijo, i[0],
i[0], i[2], moneda, i[1] / 100 * nocional,
i[3] / 100 * nocional, i[4] / 100 * nocional,
i[5] / 100 * nocional, i[6] / 100 * nocional
]],
columns=col_flujos_derivados))
flujos_nosensibles = flujos_nosensibles.append(
pd.DataFrame([[
fechaActual, fondo, 'SCC', id, -factor_recibo_fijo,
max(fechaActual, fecha_efectiva), moneda, vpv * nocional
]],
columns=col_flujos_nosensibles))
for i in flujos_f:
flujo_fijo = i[1] / 100 * nocional
amortizacion = i[3] / 100 * nocional
interes_fijo = i[4] / 100 * nocional
fecha_flujo_f = i[0]
devengo = i[6] / 100 * nocional
fecha_pago = siguiente_habil_paises(add_days(fecha_flujo_f, -1),
paises_feriados, cn)
test = pd.DataFrame([fecha_flujo_f], columns=["fech"])
flujos_derivados = flujos_derivados.append(
pd.DataFrame([[
fechaActual, fondo, 'SCC', id, factor_recibo_fijo,
fecha_flujo_f, fecha_flujo_f, fecha_pago, moneda,
flujo_fijo, amortizacion, interes_fijo, 0, devengo
]],
columns=col_flujos_derivados))
flujos_nosensibles = flujos_nosensibles.append(
pd.DataFrame([[
fechaActual, fondo, 'SCC', id, factor_recibo_fijo,
fecha_flujo_f, moneda, flujo_fijo
]],
columns=col_flujos_nosensibles))
self.flujos_nosensibles = flujos_nosensibles
self.flujos_derivados = flujos_derivados
self.set_status("INFO: Flujos generados para SCC con ID " +
str(self.info_cartera.ID.iloc[0]))
def genera_flujos(self):
hora = self.hora
cn = self.cn
fecha = self.fecha
admin = self.info_cartera.Administradora[0]
fondo = self.info_cartera.Fondo[0]
contraparte = self.info_cartera.Contraparte[0]
id = self.info_cartera.ID[0]
fecha_efectiva = pd.to_datetime(
self.info_cartera.FechaEfectiva[0]).date()
fecha_venc = pd.to_datetime(self.info_cartera.FechaVenc[0]).date()
ajuste_feriados = self.info_cartera.AjusteFeriados[0]
paises_feriados = ajuste_feriados.split(',')
moneda = self.info_cartera.MonedaActivo[0]
if self.info_cartera.TipoTasaActivo[0] == 'Fija':
factor_recibo_fijo = 1
tasa = self.info_cartera.TasaActivo[0]
frecuencia_fija = self.info_cartera.FrecuenciaActivo[0]
frecuencia_variable = self.info_cartera.FrecuenciaPasivo[0]
else:
factor_recibo_fijo = -1
tasa = self.info_cartera.TasaPasivo[0]
frecuencia_fija = self.info_cartera.FrecuenciaPasivo[0]
frecuencia_variable = self.info_cartera.FrecuenciaActivo[0]
nocional = self.info_cartera.NocionalActivo[0]
frecuencia_fija = cast_frecuencia(frecuencia_fija)
frecuencia_variable = cast_frecuencia(frecuencia_variable)
id_key = self.info_cartera.ID_Key[0]
fecha_aux = add_days(max(fecha, fecha_efectiva), -1)
fecha_aux = add_days(ultimo_habil_pais(fecha_aux, "US", cn), 1)
flujos_f = genera_flujos(fecha_aux, fecha_efectiva, fecha_venc, tasa,
frecuencia_fija, "ACT360")
arr_factor_descuento = curva_cero_swapUSD(fecha, hora,
frecuencia_variable,
"ACT360", cn)
print("arr", arr_factor_descuento)
flujos_v = genera_flujos(fecha_aux, fecha_efectiva, fecha_venc, 0,
frecuencia_variable, "ACT360")
flujos_v_DV01 = flujos_v
flujos_f_ns = flujos_v
for i in range(len(flujos_v)):
fecha_anterior = delta_frecuencia(flujos_v[i][0],
frecuencia_variable, -1)
print(flujos_v[i][0])
fecha_fijacion_libor = add_days(
ultimo_habil_pais(add_days(fecha_anterior, -1), "UK", cn), -1)
fecha_fijacion_libor = ultimo_habil_pais(fecha_fijacion_libor,
"UK", cn)
fecha_fijacion_libor_siguiente = add_days(
ultimo_habil_pais(add_days(flujos_v[i][0], -1), "UK", cn), -1)
fecha_fijacion_libor_siguiente = ultimo_habil_pais(
fecha_fijacion_libor_siguiente, "UK", cn)
flujos_v[i][0] = siguiente_habil_pais(add_days(flujos_v[i][0], -1),
"US", cn)
flujos_v_DV01[i][0] = flujos_v[i][0]
flujos_f_ns[i][0] = flujos_v[i][0]
max_fecha_libor = (
"SELECT Max(T.Fecha) as FechaMax "
"FROM dbAlgebra.dbo.TdInfoTasas I "
"INNER JOIN "
"dbAlgebra.dbo.TdTasas T "
"ON I.TickerCorto = T.Tasa "
"WHERE T.SiValida = 1 AND T.Hora = 'CIERRE' AND I.Plazo = '" +
frecuencia_variable + "' "
"AND I.TipoTasa = 'LIBOR' AND I.MonedaActiva = 'USD' "
"AND T.Fecha <= " + fecha_str(fecha_fijacion_libor) + "")
max_fecha_libor = pd.io.sql.read_sql(max_fecha_libor,
self.cn).FechaMax.iloc[0]
if fecha_fijacion_libor <= fecha:
libor = (
"SELECT T.Valor "
"FROM dbAlgebra.dbo.TdInfoTasas I "
"INNER JOIN "
"dbAlgebra.dbo.TdTasas T "
"ON I.TickerCorto = T.Tasa "
"WHERE T.SiValida = 1 AND T.Hora = 'CIERRE' AND I.Plazo = '"
+ frecuencia_variable + "' "
"AND I.TipoTasa = 'LIBOR' AND I.MonedaActiva = 'USD' "
"AND T.Fecha = " + fecha_str(max_fecha_libor) +
" ORDER BY I.Plazo360")
libor = pd.io.sql.read_sql(libor, self.cn).Valor.iloc[0]
tasa = libor
tasaDV01 = tasa
if fecha_fijacion_libor_siguiente > fecha or len(
flujos_v) - 1 == i:
flujos_f_ns[i][1] = 100 + tasa * (
flujos_f_ns[i][0] - fecha_anterior).days / 360
else:
flujos_f_ns[i][1] = tasa * (flujos_f_ns[i][0] -
fecha_anterior).days / 360
flujos_v[i][6] = tasa * (fecha - fecha_anterior).days / 360
else:
plazo_ini = (fecha_fijacion_libor - fecha).days
plazo_fin = (fecha_fijacion_libor_siguiente - fecha).days
tasa_arr = tasa_FRA_y_tasa_DV01(plazo_ini, plazo_fin, 0,
arr_factor_descuento)
tasa = tasa_arr[0]
tasaDV01 = tasa_arr[1]
flujos_f_ns[i][1] = 0
flujos_v[i][6] = 0
flujos_v[i][1] = flujos_v[i][1] + tasa * (
flujos_v[i][0] - fecha_anterior).days / 360
flujos_v[i][4] = tasa * (flujos_v[i][0] -
fecha_anterior).days / 360
flujos_v_DV01[i][1] = flujos_v_DV01[i][1] + tasaDV01 * (
flujos_v_DV01[i][0] - fecha_anterior).days / 360
insert = dict()
insert["Fecha"] = fecha
insert["Administradora"] = admin
insert["Fondo"] = fondo
insert["Contraparte"] = contraparte
insert["Tipo"] = "SDL"
insert["ID"] = id
insert["Hora"] = hora
insert["ActivoPasivo"] = -factor_recibo_fijo
insert["Id_Key_Cartera"] = id_key
for i in range(len(flujos_v)):
insert["FechaFixing"] = flujos_v[i][0]
insert["FechaFlujo"] = flujos_v[i][0]
insert["FechaPago"] = siguiente_habil_paises(
add_days(flujos_v[i][0], -1), paises_feriados, cn)
insert["Moneda"] = moneda
insert["Flujo"] = flujos_v[i][1] / 100 * nocional
insert["Amortizacion"] = flujos_v[i][3] / 100 * nocional
insert["Interes"] = flujos_v[i][4] / 100 * nocional
insert["Sensibilidad"] = (flujos_v_DV01[i][1] -
flujos_v[i][1]) / 100 * nocional
insert["InteresDevengado"] = flujos_v[i][6] / 100 * nocional
self.flujos_derivados = self.flujos_derivados.append(insert)
insert_nosensible = dict()
insert_nosensible["Fecha"] = fecha
insert_nosensible["Administradora"] = admin
insert_nosensible["Fondo"] = fondo
insert_nosensible["Contraparte"] = contraparte
insert_nosensible["Tipo"] = "SDL"
insert_nosensible["ID"] = id
insert_nosensible["Hora"] = hora
insert_nosensible["ActivoPasivo"] = factor_recibo_fijo
insert_nosensible["Id_Key_Cartera"] = id_key
insert["ActivoPasivo"] = factor_recibo_fijo
for i in flujos_f:
insert["FechaFixing"] = i[0]
insert["FechaFlujo"] = i[0]
insert["FechaPago"] = siguiente_habil_paises(
add_days(i[0], -1), paises_feriados, cn)
insert["Moneda"] = moneda
insert["Flujo"] = i[1] / 100 * nocional
insert["Amortizacion"] = i[3] / 100 * nocional
insert["Interes"] = i[4] / 100 * nocional
insert["InteresDevengado"] = i[6] / 100 * nocional
self.flujos_derivados = self.flujos_derivados.append(insert)
insert_nosensible["FechaFlujoNoSensible"] = i[0]
insert_nosensible["Moneda"] = moneda
insert_nosensible["FlujoNoSensible"] = i[1] / 100 * nocional
self.flujos_nosensibles = self.flujos_nosensibles.append(
insert_nosensible)
insert_nosensible["ActivoPasivo"] = -factor_recibo_fijo
for i in flujos_f_ns:
insert_nosensible["FechaFlujoNoSensible"] = i[0]
insert_nosensible["FlujoNoSensible"] = i[1] / 100 * nocional
self.flujos_nosensibles = self.flujos_nosensibles.append(
insert_nosensible)
self.set_status("INFO: Flujos generados para SDL con ID " +
str(self.info_cartera.ID.iloc[0]))
def genera_flujos(self):
hora = self.hora
cn = self.cn
fecha = self.fecha
fondo = self.info_cartera.Fondo[0]
id = self.info_cartera.ID[0]
fecha_efectiva = pd.to_datetime(self.info_cartera.FechaEfectiva[0]).date()
fecha_venc = pd.to_datetime(self.info_cartera.FechaVenc[0]).date()
ajuste_feriados = self.info_cartera.AjusteFeriados[0]
paises_feriados = ajuste_feriados.split(',')
moneda = self.info_cartera.MonedaActivo[0]
if self.info_cartera.TipoTasaActivo[0] == 'Fija':
factor_recibo_fijo = 1
tasa = self.info_cartera.TasaActivo[0]
else:
factor_recibo_fijo = -1
tasa = self.info_cartera.TasaPasivo[0]
nocional = self.info_cartera.NocionalActivo[0]
frecuencia = self.info_cartera.FrecuenciaActivo[0]
id_key = self.info_cartera.ID_Key[0]
flujos_f = genera_flujos(max(fecha, fecha_efectiva), fecha_efectiva, fecha_venc, tasa, frecuencia, "LACT360")
fecha_cupon = flujos_f[0][0]
fecha_aux = delta_frecuencia(fecha_cupon, frecuencia, -1)
fecha_aux = max(fecha_aux, fecha_efectiva)
fecha_cupon_anterior = ultimo_habil_pais(fecha_aux, "CO", cn)
fecha_aux1 = fecha_str(add_months(max(fecha_efectiva, fecha_cupon_anterior), -1))
fecha_aux2 = fecha_str(add_days(ultimo_habil_pais(max(fecha_efectiva, fecha), "CO", cn), -1))
fecha_aux3 = fecha_str(max(fecha_efectiva, fecha_cupon_anterior))
fecha_aux4 = fecha_str(add_days(ultimo_habil_pais(max(fecha_efectiva, fecha), "CO", cn), -1))
ibr_acum = ("SELECT COALESCE (EXP(SUM(LOG(1 + T.Valor / CAST(36000 as float)))), 1) AS IbrAcum "
"FROM ("
"SELECT MAX(T.Fecha) AS FechaMax, I.Fecha "
"FROM dbAlgebra.dbo.TdTasas T INNER JOIN dbAlgebra.dbo.TdIndicadores I "
"ON T.Fecha <= I.Fecha "
"WHERE T.SiValida = 1 AND T.Hora = 'CIERRE' AND T.Tasa = 'COOVIBR' "
"AND T.Fecha BETWEEN " + fecha_aux1 + " AND " + fecha_aux2 + ""
"AND I.Fecha BETWEEN " + fecha_aux3 + " AND " + fecha_aux4 + ""
"AND T.SiValida = 1 "
"GROUP BY I.Fecha) F "
"INNER JOIN dbAlgebra.dbo.TdTasas T "
"ON F.FechaMax = T.Fecha "
"WHERE T.SiValida = 1 AND T.Hora = 'CIERRE' AND T.Tasa = 'COOVIBR'")
ibr_acum = pd.io.sql.read_sql(ibr_acum, cn)
ibr_acum = ibr_acum.IbrAcum[0]
flujos_v = proyectar_flujos_tabla(fecha, fecha, ibr_acum, hora, fecha_efectiva, fecha_venc, frecuencia, moneda,
0, "Local", ajuste_feriados, cn)
# Simulamos los insert a base de datos
col_flujos_derivados = ['Fecha', 'Fondo', 'Tipo', 'ID', 'ActivoPasivo',
'FechaFixing', 'FechaFlujo', 'FechaPago', 'Moneda', 'Flujo', 'Amortizacion', 'Interes',
'Sensibilidad', 'InteresDevengado', 'Id_Key_Cartera']
col_flujos_nosensibles = ['Fecha', 'Fondo', 'Tipo', 'ID', 'ActivoPasivo',
'FechaFlujoNoSensible', 'Moneda', 'FlujoNoSensible', 'Id_Key_Cartera']
flujos_derivados = pd.DataFrame(columns=col_flujos_derivados)
flujos_nosensibles = pd.DataFrame(columns=col_flujos_nosensibles)
c = 0
for i in flujos_v:
flujos_derivados = flujos_derivados.append(pd.DataFrame([[fecha, fondo, 'IBR', id,
-factor_recibo_fijo, i[0], i[0],
i[2], moneda, i[1]/100*nocional,
i[3]/100 * nocional,
i[4]/100*nocional, i[5] / 100 * nocional,
i[6] / 100 * nocional, id_key]],
columns=col_flujos_derivados))
flujos_nosensibles = flujos_nosensibles.append(pd.DataFrame([[fecha, fondo, 'IBR', id,
-factor_recibo_fijo, max(fecha, fecha_efectiva),
moneda, ibr_acum*nocional, id_key]],
columns=col_flujos_nosensibles))
for i in flujos_f:
flujo_fijo = i[1] / 100 * nocional
amortizacion = i[3] / 100 * nocional
interes_fijo = i[4] / 100 * nocional
fecha_flujo_f = i[0]
devengo = i[6] / 100 * nocional
fecha_pago = siguiente_habil_paises(add_days(fecha_flujo_f, -1), paises_feriados, cn)
flujos_derivados = flujos_derivados.append(pd.DataFrame([[fecha, fondo, 'IBR', id,
factor_recibo_fijo, fecha_flujo_f, fecha_flujo_f,
fecha_pago, moneda, flujo_fijo, amortizacion,
interes_fijo, 0, devengo, id_key]],
columns=col_flujos_derivados))
flujos_nosensibles = flujos_nosensibles.append(pd.DataFrame([[fecha, fondo, 'IBR', id,
factor_recibo_fijo, fecha_flujo_f, moneda,
flujo_fijo, id_key]],
columns=col_flujos_nosensibles))
self.flujos_nosensibles = flujos_nosensibles
self.flujos_derivados = flujos_derivados
self.set_status("INFO: Flujos generados para IBR con ID " + str(self.info_cartera.ID.iloc[0]))
def genera_flujos(self):
hora = self.hora
cn = self.cn
fecha = self.fecha
admin = self.info_cartera.Administradora[0]
fondo = self.info_cartera.Fondo[0]
contraparte = self.info_cartera.Contraparte[0]
id = self.info_cartera.ID[0]
fecha_efectiva = pd.to_datetime(self.info_cartera.FechaEfectiva[0]).date()
fecha_venc = pd.to_datetime(self.info_cartera.FechaVenc[0]).date()
ajuste_feriados = self.info_cartera.AjusteFeriados[0]
paises_feriados = ajuste_feriados.split(',')
moneda = self.info_cartera.MonedaActivo[0]
if self.info_cartera.TipoTasaActivo[0] == 'Fija':
factor_recibo_fijo = 1
tasa = self.info_cartera.TasaActivo[0]
else:
factor_recibo_fijo = -1
tasa = self.info_cartera.TasaPasivo[0]
nocional = self.info_cartera.NocionalActivo[0]
frecuencia = cast_frecuencia(self.info_cartera.FrecuenciaActivo[0])
id_key = self.info_cartera.ID_Key[0]
convencion = "LACT360"
flujos_f = genera_flujos(max(fecha, fecha_efectiva), fecha_efectiva, fecha_venc, tasa, frecuencia, convencion)
fecha_cupon = flujos_f[0][0]
fecha_aux = delta_frecuencia(fecha_cupon, frecuencia, -1)
fecha_aux = max(fecha_aux, fecha_efectiva)
fecha_cupon_anterior = ultimo_habil_pais(fecha_aux, "CL", cn)
if fecha < fecha_cupon_anterior:
vpv = 1
else:
vpv = ("SELECT (ICP1.ICP / ICP0.ICP)/(ICP1.UF / ICP0.UF) AS Cupon FROM "
"(SELECT ICP, UF FROM dbAlgebra.dbo.TdIndicadores "
"WHERE (Fecha = " + fecha_str(fecha) + ")) ICP1 CROSS JOIN ("
"SELECT ICP, UF FROM dbAlgebra.dbo.TdIndicadores "
"WHERE (Fecha = " + fecha_str(fecha_cupon_anterior) + ")) "
"ICP0")
vpv = pd.io.sql.read_sql(vpv, cn)
vpv = vpv.Cupon[0]
flujos_v = proyectar_flujos_tabla(fecha, fecha, vpv, hora, fecha_efectiva, fecha_venc, frecuencia, moneda, 0,
"Local", ajuste_feriados, cn)
# Simulamos los insert a base de datos
col_flujos_derivados = ['Fecha', 'Administradora', 'Fondo', 'Contraparte', 'Tipo', 'ID', 'ActivoPasivo',
'FechaFixing', 'FechaFlujo', 'FechaPago', 'Moneda', 'Flujo', 'Amortizacion', 'Interes',
'Sensibilidad', 'InteresDevengado', 'Id_Key_Cartera']
col_flujos_nosensibles = ['Fecha', 'Administradora', 'Fondo', 'Contraparte', 'Tipo', 'ID', 'ActivoPasivo',
'FechaFlujoNoSensible', 'Moneda', 'FlujoNoSensible', 'Id_Key_Cartera']
flujos_derivados = pd.DataFrame(columns=col_flujos_derivados)
flujos_nosensibles = pd.DataFrame(columns=col_flujos_nosensibles)
for i in flujos_v:
flujos_derivados = flujos_derivados.append(pd.DataFrame([[fecha, admin, fondo, contraparte, 'SUC', id,
-factor_recibo_fijo, i[0], i[0],
i[2], moneda, i[1] / 100 * nocional,
i[3] / 100 * nocional,
i[4] / 100 * nocional, i[5] / 100 * nocional,
i[6] / 100 * nocional, id_key]],
columns=col_flujos_derivados))
flujos_nosensibles = flujos_nosensibles.append(pd.DataFrame([[fecha, admin, fondo, contraparte, 'SUC', id,
-factor_recibo_fijo, max(fecha, fecha_efectiva),
moneda,
vpv * nocional, id_key]],
columns=col_flujos_nosensibles))
for i in flujos_f:
flujo_fijo = i[1] / 100 * nocional
amortizacion = i[3] / 100 * nocional
interes_fijo = i[4] / 100 * nocional
fecha_flujo_f = i[0]
devengo = i[6] / 100 * nocional
fecha_pago = siguiente_habil_paises(add_days(fecha_flujo_f, -1), paises_feriados, cn)
flujos_derivados = flujos_derivados.append(pd.DataFrame([[fecha, admin, fondo, contraparte, 'SUC', id,
factor_recibo_fijo, fecha_flujo_f, fecha_flujo_f,
fecha_pago, moneda, flujo_fijo, amortizacion,
interes_fijo, 0, devengo, id_key]],
columns=col_flujos_derivados))
flujos_nosensibles = flujos_nosensibles.append(pd.DataFrame([[fecha, admin, fondo, contraparte, 'SUC', id,
factor_recibo_fijo, fecha_flujo_f, moneda,
flujo_fijo, id_key]],
columns=col_flujos_nosensibles))
self.flujos_nosensibles = flujos_nosensibles
self.flujos_derivados = flujos_derivados
self.set_status("INFO: Flujos generados para SUC con ID " + str(self.info_cartera.ID.iloc[0]))