svi-vol-surface
✨ 零依赖TypeScript实现SVI波动率曲面建模，支持蝶式与日历套利检验及切片校准
🧭 AI 判断
仅供研究零依赖SVI波动率曲面校准库有专业价值,但无热度与维护数据,上手难度高
零依赖 TypeScript 实现 Gatheral SVI 波动率曲面校准与套利检验
📊 综合评分
📈 热度走势
GitHub star / HF 下载量每日快照 · 自 2026-09-16(上限 30 天)0(现 0 · 断点=当日未采集)
📖 工具介绍
一个基于 TypeScript 实现的 Gatheral SVI 波动率曲面库，支持 raw、natural、jump-wings 等参数化形式，提供 butterfly 与 calendar 套利检查及单一期限切片校准功能，且零依赖。适合需要在量化研究中构建和检验波动率曲面的开发者与衍生品交易人员使用。
`TypeScript` - Gatheral SVI volatility surface (raw/natural/jump-wings), butterfly and calendar arbitrage checks, slice calibration; zero dependencies.
⚖️ 同类对比
| 维度 | svi-vol-surface | QuantLib | StochVolModels | day-count-conventions |
|---|---|---|---|---|
| 结论 | 仅供研究 | 推荐 | 仅供研究 | 仅供研究 |
| 热度 | — | 7.7k | 239 | 1 |
| 7日增长 | 0 | +17 | +1 | 0 |
| 适合人群 | 专业量化 | 专业量化 | 专业量化 | 专业量化 |
| 主要用途 | 策略研究 / 数据分析 | 策略研究 / 数据分析 | 策略研究 / 数据分析 | 数据分析 / 策略研究 |
| 支持市场 | 多市场 | 多市场 | 多市场 | 多市场 |
| 技术栈 | TypeScript | C++ | Python | TypeScript |
| 上手难度 | 较高 | 较高 | 较高 | 中等 |
| 活跃度 | — | 高 | 低 | 低 |
💡 要生态成熟选 QuantLib(7.7k)
🧩 更多同类工具
一个开源的量化金融软件开发框架，提供利率、期权、固定收益等金融工具的定价模型与数值计算库。支持 C++ 并可通过 Python 等语言调用，代码模块化程度高。适合从事衍生品定价、风险管理的量化研究人员和开发者使用。
一款基于 Python 的随机波动率模型分析库，提供定价分析与 Monte Carlo 模拟能力，支持 log-normal SV 模型和 Heston 模型。代码开源，便于研究和扩展。适合量化研究者、金融工程从业者及学习衍生品定价的学生使用。
一款基于 TypeScript 实现的日期计数惯例(day-count conventions)库，遵循 ISDA 2006 标准，支持 30/360 系列、ACT/360、ACT/365F 以及 ACT/ACT ISDA 和 ICMA 等计法，且零依赖。适合金融量化开发者在利率衍生品、债券估值等场景中计算计息天数。
一款基于 Python 的机器学习量化交易开源项目，配套《Machine Learning for Algorithmic Trading》一书，提供全书代码与相关资源。内容涵盖特征工程、模型构建与回测等环节，适合希望将 machine learning 方法应用于算法交易的学习者和研究者参考使用。
一款基于 Python 的量化投资组合分析库，可计算 Sharpe Ratio、Sortino Ratio、最大回撤等各类绩效与风险指标，并支持生成可视化报告。适合量化研究员和交易者用于评估策略回测结果与组合表现。
一款用 Rust 语言编写的量化金融库，提供期权定价、随机过程模拟、利率模型等常用量化功能。得益于 Rust 的性能与内存安全特性，适合需要在高性能环境下进行金融建模和数值计算的开发者与研究人员使用。