예측 가격 vs. 실제 가격 II
듀레이션을 사용해 다양한 수익률 수준에서의 채권 예상 가격을 그려 보고, 이를 채권의 실제 가격과 비교하면 듀레이션의 정확도를 시각적으로 파악할 수 있어요.
이전 연습 문제에서는 채권의 듀레이션을 계산하고, 각 수익률 수준에서의 실제 채권 가격을 담은 DataFrame을 만들었어요. 이번 연습 문제에서는 이 DataFrame에 듀레이션을 사용해 예측한 채권 가격을 담은 열을 추가한 뒤, 예측 가격과 실제 가격의 차이를 시각화해 보겠습니다.
numpy, numpy_financial, pandas, matplotlib는 각각 np, npf, pd, plt로 이미 임포트되어 있으며, 이전 연습 문제의 코드도 제공되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 채권 가치평가와 분석
연습 안내
- 현재 수익률에서 원래 수익률을 뺀 값을 담은
yield_change열을 추가하세요. - 달러 듀레이션을 사용해 예측한 채권 가격 변동을 담은
price_change열을 추가하세요. - 원래 채권 가격과 가격 변동을 결합한
predicted_price열을 추가하세요. - 동일한 축 위에 채권 수익률 대비 실제 가격과 예측 가격을 모두 그린 후, 그래프를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Add a column called yield_change with the current yield minus original yield
bond['yield_change'] = (bond['bond_yield'] - ____)
# Find the predicted bond price change using dollar duration then find predicted price
bond['price_change'] = -100 * ____ * bond['yield_change'] / 100
bond['predicted_price'] = ____ + bond['price_change']
# Plot bond yields against predicted and actual prices, add labels, legend, and display
plt.plot(bond['bond_yield'], bond['price'])
plt.plot(____, ____)
plt.xlabel('Yield (%)')
plt.ylabel('Price (USD)')
plt.legend(["Actual Price", "Predicted Price"])
____