Süreye karşı faktörü görselleştirme
Vade, kuponlar veya getiriler gibi bir faktöre karşı sürenin grafiğini çizmek, bu faktörün bir tahvilin süresini nasıl etkilediğini görmek için harika bir yoldur.
Videoda, süreyi vadeye karşı çizmiştik. Bu egzersizde aynı şeyi kupon oranı için yapacaksın. %5 getiriye ve 100 USD nominal değere sahip 10 yıllık bir tahvil kullanacaksın.
numpy, numpy_financial, pandas ve matplotlib senin için sırasıyla np, npf, pd ve plt olarak içe aktarıldı.
Bu egzersiz
Python ile Tahvil Değerleme ve Analizi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- 0'dan 10'a kadar 0,1 artışlarla kuponlardan oluşan bir dizi oluştur ve bunu bir
pandasDataFrame'ine dönüştür. - DataFrame'e tahvil için dört ek sütun ekle:
price,price_up,price_downveduration. - x ekseninde
bond_coupon, y eksenindedurationolacak şekilde bir grafik çiz.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Create array of coupon rates and assign to pandas DataFrame
bond_coupon = np.arange(____, ____, ____)
bond = pd.DataFrame(____, columns=['____'])
# Calculate bond price, price_up, price_down, and duration
bond['price'] = -npf.pv(rate=0.05, nper=10, pmt=bond['bond_coupon'], fv=100)
bond['price_up'] = ____
bond['price_down'] = ____
bond['duration'] = (bond['____'] - bond['____']) / (2 * bond['____'] * 0.01)
# Plot coupon vs. duration, add labels & title, show plot
plt.plot(____, ____)
plt.xlabel('Coupon (%)')
plt.ylabel('Duration (%)')
plt.show()