繪製債券價格對殖利率的關係圖
將債券價格對殖利率畫成圖，可以幫助你探索在市場利率不同水準下，單一債券或債券投組會發生什麼變化。
現在你要建立一張債券價格對殖利率的圖，不過這次是針對兩檔到期年限不同的債券。你會透過在 pandas DataFrame 中加入額外欄位，來代表每一檔新增的債券。這兩檔債券的票面利率都為 5%，但你將分別繪製 5 年期與 10 年期債券。
numpy、numpy_financial、pandas 和 matplotlib 已分別以 np、npf、pd、plt 匯入。
本練習屬於課程
使用 Python 進行債券評價與分析
練習說明
- 建立一個從 0 到 20（不含 20）、以 0.1 為間距的債券殖利率陣列。
- 將此陣列轉為
pandasDataFrame，並將欄位命名為bond_yield。 - 再新增兩個欄位，分別代表兩檔債券（5 年期與 10 年期），並在給定殖利率水準下計算其價格。
- 繪製這些債券的圖表，將 x 軸標籤設為
Yield (%)，y 軸標籤設為Bond Price (USD)。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create an array of bond yields and convert to DataFrame
bond_yields = np.arange(____, ____, ____)
bond = pd.DataFrame(____, columns=['____'])
# Add columns for different bonds
bond['bond_price_5Y'] = -npf.pv(rate=bond['bond_yield'] / 100, nper=____, pmt=____, fv=____)
bond['bond_price_10Y'] = -npf.pv(rate=____, nper=____, pmt=____, fv=____)
# Plot graph of bonds
plt.plot(bond['bond_yield'], bond['bond_price_5Y'], label='5 Year Bond')
plt.plot(____, ____, label='10 Year Bond')
plt.xlabel(____)
plt.ylabel(____)
plt.legend()
plt.show()