預測價格 vs. 實際價格（二）
用久期在不同殖利率水準下繪製債券的預測價格，並將這些預測價格與實際價格比較，是視覺化檢驗久期準確度的好方法。
在前一個練習中，你已經求得該債券的久期，並建立了一個 DataFrame，裡面包含各個殖利率水準下的實際債券價格。這個練習中，你會在這個 DataFrame 中加入使用久期計算的預測債券價格欄位，然後繪製預測價格與實際價格之間的差異。
numpy、numpy_financial、pandas 和 matplotlib 已分別以 np、npf、pd、plt 匯入，同時也提供了前一個練習的程式碼。
本練習屬於課程
使用 Python 進行債券評價與分析
練習說明
- 新增
yield_change欄，內容為當前殖利率減去原始殖利率。 - 新增
price_change欄，內容為使用美元久期預測的債券價格變動。 - 新增
predicted_price欄，將原始債券價格與價格變動相加。 - 在同一組座標軸上繪製債券殖利率對實際價格與預測價格的圖，並顯示圖表。
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。
# 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"])
____