python计算中债收益率曲线代码

以下是一个使用Python计算中债收益率曲线的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取中债收益率曲线数据
df = pd.read_excel('中债收益率曲线.xlsx', sheet_name='国债收益率曲线', skiprows=1)

# 定义要绘制的期限
terms = [1, 3, 5, 7, 10, 20, 30]

# 计算每个期限的收益率
yields = []
for term in terms:
    yield_data = df[df['期限'] == term]['收益率'].values
    yield_data = np.where(yield_data == '-', np.nan, yield_data).astype(float)
    yields.append(np.nanmean(yield_data))

# 绘制收益率曲线
plt.plot(terms, yields)
plt.xlabel('期限（年）')
plt.ylabel('收益率')
plt.title('中债收益率曲线')
plt.show()

这个代码可以帮助你从中债收益率曲线数据中提取特定期限的收益率，并绘制成曲线图。如果你需要计算其他指标，比如收益率曲线的斜率、凸度等，可以根据需要进行修改。

相关问题

使用python写一段代码根据已经读取的十只股票的数据，根据给出的十只股票当日的 ratio，挑出 ratio 为负的个股，第二天等权持仓，再根据每日的持仓个股和个股的收益率，计算每日的策略收益率，最后在一副图中，画出: 1)根据策略收益率画出策略净值曲线 2)茅指数净值其中 ri 为第 i 天收益率，Nav(t)为第 t 天净值。

以下是实现上述要求的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取十只股票的数据，假设存在一个名为 stock_data 的 DataFrame
# 其中每一列的列名为股票代码，包含日期、开盘价、收盘价等信息
# 假设存在一个名为 selected_stocks 的列表，包含要进行计算的股票代码

# 计算每个股票的 MA5 和 ratio
ma5 = stock_data.loc[:, selected_stocks].rolling(window=5).mean()
ratio = (stock_data.loc[:, selected_stocks] - ma5) / ma5

# 挑选 ratio 为负的个股
selected_ratio = ratio < 0
selected_ratio = selected_ratio.apply(lambda x: x.astype(int))  # 转换为 0/1 数组

# 计算等权持仓收益率
daily_return = stock_data.loc[:, selected_stocks].pct_change() * selected_ratio.shift(1)
daily_return = daily_return.mean(axis=1)  # 每日的等权持仓收益率

# 计算策略净值曲线
nav = (1 + daily_return).cumprod()

# 读取茅台指数的数据，假设存在一个名为 maotai 的 DataFrame
# 其中包含日期和茅台指数的收盘价信息
maotai_return = maotai['closePrice'].pct_change()  # 茅台指数的每日收益率
maotai_nav = (1 + maotai_return).cumprod()  # 茅台指数的净值曲线

# 绘制策略净值曲线和茅台指数净值曲线
plt.plot(nav.index, nav, label='Strategy')
plt.plot(maotai_nav.index, maotai_nav, label='Maotai')
plt.legend()
plt.show()

解释一下代码的实现过程：

1. 通过 rolling 方法计算每个股票的 5 日均值 MA5；
2. 根据 MA5 计算每个股票的偏离程度 ratio；
3. 挑选出 ratio 为负的个股，并将其转换为 0/1 数组；
4. 根据等权持仓的原则，计算每日的等权持仓收益率；
5. 根据每日的等权持仓收益率计算策略净值曲线；
6. 读取茅台指数的数据，计算茅台指数的每日收益率和净值曲线；
7. 绘制策略净值曲线和茅台指数净值曲线。

这段代码仅供参考，具体实现要根据实际情况进行调整和优化。

怎么生成内部收益率曲线图

生成内部收益率曲线图需要进行以下步骤：

1. 选择一个时间段，通常是投资期限，例如5年、10年等。

2. 确定初始投资额和每期现金流入额。现金流入额可能包括收益、利息、股息等。

3. 使用现金流量表计算每期的净现金流量。净现金流量等于现金流入额减去现金流出额。

4. 计算每期的内部收益率（IRR）。内部收益率是使得净现金流量总和等于零的折现率。

5. 绘制内部收益率曲线图。图中横轴表示不同的折现率，纵轴表示IRR。

以下是一个简单的Python代码示例，可以生成内部收益率曲线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入现金流量
cash_flows = [-1000, 200, 250, 300, 350, 400]

# 定义函数，计算净现金流量
def npv(rate, cash_flows):
    total = 0.0
    for i, cash_flow in enumerate(cash_flows):
        total += cash_flow / (1 + rate) ** i
    return total

# 计算IRR
irr = np.irr(cash_flows)

# 绘制IRR曲线图
rates = np.linspace(0, 1, 50)
npvs = [npv(rate, cash_flows) for rate in rates]
plt.plot(rates, npvs)

# 绘制IRR点
plt.plot(irr, 0, 'ro')

# 添加坐标轴标签和标题
plt.xlabel('Discount Rate')
plt.ylabel('Net Present Value')
plt.title('Internal Rate of Return')

# 显示图表
plt.show()

这段代码将现金流量作为输入，并使用`numpy.irr`函数计算IRR。然后，使用`numpy.linspace`函数生成一系列折现率，并计算每个折现率下的净现金流量。最后，使用`matplotlib.pyplot`库绘制IRR曲线图，并在图表中标记出IRR点。