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

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。

帮我写一个Python 期货回测的代码，并且可视化收益率

好的，以下是一个简单的 Python 期货回测代码，并且使用 Matplotlib视化收益率：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取期货历史
df = pd.read_csv('futures_data.csv')

# 定义策略函数
def strategy(df):
    # 在每个交易日开盘时买入
    buy_price = df['Open']
    # 在每个交易日收盘时卖出
    sell_price = df['Close']
    # 计算每个交易日的收益率
    returns = (sell_price - buy_price) / buy_price
    return returns

# 回测函数
def backtest(df, strategy):
    # 计算策略的收益率
    returns = strategy(df)
    # 计算累计收益率
    cumulative_returns = (1 + returns).cumprod() - 1
    # 绘制收益率曲线
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(cumulative_returns)
    ax.set_xlabel('Date')
    ax.set_ylabel('Cumulative Returns')
    ax.set_title('Futures Backtest')
    plt.show()

# 执行回测函数
backtest(df, strategy)

需要注意的是，这只是一个简单的期货回测代码，实际应用中还需要考虑很多因素，比如交易手续费、资金管理、市场情况等。