はじめに

FREDからデータを取得して米国財務省証券のイールドカーブを描くことにした。

データ

例えば、10年債利回りの場合は、Market Yield on U.S. Treasury Securities at 10-Year Constant Maturity, Quoted on an Investment Basisの月次データを利用する。
同様のデータがあるのが、1･3･6ヶ月、1･2･3･5･7･10･20･30年。
もっともデータが古くからいるのが1･3･5･10･20年で、1953年4月からのデータがある。

コード

まずは、データの再利用の可能性も考えて、いったんGoogleドライブに'treasury_yield.csv'という名前で保存。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import requests
from google.colab import drive
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from IPython.display import HTML
import pandas_datareader as pdr
from datetime import datetime

# Googleドライブをマウント
drive.mount('/content/gdrive')

# FREDからデータを取得
series = ['GS1M', 'GS3M', 'GS6M', 'GS1', 'GS2', 'GS3', 'GS5', 'GS7', 'GS10', 'GS20', 'GS30']
start_date = '1950-01-01'  # 実際のデータは1，3，5，10，20年は1953年4月より開始
end_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')  # 終了日を現在の日付に設定
df = pdr.get_data_fred(series, start_date, end_date)  # データ取得

# データを整形
df = df.rename(columns={'GS1M': '1M', 'GS3M': '3M', 'GS6M': '6M', 'GS1': '1Y', 'GS2': '2Y', 'GS3': '3Y', 'GS5': '5Y', 'GS7': '7Y', 'GS10': '10Y', 'GS20': '20Y', 'GS30': '30Y'})

# ここでデータをCSVとしてGoogle Driveに保存
df.to_csv('/content/gdrive/MyDrive/treasury_yield.csv')

そのまま使うのだから必要はないが、やはり再利用のときを考えて読み込み直して、イールドカーブのアニメーションを作成し、'us_treasury_yield.mp4'という名前でGoogle Driveに保存する。

# CSVを読み込み直し、列名を数値に変更
df = pd.read_csv('/content/gdrive/MyDrive/treasury_yield.csv', index_col=0)
df.index = pd.to_datetime(df.index)  # <- インデックスを日付型に変換
new_columns = {col: float(col[:-1])/12 if 'M' in col else float(col[:-1]) for col in df.columns}
df = df.rename(columns=new_columns)

x_ticks_labels = {v: k for k, v in new_columns.items()}

# 短期のラベルを削減
reduced_labels = {k: v for k, v in x_ticks_labels.items() if v in ['6M', '1Y', '2Y', '3Y', '5Y', '7Y', '10Y', '20Y', '30Y']}

# イールドカーブのアニメーションを作成
fig, ax = plt.subplots()

def update(num):
    ax.clear()
    df.iloc[num].dropna().plot(style='-', ax=ax)  # Original data with solid line
    ax.set_xticks(list(reduced_labels.keys()))  # set x-axis ticks
    ax.set_xticklabels(list(reduced_labels.values()), rotation=90)  # set x-axis tick labels with 90 degree rotation
    ax.set_title('U.S. Treasury yield curve ' + df.index[num].strftime('%Y-%m'))
    ax.set_ylim([df.min().min(), df.max().max()])  # Set y-axis range to include all data
    ax.set_xlim([min(new_columns.values()), max(new_columns.values())])  # Set x-axis range to include all data
    ax.set_xlabel('Maturity')  # set x-axis label
    ax.set_ylabel('Yield (%)')  # set y-axis label

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=range(len(df)), repeat=False)

# アニメーションをHTMLにして表示
HTML(ani.to_jshtml())

# GoogleドライブのMyDriveにアニメーションをmp4にして保存
ani.save('/content/gdrive/MyDrive/us_treasury_yield.mp4', writer='ffmpeg', fps=30)

おわりに

描いてみると、JGBイールドカーブの場合と違って逆イールドも結構登場する。まあ、それだけ市場が健全なのだろう。

米国債イールドカーブのアニメーション

はじめに

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コード

おわりに