【如何用python计算利率互换收盘曲线的即期利率】
在交易利率互换产品时，如果要对利率互换进行定价估值，或者计算它的风险敏感度指标，比如DV01。基础要求是需要对利率互换产品的贴现利率进行计算，即计算即期利率值。
这里以Shibor 3M为参考利率的利率互换为例，阐述进行即期利率计算的python思路。
首先，需要获得Shibor和Shibor 3M利率互换收盘曲线的报价数据，将其作为excel输入文件。
通过pands库来读取输入文件数据，转换为一个dataframe进行后续的计算处理。
目前曲线的关键期限点是1w, 1M, 3M, 6M,9M,1Y,2Y,3Y,5Y,7Y,10Y。 由于利率互换支付频率是3M一次，所以需要将1Y-10Y中按3个月设置出分段的期限点来。同时要对应每个期限点的日期具体是哪一天。
这里用pandas可直接对列的每个数据进行相同的操作。用dataframe的loc来筛选变更对应数据的数值。
用datetime和relativedelta来计算相应期限点的日期。
之后，对这些期限日期进行节假日调整，可以设置一列通过is_workday判断是否是工作日，然后将非工作日的日期调整到下一天直到该日期是个工作日。如果是月末日期，则需要向前一天调整。
调整好节假日后，根据现有日期计算每个期限点的期限差，并初始化即期利率和贴现因子为1.
开始进行1Y内的短期限的即期利率的计算。此时应用1Y内的计算公式：
名义本金*（期限*利率值+1）*贴现因子=名义本金。 计算时名义本金可以当作1.
贴现因子=exp(-利率值*期限）
而6M-1Y的即期利率，每3个月进行一次现金流支付折现。最后一段现金流要加上期末的名义本金。
每段现金流折现的总和减去名义本金等于0。
这里引入scipy.optimize 作为so，定义一个函数，将上述现金流折现的等式作为函数因变量返回，将期限点的即期利率作为函数的自变量。通过so计算在满足该现金流折现等式下的函数值最优解。
后续1Y-10Y的计算思路也差不多是这样。
可以得到关键期限点的即期利率值。
然后用线性插值法，算出每个关键期限点之间，每一天对应的即期利率即可。
可以新建一个df2的dataframe来写入每一天的即期利率。python里用interpolate(method='linear')来插值即期利率。
这样就可以得到完整的每一天的即期利率。
最后用pd.to_excel()保存为excel文件就好。
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