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米国債金利データをとる

入手元

入手元は米国財務省が運営しているこのサイト。役所が運営しているため、データが安定しているところが素晴らしいです。カバレッジは名目債券とインフレ連動債券。年限も豊富、ヒストリカルデータも充実。更新タイミングは日本時間の朝５時半くらいでしょうか。とにかく素晴らしい。

  1. 名目債券　https://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-rates/Pages/TextView.aspx?data=yield
  2. インフレ連動債券　https://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-rates/Pages/TextView.aspx?data=realyield

過去データのストックし、新規データを追加

上記サイトで表示されるデフォルトデータは当月分の日次データです。期間指定ボックスの"ALL"を選択すれば過去データも閲覧可能です。しかしデータ量が膨大です。長期データを見たり、分析するのならば、過去分はストックした方が都合が良いです。

全期間のデータは先ほどのリンクの最後に"All"を追加すれば良いです。

  1. 名目債券　https://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-rates/Pages/TextView.aspx?data=yieldAll
  2. インフレ連動債券　https://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-rates/Pages/TextView.aspx?data=realyieldAll

コード

ストックデータ（ustreasury_ALL+.csv）に毎日更新される当月データ（mnominal.csv）を加えます。以下は名目債券です。

import pandas as pd
import csv

url = 'https://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-rates/Pages/TextView.aspx?data=yield'

data = pd.read_html(url)
data[1].to_csv('./mnominal.csv')


#元データ
df1 = pd.read_csv('./ustreasury_ALL+.csv')
#新データ
df2 = pd.read_csv('./mnominal.csv')
#結合
df3 = pd.concat([df1, df2])

df4 = df3.drop('Unnamed: 0', axis=1) #!!!重複列の削除
df5 = df4.drop_duplicates()  #!!!重複データの削除（元ファイルがアップデートされていないかもしれないので・・・）

#元データへ再格納
df5.to_csv('./ustreasury_ALL+.csv')

出来上がりはこんな感じです。とってきた「新データ」に、自分で保管する「元データ」を加えています。

新データ
元データ+新データ

主要系列だけで米国金利の長期チャートを描いてみました。明らかに金利は低下傾向にありますね。イールドカーブ分析やフォワードレート分析が可能な他、TIPSも用意されているのでBEIも計算可能です。

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