中国国债收益率曲线实验室

要解决的问题

分析中国国债收益率曲线，通常要跨过三道坎：一是把 3M 到 30Y 共 10 个标准期限的数据从中国债券信息网拉齐，二是用统计模型把离散期限点拟合成平滑曲线并解释其形态，三是把期限溢价、远期利率等指标和图表整合成可交付的报告。手工拼装这些环节既费时，又容易在模型参数和指标口径上出错。

技能如何工作

bond-curve-lab 把整条流水线拆成四个核心模块，统一在 bond_curve_lab/ 下：

• fetcher：通过 akshare 从中国债券信息网实时拉取日频收益率数据，覆盖 3M/6M/1Y/2Y/3Y/5Y/7Y/10Y/20Y/30Y 十个标准期限。
• nelson_siegel：用 SciPy 非线性最小二乘分别拟合 Nelson-Siegel（4 参数）与 Nelson-Siegel-Svensson（6 参数）模型，把曲线分解为水平、斜率、曲率因子。
• indicators：计算期限溢价（10Y-2Y）、曲线斜率、曲率（蝴蝶价差）、实际收益率估计、信用利差，以及瞬时远期利率曲线与贴现因子。
• viz：基于 Plotly 输出收益率曲线对比、期限溢价历史走势、3D 收益率曲面、因子载荷图，并一键生成完整 HTML 报告。

调用入口是 CLI 脚本 bond_lab.py，依赖 Python 3.9+、NumPy/Pandas/SciPy，终端侧用 Rich 美化输出。

适用边界与注意点

明确不支持的方向：

• 美国国债或其他国家债券数据
• 企业债、信用债、可转债分析
• 久期、凸性等债券组合风险指标
• 货币政策预测、利率走势判断、债券定价或实时交易信号

使用时需要注意：

1. 历史数据受 akshare 接口覆盖范围限制，更早的行情可能拉取不到。
2. 生成的 HTML 报告通过 CDN 加载 Plotly，完全离线环境下图表无法渲染，静态内容仍可见；如需离线请先将 Plotly JS 本地化。
3. NSS 比 NS 多一组驼峰参数，对数据质量要求更高，拟合结果对输入数据的完整性和噪声水平更敏感。