Nelson-Siegel과 스플라인을 넘어서: 할인 커브 캘리브레이션, 보간 및 외삽을 위한 모델 에이전시 머신 러닝 프레임워크에 대한 Python 예제

Python에서 yieldcurveml 사용 예시: 슨-시과 라인을 넘어서 Discount 선 리브레이션, 보간 및 외의 모델-무인지 머신 러닝 프레임워크 yieldcurveml 라이브러리는 파이에서 할증 선 리브레이션, 보간 및 외을 위한 머신 러닝 프레임워크입니다. 슨-시(Nelson-Siegel) 및 라인(Splines)과 같은 전통적인 방법들을 넘어서는 모델-무인지 접근법을 제공합니다. 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 선 리브레이션, 보간 및 외을 수행할 수 있습니다. 예시 코드 import pandas as pd from yieldcurveml import YieldCurveML # 데이터 로드 data = pd.read_csv('data.csv') # YieldCurveML 객체 생성 ycml = YieldCurveML(data) # 리브레이션 ycml.calibrate() # 보간 ycml.interpolate() # 외 ycml.extrapolate() yieldcurveml 허브 저장소에서 더 많은 정보와 예시 코드를 확인하실 수 있습니다.