【Python】金利データの取得

下記の金利情報が取得できます。
　・期待インフレ率（BEI：ブレークイーブン・インフレ率）
　・実質金利
　・名目金利

下記の様なグラフが取得できます。

０．事前準備

事前準備はこちら。5分もあればできると思います。

１．コード

コードは下記の通りです。

import datetime
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt

#データ取得期間500日前まで
start = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=500)
end = datetime.date.today()

data = web.DataReader(["T10YIE","DGS10","DFII10"], "fred", start, end)
# data["Real rate"] = data["DGS10"]-data["T10YIE"]

#カラム名変更
data.rename(columns={"T10YIE":"Inflation:10-Year Breakeven Inflation Rate",
                    'DFII10':'Real:10-Year Treasury Inflation-Indexed Security, Constant Maturity',
                    'DGS10':'Nominal:10-Year Treasury Constant Maturity Rate'},inplace=True)

data.plot(figsize=(16,9),fontsize=15,linewidth=5,alpha=0.5)

#グラフの調整
plt.legend(fontsize=15)  
plt.title("10-Year Rate",color='gray', fontsize=45)
#金利0に線を引く処理
plt.axhline(y=0,color='gray',linewidth=2 )
plt.xlabel("")
plt.grid()
plt.show()
#ここまで

２．実行結果

下記の様なグラフが取得できます。

上から順に、10年の「期待インフレ率」「名目金利」「実質金利」。

３．解説

まちがっているかもしれませんが、少し解説。

ここ最近は、名目金利が下がり、実質金利も下がり、期待インフレ率が上がっています。

その様な状況を反映してか、銅や木材や仮想通貨のイーサリアム等のコモディティが高値をつけているようにみえます。

一方で、金利の上昇を受けて、2月中旬から軟調になった小型グロース株は、金利が下がってきているのに、芳しくありません。

需給が悪くなり、金利を無視した動きになっているようにも見えます。

特に小型グロース株は、上にも下にも過剰反応しやすいように見えます。

業種別の話をすると、実質金利が下がり、期待インフレ率が上がっている状況で、素材関連の株があがるのは理解できますが、銀行株が上がるのは少し理解に苦しみます。過小評価が見直された動きなのか、もう少し先に実質金利が上がってくるのを見越した動きになっているのかもしれません。

参考：上記のグラフを取得する記事

少し解説してみました。

楽に色々な情報が確認できるものがあれば良いなぁと思って作りました。
何かの役に立てば幸いです。

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以下、他に取得できる情報についての豆知識です。