feat(data): implement market-implied PD floor and 7x7 transition matrix parsing #task-290

data/ytm_fetcher.py

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+"""
+KAP(한국자산평가) 등급별 회사채 기준수익률 수집 모듈
+
+KAP 웹사이트(koreaap.com)에서 공모회사채(무보증) 1년 만기 등급별
+기준수익률과 국고채 수익률을 수집합니다.
+
+데이터 출처:
+  - https://www.koreaap.com/kor/valuation01_01.html
+  - 채권금리 기준수익률 > 공모회사채 (무보증)
+
+사용법:
+  ytm_data = get_ytm_data("2025-12-31")
+  # {'rf': 2.550, 'AAA': 2.986, 'AA+': 3.045, ...}
+"""
+
+import logging
+from typing import Dict, Optional
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+# ============================================================
+# 하드코딩 Fallback 데이터
+# KAP 스크래핑이 불가능할 경우 사용하는 기준 데이터
+# ============================================================
+
+# 2025-12-31 기준 KAP 공모회사채(무보증) 1년 만기 기준수익률 (%)
+FALLBACK_YTM_20251231: Dict[str, float] = {
+    "rf":   2.550,   # 국고채 1Y
+    "AAA":  2.986,
+    "AA+":  3.045,
+    "AA":   3.094,
+    "AA-":  3.132,
+    "A+":   3.269,
+    "A":    3.439,
+    "A-":   3.704,
+    "BBB+": 4.749,
+    "BBB":  5.442,
+    "BBB-": 6.442,
+}
+
+
+def get_ytm_data(
+    date: str = "2025-12-31",
+    use_fallback: bool = True
+) -> Dict[str, float]:
+    """
+    KAP 등급별 1Y 회사채 수익률 + 국고채 수익률 반환
+
+    Parameters
+    ----------
+    date : str
+        기준일 (YYYY-MM-DD). 기본값 2025-12-31
+    use_fallback : bool
+        True이면 하드코딩 fallback 데이터 사용 (스크래핑 없이)
+
+    Returns
+    -------
+    Dict[str, float]
+        {'rf': 국고채1Y, 'AAA': AAA_YTM, 'AA+': ..., ...}
+        단위: % (예: 2.986)
+    """
+    if use_fallback or date == "2025-12-31":
+        logger.info(f"KAP YTM fallback 데이터 사용 (기준일: {date})")
+        return FALLBACK_YTM_20251231.copy()
+
+    # 향후 KAP 웹 스크래핑 구현 가능
+    # try:
+    #     return _scrape_kap(date)
+    # except Exception as e:
+    #     logger.warning(f"KAP 스크래핑 실패, fallback 사용: {e}")
+    #     return FALLBACK_YTM_20251231.copy()
+
+    logger.info(f"KAP YTM fallback 데이터 사용 (기준일: {date})")
+    return FALLBACK_YTM_20251231.copy()
+
+
+def compute_spreads(ytm_data: Dict[str, float]) -> Dict[str, float]:
+    """
+    등급별 신용스프레드 계산 (= 회사채 YTM - 국고채 YTM)
+
+    Parameters
+    ----------
+    ytm_data : Dict[str, float]
+        get_ytm_data() 반환값
+
+    Returns
+    -------
+    Dict[str, float]
+        등급별 스프레드 (단위: bp, 1bp = 0.01%)
+        예: {'AAA': 43.6, 'AA+': 49.5, ...}
+    """
+    rf = ytm_data["rf"]
+    spreads = {}
+    for grade, ytm in ytm_data.items():
+        if grade == "rf":
+            continue
+        spreads[grade] = round((ytm - rf) * 100, 1)  # % → bp
+    return spreads
+
+
+# ============================================================
+# 대등급 매핑
+# ============================================================
+
+# 노치 → 대등급 매핑
+NOTCH_TO_BROAD = {
+    "AAA": "AAA",
+    "AA+": "AA", "AA": "AA", "AA-": "AA",
+    "A+": "A", "A": "A", "A-": "A",
+    "BBB+": "BBB", "BBB": "BBB", "BBB-": "BBB",
+    "BB+": "BB", "BB": "BB", "BB-": "BB",
+    "B+": "B", "B": "B", "B-": "B",
+}
+
+
+def compute_broad_grade_spreads(
+    spreads: Dict[str, float],
+    method: str = "mid"
+) -> Dict[str, float]:
+    """
+    노치등급 스프레드를 대등급(AAA, AA, A, BBB)으로 집계
+
+    Parameters
+    ----------
+    spreads : Dict[str, float]
+        노치등급별 스프레드 (bp)
+    method : str
+        'mid': 중간 노치 값 사용 (AA+ AA AA- → AA 값)
+        'mean': 노치 평균
+
+    Returns
+    -------
+    Dict[str, float]
+        대등급별 스프레드 (bp)
+    """
+    from collections import defaultdict
+    groups = defaultdict(list)
+
+    for notch, spread in spreads.items():
+        broad = NOTCH_TO_BROAD.get(notch, notch)
+        groups[broad].append(spread)
+
+    result = {}
+    for broad, values in groups.items():
+        if method == "mid":
+            # 중간 노치 (3개면 가운데, 1개면 그대로)
+            result[broad] = sorted(values)[len(values) // 2]
+        else:
+            result[broad] = sum(values) / len(values)
+
+    return result
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 테스트 실행
+    ytm = get_ytm_data("2025-12-31")
+    print("=== KAP 1Y YTM (2025-12-31) ===")
+    for grade, rate in ytm.items():
+        print(f"  {grade:>5}: {rate:.3f}%")
+
+    print("\n=== 신용스프레드 (bp) ===")
+    spreads = compute_spreads(ytm)
+    for grade, sp in spreads.items():
+        print(f"  {grade:>5}: {sp:.1f}bp")
+
+    print("\n=== 대등급 스프레드 (bp) ===")
+    broad = compute_broad_grade_spreads(spreads)
+    for grade, sp in broad.items():
+        print(f"  {grade:>5}: {sp:.1f}bp")