En cuanto al impacto en el P&L de
los cambios diarios en la curva de rendimientos
Para un producto lineal, quieres ver esto de múltiples maneras:
1- para cada instrumento de cobertura/ajuste, tenías este delta para este instrumento (o duración de la tasa clave si lo prefieres), y el instrumento se movió tanto, y simplemente multiplicamos las sensibilidades delta por los cambios para el análisis de primer orden de Taylor
2- para tener una mejor comprensión, explique los movimientos de la curva de rendimientos en términos de sus Componentes Principales históricos (CP; típicamente, los primeros 3), y atribuya el P&L a los CPs y a cualquier movimiento de la curva no explicado por los primeros 3 CPs.
Los riesgos de segundo orden pueden ayudar a reducir el P&L no explicado (UPL) incluso para swaps que normalmente pensamos como productos lineales. Si tus swaps tienen más de 20 años de vencimiento, entonces deberías considerar el gamma de interés. Sería más preciso ver el gamma como una matriz de tenores$\times$tenores, pero puedes usar un solo número, ponderado por los deltas de riesgo.
Los gamma cruzados entre tasas de interés y el tiempo no son muy relevantes, pero pueden ayudar a minimizar aún más el UPL si así lo deseas.
Si usas futuros de tasas de interés, en lugar de tasas de swaps, para construir el extremo corto de tu curva, entonces puede que quieras ver las sensibilidades a los factores y explicar el P&L usando tanto los futuros de tasas de interés como las tasas de swaps.
Aunque rara vez sea necesario, es bueno poder cuantificar el impacto en el P&L de cambios en el entorno/modelo, como cambios en calendarios, por ejemplo, un funeral de la Reina o la coronación de un nuevo Rey en Londres o un día de luto por un ex presidente en los EE. UU.