Asimetría del S&P500
Ya sabemos por el vídeo que el S&P500 debería seguir una distribución normal, sin demasiada asimetría (cuando tienes suficientes datos). Sin embargo, como estás trabajando con una muestra corta que abarca solo unos pocos años, podría haber algo de asimetría en tu muestra. Para que tengas presente esta posible asimetría muestral, vamos a representar los datos y echarles un vistazo.
Los datos de rentabilidades del S&P500 están disponibles como returns_sp500.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al análisis de carteras en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create a histogram of the S&P500 returns and show the plot
____.____()
plt.show()