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歪度と尖度を計算する

先ほどS&P500データのヒストグラムを見ました。次は数値化して、歪度と尖度を計算してみましょう。分布をより正確に理解するため、平均と標準偏差も確認します。S&P500のリターンデータは returns_sp500 に用意されており、今回必要なのはそれだけです。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門

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演習の手順

  • 平均と標準偏差を計算します。
  • 歪度を計算します。
  • 尖度を計算します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Print the mean
print("mean : ", returns_sp500.____()*100)

# Print the standard deviation
print("Std. dev  : ", returns_sp500.____()*100)

# Print the skewness
print("skew : ", returns_sp500.____())

# Print the kurtosis
print("kurt : ", returns_sp500.____())
コードを編集して実行