왜도와 첨도 계산하기
방금 S&P500 데이터의 히스토그램을 살펴봤으니, 이제 수치로 확인해 보며 왜도와 첨도를 계산해 볼까요. 분포를 온전히 이해하려면 평균과 표준편차도 함께 보겠습니다. 필요한 데이터는 returns_sp500에 있는 S&P500 수익률로, 이면 충분합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문
연습 안내
- 평균과 표준편차를 계산하세요.
- 왜도를 계산하세요.
- 첨도를 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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.____())