S&P500의 왜도(Skewness)
영상에서 배웠듯이, S&P500의 수익률은 충분한 데이터가 있으면 대체로 정규분포를 따르고 왜도가 크지 않아야 해요. 하지만 지금은 몇 년에 불과한 짧은 표본을 다루고 있으므로, 여러분의 표본에서는 실제로 왜도가 나타날 수 있어요. 이런 잠재적인 표본 왜도(sample skewness)를 인지할 수 있도록, 데이터를 시각화해 살펴보겠습니다.
S&P500의 수익률 데이터는 returns_sp500에 담겨 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a histogram of the S&P500 returns and show the plot
____.____()
plt.show()