세 번째 적률: 왜도
Python에서 수익률 분포의 세 번째 적률인 왜도를 계산하려면 scipy.stats의 skew() 함수를 사용할 수 있어요.
음의 왜도는 곡선이 오른쪽으로 기울어 있고, 양의 왜도는 왼쪽으로 기울어 있다는 점을 기억하세요. 금융에서는 일반적으로 양의 왜도를 선호하는데, 이는 큰 양(+)의 수익이 발생할 확률이 상대적으로 높고, 음(-)의 수익은 더 밀집되어 예측 가능하다는 뜻이기 때문이에요.
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이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리
연습 안내
scipy.stats에서skew를 임포트하세요.- 오류를 방지하기 위해
'Returns'열의 결측값을 제거하세요. clean_returns의 왜도를 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import skew from scipy.stats
from ____ import ____
# Drop the missing values
clean_returns = ____
# Calculate the third moment (skewness) of the returns distribution
returns_skewness = ____
print(returns_skewness)