수익률의 히스토그램

단순 수익률 차트만으로는 시계열의 특성을 충분히 파악하기 어렵습니다. 종종 흥미로운 특징을 시각화하려면 다른 형식으로 데이터를 표시해야 해요.

수익률의 히스토그램으로 표현되는 밀도 함수는 시간을 고려하지 않고, 시계열에서 가장 자주 나타나는 수익률이 무엇인지 보여줍니다. R에서는 hist()와 density() 함수를 사용해 이를 계산합니다.

영상에서는 20개의 구간, 제목, 그리고 Y축 레이블 없이 히스토그램을 만드는 방법을 보셨죠:

> hist(amazon_stocks,
       breaks = 20,
       main = "AMAZON return distribution",
       xlab = "")

기억하세요. 기존 플롯에 lines() 함수를 사용하면, 색상이나 두께처럼 서로 다른 선 속성을 가진 새로운 시계열도 추가할 수 있습니다.

이 연습 문제에서는 지난 2년치가 담긴 Apple의 일간 수익률 데이터 rtn으로 히스토그램을 그려 보겠습니다.

rtn의 히스토그램을 제목을 "Apple stock return distribution"으로 하고, 히스토그램을 확률 밀도로 스케일링하도록 probability = TRUE를 사용해 그리세요.
플롯에 rtn의 밀도를 보여 주는 새 선을 추가하세요.
기본 두께의 두 배로, 빨간색으로 밀도 선을 다시 그리세요.

Exercise