Testes estatísticos de normalidade
Para realmente ter confiança no seu julgamento sobre a normalidade da distribuição de retornos da ação, é melhor usar um teste estatístico em vez de apenas observar a curtose ou a assimetria.
Você pode usar a função shapiro() de scipy.stats para executar o teste de normalidade de Shapiro-Wilk nos retornos da ação. A função retorna dois valores em uma lista. O primeiro é o t-stat do teste e o segundo é o p-valor. Você pode usar o p-valor para avaliar a normalidade dos dados. Se o p-valor for menor ou igual a 0,05, você pode rejeitar com segurança a hipótese nula de normalidade e assumir que os dados não seguem uma distribuição normal.
clean_returns do exercício anterior está disponível no seu workspace.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python
Instruções do exercício
- Importe
shapirodescipy.stats. - Execute o teste de Shapiro-Wilk em
clean_returns. - Extraia o p-valor da tupla
shapiro_results.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import shapiro from scipy.stats
from ____ import ____
# Run the Shapiro-Wilk test on the stock returns
shapiro_results = ____
print("Shapiro results:", shapiro_results)
# Extract the p-value from the shapiro_results
p_value = ____
print("P-value: ", p_value)