Teste statistice pentru normalitate

Pentru a fi cu adevărat sigur în aprecierea normalității distribuției randamentelor acțiunii, vei folosi un test statistic propriu-zis, nu doar examinarea kurtozisului sau a asimetriei.

Poți utiliza funcția shapiro() din scipy.stats pentru a rula un test Shapiro-Wilk de normalitate pe randamentele acțiunii. Funcția returnează două valori într-o listă. Prima valoare este t-stat-ul testului, iar a doua valoare este valoarea p. Poți folosi valoarea p pentru a aprecia normalitatea datelor. Dacă valoarea p este mai mică sau egală cu 0,05, poți respinge în mod sigur ipoteza nulă a normalității și să presupui că datele nu urmează o distribuție normală.

clean_returns din exercițiul anterior este disponibil în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă shapiro din scipy.stats.
Rulează testul Shapiro-Wilk pe clean_returns.
Extrage valoarea p din tuplu shapiro_results.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul