Чтобы действительно убедиться в нормальности распределения доходности акций, стоит воспользоваться статистическим тестом, а не ограничиваться анализом эксцесса или асимметрии.

Для проверки нормальности доходности акций применяйте функцию shapiro() из модуля scipy.stats — она реализует тест Шапиро–Уилка. Функция возвращает список из двух значений: первое — t-статистика теста, второе — p-значение. По p-значению можно судить о нормальности данных. Если p-значение меньше или равно 0,05, нулевую гипотезу о нормальности распределения можно уверенно отвергнуть и считать данные ненормально распределёнными.

Переменная clean_returns из предыдущего упражнения доступна в вашем рабочем пространстве.

Среднее, дисперсия и нормальное распределение

Create Your Free Account