Phân phối nào?
Việc chọn cách biểu diễn phân phối thua lỗ lúc đầu thường không dễ. So sánh trực quan giữa các phân phối đã fit thường là điểm khởi đầu tốt.
Các phân phối norm, skewnorm, t và gaussian_kde đã được cung cấp. Ước lượng đã fit của chúng cho biến losses trong danh mục của các ngân hàng đầu tư giai đoạn 2007 - 2008 được hiển thị trong đối tượng plt.figure(1), bạn có thể mở để xem.
Hãy tạo một figure mới và vẽ histogram cho losses bằng plt.hist(losses, bins = 50, density = True). Dựa trên histogram này để so sánh, phân phối nào trong plt.figure(1) fit losses tốt nhất?
Bài tập này là một phần của khóa học
Quản trị Rủi ro Định lượng với Python
Bài tập tương tác thực hành
Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi
Bắt đầu bài tập