使用偏度和峰度检测非正态性

收益通常并非正态分布。理解非正态收益分布的两个关键指标是偏度和峰度。偏度可帮助您判断负收益或正收益出现得更频繁。负偏度表示大的负收益比大的正收益更常见，反之亦然。

当分布具有厚尾时，峰度为正。这意味着大的正向或负向收益发生的频率高于正态分布下的假设。

作图区中的直方图比较了标普 500 指数自 1986 年至今的日度和月度收益。在这些图中似乎存在负的 skewness()，以及略高于正态的 kurtosis()。请注意，默认情况下，kurtosis() 返回的是超额峰度（即峰度减去 3）。让我们看看数值是否与我们的观察一致！

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