python判断股票收益率是否为正态分布

使用Python可以通过统计学方法判断股票收益率是否符合正态分布。以下是一些常见的方法：

1. 绘制正态概率图：使用Python的SciPy库中的probplot函数可以绘制正态概率图，通过比较实际数据与理论正态分布之间的差异度量分布的正态性。

2. Shapiro-Wilk正态分布检验：使用Python的SciPy库中的shapiro函数可以进行Shapiro-Wilk正态分布检验，检验结果显示，p值越接近于1则越符合正态分布。

3. 离差值分析法：根据离差值分析法的原理，将收益率进行排序后计算样本均值、极差、标准差和偏态系数等统计量，若这些统计量分别满足正态分布保证条件，则认为收益率符合正态分布。

总的来说，以上方法都是可以用来判断股票收益率是否为正态分布，但需要根据具体情况选择合适的方法。

相关问题

下载一个金融资产（股票、债券⋯...）近201个交易日真实收盘价， （1）计算其收益率、标准差、偏度、峰度； •（2） 检验其收益率是否服从正态分布； （3）画收益率直方图和曲线图

下载金融资产的历史数据通常需要访问金融API或者从可靠的数据提供商那里获取，比如Yahoo Finance、Google Finance或专业的金融数据平台。以下是处理这类数据并完成你所提到任务的基本步骤：

1. **数据获取**:
- 选择编程语言（如Python），利用pandas_datareader库从网上抓取股票或债券的每日收盘价数据。

   import pandas_datareader as pdr
   data = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start='2019-01-01', end='2021-12-31')  # 以苹果公司为例，替换为你感兴趣的证券代码

2. **数据预处理**:
- 将收盘价转换成日收益率（每天的收益百分比）。

   data['Return'] = data['Close'].pct_change()

3. **统计计算**:
- 计算收益率、标准差、偏度和峰度。

   stats = data['Return'].describe([0.5, 1, 2])  # 对应于均值、中位数、标准差
   skewness = data['Return'].skew()  # 偏度
   kurtosis = data['Return'].kurtosis()  # 峰度

4. **正态性检验**:
- 使用Shapiro-Wilk或Kolmogorov-Smirnov test判断收益率是否接近正态分布。

   from scipy.stats import shapiro, kstest
   normality_test, _ = shapiro(data['Return'])
   if normality_test > 0.05:  # 如果p-value大于显著性水平（如0.05），则认为正态
       print("收益率可能服从正态分布")
   else:
       print("收益率可能不服从正态分布")

5. **绘图展示**:
- 创建直方图和核密度估计图。

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.figure(figsize=(10,6))
   plt.hist(data['Return'], bins=30, density=True)  # 直方图
   plt.title('收益率直方图')
   plt.show()

   sns.kdeplot(data['Return'])  # 曲线图
   plt.title('收益率概率密度函数')
   plt.show()