l = np.fix(len(r)/3).astype(int) VaR_RM = np.zeros(len(r)) qalpha = norm.ppf(0.05) #计算分位数 for i in range(l, len(r)): mhat, shat = norm.fit(r[i-50:i]) VaR_RM[i] = -(mhat + qalpha*shat) print(VaR_RM) plt.plot(r) plt.plot(VaR_RM*-1) plt.show()对图像进行优化

为了对图像进行优化，我们可以做以下几个方面的改进：

1. 添加图例和坐标轴标签，使图像更具可读性。

2. 调整图像大小和字体大小，使其更加清晰易读。

3. 使用不同的颜色和线型来区分不同的曲线，使其更容易区分。

下面是代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
r = data['returns'].values

# 计算VaR
l = np.fix(len(r)/3).astype(int)
VaR_RM = np.zeros(len(r))
qalpha = norm.ppf(0.05)
for i in range(l, len(r)):
    mhat, shat = norm.fit(r[i-50:i])
    VaR_RM[i] = -(mhat + qalpha*shat)

# 绘制图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(r, label='returns', color='blue')
plt.plot(VaR_RM*-1, label='VaR', color='red', linestyle='--')
plt.legend()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Returns / VaR')
plt.title('Returns and VaR of Portfolio')
plt.tick_params(labelsize=12)
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用pandas库加载了数据，然后计算出了每个时刻的VaR值。在绘制图像时，我们使用了不同的颜色和线型来区分不同的曲线，并添加了图例和坐标轴标签，使图像更具可读性。我们还调整了图像的大小和字体大小，使其更加清晰易读。最后，我们使用tick_params()函数调整了坐标轴刻度的字体大小，进一步优化了图像。