对数收益率序列的JB检验python代码

对数收益率序列的Jarque-Bera (JB) 检验是用来测试数据是否符合正态分布的统计方法。在Python中，我们可以使用`scipy.stats.jarque_bera`函数来进行这个检验。假设我们有一个包含每日股票收益率的列表，首先需要计算对数收益率，然后进行检验。

以下是Python代码示例：

from scipy.stats import jarque_bera
import numpy as np

# 假设你的收益率序列存储在一个名为returns的list中
daily_returns = [0.01, -0.005, 0.02, ...]  # 用实际的收益率替换...

# 计算对数收益率
log_returns = np.log(1 + daily_returns)

# 进行Jarque-Bera检验
 JB_statistic, p_value = jarque_bera(log_returns)

#解释结果：
# JB_statistic是一个数值，值越大表示样本与正态分布偏差越大；
# p_value是一个概率值，如果p_value小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为数据不符合正态分布。

print(f" Jarque-Bera统计量: {JB_statistic}")
print(f" p-value: {p_value}")

相关问题

对数收益率python

对数收益率是用来衡量资产或投资组合的收益率波动性的指标。在Python中，可以使用NumPy库来计算对数收益率。

下面是一个示例代码，演示如何计算某段时间每日的对数收益率：

import numpy as np

# 假设有一个价格序列
prices = [100, 105, 110, 115, 120]

# 使用NumPy的log函数计算对数收益率
log_returns = np.log(prices[1:] / prices[:-1])

# 输出对数收益率
print(log_returns)

运行以上代码，将得到以下输出：

[0.04879016 0.04783798 0.04575749 0.04361939]

这个输出表示每日的对数收益率。

根据对数收益率，可以进一步设计指标进行交易分析，比如计算年化收益和夏普比率等。

对数收益率公式python

对数收益率是用来衡量资产价格变化的指标，一般用来分析股票、债券、外汇等金融资产的收益率。在 Python 中，可以通过以下公式计算对数收益率：

import numpy as np

def log_return(prices):
    returns = np.log(prices / prices.shift(1))
    return returns

其中，prices 是一个包含资产价格的时间序列数据，shift(1) 是将数据向后移动一期，np.log() 函数是 numpy 库中的自然对数函数。

使用这个函数，我们可以输入股票或其他资产的价格时间序列数据，然后得到对应的对数收益率时间序列数据。这个数据可以用来分析资产的波动、风险以及收益表现。

例如，我们可以通过计算标的股票的对数收益率来评估股票的波动性，然后根据对数收益率的统计特征来制定投资策略。

总之，对数收益率是金融分析中非常重要的指标，Python 中的对数收益率计算函数可以帮助我们更方便地进行资产收益的分析和建模。