Python金融大数据分析-正态性检验

1.话题引入

我们在线性回归做假设检验，在时间序列分析做自回归检验，那么我们如何检验一个分布是否是正态分布的呢？
首先，我们定义一个用来生成价格路径的函数。当然啦，在这之前我们先导入我们今天要用的库。

import numpy as np
np.random.seed(1000)
import scipy.stats as scs
import statsmodels.api as sm
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们写一下第一个函数，并做一下测试。

def gen_path(S0,r,sigma,T,M,I):
    dt = float(T)/M
    paths = np.zeros((M+1,I),np.float64)
    paths[0] = S0
    for t in range(1,M+1):
        rand = np.random.standard_normal(I)
        rand = (rand - rand.mean())/rand.std()
        paths[t] = paths[t-1]*np.exp((r - 0.5*sigma**2)*dt + sigma * np.sqrt(dt) * rand)
    return paths

S0 = 100
r = 0.05
sigma = 0.2
T = 1.0
M = 50
I = 250000
paths = gen_path(S0,r,sigma