指数和个股的对数收益率正态性检验 📊📈

在金融分析中，我们经常需要对股票市场中的数据进行统计分析。为了更好地理解市场动态，我们需要对指数和个股的对数收益率进行正态性检验。📊📈

首先，我们来了解一下什么是正态性检验。正态性检验是用于判断一组数据是否符合正态分布的一种方法。在金融领域，许多模型都假设收益率服从正态分布，因此对数收益率的正态性检验显得尤为重要。📝🔍

接下来，我们将使用Python中的SciPy库来进行正态性检验。通过计算指数和个股的对数收益率，并利用Shapiro-Wilk检验来判断它们是否符合正态分布。🔬💻

最后，我们还可以绘制Q-Q图来直观地观察数据是否符合正态分布。如果数据点接近45度线，则说明该数据集可能符合正态分布。📈📉

通过对指数和个股的对数收益率进行正态性检验，我们可以更好地了解市场的运行规律，从而为投资决策提供科学依据。💡🎯

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