퀀트, 파이썬 / 기초코드 저장소(2) / numpy, matplotlib (정규분포, 공분산, 상관관계)

*해당 게시글은 2022.06.16 파이썬 금융코드 작성본을 업로드한 게시글입니다.

 

 

[평균, 분산, 표준편차]

 

nums = [1,2,3,4,5]
#평균
avg = sum(nums)/len(nums)
 
#각숫자 - 평균의 제곱
sumsquare = sum((n-avg)**2 for n in nums)
 
#분산
var = sumsquare/(len(nums)-1)
 
#표준편차
import math
sd = math.sqrt(var)
print(sd)

 

 

[matplotlib 이용한 정규분포]

 

# matplotlib을 이용한 -10 ~ 10 사이에서 평균이 0, 표준편차가 2인 정규분포
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
 
# x축은 -10에서 10사이에서 0.001 간격으로 설정
x_axis = np.arange(-10,10,0.001)
 
# 평균 = 0, 표준편차 =2 인 정규분포
plt.plot(x_axis, norm.pdf(x_axis,0,2))
 
plt.show()

 

 

 

[numpy를 이용한 표준편차, 공분산, 상관계수 구하기]

 

#공분산과 상관계수
#상관계수는 공분산과 두 변수의 표준편차곱 간의 비율이다. 그렇기 -1~1만 나온다.
import numpy as np
 
x=np.array[41,43,38,37]
y=np.array[61,63,56,55]
 
#표준편차 구하기
x_std = np.std(x)
y_std = np.std(y)
 
#공분산 구하기
cov = np.cov(x,y)[0][1]
 
#상관계수 구하기
corr = np.corrcoef(x,y)[0,1]
 
print(x_std)
print(y_std)
print(cov)
print(corr)