我希望在Python中生成行为类似于真实股票市场数据的数据,这意味着我需要能够指定和处理前四个时刻。不幸的是,仅仅能够控制偏斜或峰度是不够的。我在这里找到了一些答案:How to generate a distribution with a given mean, variance, skew and kurtosis in Python?,但是我似乎无法控制gengamma分布的属性。我知道这里有
下面的代码映射了由相应的参数(a,b,loc,scale)生成的统计矩(均值、方差、偏度、过剩峰度)。对于下面代码中指定的循环值范围,没有任何参数配置会导致正偏斜,只有负偏斜,即使应该可以将Johnson-SU分布参数化为正偏。for m in moments:
print(m, X[[m]].min().round(3).values[0], X[[m]].max().round(3).v