Az [név] részvények hozama normál eloszlásban lesznek? (Percenkénti árnövekedések a teljes kereskedési történet során 2000-től 2026-ig)

Распределение доходности акций по минутным приростам цены за такой длительный период (с 2000 по 2026 год) обычно не будет нормальным (гауссовским). В финансовых данных часто наблюдаются:

• "Тяжёлые хвосты" — большие отклонения встречаются чаще, чем в нормальном распределении.
• Асимметрия — распределение может быть скошено в одну сторону.
• Автокорреляция и волатильность меняются во времени (гетероскедастичность).

Поэтому для анализа доходности акций чаще используют распределения с тяжелыми хвостами (например, распределение Стьюдента) или применяют методы, учитывающие временную зависимость и изменчивость волатильности (например, модели GARCH).

Для проверки нормальности можно построить гистограмму доходностей, Q-Q график и провести тесты нормальности (например, тест Шапиро-Уилка). Но в реальных данных финансовых рынков нормальность почти всегда отвергается.