Lognorm_Check.py

# -*- coding: utf-8 -*-
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Precios y Distribución Log Normal
Autor: Guillermo Izquierdo
Este código es para fines educativos exclusivamente

"""
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas_datareader import data as pdr
from datetime import date, timedelta
matplotlib.style.use('ggplot')


def get_index(index):
    # Definimos las fechas de nuestro indice
    today = date.today()
    day = timedelta(days=1)
    today2 = today - day
    enddate = today2.isoformat()
    years = timedelta(weeks=1000)
    period = today - years
    startdate = period.isoformat()
    # Definimos el indice que queremos descargar
    index = index
    # Obtenemos los datos usando pandas_datareader
    #Dividimos los datos en dos, precios y retornos
    data = pdr.get_data_yahoo(index, start=startdate, end=enddate)
    data['returns'] = data['Close'].pct_change()
    data = data.dropna()
    prices = data['Close']
    returns = data['returns']
    return [prices, returns]

def lognorm_check(dataframe):
    sigma = np.std(np.log(dataframe))
    mu = np.mean(np.log(dataframe))
    count, bins, ignored = plt.hist(
        dataframe, 100, normed=True, align='mid', color='blue', label='Histograma de precios')
    x = np.linspace(min(bins), max(bins), 10000)
    pdf = (np.exp(-((np.log(x) - mu)**2) / (2 * sigma**2))) / \
        (x * sigma * np.sqrt(2 * np.pi))
    plt.plot(x, pdf, linewidth=2, color='r', label='Distribución Lognom')
    plt.axis('tight')
    plt.legend()
    plt.title('Lognorm Prices')
    plt.xlabel("Precios")
    plt.ylabel("Frecuencia")
    plt.show()
    
index = '^MXX'
indice = get_index(index)
lognorm_check(indice[0])