我有一组历史数据，需要滚动才能找到拟合偏态正态分布。 我知道我可以通过以下方式做到这一点：
ae、loce、scalee = stats.skewnorm.fit(sample)
一旦我得到这样的拟合偏态正态分布，我就应该能够得到这种分布的 cdf。
然后我想定义一个函数：
g(x) = x 如果 x>=0 否则 g(x) = -x
我想定义一个新函数： v(x) = g(x) * cdf。
我想优化 v(x) 函数（找到可以最大化 v(x) 函数的 x 值，对于 x >0 和 x<0，应该有 2 个最大值）。
我该怎么做？