处理非正态分布的资产收益可以采用以下方法：
首先是数据转换，像对数变换、Box - Cox变换等。对数变换能把数据压缩，让右偏分布更接近正态，操作时直接对资产收益取自然对数就行，简单方便，能降低极端值的影响。Box - Cox变换适用性更强，能寻找合适的变换参数，使数据更符合正态分布，不过需要借助专门统计软件计算参数。
还可以选用非参数方法，如K近邻、决策树。K近邻不依赖特定分布，通过找最近的K个样本推断收益情况；决策树能处理复杂非线性关系，能根据资产特征划分数据，建立决策规则来预测收益。
然后是分位数回归，它能估计不同分位数的关系，在非正态分布下，能了解资产收益在不同水平的影响因素，对极端情况做精准预测。
最后是风险管理，用风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）评估风险。VaR衡量一定置信水平下最大损失，CVaR是发生极端损失时的平均损失，两者结合能更好评估和管理非正态分布下的风险。