Ce este distribuția normală?
Distribuția normală, cunoscută și sub denumirea de distribuția Gaussiană, este o distribuție a probabilității care este simetrică față de medie, arătând că datele din apropierea mediei sunt mai frecvente la apariție decât datele departe de medie. În formă grafică, distribuția normală va apărea ca o curbă de clopot.
Distributie normala
Înțelegerea distribuției normale
Distribuția normală este cel mai frecvent tip de distribuție asumat în analiza tehnică a bursei și în alte tipuri de analize statistice. Distribuția normală standard are doi parametri: media și abaterea standard. Pentru o distribuție normală, 68% din observații se încadrează în +/- o abatere standard a mediei, 95% se încadrează în +/- două abateri standard și 99, 7% sunt în + + trei abateri standard.
Modelul normal de distribuție este motivat de Teorema Limitului Central. Această teorie afirmă că mediile calculate din variabile aleatorii independente, identice, au distribuții aproximativ normale, indiferent de tipul de distribuție din care sunt eșantionate variabilele (cu condiția să aibă o variație finită). Distribuția normală este uneori confundată cu distribuția simetrică. Distribuția simetrică este una în care o linie divizantă produce două imagini în oglindă, dar datele reale ar putea fi două cocoașe sau o serie de dealuri în plus față de curba clopotului care indică o distribuție normală.
Cheie de luat cu cheie
- Distribuția normală este termenul corespunzător pentru o curbă a clopotului de probabilitate. Distribuția normală este distribuția simetrică, dar nu toate distribuțiile simetrice sunt normale. În realitate, majoritatea distribuțiilor de prețuri nu sunt perfect normale.
Slabete și Kurtosis
Datele din viața reală rareori, dacă vreodată, urmează o distribuție normală perfectă. Coeficienții de slăbiciune și kurtoză măsoară cât de diferită este o distribuție dată de o distribuție normală. Simțimea măsoară simetria unei distribuții. Distribuția normală este simetrică și are o similitudine de zero. Dacă distribuția unui set de date are o slăbiciune mai mică de zero sau o înclinare negativă, atunci coada stângă a distribuției este mai lungă decât coada dreaptă; oboseala pozitiva presupune ca coada dreapta a distributiei este mai lunga decat cea stanga.
Statistica kurtosis măsoară grosimea capetelor cozii unei distribuții în raport cu cozile distribuției normale. Distribuțiile cu kurtoză mare prezintă date de coadă care depășesc cozile distribuției normale (de exemplu, cinci sau mai multe abateri standard de la medie). Distribuțiile cu kurtoză scăzută prezintă date de coadă care sunt, în general, mai puțin extreme decât cozile distribuției normale. Distribuția normală are o kurtoză de trei, ceea ce indică că distribuția nu are nici cozi grase, nici subțiri. Prin urmare, dacă o distribuție observată are o kurtoză mai mare de trei, se spune că distribuția are cozi grele în comparație cu distribuția normală. Dacă distribuția are o kurtoză mai mică de trei, se spune că are cozi subțiri în comparație cu distribuția normală.
Cum se utilizează distribuția normală în finanțe
Presupunerea unei distribuții normale se aplică prețurilor activelor, precum și acțiunii prețurilor. Comercianții pot complota în timp puncte de preț pentru a încadra acțiunile recente de preț într-o distribuție normală. Acțiunea suplimentară a prețurilor se deplasează de la media, în acest caz, cu atât este mai mare probabilitatea ca un activ să fie depășit sau subevaluat. Comercianții pot utiliza abaterile standard pentru a sugera tranzacții potențiale. Acest tip de tranzacționare se realizează, în general, pe perioade de timp foarte scurte, întrucât calendarul mai mare face mult mai dificilă alegerea punctelor de intrare și ieșire.
În mod similar, multe teorii statistice încearcă să modeleze prețurile activelor, cu presupunerea că urmează o distribuție normală. În realitate, distribuțiile prețurilor tind să aibă cozi de grăsime și, prin urmare, au kurtoză mai mare de trei. Astfel de active au înregistrat mișcări de preț mai mari de trei abateri standard peste media mai des decât s-ar fi așteptat sub presupunerea unei distribuții normale. Chiar dacă un activ a trecut printr-o perioadă lungă în care se potrivește unei distribuții normale, nu există nicio garanție că performanța trecută informează cu adevărat perspectivele viitoare.
