Mi a normál eloszlás?
A normál eloszlás, más néven Gauss-eloszlás, az átlag szimmetrikus valószínűség-eloszlása, amely azt mutatja, hogy az átlag melletti adatok gyakoribbak az előfordulásnál, mint az átlagtól távoli adatok. Grafikon formájában a normál eloszlás haranggörbeként jelenik meg.
Normális eloszlás
A normál eloszlás megértése
A normál eloszlás a leggyakoribb eloszlás, amelyet a tőzsdei műszaki elemzésben és más típusú statisztikai elemzésekben feltételeznek. A normál normál eloszlásnak két paramétere van: az átlag és a szórás. Normál eloszlás esetén a megfigyelések 68% -a az átlag +/- egy szórása alatt van, 95% -a +/- két szórás között, és 99, 7% a + - három szórás között.
A normál eloszlási modellt a Central Limit tétel motiválja. Ez az elmélet azt állítja, hogy a független, azonos módon eloszlott véletlen változókból számított átlagok megközelítőleg normális eloszlásokkal rendelkeznek, függetlenül attól, hogy milyen típusú eloszlásból származik a változók mintája (feltéve, hogy véges varianciája van). A normál eloszlást néha összekeverik a szimmetrikus eloszlással. A szimmetrikus eloszlás olyan, ahol az elválasztó vonal két tükörképet hoz létre, de az aktuális adatok lehetnek két darab vagy domb sorozat a haranggörbe mellett, amely a normál eloszlást jelzi.
Kulcs elvihető
- A normál eloszlás a valószínűség-harang görbe megfelelő kifejezése. A normál eloszlás szimmetrikus eloszlás, de nem minden szimmetrikus eloszlás normális.A valóságban a legtöbb árképzési eloszlás nem teljesen normális.
Ferdesség és Kurtosis
A valós élet adatai ritkán, ha soha, követik a tökéletes normál eloszlást. A ferde és a kurtosis koefficiensek mérik, hogy az adott eloszlás mennyire különbözik a normál eloszlástól. A ferdtség méri az eloszlás szimmetriáját. A normál eloszlás szimmetrikus és nulla ferde. Ha az adatkészlet eloszlása nullánál kisebb vagy negatív ferde, akkor az eloszlás bal farka hosszabb, mint a jobb farok; A pozitív ferdeség azt jelenti, hogy az eloszlás jobb farka hosszabb, mint a bal.
A kurtosis statisztika méri az eloszlás farokvégének vastagságát a normál eloszlás farkaihoz viszonyítva. A nagy kurtosisos eloszlásoknál a farokadatok meghaladják a normál eloszlás farokpontját (pl. Öt vagy több standard eltérés az átlagtól). Az alacsony kurtózisú eloszlások a farok adatai általában kevésbé extrémek, mint a normál eloszlás farkai. A normális eloszlásnak három kurtózisa van, ami azt jelzi, hogy az eloszlásnak nincs sem zsír, sem vékony farka. Ezért ha egy megfigyelt eloszlásnál háromnál nagyobb kurtózis van, akkor az eloszlásnak a normál eloszláshoz viszonyítva nehéz farka van. Ha az eloszlás kurtózisa kevesebb, mint három, akkor azt mondják, hogy vékony farkúak a normál eloszláshoz képest.
Hogyan használják a normál eloszlást a pénzügyekben
A normál eloszlás feltételezését alkalmazzák az eszközárakra, valamint az árműveletekre is. A kereskedők idővel ábrázolhatják az árat, hogy a legutóbbi áremelkedéseket illesszék a normál eloszlásba. A további árművelet az átlagtól - ebben az esetben - annál valószínűbb, hogy valamely eszközt túllépnek vagy alulértékelnek. A kereskedők a standard eltéréseket felhasználhatják a potenciális ügyletek előterjesztésére. Az ilyen típusú kereskedelmet általában nagyon rövid időn belül végzik, mivel a nagyobb ütemtervek megnehezítik a belépési és kilépési pontok kiválasztását.
Hasonlóképpen, sok statisztikai elmélet megkísérelte modellezni az eszközárakat azzal a feltételezéssel, hogy normál eloszlást követnek. A valóságban az áreloszlások általában zsíros farokúak, és ezért háromnál nagyobb kurtózisúak. Ezeknek az eszközöknek az ármozgása több mint három átlagnál nagyobb átlagnál nagyobb szórás volt, mint a normál eloszlás feltételezése esetén. Még akkor is, ha egy eszköz hosszú ideig ment keresztül, ahol megfelel a normál eloszlásnak, nem garantálható, hogy a múltbeli teljesítmény valóban tájékoztatja-e a jövőbeli kilátásokat.
