Distribution symétrique
Qu'est-ce que la distribution symétrique ?
Une distribution symétrique se produit lorsque les valeurs des variables apparaissent à des fréquences régulières et souvent la moyenne,. la médiane et le mode se produisent tous au même point. Si une ligne était tracée disséquant le milieu du graphique, elle révélerait deux côtés qui se reflètent l'un l'autre.
Sous forme graphique, les distributions symétriques peuvent apparaître comme une distribution normale (c'est-à -dire une courbe en cloche ). La distribution symétrique est un concept de base dans le trading technique car l'action des prix d'un actif est supposée s'adapter à une courbe de distribution symétrique dans le temps.
Les distributions symétriques peuvent être comparées aux distributions asymétriques,. qui est une distribution de probabilité qui présente une asymétrie ou d'autres irrégularités dans sa forme.
Que vous dit une distribution symétrique ?
Les distributions symétriques sont utilisées par les traders pour établir la zone de valeur d'une action, d'une devise ou d'une marchandise sur une période donnée. Cette période peut être intrajournalière, comme des intervalles de 30 minutes, ou elle peut être à plus long terme en utilisant des sessions ou même des semaines et des mois. Une courbe en cloche peut être tracée autour des niveaux de prix atteints au cours de cette période et on s'attend à ce que la majeure partie de l'action des prix - environ 68% des niveaux de prix - se situe à moins d'un écart type du centre de la courbe. La courbe est appliquée à l'axe des y (prix) car c'est la variable alors que le temps tout au long de la période est simplement linéaire. Ainsi, la zone à moins d'un écart type de la moyenne est la zone de valeur où le prix et la valeur réelle de l'actif sont les plus proches.
Si l'action des prix fait sortir le prix de l'actif de la zone de valeur, cela suggère que le prix et la valeur ne sont pas alignés. Si la rupture se situe au bas de la courbe, l'actif est considéré comme sous-évalué. S'il est en haut de la courbe, l'actif doit être surévalué. L'hypothèse est que l'actif reviendra à la moyenne au fil du temps. Lorsque les traders parlent de retour à la moyenne,. ils font référence à la distribution symétrique de l'action des prix dans le temps qui fluctue au-dessus et au-dessous du niveau moyen.
Le théorème central limite stipule que la distribution de l'échantillon se rapproche d'une distribution normale (c'est-à -dire devient symétrique) à mesure que la taille de l'échantillon devient plus grande, quelle que soit la distribution de la population, y compris les distributions asymétriques.
Exemple d'utilisation de la distribution symétrique
La distribution symétrique est le plus souvent utilisée pour mettre en contexte l'action des prix. Plus l'action des prix s'éloigne de la zone de valeur d'un écart type de chaque côté de la moyenne, plus grande est la probabilité que l'actif sous-jacent soit sous-évalué ou surévalué par le marché. Cette observation suggérera des transactions potentielles à placer en fonction de l'éloignement de l'action des prix par rapport à la moyenne pour la période utilisée. Sur des échelles de temps plus longues, cependant, il y a un risque beaucoup plus grand de manquer les points d' entrée et de sortie réels.
Distributions symétriques vs distributions asymétriques
Le contraire de la distribution symétrique est la distribution asymétrique. Une distribution est asymétrique si elle n'est pas symétrique avec une asymétrie nulle ; en d'autres termes, il ne biaise pas. Une distribution asymétrique est soit asymétrique à gauche, soit asymétrique à droite. Une distribution asymétrique à gauche, connue sous le nom de distribution négative, a une queue gauche plus longue. Une distribution asymétrique à droite, ou une distribution asymétrique positive, a une queue droite plus longue. Il est important de déterminer si la moyenne est positive ou négative lors de l'analyse de l'asymétrie d'un ensemble de données, car cela affecte l'analyse de la distribution des données. Une distribution log-normale est une distribution asymétrique couramment citée présentant une inclinaison vers la droite.
L'asymétrie est souvent un élément important de l'analyse par un trader d'un retour sur investissement potentiel. Une distribution symétrique des rendements est uniformément répartie autour de la moyenne. Une distribution asymétrique avec un biais positif vers la droite indique que les rendements historiques qui s'écartaient de la moyenne étaient principalement concentrés sur le côté gauche de la courbe en cloche.
Inversement, un biais gauche négatif montre des rendements historiques s'écartant de la moyenne concentrés sur le côté droit de la courbe.
Limitations de l'utilisation des distributions symétriques
Un refrain courant en matière d'investissement est que les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs ; cependant, les performances passées peuvent illustrer des modèles et donner un aperçu aux traders qui cherchent à prendre une décision concernant une position. La distribution symétrique est une règle générale, mais quelle que soit la période de temps utilisée, il y aura souvent des périodes de distribution asymétrique sur cette échelle de temps. Cela signifie que, bien que la courbe en cloche revienne généralement à la symétrie, il peut y avoir des périodes d'asymétrie qui établissent une nouvelle moyenne sur laquelle la courbe doit se centrer. Cela signifie également que la négociation basée uniquement sur la zone de valeur d'une distribution symétrique peut être risquée si les transactions ne sont pas confirmées par d'autres indicateurs techniques.
Points forts
En finance, les processus de génération de données avec des distributions symétriques peuvent aider à éclairer les décisions de trading.
Une distribution symétrique est celle où le fractionnement des données au milieu produit des images miroir.
Les données sur les prix du monde réel, cependant, ont tendance à présenter des qualités asymétriques telles que l'asymétrie à droite.
Avoir une distribution symétrique est utile pour analyser les données et faire des inférences basées sur des techniques statistiques.
Les courbes en cloche sont un exemple couramment cité de distributions symétriques.
FAQ
Quelle est la relation entre la moyenne, la médiane et le mode dans une distribution symétrique ?
Dans une distribution symétrique, ces trois statistiques descriptives tendent à avoir la même valeur, par exemple dans une distribution normale (courbe en cloche). Cela est également vrai dans d'autres distributions symétriques telles que la distribution uniforme (où toutes les valeurs sont identiques ; représentée simplement par une ligne horizontale) ou la distribution binomiale, qui tient compte des données discrètes qui ne peuvent prendre qu'une des deux valeurs (par exemple, zéro ou un, oui ou non, vrai ou faux, etc.). En de rares occasions, une distribution symétrique peut avoir deux modes (dont aucun n'est la moyenne ou la médiane), par exemple en un qui apparaîtrait comme deux sommets identiques équidistants l'un de l'autre. une autre.
Qu'est-ce qu'une donnée symétrique ou asymétrique ?
Des données symétriques sont observées lorsque les valeurs des variables apparaissent à des fréquences ou à des intervalles réguliers autour de la moyenne. Les données asymétriques, en revanche, peuvent présenter une asymétrie ou un bruit tel que les données apparaissent à des intervalles irréguliers ou aléatoires.
La médiane est-elle symétrique ?
La médiane décrit le point auquel 50 % des valeurs de données se situent au-dessus et 50 % se situent en dessous. Il s'agit donc du milieu des données. Dans une distribution symétrique, la médiane sera toujours le point médian et créera une image miroir avec la médiane au milieu. Ce n'est pas le cas pour une distribution asymétrique.
Quelle est la forme d'une distribution de fréquence ?
La « forme » de la distribution de fréquence des données est simplement sa représentation graphique (par exemple, une courbe en cloche, etc.). Visualiser la forme des données peut aider les analystes à comprendre rapidement si elles sont symétriques ou non.
