Distribuzione simmetrica
Che cos'è la distribuzione simmetrica?
Una distribuzione simmetrica si verifica quando i valori delle variabili appaiono a frequenze regolari e spesso la media,. la mediana e la moda si verificano tutte nello stesso punto. Se fosse disegnata una linea che seziona il centro del grafico, rivelerebbe due lati che si specchiano l'un l'altro.
In forma grafica, le distribuzioni simmetriche possono apparire come una distribuzione normale (cioè, curva a campana ). La distribuzione simmetrica è un concetto fondamentale nel trading tecnico poiché si presume che l'azione del prezzo di un asset si adatti a una curva di distribuzione simmetrica nel tempo.
Le distribuzioni simmetriche possono essere contrastate con le distribuzioni asimmetriche,. che è una distribuzione di probabilità che mostra asimmetria o altre irregolarità nella sua forma.
Cosa ti dice una distribuzione simmetrica?
Le distribuzioni simmetriche vengono utilizzate dai trader per stabilire l'area del valore per un'azione, una valuta o una merce in un periodo di tempo prestabilito. Questo intervallo di tempo può essere intraday, ad esempio intervalli di 30 minuti, oppure può essere a lungo termine utilizzando sessioni o anche settimane e mesi. È possibile tracciare una curva a campana attorno ai punti di prezzo raggiunti durante quel periodo di tempo e si prevede che la maggior parte dell'azione dei prezzi, circa il 68% dei punti di prezzo, rientri in una deviazione standard dal centro della curva. La curva viene applicata all'asse y (prezzo) in quanto è la variabile mentre il tempo durante il periodo è semplicemente lineare. Quindi l'area all'interno di una deviazione standard della media è l'area del valore in cui il prezzo e il valore effettivo dell'attività sono più strettamente abbinati.
Se l'azione sui prezzi porta il prezzo dell'asset fuori dall'area del valore, allora suggerisce che il prezzo e il valore non sono allineati. Se la violazione è al fondo della curva, l'attività è considerata sottovalutata. Se si trova in cima alla curva, l'attività deve essere sopravvalutata. Il presupposto è che l'attività tornerà alla media nel tempo. Quando i trader parlano di ritorno alla media,. si riferiscono alla distribuzione simmetrica dell'azione dei prezzi nel tempo che oscilla al di sopra e al di sotto del livello medio.
Il teorema del limite centrale afferma che la distribuzione del campione approssima una distribuzione normale (cioè diventa simmetrica) all'aumentare della dimensione del campione, indipendentemente dalla distribuzione della popolazione, comprese quelle asimmetriche.
Esempio di utilizzo della distribuzione simmetrica
La distribuzione simmetrica viene spesso utilizzata per contestualizzare l'azione dei prezzi. Più l'azione del prezzo si discosta dall'area del valore di una deviazione standard su ciascun lato della media, maggiore è la probabilità che l'attività sottostante sia sottovalutata o sopravvalutata dal mercato. Questa osservazione suggerirà potenziali operazioni da piazzare in base a quanto l'azione dei prezzi si è allontanata dalla media per il periodo di tempo utilizzato. Su scale temporali più ampie, tuttavia, c'è un rischio molto maggiore di perdere i punti di entrata e di uscita effettivi.
Distribuzioni simmetriche e distribuzioni asimmetriche
L'opposto della distribuzione simmetrica è la distribuzione asimmetrica. Una distribuzione è asimmetrica se non è simmetrica con asimmetria zero; in altre parole, non si inclina. Una distribuzione asimmetrica è obliqua a sinistra o a destra. Una distribuzione asimmetrica a sinistra, nota come distribuzione negativa, ha una coda sinistra più lunga. Una distribuzione obliqua a destra, o una distribuzione asimmetrica positivamente, ha una coda destra più lunga. Determinare se la media è positiva o negativa è importante quando si analizza l'inclinazione di un set di dati perché influisce sull'analisi della distribuzione dei dati. Una distribuzione log-normale è una distribuzione asimmetrica comunemente citata con inclinazione a destra.
L'asimmetria è spesso una componente importante dell'analisi da parte di un trader di un potenziale ritorno sull'investimento. Una distribuzione simmetrica dei rendimenti è distribuita uniformemente attorno alla media. Una distribuzione asimmetrica con un'inclinazione a destra positiva indica che i rendimenti storici che hanno deviato dalla media erano concentrati principalmente sul lato sinistro della curva a campana.
Al contrario, uno skew sinistro negativo mostra i rendimenti storici che deviano dalla media concentrati sul lato destro della curva.
Limitazioni dell'utilizzo di distribuzioni simmetriche
Un ritornello comune per gli investimenti è che la performance passata non garantisce risultati futuri; tuttavia, le performance passate possono illustrare i modelli e fornire informazioni ai trader che desiderano prendere una decisione su una posizione. La distribuzione simmetrica è una regola generale, ma indipendentemente dal periodo di tempo utilizzato, ci saranno spesso periodi di distribuzione asimmetrica su quella scala temporale. Ciò significa che, sebbene la curva a campana generalmente ritorni alla simmetria, possono esserci periodi di asimmetria che stabiliscono una nuova media su cui centrare la curva. Ciò significa anche che il trading basato esclusivamente sull'area del valore di una distribuzione simmetrica può essere rischioso se i trade non sono confermati da altri indicatori tecnici.
Mette in risalto
In finanza, i processi di generazione dei dati con distribuzioni simmetriche possono aiutare a prendere decisioni di trading informate.
Una distribuzione simmetrica è quella in cui la divisione dei dati a metà produce immagini speculari.
I dati sui prezzi del mondo reale, tuttavia, tendono a mostrare qualità asimmetriche come l'asimmetria a destra.
Avere una distribuzione simmetrica è utile per analizzare i dati e fare inferenze basate su tecniche statistiche.
Le curve a campana sono un esempio comunemente citato di distribuzioni simmetriche.
FAQ
Qual è la relazione tra media, mediana e moda in una distribuzione simmetrica?
In una distribuzione simmetrica, tutte e tre queste statistiche descrittive tendono ad avere lo stesso valore, ad esempio in una distribuzione normale (curva a campana). Ciò vale anche in altre distribuzioni simmetriche come la distribuzione uniforme (dove tutti i valori sono identici; rappresentata semplicemente come una linea orizzontale) o la distribuzione binomiale, che tiene conto di dati discreti che possono assumere solo uno di due valori (ad es. zero o uno, sì o no, vero o falso, ecc.). In rare occasioni, una distribuzione simmetrica può avere due modi (nessuno dei quali è media o mediana), ad esempio in uno che sembrerebbe due cime identiche equidistanti da una altro.
Cosa sono i dati simmetrici rispetto a quelli asimmetrici?
I dati simmetrici vengono osservati quando i valori delle variabili appaiono a frequenze regolari o intervalli attorno alla media. I dati asimmetrici, d'altra parte, possono presentare un'asimmetria o un disturbo tale che i dati appaiano a intervalli irregolari o casuali.
La mediana è simmetrica?
La mediana descrive il punto in cui il 50% dei valori dei dati si trova al di sopra e il 50% al di sotto. Quindi è il punto medio dei dati. In una distribuzione simmetrica, la mediana sarà sempre il punto medio e creerà un'immagine speculare con la mediana al centro. Questo non è il caso di una distribuzione asimmetrica.
Qual è la forma di una distribuzione di frequenza?
La "forma" della distribuzione di frequenza dei dati è semplicemente la sua rappresentazione grafica (ad es. come una curva a campana, ecc.). Visualizzare la forma dei dati può aiutare gli analisti a capire rapidamente se sono simmetrici o meno.
