対称分布

##対称分布とは何ですか？

対称的な分布は、変数の値が通常の周波数で表示され、多くの場合、平均、中央値、およびモードがすべて同じポイントで発生する場合に発生します。グラフの中央を解剖する線を引くと、互いに鏡像関係にある2つの側面が明らかになります。

グラフィカルな形式では、対称的な分布は通常の分布（つまり、ベルカーブ）として表示される場合があります。資産の価格アクションは時間の経過とともに対称的な分布曲線に適合すると想定されるため、対称的な分布は技術取引のコアコンセプトです。

、その形状に歪度またはその他の不規則性を示す確率分布である非対称分布と対比することができます。

##対称分布は何を教えてくれますか？

対称分布は、設定された時間枠で株式、通貨、または商品のバリューエリアを確立するためにトレーダーによって使用されます。この時間枠は、30分間隔などの日中の場合もあれば、セッションを使用してより長期間の場合もあれば、数週間から数か月の場合もあります。その期間中にヒットした価格ポイントの周りにベルカーブを描くことができ、ほとんどの価格アクション（価格ポイントの約68％）は、曲線の中心から1標準偏差以内に収まると予想されます。曲線は変数であるためy軸（価格）に適用されますが、期間全体の時間は単純に線形です。したがって、平均の1標準偏差内の領域は、価格と資産の実際の値が最も密接に一致する値領域です。

価格アクションによって資産価格が価値領域から外れる場合は、価格と価値が一致していないことを示しています。違反が曲線の最下部にある場合、資産は過小評価されていると見なされます。それが曲線の頂点にある場合、資産は過大評価されます。資産は時間の経過とともに平均に戻ると想定されています。トレーダーが平均への復帰について話すとき、彼らは平均レベルの上下で変動する時間の経過に伴う価格行動の対称的な分布を指します。

中央限界定理は、非対称のものを含む母集団の分布に関係なく、サンプルのサイズが大きくなるにつれて、サンプルの分布は通常の分布に近づく（つまり、対称になる）と述べています。

##対称分布の使用例

対称分布は、価格アクションをコンテキストに入れるために最もよく使用されます。価格アクションが価値領域から平均の両側に1標準偏差離れるほど、基礎となる資産が市場によって過小評価または過大評価される可能性が高くなります。この観察結果は、使用されている期間の平均から価格アクションがどれだけ離れているかに基づいて、潜在的な取引を行うことを示唆します。ただし、より大きな時間スケールでは、実際の入口と出口を見逃すリスクがはるかに高くなります。

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##対称分布と非対称分布

対称分布の反対は非対称分布です。スキューネスがゼロの対称でない場合、分布は非対称です。言い換えれば、それは歪まない。非対称分布は、左スキューまたは右スキューのいずれかです。負の分布として知られている左に歪んだ分布は、より長い左尾を持っています。右に歪んだ分布、または正に歪んだ分布は、右テールが長くなります。データセットのスキューを分析する場合、平均が正か負かを判断することが重要です。これは、データ分布分析に影響を与えるためです。対数正規分布は、右スキューを特徴とする一般的に引用される非対称分布です。

歪度は、多くの場合、潜在的な投資収益に関するトレーダーの分析の重要な要素です。リターンの対称的な分布は、平均の周りに均等に分布しています。正の右スキューを持つ非対称分布は、平均から逸脱した過去のリターンが主にベルカーブの左側に集中していたことを示しています。

逆に、負の左スキューは、曲線の右側に集中している平均から逸脱した過去のリターンを示します。

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##対称分布の使用に関する制限

一般的な投資の控えは、過去のパフォーマンスが将来の結果を保証するものではないということです。ただし、過去のパフォーマンスはパターンを示し、ポジションについて決定を下そうとしているトレーダーに洞察を提供することができます。対称分布は一般的な目安ですが、使用する期間に関係なく、その時間スケールで非対称分布の期間が存在することがよくあります。これは、ベル曲線は一般に対称に戻りますが、曲線の中心となる新しい平均を確立する非対称の期間が存在する可能性があることを意味します。これはまた、他の技術的指標によって取引が確認されていない場合、対称分布の価値領域のみに基づく取引はリスクを伴う可能性があることを意味します。

##ハイライト

-金融では、対称的な分布を持つデータ生成プロセスは、取引の決定に情報を提供するのに役立ちます。

-対称分布とは、データを中央で分割すると鏡像が生成される分布です。

-ただし、実際の価格データは、右スキューネスなどの非対称の品質を示す傾向があります。

-対称的な分布を持つことは、データを分析し、統計的手法に基づいて推論を行うのに役立ちます。

-ベルカーブは、対称分布の一般的に引用される例です。

＃＃ よくある質問

###対称分布における平均、中央値、およびモードの関係は何ですか？

対称分布では、これら3つの記述統計はすべて同じ値になる傾向があります。たとえば、正規分布（ベルカーブ）の場合です。これは、均一分布（すべての値が同一であり、単に水平線として示されている）や、2つの値のいずれか（たとえば、ゼロまたはまれに、対称分布に2つのモード（どちらも平均でも中央値でもない）がある場合があります。たとえば、1つから等距離にある2つの同じ丘の頂上に見える場合があります。別。

###対称データと非対称データとは何ですか？

対称データは、変数の値が平均の周りの一定の頻度または間隔で表示される場合に観察されます。一方、非対称データには、データが不規則または無計画な間隔で表示されるようなスキューまたはノイズが含まれる場合があります。

###中央値は対称ですか？

中央値は、データ値の50％が上にあり、50％が下にあるポイントを表します。したがって、これはデータの中間点です。対称的な分布では、中央値は常に中間点になり、中央値が中央になるミラーイメージを作成します。これは、非対称分布には当てはまりません。

###度数分布の形は何ですか？

データの周波数分布の「形状」は、単にそのグラフィック表現です（たとえば、ベルカーブなど）。データの形状を視覚化すると、アナリストはデータが対称であるかどうかをすばやく理解するのに役立ちます。