대칭 분포

대칭 분포란 무엇입니까?

대칭 분포는 변수 값이 규칙적인 빈도로 나타날 때 발생하며 종종 평균,. 중앙값 및 최빈값 이 모두 같은 지점에서 발생합니다. 그래프의 중앙을 해부하는 선을 그리면 서로를 미러링하는 두 면이 나타납니다.

정규 분포 (예: 종형 곡선 ) 로 나타날 수 있습니다 . 자산의 가격 행동이 시간이 지남에 따라 대칭 분포 곡선에 맞는다고 가정하기 때문에 대칭 분포는 기술 거래의 핵심 개념입니다.

비대칭 분포 와 대조될 수 있습니다. 비대칭 분포는 모양이 왜곡 되거나 기타 불규칙성 을 나타내는 확률 분포입니다 .

대칭 분포는 무엇을 말합니까?

대칭 분포는 거래자가 정해진 시간 프레임에 주식, 통화 또는 상품의 가치 영역을 설정하는 데 사용됩니다. 이 시간 프레임은 30분 간격과 같이 하루 중이 될 수도 있고 세션을 사용하거나 몇 주 또는 몇 달을 사용하는 더 장기간일 수도 있습니다. 종형 곡선은 해당 기간 동안 히트한 가격대를 중심으로 그려질 수 있으며 대부분의 가격 움직임(가격 포인트의 약 68%)이 곡선 중심의 1 표준 편차 내에 포함될 것으로 예상됩니다. 곡선은 변수이므로 y축(가격)에 적용되는 반면 기간 전체의 시간은 단순히 선형입니다. 따라서 평균의 1 표준편차 이내의 영역은 자산의 가격과 실제 가치가 가장 근접하게 일치하는 가치 영역입니다.

가격 조치가 자산 가격을 가치 영역에서 빼면 가격과 가치가 일치하지 않음을 나타냅니다. 위반이 곡선의 맨 아래에 있으면 자산이 저평가된 것으로 간주됩니다. 곡선의 상단에 있으면 자산이 과대 평가됩니다. 자산은 시간이 지남에 따라 평균으로 되돌아갈 것이라고 가정합니다. 거래자들이 평균으로의 회귀에 대해 말할 때,. 그들은 평균 수준 위아래로 변동하는 시간 경과에 따른 가격 행동의 대칭 분포를 의미합니다.

중심극한정리 는 모집단 분포(비대칭 포함)에 관계없이 표본 크기가 커질수록 표본 분포가 정규 분포에 근접(즉, 대칭이 됨)된다는 것입니다.

대칭 분포를 사용하는 방법의 예

대칭 분포는 가격 조치를 컨텍스트에 적용하는 데 가장 자주 사용됩니다. 가격 조치가 가치 영역에서 평균의 각 측면에서 하나의 표준 편차를 벗어날수록 기본 자산이 시장에서 과소 평가되거나 과대 평가될 가능성이 커집니다. 이 관찰은 가격 행동이 사용된 기간 동안 평균에서 얼마나 벗어났는지에 따라 잠재적인 거래를 제안할 것입니다. 그러나 더 큰 시간 규모에서는 실제 진입 점 과 퇴장점 을 놓칠 위험이 훨씬 더 큽니다 .

대칭 분포 대 비대칭 분포

대칭 분포의 반대는 비대칭 분포입니다. 비대칭이 0인 대칭이 아닌 경우 분포는 비대칭입니다. 즉, 비뚤어지지 않습니다. 비대칭 분포는 왼쪽으로 치우쳤거나 오른쪽으로 치우쳤습니다. 음수 분포라고 하는 왼쪽으로 치우친 분포는 왼쪽 꼬리가 더 깁니다. 오른쪽으로 치우친 분포 또는 양으로 치우친 분포는 오른쪽 꼬리가 더 깁니다. 평균이 양수인지 음수인지 결정하는 것은 데이터 분포 분석에 영향을 미치기 때문에 데이터 세트의 왜곡을 분석할 때 중요합니다. 로그 정규 분포 는 일반적으로 인용되는 오른쪽 치우침을 특징으로 하는 비대칭 분포입니다.

왜도는 잠재적인 투자 수익에 대한 거래자의 분석에서 종종 중요한 구성 요소입니다. 대칭적인 수익 분포는 평균 주위에 고르게 분포되어 있습니다. 양의 오른쪽 스큐가 있는 비대칭 분포는 평균에서 벗어난 역사적 수익률이 주로 종형 곡선의 왼쪽에 집중되었음을 나타냅니다.

반대로, 음의 왼쪽 스큐는 곡선의 오른쪽에 집중된 평균에서 벗어나는 역사적 수익률을 나타냅니다.

대칭 분포 사용의 제한 사항

일반적인 투자 자제는 과거 실적이 미래 결과를 보장하지 않는다는 것입니다. 그러나 과거 실적은 패턴을 설명하고 포지션에 대한 결정을 내리려는 트레이더에게 통찰력을 제공할 수 있습니다. 대칭 분포는 일반적인 경험 법칙이지만 사용된 기간에 관계없이 해당 시간 척도에 비대칭 분포 기간이 있는 경우가 많습니다. 이는 종형 곡선이 일반적으로 대칭으로 돌아가지만 곡선의 중심에 새로운 평균을 설정하는 비대칭 기간이 있을 수 있음을 의미합니다. 이것은 또한 거래가 다른 기술 지표에 의해 확인되지 않으면 대칭 분포의 가치 영역에만 기반한 거래가 위험 할 수 있음을 의미합니다.

##하이라이트

• 금융에서 대칭적인 분포를 가진 데이터 생성 프로세스는 거래 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 대칭 분포는 데이터를 중앙으로 분할하여 미러 이미지를 생성하는 분포입니다.

• 그러나 실제 가격 데이터는 오른쪽 스큐와 같은 비대칭적인 특성을 보이는 경향이 있습니다.

• 대칭적인 분포를 갖는 것은 통계적 기법을 기반으로 데이터를 분석하고 추론하는 데 유용합니다.

• 벨 곡선은 일반적으로 인용되는 대칭 분포의 예입니다.

##자주하는 질문

대칭 분포에서 평균, 중앙값 및 최빈값 사이의 관계는 무엇입니까?

대칭 분포에서 이러한 세 가지 기술 통계량은 예를 들어 정규 분포(종곡선)와 같이 동일한 값을 나타내는 경향이 있습니다. 이는 균일 분포 (모든 값이 동일함, 단순히 수평선으로 표시됨) 또는 두 값 중 하나만 취할 수 있는 이산 데이터를 설명하는 이항 분포 와 같은 다른 대칭 분포에서도 적용됩니다. 예: 0 또는 1, 예 또는 아니오, 참 또는 거짓 등) 다른 것.

대칭과 대칭이란 무엇입니까? 비대칭 데이터?

대칭 데이터는 변수 값이 평균을 중심으로 일정한 빈도 또는 간격으로 나타날 때 관찰됩니다. 반면 비대칭 데이터는 데이터가 불규칙하거나 불규칙한 간격으로 나타나는 왜곡이나 노이즈가 있을 수 있습니다.

중앙값이 대칭입니까?

중앙값은 데이터 값의 50%가 위에 있고 50%가 아래에 있는 지점을 나타냅니다. 따라서 데이터의 중간 지점입니다. 대칭 분포에서 중앙값은 항상 중간점이 되며 중앙값이 있는 거울 이미지를 생성합니다. 이것은 비대칭 분포의 경우가 아닙니다.

주파수 분포의 모양은 무엇입니까?

데이터의 빈도 분포의 "모양"은 단순히 그래픽 표현(예: 종형 곡선 등)입니다. 데이터의 모양을 시각화하면 분석가가 대칭인지 여부를 빠르게 이해할 수 있습니다.