Симметричное распределение

Что такое симметричное распределение?

Симметричное распределение имеет место, когда значения переменных появляются с постоянной частотой, и часто среднее значение,. медиана и мода встречаются в одной и той же точке. Если провести линию, пересекающую середину графика, то она покажет две стороны, которые зеркально отражают друг друга.

В графической форме симметричные распределения могут выглядеть как нормальное распределение (т . е. кривая нормального распределения ). Симметричное распределение является основной концепцией технической торговли, поскольку предполагается, что поведение цены актива соответствует симметричной кривой распределения во времени.

Симметричным распределениям можно противопоставить асимметричные распределения,. которые представляют собой распределение вероятностей, которое демонстрирует асимметрию или другие нерегулярности в своей форме.

Что говорит вам симметричное распределение?

Симметричные распределения используются трейдерами для установления области стоимости акции, валюты или товара в установленный период времени. Эти временные рамки могут быть внутридневными, например, 30-минутными интервалами, или более долгосрочными с использованием сессий или даже недель и месяцев. Колоколообразная кривая может быть построена вокруг ценовых точек, достигнутых в течение этого периода времени, и ожидается, что большая часть ценового действия — примерно 68% ценовых точек — будет находиться в пределах одного стандартного отклонения от центра кривой. Кривая применяется к оси Y (цена), поскольку она является переменной, тогда как время в течение всего периода просто линейно. Таким образом, область в пределах одного стандартного отклонения от среднего значения — это область стоимости, в которой цена и фактическая стоимость актива наиболее точно совпадают.

Если ценовое действие выводит цену актива за пределы области стоимости, это предполагает, что цена и стоимость не совпадают. Если разрыв находится в нижней части кривой, актив считается недооцененным. Если он находится на вершине кривой, актив должен быть переоценен. Предполагается, что актив вернется к среднему значению с течением времени. Когда трейдеры говорят о возврате к среднему,. они имеют в виду симметричное распределение ценового действия во времени, которое колеблется выше и ниже среднего уровня.

Центральная предельная теорема утверждает, что распределение выборки приближается к нормальному распределению (т. е. становится симметричным) по мере увеличения размера выборки, независимо от распределения генеральной совокупности, включая асимметричные.

Пример использования симметричного распределения

Симметричное распределение чаще всего используется, чтобы поместить ценовое действие в контекст. Чем дальше ценовое действие отклоняется от области стоимости на одно стандартное отклонение с каждой стороны от среднего, тем выше вероятность того, что базовый актив недооценен или переоценен рынком. Это наблюдение предложит потенциальные сделки для размещения на основе того, насколько ценовое действие отклонилось от среднего значения за используемый период времени. Однако на больших временных масштабах существует гораздо больший риск упустить фактические точки входа и выхода.

Симметричные распределения против асимметричных распределений

Противоположностью симметричного распределения является асимметричное распределение. Распределение является асимметричным, если оно не является симметричным с нулевой асимметрией; другими словами, он не перекашивается. Асимметричное распределение либо смещено влево, либо смещено вправо. Распределение с асимметрией влево, известное как отрицательное распределение, имеет более длинный левый хвост. Распределение с асимметрией вправо или распределение с асимметрией в положительном направлении имеет более длинный правый хвост. Определение того, является ли среднее значение положительным или отрицательным, важно при анализе асимметрии набора данных, поскольку это влияет на анализ распределения данных. Логарифмически нормальное распределение — это обычно цитируемое асимметричное распределение с асимметрией вправо.

Асимметрия часто является важным компонентом анализа трейдером потенциального дохода от инвестиций. Симметричное распределение доходов равномерно распределяется вокруг среднего значения. Асимметричное распределение с положительной асимметрией вправо указывает на то, что исторические доходы, которые отклонялись от среднего, были в основном сосредоточены на левой стороне кривой нормального распределения.

И наоборот, отрицательная асимметрия влево показывает, что историческая доходность отклоняется от среднего значения, сконцентрированного на правой стороне кривой.

Ограничения использования симметричных распределений

Обычный инвестиционный рефрен заключается в том, что прошлые результаты не гарантируют будущих результатов; тем не менее, прошлые результаты могут проиллюстрировать закономерности и дать представление трейдерам, которые хотят принять решение о позиции. Симметричное распределение является общим эмпирическим правилом, но независимо от используемого периода времени часто будут периоды асимметричного распределения на этой временной шкале. Это означает, что, хотя колоколообразная кривая обычно возвращается к симметрии, могут быть периоды асимметрии, которые устанавливают новое среднее значение для центра кривой. Это также означает, что торговля, основанная исключительно на области значений симметричного распределения, может быть рискованной, если сделки не подтверждаются другими техническими индикаторами.

Особенности

• В финансах процессы генерации данных с симметричным распределением могут помочь в принятии торговых решений.

• Симметричное распределение — это такое распределение, при котором разделение данных посередине дает зеркальные изображения.

• Однако данные о ценах в реальном мире, как правило, демонстрируют асимметричные качества, такие как асимметрия вправо.

• Наличие симметричного распределения полезно для анализа данных и создания выводов на основе статистических методов.

• Кривые Белла являются часто цитируемым примером симметричного распределения.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Какая связь между средним, медианой и модой в симметричном распределении?

В симметричном распределении все три описательных статистики обычно имеют одно и то же значение, например, в нормальном распределении (колоколообразная кривая). Это справедливо и для других симметричных распределений, таких как равномерное распределение (где все значения идентичны; изображаются просто горизонтальной линией) или биномиальное распределение, учитывающее дискретные данные, которые могут принимать только одно из двух значений (например, нулевое или один, да или нет, истинно или ложно и т. д.). В редких случаях симметричное распределение может иметь две моды (ни одна из которых не является средней или медианной), например, в такой, которая выглядит как две идентичные вершины холмов, равноудаленные от одной еще один.

Что такое симметричные и асимметричные данные?

Симметричные данные наблюдаются, когда значения переменных появляются с постоянной частотой или интервалами вокруг среднего значения. С другой стороны, асимметричные данные могут иметь асимметрию или шум, так что данные появляются через нерегулярные или случайные интервалы.

Является ли медиана симметричной?

Медиана описывает точку, в которой 50 % значений данных находятся выше, а 50 % — ниже. Таким образом, это средняя точка данных. В симметричном распределении медиана всегда будет средней точкой и создаст зеркальное отображение с медианой посередине. Это не относится к асимметричному распределению.

Какова форма частотного распределения?

«Форма» частотного распределения данных — это просто его графическое представление (например, в виде кривой нормального распределения и т. д.). Визуализация формы данных может помочь аналитикам быстро понять, симметричны они или нет.