Distribuição normal
A distribuição normal, também conhecida como distribuição gaussiana, é uma distribuição de probabilidade simétrica em relação à média, mostrando que dados próximos à média são mais frequentes na ocorrência do que dados distantes da média. Na forma de gráfico, a distribuição normal aparecerá como uma curva de sino.
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Compreendendo a distribuição normal
A distribuição normal é o tipo mais comum de distribuição assumida na análise técnica do mercado de ações e em outros tipos de análises estatísticas. A distribuição normal padrão possui dois parâmetros: a média e o desvio padrão. Para uma distribuição normal, 68% das observações estão dentro de +/- um desvio padrão da média, 95% estão dentro de +/- dois desvios padrão e 99, 7% estão dentro de + - três desvios padrão.
O modelo de distribuição normal é motivado pelo Teorema do Limite Central. Essa teoria afirma que as médias calculadas a partir de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas têm distribuições aproximadamente normais, independentemente do tipo de distribuição da qual as variáveis são amostradas (desde que possua variação finita). Às vezes, a distribuição normal é confundida com a distribuição simétrica. A distribuição simétrica é aquela em que uma linha divisória produz duas imagens espelhadas, mas os dados reais podem ser duas curvas ou uma série de colinas, além da curva de sino que indica uma distribuição normal.
Principais Takeaways
- Distribuição normal é o termo apropriado para uma curva de sino de probabilidade.
- Distribuição normal é distribuição simétrica, mas nem todas as distribuições simétricas são normais.
- Na realidade, a maioria das distribuições de preços não é perfeitamente normal.
Assimetria e curtose
Os dados da vida real raramente, se é que alguma vez, seguem uma distribuição normal perfeita. Os coeficientes de assimetria e curtose medem a diferença entre uma distribuição dada e uma distribuição normal. A assimetria mede a simetria de uma distribuição. A distribuição normal é simétrica e tem uma assimetria zero. Se a distribuição de um conjunto de dados tiver uma assimetria menor que zero, ou assimetria negativa, a cauda esquerda da distribuição será maior que a cauda direita; assimetria positiva implica que a cauda direita da distribuição é maior que a esquerda.
A estatística da curtose mede a espessura das extremidades da cauda de uma distribuição em relação às caudas da distribuição normal. Distribuições com curtose grande exibem dados de cauda que excedem as caudas da distribuição normal (por exemplo, cinco ou mais desvios-padrão da média). Distribuições com baixa curtose exibem dados de cauda que geralmente são menos extremos que as caudas da distribuição normal. A distribuição normal tem uma curtose de três, o que indica que a distribuição não possui caudas gordas nem finas. Portanto, se uma distribuição observada tiver uma curtose maior que três, diz-se que a distribuição tem caudas pesadas quando comparada à distribuição normal. Se a distribuição tem uma curtose menor que três, diz-se que possui caudas finas quando comparada à distribuição normal.
Como a distribuição normal é usada no setor financeiro
A suposição de uma distribuição normal é aplicada aos preços dos ativos, bem como à ação do preço. Os traders podem plotar pontos de preços ao longo do tempo para ajustar ações recentes de preços em uma distribuição normal. Quanto mais a ação do preço se afastar da média, nesse caso, maior a probabilidade de um ativo estar sendo super ou subvalorizado. Os comerciantes podem usar os desvios padrão para sugerir negociações em potencial. Esse tipo de negociação geralmente é feito em prazos muito curtos, pois prazos maiores tornam muito mais difícil escolher pontos de entrada e saída.
Da mesma forma, muitas teorias estatísticas tentam modelar os preços dos ativos sob o pressuposto de que eles seguem uma distribuição normal. Na realidade, as distribuições de preços tendem a ter caudas gordas e, portanto, a curtose maior que três. Esses ativos tiveram movimentos de preços maiores que três desvios-padrão além da média com mais frequência do que seria esperado sob a suposição de uma distribuição normal. Mesmo que um ativo tenha passado por um longo período em que se encaixa em uma distribuição normal, não há garantia de que o desempenho passado realmente informe as perspectivas futuras.
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