Forex probability distribution

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Temos um favor a perguntar Desabilite seu bloqueador de anúncios (ou atualize suas configurações para garantir que o javascript e os cookies estejam ativados), para que possamos continuar fornecê-lo com as novidades do mercado de primeira linha E os dados que você chegou a esperar de nós. Encontre o ajuste certo com distribuições de probabilidade Quase independentemente de sua opinião sobre a previsibilidade ou eficiência dos mercados, você provavelmente concorda que os retornos dos ativos são incertos ou arriscados. Isso é com raras exceções. Se ignorarmos a matemática subjacente às distribuições de probabilidade. Podemos ver que são imagens que descrevem uma visão particular da incerteza. Incerteza refere-se a aleatoriedade e é diferente de uma falta de previsibilidade, ou ineficiência do mercado. Uma visão emergente da pesquisa sustenta que os mercados financeiros são incertos e previsíveis. Além disso, os mercados podem ser eficientes, mas também incertos. Em finanças, usamos distribuições de probabilidade para desenhar imagens que ilustram nossa visão de um ativo retorna sensibilidade quando pensamos que o retorno do ativo pode ser considerado uma variável aleatória. Neste artigo, bem ir sobre algumas das distribuições de probabilidade mais populares e mostrar-lhe como calculá-los. O que São Eles Há duas maneiras de categorizar as distribuições: se é discreto ou contínuo, e se é uma função de densidade de probabilidade (PDF) ou uma distribuição cumulativa. Discreto refere-se a uma variável aleatória extraída de um conjunto finito de resultados possíveis. Um dado de seis lados, por exemplo, tem seis resultados discretos. Uma distribuição contínua refere-se a uma variável aleatória extraída de um conjunto infinito. Exemplos de variáveis ​​aleatórias contínuas incluem velocidade, distância e alguns retornos de ativos. Uma variável aleatória discreta é ilustrada tipicamente com pontos ou traços, enquanto uma variável contínua é ilustrada com uma linha contínua. A Figura 1 mostra distribuições discretas e contínuas para uma distribuição normal com média (valor esperado) de 50 e desvio padrão de 10: A distribuição é uma tentativa de traçar a incerteza. Neste caso, um resultado de 50 é o mais provável, mas só vai acontecer cerca de 4 do tempo um resultado de 40 é um desvio padrão abaixo da média e que irá ocorrer apenas em 2,5 do tempo. A outra distinção é entre a função de densidade de probabilidade ea função de distribuição cumulativa. O PDF é a probabilidade de que nossa variável aleatória alcance um valor específico (ou no caso de uma variável contínua, de cair entre um intervalo). Mostramos que, indicando a probabilidade de que uma variável aleatória X seja igual a um valor real x: A distribuição cumulativa é a probabilidade de que a variável aleatória X seja menor ou igual ao valor real x: Por exemplo, se a sua altura for uma variável aleatória Com um valor esperado de 510 polegadas (altura média de seus pais), então a questão de PDF é, Qual é a probabilidade de que você atingirá uma altura de 54 A questão da função de distribuição cumulativa correspondente é, Qual é a probabilidade youll ser menor que 54 A Figura 1 mostrou Duas distribuições normais. Agora você pode ver estes são gráficos de função de densidade de probabilidade (PDF). Se repassarmos a mesma distribuição como uma distribuição cumulativa, obtenha o seguinte: A distribuição cumulativa deve eventualmente atingir 1,0 ou 100 no eixo y. Se elevarmos a barra o suficiente, então em algum ponto, virtualmente todos os resultados cairão sob essa barra (poderíamos dizer que a distribuição é tipicamente assintótica a 1,0). As finanças, como ciência social, não são tão limpas quanto as ciências físicas. Gravidade, por exemplo, tem uma fórmula elegante que podemos depender, uma e outra vez. Retornos de ativos financeiros, por outro lado não pode ser replicado de forma consistente. Uma quantidade assustadora de dinheiro foi perdida ao longo dos anos por pessoas inteligentes que confundiram as distribuições precisas (isto é, como derivadas de ciências físicas) com as aproximações confusas e pouco confiáveis ​​que tentam descrever os retornos financeiros. Em finanças, as distribuições de probabilidade são pouco mais do que representações pictóricas cruas. Uniforme A distribuição mais simples e mais popular é a distribuição uniforme em que todos os resultados têm a mesma chance de ocorrer. Um dado de seis lados tem uma distribuição uniforme. Cada resultado tem uma probabilidade de cerca de 16,67 (1/6). Nosso gráfico abaixo mostra a linha sólida (para que você possa ver melhor), mas tenha em mente que esta é uma distribuição discreta - você não pode rolar 2.5 ou 2.11: Agora rolar dois dados juntos, como mostrado na Figura 4, ea distribuição é Já não uniforme. Picos em sete, que acontece ter uma possibilidade 16.67. Distribuição de Probabilidade O que é uma Distribuição de Probabilidade Uma distribuição de probabilidade é uma função estatística que descreve todos os possíveis valores e probabilidades que uma variável aleatória pode tomar dentro de um determinado intervalo. Este intervalo estará entre os valores mínimos e máximos estatisticamente possíveis, mas onde o valor possível é provável que seja traçado na distribuição de probabilidade depende de uma série de fatores. Esses fatores incluem a média de distribuição, desvio padrão. Skewness e curtose. DISCUSSÃO Distribuição de Probabilidade Os acadêmicos e gestores de fundos podem determinar uma determinada distribuição de probabilidade de ações para determinar os possíveis retornos que as ações poderão render no futuro. O histórico de estoques de retornos, que pode ser medido em qualquer intervalo de tempo, provavelmente será composto de apenas uma fração dos retornos das ações, o que irá sujeitar a análise ao erro de amostragem. Ao aumentar o tamanho da amostra, esse erro pode ser dramaticamente reduzido. Tipos de distribuições de probabilidade Existem muitas classificações diferentes de distribuições de probabilidade. Alguns deles incluem a distribuição normal, distribuição de qui quadrado, distribuição binomial. E distribuição de Poisson. As diferentes distribuições de probabilidade servem para propósitos diferentes. A distribuição binomial, por exemplo, avalia a probabilidade de ocorrência de um evento várias vezes ao longo de um determinado número de ensaios e dada a probabilidade de eventos em cada ensaio. O exemplo usual usaria uma moeda justa e calculando a probabilidade de aquela moeda vir acima cabeças em dez voltas diretas. A distribuição mais comumente utilizada é a distribuição normal e é usada freqüentemente em finanças, investimentos, ciência e engenharia. A distribuição normal é totalmente caracterizada pela sua média e desvio padrão, o que significa que a distribuição não é enviesada e exibe curtose. Isto torna a distribuição simétrica e é representada como uma curva em forma de sino quando plotada. Distribuições de Probabilidade Usadas no Investimento Os retornos de ações são freqüentemente assumidos como sendo normalmente distribuídos, mas na realidade eles exibem curtose com grandes retornos negativos e positivos que parecem ocorrer mais do que seria previsto por uma distribuição normal. Isso mostra-se em um gráfico de estoque retorna com as caudas da distribuição ter maior espessura. As distribuições de probabilidade são freqüentemente usadas no gerenciamento de risco, bem como para avaliar a probabilidade e o montante de perdas que uma carteira de investimentos incorreria com base em uma distribuição de retornos históricos. Uma métrica popular de gerenciamento de risco usada no investimento é o valor em risco (VaR). O VaR produz a perda mínima que pode ocorrer dada uma probabilidade e prazo para uma carteira. Alternativamente, um investidor pode obter uma probabilidade de perda para uma quantidade de perda e prazo usando VaR. O uso indevido e a excessiva dependência do VaR têm sido implicados como uma das principais causas da Crise Financeira.