Phân phối bình thường là gì?
Phân phối chuẩn, còn được gọi là phân phối Gaussian, là phân phối xác suất đối xứng với giá trị trung bình, cho thấy dữ liệu gần giá trị trung bình xảy ra thường xuyên hơn so với dữ liệu ở xa giá trị trung bình. Ở dạng biểu đồ, phân phối bình thường sẽ xuất hiện dưới dạng đường cong hình chuông.
Phân phối bình thường
Hiểu phân phối bình thường
Phân phối bình thường là loại phân phối phổ biến nhất được giả định trong phân tích thị trường chứng khoán kỹ thuật và trong các loại phân tích thống kê khác. Phân phối chuẩn thông thường có hai tham số: giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Đối với phân phối bình thường, 68% các quan sát nằm trong khoảng +/- một độ lệch chuẩn của giá trị trung bình, 95% nằm trong +/- hai độ lệch chuẩn và 99, 7% nằm trong + - ba độ lệch chuẩn.
Mô hình phân phối bình thường được thúc đẩy bởi Định lý giới hạn trung tâm. Lý thuyết này nói rằng các giá trị trung bình được tính từ các biến ngẫu nhiên độc lập, phân phối giống hệt nhau có phân phối xấp xỉ bình thường, bất kể loại phân phối mà từ đó các biến được lấy mẫu (miễn là nó có phương sai hữu hạn). Phân phối bình thường đôi khi bị nhầm lẫn với phân phối đối xứng. Phân phối đối xứng là một trong đó một đường phân chia tạo ra hai hình ảnh phản chiếu, nhưng dữ liệu thực tế có thể là hai bướu hoặc một loạt các ngọn đồi ngoài đường cong hình chuông cho thấy phân phối bình thường.
Chìa khóa chính
- Phân phối bình thường là thuật ngữ thích hợp cho đường cong chuông xác suất. Phân phối bình thường là phân phối đối xứng, nhưng không phải tất cả các phân phối đối xứng đều bình thường. Trong thực tế, hầu hết các phân phối giá không hoàn toàn bình thường.
Độ nghiêng và kurtosis
Dữ liệu thực tế hiếm khi, nếu có, theo một phân phối bình thường hoàn hảo. Các hệ số xiên và kurtosis đo lường mức độ khác nhau của một phân phối nhất định so với phân phối bình thường. Độ lệch đo lường tính đối xứng của một phân phối. Phân phối chuẩn là đối xứng và có độ lệch bằng không. Nếu phân phối của tập dữ liệu có độ lệch nhỏ hơn 0 hoặc độ lệch âm, thì đuôi bên trái của phân phối dài hơn đuôi phải; độ lệch dương ngụ ý rằng đuôi bên phải của phân phối dài hơn bên trái.
Thống kê kurtosis đo độ dày của đầu đuôi phân phối liên quan đến đuôi của phân phối bình thường. Phân phối với dữ liệu đuôi lớn thể hiện dữ liệu đuôi vượt quá đuôi của phân phối bình thường (ví dụ: năm hoặc nhiều độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình). Các bản phân phối có mức độ tổn thương thấp biểu hiện dữ liệu đuôi thường cực ít hơn các đuôi của phân phối bình thường. Phân phối bình thường có một kurtosis ba, điều này cho thấy phân phối không có đuôi béo và mỏng. Do đó, nếu một phân phối quan sát có độ nhiễu lớn hơn ba, phân phối được cho là có đuôi nặng khi so sánh với phân phối bình thường. Nếu phân phối có độ suy giảm dưới ba, nó được cho là có đuôi mỏng khi so sánh với phân phối bình thường.
Cách thức phân phối bình thường được sử dụng trong tài chính
Giả định phân phối bình thường được áp dụng cho giá tài sản cũng như hành động giá. Các thương nhân có thể vẽ các điểm giá theo thời gian để phù hợp với hành động giá gần đây thành một phân phối bình thường. Hành động giá tiếp tục di chuyển từ giá trị trung bình, trong trường hợp này, càng có nhiều khả năng một tài sản bị vượt quá hoặc bị định giá thấp. Thương nhân có thể sử dụng độ lệch chuẩn để đề xuất các giao dịch tiềm năng. Loại giao dịch này thường được thực hiện trên các khung thời gian rất ngắn vì thời gian lớn hơn khiến việc chọn điểm vào và thoát trở nên khó khăn hơn nhiều.
Tương tự, nhiều lý thuyết thống kê cố gắng mô hình hóa giá tài sản theo giả định rằng chúng tuân theo phân phối bình thường. Trong thực tế, phân phối giá có xu hướng có đuôi chất béo, và do đó, có kurtosis lớn hơn ba. Các tài sản như vậy đã có biến động giá lớn hơn ba độ lệch chuẩn vượt quá mức trung bình thường xuyên hơn dự kiến theo giả định phân phối bình thường. Ngay cả khi một tài sản đã trải qua một thời gian dài mà nó phù hợp với phân phối bình thường, không có gì đảm bảo rằng hiệu suất trong quá khứ thực sự thông báo cho triển vọng tương lai.
