Normální distribuce
Normální distribuce, často označovaná jako Gaussova distribuce, je pravděpodobnostní funkce popisující, jak se hodnoty náhodné proměnné rozkládají. V kontextu tradingu a financí je tato distribuce klíčová pro analýzu a předpověď cenových pohybů.
Základní charakteristiky:
Symetrie: Graf normální distribuce má tvar zvonu a je symetrický kolem svého středu.
Střední hodnota: Reprezentuje průměrnou hodnotu souboru dat.
Standardní odchylka: Měřítko volatility a rozptylu dat kolem střední hodnoty.
Použití v tradingu:
Normální distribuce je pro obchodníky užitečná při modelování cenových pohybů a volatility. Většina modelů předpokládá, že ceny akcií a dalších cenných papírů se většinu času rozdělují náhodně, a proto je můžeme modelovat pomocí normální distribuce. Je však důležité si uvědomit, že v praxi nemusí být cenové distribuce vždy dokonale normální. Mohou existovat "fat tails" nebo těžké ocasné jevy, kdy se extrémní cenové pohyby vyskytují častěji, než by předpovídala normální distribuce. Při využívání modelů využívající normální distribuce je třeba s tímto počítat.
Využití normální distribuce:
V tradingu lze definovat oblasti standardními odchylkami a sledovat pravděpodobnost výskytu ceny v těchto oblastech:
První odchylka: Obsahuje cca 68% všech dat a je často považována za normální cenový pohyb.
Druhá ddchylka: Obsahuje cca 95% všech dat a může signalizovat extrémnější cenové pohyby.
Třetí odchylka: Obsahuje cca 99,7% všech dat a často ukazuje na velmi vzácné a extrémní cenové pohyby.
Pokud obchodníci vytvářejí systémy, které vstupují jen do extrémních cenových pohybů, mohou se zaměřit na situace, kdy se cena obchoduje dále než je druhá nebo třetí odchylka od cenového průměru. Pro výpočet takových situací lze využít předpřipravené indikátory, jako je například Bollinger bands.
