¿Qué es la distribución simétrica?
Una distribución simétrica ocurre cuando los valores de las variables aparecen en frecuencias regulares y, a menudo, la media, la mediana y la moda están todas en el mismo punto. Si se dibujara una línea a través del centro del gráfico, revelaría dos lados reflejados entre sí.
En forma gráfica, las distribuciones simétricas pueden verse como una distribución normal (es decir, una curva de campana). La distribución simétrica es un concepto fundamental en el comercio técnico, ya que se supone que la acción del precio de un activo se ajusta a una curva de distribución simétrica a lo largo del tiempo.
Las distribuciones simétricas se pueden contrastar con las distribuciones sesgadas, que es una distribución de probabilidad que tiene asimetría u otras irregularidades en su forma.
Puntos clave
- Una distribución simétrica es aquella en la que dividir los datos por la mitad produce imágenes especulares.
- Las curvas de campana son un ejemplo comúnmente citado de distribuciones simétricas.
- Tener una distribución simétrica es útil para analizar datos y hacer inferencias basadas en técnicas estadísticas.
- En finanzas, los procesos de generación de datos con distribuciones simétricas pueden ayudar a tomar decisiones comerciales informadas.
- Sin embargo, los datos de precios del mundo real tienden a exhibir cualidades asimétricas, como la desviación hacia la derecha.
¿Qué te dice una distribución simétrica?
Los comerciantes utilizan las distribuciones simétricas para establecer el área de valor de un valor, moneda o materia prima durante un período de tiempo determinado. Este marco de tiempo puede ser intradiario, como intervalos de 30 minutos, o puede ser a largo plazo utilizando sesiones o incluso semanas y meses. Se puede dibujar una curva de campana alrededor de los puntos de precio alcanzados durante ese período de tiempo y se espera que la mayoría de la acción del precio, aproximadamente el 68 % de los puntos de precio, caiga dentro de una desviación estándar del centro de la curva. La curva se aplica al eje y (precio) ya que es la variable mientras que el tiempo a lo largo del período es simplemente lineal. Entonces, el área dentro de una desviación estándar de la media es el área de valor donde el precio y el valor real del activo coinciden más estrechamente.
Si la acción del precio saca el precio del activo del área de valor, sugiere que el precio y el valor no están alineados. Si el incumplimiento está en la parte inferior de la curva, el activo se considera infravalorado. Si está en la parte superior de la curva, el activo debe estar sobrevaluado. La suposición es que el activo volverá a la media con el tiempo. Cuando los comerciantes hablan de reversión a la media, se refieren a la distribución simétrica de la acción del precio a lo largo del tiempo que fluctúa por encima y por debajo del nivel medio.
El teorema del límite central establece que la distribución de la muestra se aproxima a una distribución normal (es decir, se vuelve simétrica) a medida que aumenta el tamaño de la muestra, independientemente de las distribuciones de la población, incluidas las asimétricas.
Ejemplo de cómo se utiliza la distribución simétrica
La distribución simétrica se usa a menudo para poner la acción del precio en contexto. Cuanto más se aleje la acción del precio del área de valor en una desviación estándar a cada lado de la media, más probable es que el activo subyacente sea subvaluado o sobrevaluado por el mercado. Esta observación sugerirá operaciones potenciales para colocar en función de cuánto se ha desviado la acción del precio del promedio para el período de tiempo utilizado. Sin embargo, en escalas de tiempo más grandes, existe un riesgo mucho mayor de perder los puntos reales de entrada y salida.
Imagen de Julie Bang © Haciendo Negocios 2019
Distribuciones simétricas versus distribuciones asimétricas
Lo opuesto a la distribución simétrica es la distribución asimétrica. Una distribución está sesgada si no es simétrica con asimetría cero; en otras palabras, no se inclina. Una distribución asimétrica tiene sesgo hacia la izquierda o hacia la derecha. Una distribución asimétrica a la izquierda, conocida como distribución negativa, tiene una cola izquierda más larga. Una distribución sesgada a la derecha, o una distribución sesgada positivamente, tiene una cola derecha más larga. Determinar si la media es positiva o negativa es importante al analizar la asimetría de un conjunto de datos porque afecta el análisis de la distribución de datos. Una distribución logarítmica normal es una distribución sesgada comúnmente citada caracterizada por un sesgo hacia la derecha.
La asimetría es a menudo un componente importante del análisis de un comerciante de un retorno de inversión potencial. Una distribución simétrica de rendimientos se distribuye uniformemente alrededor de la media. Una distribución asimétrica con una pendiente positiva hacia la derecha indica que las rentabilidades históricas desviadas de la media se han concentrado principalmente en el lado izquierdo de la curva de campana.
Por el contrario, una pendiente negativa hacia la izquierda muestra rendimientos históricos que se desvían de la media concentrada en el lado derecho de la curva.
Normal frente a distorsionada.
Imagen de Sabrina Jiang © Haciendo Negocios 2020
Limitaciones del uso de distribuciones simétricas
Un refrán de inversión común es que el desempeño pasado no garantiza resultados futuros; sin embargo, el rendimiento anterior puede ilustrar patrones y brindar información a los operadores que intentan tomar una decisión sobre una posición. La distribución simétrica es una regla general, pero independientemente del período de tiempo utilizado, a menudo habrá períodos de distribución sesgada en esa escala de tiempo. Esto significa que, si bien la curva de campana generalmente volverá a la simetría, puede haber períodos de asimetría que establezcan una nueva media sobre la cual centrar la curva. Esto también significa que la negociación basada únicamente en el área de valor de una distribución simétrica puede ser riesgosa si las transacciones no están confirmadas por otros indicadores técnicos.
¿Cuál es la relación entre la media, la mediana y la moda en una distribución simétrica?
En una distribución simétrica, las tres estadísticas descriptivas tienden a tener el mismo valor, como en una distribución normal (curva de campana). Esto también es cierto para otras distribuciones simétricas como la distribución uniforme (donde todos los valores son idénticos; representados simplemente como una línea horizontal) o la distribución binomial, que representa datos discretos que pueden tomar solo uno de dos valores. (por ejemplo, cero o uno, sí o no, verdadero o falso, etc.).
En raras ocasiones, una distribución simétrica puede tener dos modas (ninguna de las cuales es la media o la mediana), por ejemplo, en una que parecería dos picos idénticos equidistantes entre sí.
¿La mediana es simétrica?
La mediana describe dónde el 50% de los valores de los datos están por encima y el 50% por debajo. Entonces es el punto medio de los datos. En una distribución simétrica, la mediana siempre será el punto medio y creará una imagen especular con la mediana en el centro. Este no es el caso con una distribución asimétrica.
¿Cuál es la forma de una distribución de frecuencias?
La «forma» de la distribución de frecuencia de los datos es simplemente su representación gráfica (por ejemplo, como una curva de campana, etc.). Visualizar la forma de los datos puede ayudar a los analistas a comprender rápidamente si son simétricos o no.
¿Qué son los datos simétricos y asimétricos?
Los datos simétricos se observan cuando los valores de las variables aparecen en frecuencias regulares o intervalos alrededor de la media. Los datos asimétricos, por otro lado, pueden tener asimetría o ruido, de modo que los datos aparecen en intervalos irregulares o aleatorios.
