O Papel da Probabilidade em Análise dos dados financeiros

teoria da probabilidade é muito fácil. As probabilidades totais de um evento que ocorreu ou não será sempre igual a 100 por cento. Se você tem uma probabilidade de 10 por cento que algo pode acontecer, então você tem uma probabilidade de 90 por cento que não vai.

O exemplo mais simples é o sorteio. Você tem uma probabilidade de 50 por cento que a moeda vai pousar em ambos os lados porque existem apenas duas opções. Tome 100 por cento de probabilidade, dividi-lo por duas opções, e cada opção tem apenas 50 por cento de probabilidade. Cada vez que você virar essa moeda, você tem uma probabilidade de 50 por cento de ser cara ou coroa.

Só porque ele cair sobre as cabeças 100 vezes em uma fileira não significa que a moeda tem uma melhor chance de desembarque em caudas: On aleta 101, você ainda tem uma probabilidade de 50 por cento que ele vai pousar nas caudas. (Um monte de jogadores ficar preso nessa armadilha.)

Quando você aplica a teoria da probabilidade para o desvio-padrão, você acaba com algo chamado uma distribuição normal.

A distribuição normal tem um monte de características muito importantes, mas tudo o que você realmente precisa saber é a relação entre o desvio padrão, probabilidade e distribuição de dados. As percentagens na própria curva de dizer o que percentagens dos dados estão incluídos dentro do número de unidades de desvio padrão listadas na parte inferior.


Depois de calcular o desvio padrão ea média, você pode descobrir probabilidade muito facilmente. Por exemplo, digamos que tem uma média de 5 e um desvio padrão de 1. De acordo com o gráfico, 34 por cento de todos os valores será entre 5 e 6, 68 por cento de todos os casos vai estar entre 4 e 6, e assim por diante .

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Então, por que na Terra você se preocupa com a distribuição normal? Você se importa porque os cálculos de probabilidade são usados ​​frequentemente em previsões financeiras. Digamos que você quer prever a mais provável queda percentual no mercado de ações como resultado de um aumento nas taxas de juros.

Através da coleta de dados históricos e determinar a média eo desvio-padrão, você pode estimar o intervalo provável que qualquer percentual de probabilidade de que você gosta. Você poderia dizer que o mercado de ações tem uma probabilidade de 68 por cento de deixar cair por 1 a 2 por cento ou uma probabilidade de 95 por cento que ele vai cair entre 0,8-2,2 por cento.

O mais certo que você quer ser, maior a sua gama vai ser porque você tem que representam uma gama maior de dados que abrange um determinado nível de probabilidade.

Para ter este cálculo um passo adiante, dizer que você quer saber a probabilidade de que, dado o caso em que o mercado de ações cai de 1 a 2 por cento, o que é a probabilidade de que as ações de uma empresa específica também irá cair por 1 a 2 por cento? Você pode vir acima com a resposta a esta pergunta interessante, usando algo chamado Probabilidade Bayesian:

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Esta equação diz que, a fim de calcular a probabilidade de coisa que um acontecimento condicionalmente de coisa B, execute os seguintes passos:

  1. Tome a probabilidade de coisa B acontecer como resultado de coisa que um e multiplicar esse valor pela probabilidade de coisa A.

  2. Divida a resposta pela probabilidade de coisa B acontecimento.

Em outras palavras, se há uma chance de 68 por cento do mercado de ações diminuição de 1 a 2 por cento (coisa B) e apenas uma chance de 50 por cento de uma queda de preço das ações acontecendo sem B (coisa A), mas uma probabilidade de 95 por cento que as taxas de juro vão subir dada uma queda de preço de ações, então você pode calcular a probabilidade total de seu estoque cair como este:

P = (0,95 * 0,50) /. 68 = 0,698 ou 70%

A probabilidade de que uma queda no preço das ações dada uma queda no mercado ocorre é 70 por cento.

Depois que você começa a oportunidade de praticar essas probabilidades condicionais, eles realmente são bastante simples de realizar e até mesmo modificar a seus próprios propósitos. probabilidades condicionais são usados ​​frequentemente em previsão financeira, muitas vezes sendo incorporados em modelos APT e projeções de desempenho condicionais.

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