Positive Skew vs Negative Skew(양의 스큐 vs 음의 스큐)

Positive Skew vs Negative Skew(양의 스큐 vs 음의 스큐)

 

Posted By: Steve Burnson:

 

What is the difference between positive skew versus negative skew? Skewness is the measurement of a a coefficient(계수) that has the ability to be positive, negative or neutral (zero). The coefficient of the skew is the measurement of the magnitude of the symmetry in the distribution of outcomes of a specific data set of occurrences.

양수 스큐와 음수 스큐의 차이점은 무엇입니까? 왜도는 양수, 음수 또는 중성 (0)이 될 수있는 능력을 가진 계수의 측정 값입니다. 비대칭 계수는 특정 발생 데이터 집합의 결과 분포에서 대칭 크기를 측정 한 것입니다.

The skewness enables traders and investors a way to quantify where the majority of outcomes fell for returns, risks, trades, and stocks in the past inside a probability curve. A skew can also show the frequency of low probability but high magnitude outlier(국외자) events (Black Swans) if there are fat tails in either end of the chart. The images below are a graphic representation of outcomes, this can be monthly investment returns for a portfolio, trade profitability and losses, or individual stock returns. The skew is the direction that the curve is tilted in for degree of outcomes, one chart showing more negative outcomes (negative skew) and one chart showing more positive outcomes (positive skew).

스큐는 트레이더와 투자자를 확률 곡선 내에서 과거에 수익, 위험, 거래 및 주식에 대한 대부분의 결과가 어디로 떨어졌는지 수량화 할 수 있습니다. 치우침은 또한 차트의 양쪽 끝에 두꺼운 꼬리가 있는 경우 확률은 낮지만 규모가 큰 이상치 이벤트 (Black Swans)의 빈도를 표시할 수 있습니다. 아래 이미지는 결과를 그래픽으로 표현한 것으로 포트폴리오에 대한 월별 투자 수익, 거래 수익성 및 손실 또는 개별 주식 수익 일 수 있습니다. 비대칭은 결과의 정도에 대해 곡선이 기울어지는 방향으로, 하나의 차트는 더 많은 부정적인 결과 (부정적 비대칭)를 표시하고 다른 하나의 차트는 더 많은 긍정적 인 결과 (긍정적 비대칭)를 표시합니다.

By Rodolfo Hermans (Godot) at en.wikipedia. – Own work; transferred from en.wikipedia by Rodolfo Hermans (Godot)., CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=4567445

 

If the left tail is noticeably smaller at the end of the distribution than the the right larger tail end of the distribution, the data sample shows a negative skew. When the opposite is seen then it is a positive skew. When the two tails are equal in size meeting in the middle of the data set then it has zero skew and a symmetric outcome distribution.

By analyzing the skew of historical price action, trading signals, stock performance. or return samples it can help determine where future outcomes could fall. While skewness does not predict the future it can make better projections about the probabilities of certain outcomes going forward. A skew can also show fat tails at the edges of the data sample showing what can happen and alert you to outsized profits and risk events.

A measurement of the skewness of a data set shows if the potential deviations from the mean will be more positive or negative on average.

왼쪽 꼬리가 분포의 오른쪽 큰 꼬리 끝보다 분포 끝에서 눈에 띄게 작 으면 데이터 표본은 음의 치우침을 표시합니다. 반대가 보이면 양의 스큐입니다. 두 꼬리가 데이터 세트 중간에서 크기가 같으면 왜곡이 0이고 결과 분포가 대칭입니다.

역사적 가격 행동, 거래 신호, 주가 성과의 스큐를 분석합니다. 또는 샘플을 반환하면 향후 결과가 떨어질 수있는 위치를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 왜도는 미래를 예측하지 못하지만 앞으로 특정 결과의 확률에 대해 더 나은 예측을 할 수 있습니다. 스큐는 또한 발생할 수있는 상황을 보여주는 데이터 샘플의 가장자리에 굵은 꼬리를 표시 할 수 있으며 큰 수익 및 위험 이벤트에 대해 경고 할 수 있습니다.

데이터 세트의 왜곡도 측정은 평균에서 잠재적 인 편차가 평균적으로 더 양수인지 음수인지를 보여줍니다

Below is a normal perfectly symmetrical distribution with no skew.

M. W. Toews / CC BY (https://creativecommons.org/licenses/by/2.5)