तिरछा (या विषमता) उस सीमा को मापता है जिस तक डेटा का एक सेट सामान्य (या सममित) वितरण से भिन्न होता है, जो डेटा के घंटी वक्र आकार और दोनों के दोनों ओर डेटा के समान प्रसार की विशेषता है। माध्यिका और विधा मान।
तिरछा के प्रकार
दो प्रकार के तिरछे होते हैं:
- सकारात्मक रूप से तिरछा, जहां वितरण के दाहिने हाथ की ओर अधिक डेटा होता है, और इस प्रकार माध्य मध्यिका से अधिक होता है और मोड और
- एक नकारात्मक तिरछा वितरण, जहां विपरीत लागू होता है (चार्ट के बाईं ओर अधिक चरम नकारात्मक मानों की उपस्थिति के कारण माध्य मध्यिका और मोड से नीचे है)।
ट्रेडिंग में तिरछा उपयोग कैसे करें
वित्त में, अक्सर यह माना जाता है कि निवेश पर रिटर्न सामान्य रूप से वितरित किया जाता है (एक घंटी वक्र के माध्यम से), लेकिन वास्तव में, वे नहीं हैं, विशेष रूप से गैर के संबंध में -रैखिक संपत्ति (जैसे विकल्प, और उत्तलता के माध्यम से कुछ हद तक बांड)।
सकारात्मक रूप से विषम प्रोफ़ाइल अनियमित बड़े लाभ के साथ-साथ बार-बार छोटे नुकसान का संकेत दे सकती है।
इसे आम तौर पर स्वीकार्य माना जाता है क्योंकि लाभ की छोटी संख्या छोटी हानियों की बड़ी संख्या को पछाड़ देगी।
एक नकारात्मक रूप से विषम वितरण में, विपरीत लागू होता है (कभी-कभी बड़े नुकसान की संभावना के साथ लगातार छोटे लाभ) – यह अक्सर व्यापारियों की पोजीशन बुक में देखा जाता है, जिसमें शॉर्ट ऑप्शंस एक्सपोजर की एक उच्च डिग्री होती है।
तिरछापन की सीमा की गणना कई तरीकों से की जा सकती है, जिनमें से एक को पियर्सन के तिरछापन गुणांक के रूप में जाना जाता है, जिससे:
3x (माध्य-माध्यिका)/मानक विचलन = की डिग्री तिरछापन।
पारंपरिक सांख्यिकीय विश्लेषण को नियोजित करते समय किसी भी दिशा में उच्च स्तर की विषमता भ्रामक परिणाम दे सकती है।