正态分布与投资收益分析的简单介绍,收益率呈正态分布的收益率概率求解~

弄清利润的来源再来谈交易系统

1、关于商业利润的来源，表面上好像来源于流通，但是，单纯的商品买卖活动只能引起商品价值形态变化，而不能创造价值和剩余价值，所以商业资本的真正来源，只能是产业工人在生产过程中所创造的一部分剩余价值。

收益率呈正态分布的收益率概率求解~

1、乘法运算：正态分布的乘法运算在概率密度函数的变换中起着重要的作用。例如，当我们对随机事件的乘积感兴趣时，可以使用乘法运算来推导结果的概率分布。具体应用包括信号处理领域的卷积运算、金融领域的收益率模型等。

2、）落在（μ-σ，μ+σ）之间的概率为627%。2）落在（μ-96σ，μ+96σ）之间的概率为945%。3）落在（μ-58σ，μ+58σ）之间的概率为973%。

3、如果收益率的分布可以用正态分布来近似拟合的话，投资管理将变得更加有理有据。第一，正态分布是左右对称的，也就是说，均值左右程度一样的偏离其发生的概率也一样。

4、【考点六】期望值、标准离差、标准离差率及其风险报酬率的计算。

5、期望收益率的计算 *** 是：首先，确定投资收益率，即投资者在投资期间可以获得的收益率；其次，确定投资收益概率，即投资者在投资期间可以获得收益的概率；最后，将投资收益率和投资收益概率相乘，即可得出期望收益率。

什么是正态分布?

正态分布是高斯在研究误差时所发现的分布 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。

正态分布也被称为高斯分布或钟形曲线（因为它看起来像一个钟），这是统计学中最重要的概率分布，就像我们在大自然中经常看到的那样，它有点神奇。例如，身高、体重、血压、测量误差、智商得分等都服从正态分布。

均数、中位数、众数相同，均等于μ。σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。

正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。 C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。

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