Il Market Profile e la distribuzione normale

Il Market Profile, sviluppato all'inizio degli anni '80 da John Peter Steidlmayer in collaborazione con il Chicago Board of Trade (CBOT), è stato ed è un concetto rivoluzionario nel campo dell'analisi finanziaria.

Questa metodologia sfrutta una fondamentale intuizione legata alla distribuzione normale, o gaussiana, per identificare il valore nei mercati.

La distribuzione normale è un modello statistico che emerge frequentemente in natura e si presta efficacemente all'analisi di fenomeni casuali.

La forza di questa distribuzione risiede nella sua semplicità e potenza analitica. Molti fenomeni che appaiono casuali in un insieme di dati tendono, con l'accumulo di osservazioni, a rivelare una distribuzione di probabilità specifica, nota appunto come distribuzione normale o gaussiana. Questa distribuzione è caratterizzata da una forma simmetrica con un picco centrale che corrisponde alla media dei dati, indicando che i valori si distribuiscono in modo tale che la maggior parte di essi si concentra intorno alla media, diminuendo progressivamente man mano che ci si allontana da essa.

La rilevanza della distribuzione normale in natura e in vari ambiti di studio è notevole. È la distribuzione di probabilità più comune osservata per una vasta gamma di variabili, come età, quoziente intellettivo, altezza e peso di una popolazione. Quando questi dati vengono rappresentati graficamente, il risultato è tipicamente una curva a campana che simboleggia la distribuzione normale. Ciò dimostra come, nonostante la diversità e l'apparente casualità dei fenomeni naturali e umani, esistano schemi e regolarità che possono essere descritti matematicamente.

Nel contesto del Market Profile, l'applicazione della distribuzione normale permette agli analisti di mercato di identificare con maggiore precisione aree di equilibrio e disquilibrio, fornendo così una comprensione più profonda delle dinamiche di mercato. Questo approccio facilita l'identificazione di livelli di prezzo significativi, aree di accumulazione di volumi e potenziali zone di inversione, offrendo agli operatori finanziari strumenti analitici preziosi per la presa di decisioni informate.

La curva di distribuzione normale, frequentemente descritta come una curva a campana per la sua forma caratteristica, rappresenta graficamente la distribuzione dei dati attorno a un valore medio. Questa forma simmetrica indica che i dati si assottigliano uniformemente allontanandosi dalla media, con il 50% della distribuzione situato a sinistra della media e il restante 50% a destra.

La deviazione standard gioca un ruolo cruciale nel controllo della forma della curva di distribuzione normale. Essa è una misura che quantifica la variabilità o dispersione dei dati attorno alla media. In termini più semplici, la deviazione standard indica quanto i dati si allontanano dalla media. Un valore di deviazione standard più basso significa che i dati sono più concentrati intorno alla media, risultando in una curva più stretta e alta. Al contrario, una deviazione standard elevata indica una maggiore dispersione dei dati, che si traduce in una curva più larga e piatta.

Questa misura di variabilità è fondamentale nell'analisi statistica e nella teoria delle probabilità, poiché fornisce una comprensione intuitiva della distribuzione dei dati. Attraverso la deviazione standard, è possibile valutare la consistenza dei dati rispetto alla media, offrendo preziose informazioni sulla variabilità dei dati in questione.

Una delle caratteristiche più importanti della distribuzione normale è la sua aderenza a una regola empirica che fornisce una stima immediata della dispersione dei dati all'interno della distribuzione. Secondo questa regola:

• Circa il 68,26% dei dati si trova entro una deviazione standard dalla media.
  
• Circa il 95,44% dei dati si trova entro due deviazioni standard dalla media.
  
• Circa il 99,72% dei dati si trova entro tre deviazioni standard dalla media.

Questa regola empirica è estremamente utile per valutazioni probabilistiche e per l'analisi statistica. Consente agli analisti di determinare rapidamente la probabilità che un dato valore si verifichi all'interno della distribuzione normale, fornendo un metodo intuitivo per valutare la concentrazione dei dati e la loro variabilità rispetto alla media. Più un valore si trova vicino alla media, maggiore è la probabilità del suo verificarsi, evidenziando l'importanza della posizione relativa dei dati nella distribuzione normale per l'interpretazione statistica e la presa di decisioni.