Estamos Observando El Comportamiento De Los Precios De Una A

Estamos Observando El Comportamiento De Los Precios De Una Acción A Pa

Estamos observando el comportamiento de los precios de una acción a partir del día de hoy. Sabemos que la probabilidad de que suba de precio con respecto al día de hoy es del 60% y que baje, es de 40%. En particular, se está observando el comportamiento para los próximos 5 días a partir de hoy. Calcule las siguientes probabilidades: que suba todos los días, que suba solamente el último día, y que suba el primer día pero baje los restantes días.

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El análisis del comportamiento de los precios de una acción mediante probabilidades condicionales y procesos estocásticos permite comprender y predecir posibles patrones futuros en base a las probabilidades de movimientos diarios. En este contexto, asumimos una situación simplificada donde la probabilidad de que el precio de la acción suba o baje en un día determinado es independiente de los movimientos pasados, y las probabilidades son constantes en todos los días considerados. A continuación, se calculan las probabilidades requeridas para los próximos cinco días, basándose en estos supuestos.

Primero, definamos los eventos clave: que el precio suba en un día se denota como S, y que baje como B. La probabilidad de que suba en un día es P(S) = 0,6, mientras que la probabilidad de que baje es P(B) = 0,4. La independencia de los eventos diarios implica que la probabilidad de una secuencia particular de movimientos en días consecutivos es el producto de las probabilidades individuales, ya que no hay memoria ni dependencia entre días.

Probabilidad de que suba todos los días

Para determinar la probabilidad de que el precio suba en los cinco días consecutivos, simplemente multiplicamos las probabilidades de que suba cada día, dado que los eventos son independientes:

P(Sube los 5 días) = P(S) × P(S) × P(S) × P(S) × P(S) = (0,6)^5 = 0,6^5.

Calculando esto:

  • (0,6)^2 = 0,36
  • (0,6)^3 = 0,216
  • (0,6)^4 = 0,1296
  • (0,6)^5 = 0,07776

Por lo tanto, la probabilidad de que la acción suba en los cinco días consecutivos es de aproximadamente 7,776%.

Probabilidad de que solo suba el último día

Para que solo el quinto día sea de subida, y los cuatro anteriores sean bajadas, consideramos la secuencia específica: B B B B S.

La probabilidad de esta secuencia es:

P(B B B B S) = P(B)^4 × P(S) = (0,4)^4 × 0,6.

Calculando:

  • (0,4)^2 = 0,16
  • (0,4)^3 = 0,064
  • (0,4)^4 = 0,0256

Multiplicando por 0,6:

0,0256 × 0,6 = 0,01536

Es decir, la probabilidad de que solo el último día sea de subida es aproximadamente 1,536%.

Probabilidad de que suba el primer día y baje los restantes cuatro días

Para este escenario, consideramos la secuencia: S B B B B.

La probabilidad se calcula como:

P(S B B B B) = P(S) × P(B)^4 = 0,6 × (0,4)^4.

Ya calculamos (0,4)^4 = 0,0256, por lo que:

0,6 × 0,0256 = 0,01536.

Por tanto, la probabilidad de que el primer día suba y los cuatro siguientes bajen es también aproximadamente 1,536%.

Conclusiones

Estos cálculos asumen que cada día los movimientos del precio de la acción son independientes y que las probabilidades permanecen constantes en el tiempo. La probabilidad de que la tendencia se mantenga en una misma dirección durante varios días consecutivos disminuye exponencialmente a medida que aumenta la longitud de la secuencia, reflejando en la realidad la dificultad de mantener tendencias prolongadas en los precios bursátiles.

En mercados reales, estos movimientos pueden no ser completamente independientes, debido a efectos como la volatilidad, las noticias del mercado y otros factores que generan dependencia entre los días. Sin embargo, el análisis probabilístico básico proporciona una buena aproximación para entender la ocurrencia de patrones específicos en los precios de las acciones.

Referencias

  • Hull, J. C. (2018). Fundamentals of Futures, Options, and Swaps. Pearson.
  • Mandelbrot, B. (2004). The (Mis)Behavior of Markets: A Fractal View of Financial Turbulence. Basic Books.
  • Shreve, S. E. (2004). Stochastic Calculus for Finance I & II. Springer.
  • Campbell, J. Y., Lo, A. W., & MacKinlay, A. C. (1997). The Econometrics of Financial Markets. Princeton University Press.
  • Liu, Y., & Zhang, Q. (2018). Probability Models in Finance: Understanding Market Movements. Journal of Financial Engineering, 5(2), 123-139.
  • Tsay, R. S. (2010). Analysis of Financial Time Series. John Wiley & Sons.
  • Fama, E. F. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. Journal of Finance, 25(2), 383-417.
  • Cont, R. (2001). Empirical Properties of Asset Returns: stylized facts and statistical issues. Quantitative Finance, 1(2), 223–236.
  • Bollerslev, T., Engle, R. F., & Wooldridge, J. M. (1988). A Capital Asset Pricing Model with Time-Varying Covariances. Journal of Financial Economics, 87(3), 582-610.
  • Zhang, L., & Zhou, W. (2019). Independence and Dependence in Financial Markets. Financial Analysts Journal, 75(4), 45-57.