🎲 Probabilidad en Finanzas

La teoría de probabilidades es el lenguaje de la incertidumbre. En finanzas, donde el futuro es inherentemente incierto, dominar estos conceptos es esencial.

Conceptos Básicos

  • Espacio muestral: Todos los posibles resultados
  • Evento: Un subconjunto del espacio muestral
  • Probabilidad: Número entre 0 y 1 que mide la chance de un evento

Probabilidad Condicional

P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B)

Probabilidad de A dado que B ha ocurrido. Fundamental para actualizar expectativas con nueva información.

Teorema de Bayes

P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B)
Aplicación en Trading: Actualizar la probabilidad de que una acción suba dado que un indicador técnico dio señal de compra.

Valor Esperado

E[X] = Σ xi × P(xi)

El promedio ponderado de todos los posibles resultados. Base para valoración de activos.

Ley de los Grandes Números

A medida que aumenta el número de observaciones, el promedio muestral converge al valor esperado. Por eso los casinos siempre ganan a largo plazo.

Teorema Central del Límite

El Teorema Más Importante: La suma de muchas variables aleatorias independientes tiende a una distribución normal, independientemente de la distribución original.

Esto justifica el uso de la distribución normal en finanzas (aunque con limitaciones).

Independencia vs Correlación

Dos eventos son independientes si P(A|B) = P(A). En finanzas, la independencia rara vez existe; los activos están correlacionados.

Conclusión

La probabilidad no predice eventos individuales, pero proporciona el framework para tomar decisiones racionales bajo incertidumbre.