Ето как акциите на Uber обикновено търгуват след печалба

Uber Technologies Inc. (Uber) се очаква да отчете печалби за четвъртото тримесечие на 2022 г. на 02 г. и първоначалната реакция на пазара може да бъде нестабилна.

През последните 12 тримесечия коригираният EPS на Uber надмина консенсусните очаквания пет пъти, но акциите се покачиха на следващия ден само в два от тези случаи. Неговото средно увеличение след печалбата от +2.66%, прикрива почти 9% спад през май 2021 г., когато надмина очакванията, и ръст от 18.9% през август 2022 г., когато пропусна прогнозите с 400%.

Ясно е, че надхвърлянето или пропускането на печалбите не е единствената основа за движение на акциите нагоре или надолу веднага след публикуването на печалбите. Много акции в крайна сметка губят позиции въпреки повишението на печалбите поради други фактори, които разочароват инвеститорите, като лоша перспектива за бъдещи очаквания за растеж, фактори с нестопанска цел като DAU (технологични компании), фактори на натоварване (авиокомпании) и др. По същия начин, непредвидени катализатори, като положителни бъдещи насоки или дори свръхпродадени пазарни условия, водещи до печалби, могат да помогнат за покачване на цената на акцията въпреки липсата на печалба.

Въпреки че миналите резултати не са гаранция за бъдещи резултати, разбирането на разпределението на представянето на цената на акциите на Uber в деня на търговия след последните 12 тримесечни съобщения за печалби може да предостави активни търговци с контекст относно това как цената на акциите може да реагира в деня след следващото публикуване на печалбите. Тази графика разкрива, че Uber е видял повишена волатилност в отговор на предишните 12 публикации на печалбите, като акциите или са се увеличили с повече от 3.0%, или са се понижили с повече от -3.2% на следващия ден.

Нормално разпределение за начинаещи

Нормална дистрибуция, известно още като разпределение на Гаус, е вероятностно разпределение, което е симетрично спрямо средната стойност, което показва, че данните близо до средната се срещат по-често, отколкото данните, далеч от средната.

• Нормалното разпределение е правилният термин за вероятностна камбановидна крива.
• При нормално разпределение средната стойност е нула, а стандартното отклонение е 1. То има нулево изкривяване и ексцес от 3.
• Нормалните разпределения са симетрични, но не всички симетрични разпределения са нормални.
• Много естествено срещащи се явления са склонни да се доближават до нормалното разпределение.
• Във финансите обаче повечето разпределения на цените не са напълно нормални