Neste trabalho propõe-se a obtenção de árvores geradoras mínimas do mercado financeiro a partir de uma distância entre as distribuições de probabilidade do retorno do preço de ações. A distância proposta permite definir uma intensidade de ligação entre os ativos do mercado que é relacionada a similaridade entre suas distribuições de probabilidade. Como aplicação, foram obtidas as árvores geradoras mínimas mensais da carteira de ações do IBOVESPA para os meses de maio, junho, julho e agosto de 2019 a partir das distribuições empíricas de probabilidade dos retornos de preços com transações registradas a cada 15 minutos. As árvores geradoras mínimas obtidas foram caracterizadas por suas distribuições de grau simples e de grau ponderado e comparadas com os resultados para árvores geradoras mínimas baseadas em correlação. A distribuição de grau simples para as árvore mínimas baseadas em distribuição de probabilidade apresentaram menor dispersão e um número de menor de ações na periferia da rede (ações com grau 1) quando comparadas com as redes baseadas em correlação. A distribuição de grau ponderado das redes baseadas em distribuição de probabilidade apresentaram grau médio ponderado praticamente constante ao longo dos períodos e com valores sempre acima do grau médio ponderado das redes baseadas em correlação. A classificação das ações nos graus ponderados das redes baseadas em distribuição de probabilidade tem pouca variabilidade se consideradas ações com mesmo grau simples quando comparadas com as redes baseadas em correlação.

This work proposes financial market minimum spanning trees from a distance between probability distributions of stock price returns. The proposed distance allows to define an intensity for the interaction between market assets that is related to the similarity between their probability distributions. As an application, the monthly minimum spanning trees of the IBOVESPA stock portfolio for May, June, July and August 2019 were obtained from the empirical probability distributions of stock price returns with trade recorded every 15 minutes. The minimum spanning trees were characterized by their simple and weighted degree distributions and compared with the minimum spanning trees obtained from correlations between stock prices returns. The simple degree distribution for the minimum spanning trees based on probability distribution shows less dispersion and fewer stocks on the network periphery (stocks with degree 1) when compared to the correlation-based minimum spanning trees. The weighted degree distribution for networks based on probability distributions showed higher and a nearly constant values of average weighted degree over the periods when compared with the average weighted degree of correlation minimum spanning trees. The weighted degree for stocks with the same simple degree has low variation variation for minimum spanning trees from probability distribution when they are compared to the correlation-based minimum spanning trees.