Co to jest wygładzanie danych?
Wygładzanie danych odbywa się za pomocą algorytmu do usuwania szumu z zestawu danych. Pozwala to wyróżnić ważne wzory. Wygładzanie danych może służyć do przewidywania trendów, takich jak te występujące w cenach papierów wartościowych.
Wygładzone dane są preferowane, ponieważ ogólnie identyfikują zmiany w gospodarce w porównaniu do danych nie wygładzonych.
Wyjaśnienie wygładzania danych
Podczas kompilacji danych można nimi manipulować w celu usunięcia lub zmniejszenia wszelkiej zmienności lub innego rodzaju szumu. Nazywa się to wygładzaniem danych.
Ideą wygładzania danych jest to, że może identyfikować uproszczone zmiany, aby pomóc przewidzieć różne trendy i wzorce. Działa jako pomoc dla statystyków lub handlowców, którzy muszą spojrzeć na wiele danych - które często mogą być trudne do strawienia - w celu znalezienia wzorców, których inaczej by nie widzieli.
Aby wyjaśnić to za pomocą prezentacji wizualnej, wyobraź sobie roczny wykres dla akcji Spółki X. Każdy pojedynczy najwyższy punkt na wykresie dla akcji można zmniejszyć, podnosząc jednocześnie wszystkie niższe punkty. Ułatwiłoby to wygięcie krzywej, a tym samym pomógłby inwestorowi przewidzieć, w jaki sposób akcje mogą się utrzymywać w przyszłości.
Metody wygładzania danych
Istnieją różne metody wygładzania danych. Niektóre z nich obejmują metodę losową, losowy spacer, średnią ruchomą, prosty wykładniczy, liniowy wykładniczy i sezonowe wygładzanie wykładnicze.
Wygładzona średnia ruchoma ma taką samą wagę, jak ceny ostatnie i historyczne.
Model losowego przejścia jest powszechnie używany do opisywania zachowania instrumentów finansowych, takich jak akcje. Niektórzy inwestorzy uważają, że nie ma związku między wcześniejszymi zmianami cen papierów wartościowych a ich przyszłymi zmianami. Wygładzanie losowego przejścia zakłada, że przyszłe punkty danych będą równe ostatniemu dostępnemu punktowi danych i zmiennej losowej. Analitycy techniczni i fundamentalni nie zgadzają się z tym pomysłem; uważają, że przyszłe ruchy można ekstrapolować, badając przeszłe trendy.
Często używana w analizie technicznej średnia ruchoma wygładza akcję cenową, jednocześnie odfiltrowując zmienność z przypadkowych ruchów cen. Proces ten opiera się na wcześniejszych cenach, co czyni go wskaźnikiem podążającym za trendem lub opóźnionym.
Plusy i minusy wygładzania danych
Wygładzanie danych może być wykorzystane do identyfikacji trendów w gospodarce, papierów wartościowych, takich jak akcje, nastroje konsumentów lub do innych celów biznesowych.
Kluczowe dania na wynos
- Wygładzanie danych wykorzystuje algorytm do usuwania szumów z zestawu danych, co pozwala wyróżnić ważne wzorce. Może być wykorzystywany do przewidywania trendów, takich jak te występujące w cenach papierów wartościowych. Różne modele wygładzania danych obejmują metodę losową, losowy spacer i średnią ruchomą. Podczas gdy wygładzanie danych może pomóc w przewidywaniu określonych trendów, może prowadzić do zignorowany.
Na przykład ekonomista może wygładzić dane, aby wprowadzić sezonowe korekty niektórych wskaźników, takich jak sprzedaż detaliczna, zmniejszając różnice, które mogą występować każdego miesiąca, takie jak wakacje lub ceny gazu.
Korzystanie z tego narzędzia ma jednak pewne wady. Wygładzanie danych nie zawsze zawiera wyjaśnienie trendów lub wzorców, które pomaga zidentyfikować. Może to również prowadzić do ignorowania niektórych punktów danych przez podkreślanie innych.
