Сглаживание данных
Что такое Сглаживание данных?
Сглаживание данных выполняется с помощью алгоритма удаления шума из набора данных. Это позволяет выделить важные модели. Сглаживание данных можно использовать для прогнозирования тенденций, например, цен на ценные бумаги.
Краткая справка
Сглаженные данные предпочтительнее, поскольку они обычно идентифицируют изменения в экономике по сравнению с несглаженными данными.
Объяснение сглаживания данных
Когда данные компилируются, ими можно управлять, чтобы удалить или уменьшить любую волатильность или любой другой тип шума. Это называется сглаживанием данных.
Идея сглаживания данных заключается в том, что оно может идентифицировать упрощенные изменения, чтобы помочь предсказать различные тенденции и закономерности. Он помогает статистикам или трейдерам, которым необходимо изучить большой объем данных, которые зачастую сложно переварить, чтобы найти закономерности, которые они иначе не увидели бы.
Чтобы объяснить это с помощью наглядного представления, представьте годовой график акций Компании X. Каждая отдельная высокая точка на графике акции может быть уменьшена при одновременном повышении всех более низких точек. Это сделало бы кривую более плавной, тем самым помогая инвестору делать прогнозы о том, как акции могут работать в будущем.
Методы сглаживания данных
Существуют различные методы сглаживания данных. Некоторые из них включают случайный метод, случайное блуждание, скользящее среднее, простое экспоненциальное, линейное экспоненциальное и сезонное экспоненциальное сглаживание.
Краткая справка
Сглаженная скользящая средняя придает равный вес как недавним ценам, так и историческим.
Модель случайного блуждания обычно используется для описания поведения финансовых инструментов, таких как акции. Некоторые инвесторы считают, что нет никакой связи между прошлым движением цены ценной бумаги и ее будущим движением. Сглаживание случайного блуждания предполагает, что будущие точки данных будут равны последней доступной точке данных плюс случайная величина. Технические и фундаментальные аналитики не согласны с этой идеей; они считают, что будущие движения можно экстраполировать, изучив прошлые тенденции.
Скользящее среднее, часто используемое в техническом анализе , сглаживает ценовое действие, одновременно отфильтровывая волатильность от случайных движений цены. Этот процесс основан на прошлых ценах, что делает его индикатором следования за трендом или запаздывания.
Плюсы и минусы сглаживания данных
Сглаживание данных может использоваться для определения тенденций в экономике, ценных бумагах, таких как акции, настроения потребителей или для других деловых целей.
Ключевые моменты
- Сглаживание данных использует алгоритм для удаления шума из набора данных, позволяя выделить важные шаблоны.
- Его можно использовать для прогнозирования тенденций, например, цен на ценные бумаги.
- Различные модели сглаживания данных включают случайный метод, случайное блуждание и скользящее среднее.
- Хотя сглаживание данных может помочь предсказать определенные тенденции, оно может привести к игнорированию определенных точек данных.
Например, экономист может сгладить данные, чтобы внести сезонные корректировки в определенные показатели, такие как розничные продажи, за счет уменьшения колебаний, которые могут происходить каждый месяц, например, праздников или цен на газ.
Однако есть недостатки в использовании этого инструмента. Сглаживание данных не всегда дает объяснение тенденций или закономерностей, которые оно помогает идентифицировать. Это также может привести к игнорированию определенных точек данных путем выделения других.