Что такое сглаживание данных?
Сглаживание данных осуществляется с помощью алгоритма для удаления шума из набора данных. Это позволяет выделяться важным шаблонам. Сглаживание данных может использоваться для прогнозирования тенденций, таких как те, которые обнаруживаются в ценах на ценные бумаги.
Сглаженные данные являются предпочтительными, поскольку они обычно определяют изменения в экономике по сравнению с несглаженными данными.
Объяснение сглаживания данных
Когда данные компилируются, ими можно манипулировать, чтобы удалить или уменьшить любую волатильность или любой другой тип шума. Это называется сглаживанием данных.
Идея сглаживания данных заключается в том, что он может выявлять упрощенные изменения, чтобы помочь прогнозировать различные тенденции и закономерности. Он действует как помощь для статистиков или трейдеров, которым необходимо просматривать большое количество данных, которые зачастую сложно переварить, чтобы найти шаблоны, которые они иначе не увидели бы.
Чтобы объяснить это визуально, представьте однолетнюю диаграмму акций компании X. Каждую отдельную высшую точку на графике для акции можно уменьшить, одновременно поднимая все нижние точки. Это сделало бы более плавную кривую, помогая инвестору делать прогнозы о том, как акции могут работать в будущем.
Методы сглаживания данных
Существуют разные методы, с помощью которых можно сделать сглаживание данных. Некоторые из них включают случайный метод, случайное блуждание, скользящее среднее, простое экспоненциальное, линейное экспоненциальное и сезонное экспоненциальное сглаживание.
Сглаженное скользящее среднее приравнивает вес как к недавним, так и к историческим ценам.
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. Случайное сглаживание предполагает, что будущие точки данных будут равны последней доступной точке данных плюс случайная величина. Технические и фундаментальные аналитики не согласны с этой идеей; они полагают, что будущие движения могут быть экстраполированы путем изучения прошлых тенденций.
Часто используемое в техническом анализе, скользящее среднее сглаживает ценовое движение, в то же время отфильтровывая волатильность от случайных ценовых движений. Этот процесс основан на прошлых ценах, что делает его индикатором следования за трендом или отставанием.
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 вынос
- Сглаживание данных использует алгоритм для удаления шума из набора данных, позволяя выделять важные шаблоны. Его можно использовать для прогнозирования тенденций, например, в ценах на ценные бумаги. Различные модели сглаживания данных включают случайный метод, случайное блуждание и скользящее среднее. Хотя сглаживание данных может помочь в прогнозировании определенных тенденций, оно может привести к тому, что определенные точки данных будут игнорируются.
Например, экономист может сгладить данные для внесения сезонных корректировок для определенных показателей, таких как розничные продажи, путем уменьшения колебаний, которые могут происходить каждый месяц, например, праздников или цен на газ.
Однако при использовании этого инструмента есть недостатки. Сглаживание данных не всегда дает объяснение тенденций или моделей, которые оно помогает идентифицировать. Это также может привести к тому, что некоторые данные будут игнорироваться, если акцентировать внимание на других.
