Mi az adatok simítása?
Az adatok simítását algoritmus segítségével végezzük el, hogy eltávolítsuk a zajt az adatkészletből. Ez lehetővé teszi a fontos minták kiemelkedését. Az adatok simítása felhasználható a trendek előrejelzéséhez, például az értékpapírok árfolyamaihoz.
A sima adatokat részesítik előnyben, mivel általában azonosítják a gazdaságban bekövetkezett változásokat a nem mozdulatlan adatokkal összehasonlítva.
Az adatok simítása megmagyarázva
Az adatok összeállításakor manipulálható bármilyen volatilitás vagy bármilyen más zaj eltávolítására vagy csökkentésére. Ezt nevezzük az adatok simításának.
Az adatok simításának az az ötlete, hogy az egyszerűsített változásokat képes azonosítani, hogy elősegítse a különböző trendek és minták előrejelzését. Segítségként szolgál statisztikusoknak vagy kereskedőknek, akiknek sok adatot kell átnézniük - amelyek gyakran bonyolultak az emésztésre - olyan minták megtalálására, amelyeket egyébként nem látnának.
A vizuális ábrázolás elmagyarázásával képzeljünk el egy éves diagramot az X vállalat részvényeiről. Az állomány diagram minden egyes magasabb pontját csökkentheti, miközben megemeli az összes alsó pontot. Ez finomabb görbét eredményezne, és ezáltal segítené a befektetõket abban, hogy megjósolja, hogyan alakul a részvény a jövõben.
Adatok simítási módszerei
Különböző módszerek vannak az adatok simítására. Ezek közé tartozik a véletlenszerű módszer, a véletlenszerű séta, a mozgó átlag, az egyszerű exponenciális, a lineáris exponencia és a szezonális exponenciális simítás.
A simított mozgó átlag ugyanolyan súlyt helyez el, mint a legutóbbi és a korábbi árak.
A véletlenszerű séta modelljét általában használják a pénzügyi eszközök, például a részvények viselkedésének leírására. Egyes befektetők úgy vélik, hogy nincs kapcsolat az értékpapír árának múltbeli mozgása és a jövőbeni mozgása között. A véletlenszerű séta simítása feltételezi, hogy a jövőbeli adatpontok megegyeznek az utolsó rendelkezésre álló adatponttal plusz egy véletlenszerű változóval. A műszaki és alapvető elemzők nem értenek egyet ezzel az elképzeléssel; úgy vélik, hogy a jövőbeni mozgások a múltbeli tendenciák vizsgálatával extrapolálhatók.
A gördülő átlagot, amelyet gyakran használnak a technikai elemzésben, elsimítja az árművelet, miközben kiszűri a volatilitást a véletlenszerű ármozgásokból. Ez a folyamat a múltbeli árakon alapszik, és tendenciát követő vagy lemaradó mutatóvá válik.
Az adatok simításának előnyei és hátrányai
Az adatok simítása felhasználható a gazdasági tendenciák, az értékpapírok, például a részvények, a fogyasztói hangulat, vagy más üzleti célok azonosítására.
Kulcs elvihető
- Az adatok simítása algoritmust használ a zaj eltávolításához az adatkészletből, lehetővé téve a fontos minták kitűnését. Használható a trendek, például az értékpapírok árfolyamaiban való előrejelzéshez. A különféle adatok simítási modelljei között szerepel a véletlenszerű módszer, a véletlenszerű séta és a mozgóátlag. Noha az adatok simítása segíthet előre jelezni bizonyos tendenciákat, ez bizonyos adatpontokhoz vezethet. figyelmen kívül hagyja.
Például egy közgazdász kicsinyítheti az adatokat bizonyos mutatók, például a kiskereskedelem értékesítésének szezonális kiigazítása érdekében, csökkentve az olyan havi változásokat, amelyek minden hónapban előfordulhatnak, például ünnepnapok vagy gázárak.
Ennek az eszköznek a használata azonban nem megfelelő. Az adatok simítása nem mindig magyarázza a trendeket vagy mintákat, amelyek segítenek az azonosításban. Ez azt is eredményezheti, hogy egyes adatpontokat figyelmen kívül hagynak mások hangsúlyozásával.
