Визначення згладжування даних
Згладження даних здійснюється за допомогою алгоритму для видалення шуму з набору даних. Це дозволяє виділити важливі зразки. Згладжування даних може бути використане для прогнозування тенденцій, таких як ціни на цінні папери.
Згладжені дані є кращими, оскільки вони загалом ідентифікують зміни в економіці порівняно з негладкими даними.
Згладжування даних пояснено
Коли дані збираються, ними можна маніпулювати, щоб видалити або зменшити будь-яку нестабільність або будь-який інший тип шуму. Це називається згладжуванням даних.
Ідея згладжування даних полягає в тому, що вона може визначити спрощені зміни, щоб допомогти передбачити різні тенденції та закономірності. Він служить допоміжним засобом для статистиків або торговців, яким потрібно переглянути багато даних, які часто можуть бути складними для перетравлення, щоб знайти шаблони, які вони б інакше не побачили.
Щоб пояснити візуальним поданням, уявіть собі річний графік акцій компанії X. Кожна окрема висока точка на графіку для акції може бути зменшена при підвищенні всіх нижчих пунктів. Це дозволило б зробити більш плавною криву, що допоможе інвестору робити прогнози щодо ефективності акцій у майбутньому.
Методи згладжування даних
Існують різні методи, за допомогою яких можна згладжувати дані. Деякі з них включають випадковий метод, випадкову ходу, ковзну середню, просту експоненціальну, лінійну експоненціальну та сезонну експоненціальну згладжування.
Згладжена ковзна середня величина має однакову вагу як останніх цін, так і історичних.
Модель випадкової прогулянки зазвичай використовується для опису поведінки фінансових інструментів, таких як акції. Деякі інвестори вважають, що між ціною цінних паперів та її майбутнім рухом немає зв’язку між минулим рухом. Випадкове згладжування ходи передбачає, що майбутні точки даних будуть дорівнювати останній доступній точці даних плюс випадковій змінній. Технічні та фундаментальні аналітики не згодні з цією ідеєю; вони вважають, що майбутні рухи можна екстраполювати, вивчаючи минулі тенденції.
Часто використовується в технічному аналізі, ковзаюча середня згладжує цінову дію, в той час як вона фільтрує мінливість від випадкових змін цін. Цей процес базується на минулих цінах, що робить його індикатором, що слідує за трендами або відстає.
Плюси і мінуси згладжування даних
Згладжування даних може бути використане для виявлення тенденцій в економіці, цінних паперів, таких як акції, настрої споживачів або для інших цілей бізнесу.
Ключові вивезення
- Для згладжування даних використовується алгоритм для видалення шуму з набору даних, що дозволяє виділяти важливі зразки.
- Він може бути використаний для прогнозування тенденцій, таких як ціни, що виявляються в цінах на цінні папери.
- Різні моделі згладжування даних включають випадковий метод, випадкову ходу та ковзну середню.
- Хоча згладжування даних може допомогти передбачити певні тенденції, це може призвести до ігнорування певних точок даних.
Наприклад, економіст може згладити дані, щоб внести сезонні корективи за певними показниками, наприклад, роздрібними продажами, зменшивши коливання, які можуть виникати щомісяця, як відпустки або ціни на газ.
Однак у використанні цього інструменту є недоліки. Згладжування даних не завжди дає пояснення тенденціям або моделям, які допомагають визначити. Це також може призвести до ігнорування певних точок даних, підкреслюючи інші.
Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.