Netezirea datelor
Netezirea datelor se face folosind un algoritm pentru a elimina zgomotul dintr-un set de date. Acest lucru permite modelele importante să iasă în evidență. Netezirea datelor poate fi folosită pentru a ajuta la prezicerea tendințelor, cum ar fi cele care se găsesc în prețurile titlurilor.
Datele netezite sunt preferate, deoarece identifică, în general, schimbările din economie în comparație cu datele nepermise.
Netezirea datelor explicată
Când datele sunt compilate, acestea pot fi manipulate pentru a elimina sau reduce orice volatilitate sau orice alt tip de zgomot. Aceasta se numește netezirea datelor.
Ideea din spatele netezirii datelor este că poate identifica modificări simplificate pentru a ajuta la prezicerea diferitelor tendințe și modele. Acționează ca un ajutor pentru statisticienii sau comercianții care trebuie să se uite la o mulțime de date - care pot fi adesea complicate de digerat - pentru a găsi modele pe care altfel nu le-ar vedea.
Pentru a explica cu o reprezentare vizuală, imaginați-vă un grafic de un an pentru acțiunile Companiei X. Fiecare punct înalt al graficului pentru stoc poate fi redus în timp ce se ridică toate punctele inferioare. Acest lucru ar face o curbă mai lină, ajutând astfel un investitor să prezice predicții despre performanța acțiunilor în viitor.
Metode de netezire a datelor
Există diferite metode prin care se poate efectua netezirea datelor. Unele dintre acestea includ metoda aleatorie, mersul la întâmplare, media în mișcare, netezirea exponențială simplă, liniară exponențială și netezirea exponențială sezonieră.
O medie în mișcare netezită plasează o pondere egală atât cu prețurile recente, cât și cu cele istorice.
Modelul de mers aleatoriu este utilizat în mod obișnuit pentru a descrie comportamentul instrumentelor financiare, cum ar fi stocurile. Unii investitori cred că nu există nicio relație între circulația trecută în prețul unei garanții și mișcarea sa viitoare. Netezirea la mers aleatoriu presupune că punctele de date viitoare vor fi egale cu ultimul punct de date disponibil, plus o variabilă aleatoare. Analiștii tehnici și fundamentali nu sunt de acord cu această idee; ei cred că mișcările viitoare pot fi extrapolate examinând tendințele trecute.
Adesea folosit în analiza tehnică, media mobilă elimină acțiunea prețurilor, în timp ce filtrează volatilitatea de la mișcările aleatoare ale prețurilor. Acest proces se bazează pe prețurile anterioare, ceea ce îl face un indicator care urmărește tendința sau rămâne în urmă.
Pro și contra de netezire a datelor
Netezirea datelor poate fi folosită pentru a ajuta la identificarea tendințelor din economie, titluri cum ar fi stocurile, sentimentul consumatorului sau în alte scopuri de afaceri.
Cheie de luat cu cheie
- Netezirea datelor utilizează un algoritm pentru a elimina zgomotul dintr-un set de date, permițând evidențierea unor tipare importante.
- Poate fi folosit pentru a prezice tendințe, cum ar fi cele care se găsesc în prețurile titlurilor.
- Diferite modele de netezire a datelor includ metoda aleatorie, mersul la întâmplare și media în mișcare.
- În timp ce netezirea datelor poate ajuta la prezicerea anumitor tendințe, poate duce la ignorarea anumitor puncte de date.
De exemplu, un economist poate uniformiza datele pentru a face ajustări sezoniere pentru anumiți indicatori, cum ar fi vânzările cu amănuntul, prin reducerea variațiilor care pot apărea în fiecare lună, cum ar fi vacanțele sau prețurile la gaz.
Cu toate acestea, există deficiențe în utilizarea acestui instrument. Netezirea datelor nu oferă întotdeauna o explicație a tendințelor sau modelelor pe care le ajută să le identifice. De asemenea, poate duce la ignorarea anumitor puncte de date prin accentuarea altora.
Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.