Definícia vyhladenia údajov
Vyhladenie údajov sa vykonáva pomocou algoritmu na odstránenie šumu zo súboru údajov. To umožňuje vyniknúť dôležitým vzorom. Vyrovnávanie údajov sa môže použiť na predpovedanie trendov, ako sú napríklad trendy v cenách cenných papierov.
Uprednostňujú sa vyhladené údaje, pretože vo všeobecnosti identifikujú zmeny v ekonomike v porovnaní s neoznačenými údajmi.
Vysvetlenie vyhladenia údajov
Pri kompilácii údajov je možné s nimi manipulovať, aby sa odstránila alebo znížila akákoľvek volatilita alebo akýkoľvek iný typ hluku. Toto sa nazýva vyhladzovanie údajov.
Myšlienkou vyhladenia údajov je, že dokáže identifikovať zjednodušené zmeny, aby pomohla predpovedať rôzne trendy a vzorce. Slúži ako pomôcka pre štatistikov alebo obchodníkov, ktorí sa musia pozrieť na množstvo údajov - ktoré môžu byť často ťažko stráviteľné - aby našli vzory, ktoré by inak neuvidelili.
Ak chcete vysvetliť vizuálnym znázornením, predstavte si jednoročný graf pre zásoby spoločnosti X. Každý jednotlivý vysoký bod na mape pre zásoby sa môže znížiť, zatiaľ čo zvyšujú všetky spodné body. Takto by sa vytvorila plynulejšia krivka, čo by investorovi pomohlo urobiť predpovede o výkonnosti akcií v budúcnosti.
Metódy vyhladzovania údajov
Existujú rôzne metódy, pomocou ktorých je možné vyhladenie údajov vykonať. Niektoré z nich zahŕňajú náhodné metódy, náhodné chôdze, kĺzavý priemer, jednoduché exponenciálne, lineárne exponenciálne a sezónne vyhladenie exponenciálov.
Hladký kĺzavý priemer prikladá rovnakú váhu súčasným aj historickým cenám.
Model náhodného chodu sa bežne používa na opis správania finančných nástrojov, napríklad akcií. Niektorí investori sa domnievajú, že neexistuje žiadny vzťah medzi minulým pohybom cenného papiera a jeho budúcim pohybom. Náhodné vyhladenie chôdze predpokladá, že budúce údajové body sa budú rovnať poslednému dostupnému údajovému bodu plus náhodná premenná. Technickí a základní analytici nesúhlasia s touto myšlienkou; sú presvedčení, že budúce hnutia možno extrapolovať skúmaním minulých trendov.
Pohyblivý priemer, ktorý sa často používa v technickej analýze, vyhladzuje cenovú akciu, zatiaľ čo odfiltruje volatilitu z náhodných cenových pohybov. Tento proces je založený na minulých cenách, čo z neho robí indikátor sledujúci trend alebo zaostávanie.
Výhody a nevýhody vyhladenia dát
Vyrovnávanie údajov možno použiť na identifikáciu trendov v ekonomike, cenných papieroch, ako sú akcie, sentiment spotrebiteľov alebo na iné obchodné účely.
Kľúčové jedlá
- Vyhladenie údajov využíva algoritmus na odstránenie šumu zo súboru údajov, čo umožňuje vyniknúť dôležitým vzorom.
- Môže sa použiť na predpovedanie trendov, napríklad tých, ktoré sa nachádzajú v cenách cenných papierov.
- Rôzne modely vyhladzovania údajov zahŕňajú náhodnú metódu, náhodnú prechádzku a kĺzavý priemer.
- Aj keď vyhladenie údajov môže pomôcť predpovedať určité trendy, môže to viesť k ignorovaniu určitých údajových bodov.
Napríklad ekonóm môže vyhladiť údaje a vykonať sezónne úpravy určitých ukazovateľov, napríklad maloobchodný predaj, znížením odchýlok, ktoré sa môžu vyskytnúť každý mesiac, ako sú sviatky alebo ceny plynu.
Na používanie tohto nástroja však existuje pád. Vyrovnávanie údajov nie vždy poskytuje vysvetlenie trendov alebo modelov, ktoré pomáha identifikovať. Môže tiež viesť k ignorovaniu určitých údajových bodov zdôraznením iných.
Porovnať investičné účty Názov poskytovateľa Opis Zverejnenie informácií inzerenta × Ponuky uvedené v tejto tabuľke pochádzajú od partnerstiev, od ktorých spoločnosť Investopedia dostáva kompenzácie.