데이터 스무딩이란 무엇입니까?
데이터 스무딩은 알고리즘을 사용하여 데이터 세트에서 노이즈를 제거하여 수행됩니다. 이를 통해 중요한 패턴이 두드러집니다. 데이터 스무딩을 사용하여 유가 증권 가격과 같은 추세를 예측할 수 있습니다.
평활 데이터는 일반적으로 평활 데이터와 비교하여 경제 변화를 식별하기 때문에 선호됩니다.
데이터 스무딩 설명
데이터가 컴파일 될 때 휘발성 또는 기타 유형의 노이즈를 제거하거나 줄이기 위해 데이터를 조작 할 수 있습니다. 이것을 데이터 스무딩이라고합니다.
데이터 스무딩의 기본 개념은 다양한 추세와 패턴을 예측하기 위해 단순화 된 변경을 식별 할 수 있다는 것입니다. 이 도구는 다른 데이터로는 볼 수없는 패턴을 찾기 위해 다이제스트가 복잡 할 수있는 많은 데이터를보아야하는 통계 전문가 나 거래자에게 도움이됩니다.
시각적으로 표현하기 위해 Company X의 주식에 대한 1 년 차트를 상상해보십시오. 모든 하위 포인트를 올리면서 주식 차트의 각 개별 상위 포인트를 줄일 수 있습니다. 이는 더 부드러운 곡선을 만들어 투자자가 향후 주식의 실적을 예측하는 데 도움이됩니다.
데이터 스무딩 방법
데이터 스무딩을 수행 할 수있는 여러 가지 방법이 있습니다. 여기에는 랜덤 방법, 랜덤 워크, 이동 평균, 단순 지수, 선형 지수 및 계절 지수 평활이 포함됩니다.
평평한 이동 평균은 최근 가격과 과거 가격과 동일한 가중치를가집니다.
랜덤 워크 모델은 일반적으로 주식과 같은 금융 상품의 행동을 설명하는 데 사용됩니다. 일부 투자자들은 유가 증권의 과거 움직임과 미래 움직임 사이에는 아무런 관계가 없다고 생각합니다. 랜덤 워크 스무딩은 향후 데이터 포인트가 마지막으로 사용 가능한 데이터 포인트에 랜덤 변수를 더한 것으로 가정합니다. 기술 및 기본 분석가는이 아이디어에 동의하지 않습니다. 그들은 과거의 경향을 조사함으로써 미래의 움직임을 추정 할 수 있다고 믿는다.
기술 분석에 종종 사용되는 이동 평균은 가격 변동을 완화시키는 한편 무작위 가격 변동으로 인한 변동성을 걸러냅니다. 이 프로세스는 과거 가격을 기반으로하여 추세를 따르거나 지연되는 지표입니다.
데이터 스무딩의 장단점
데이터 스무딩을 사용하여 경제 동향, 주식과 같은 유가 증권, 소비자 정서 또는 기타 비즈니스 목적을 파악할 수 있습니다.
주요 테이크 아웃
- 데이터 스무딩은 알고리즘을 사용하여 데이터 세트에서 노이즈를 제거하여 중요한 패턴이 두드러지게합니다. 증권 가격과 같은 추세를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 평활화 모델에는 랜덤 방법, 임의 보행 및 이동 평균이 포함됩니다. 무시되었습니다.
예를 들어, 경제학자는 휴일이나 가스 가격과 같이 매달 발생할 수있는 변동을 줄임으로써 소매 판매와 같은 특정 지표에 대한 계절 조정을 수행하기 위해 데이터를 부드럽게 처리 할 수 있습니다.
그러나이 도구를 사용하면 문제가 발생합니다. 데이터 스무딩이 식별하는 데 도움이되는 트렌드 나 패턴에 대한 설명을 항상 제공하지는 않습니다. 또한 다른 데이터를 강조함으로써 특정 데이터 포인트가 무시 될 수 있습니다.
