디 트렌드는 무엇입니까?
디 트렌드에는 값에서 절대적인 변화 만 표시하고 잠재적 인 주기적 패턴을 식별 할 수 있도록 트렌드에서 누적 데이터 세트의 영향을 제거하는 것이 포함됩니다. 이것은 회귀 분석 및 기타 통계 기법을 사용하여 수행됩니다. 디트 렌딩은 식별하려는 패턴을보다 명확하게 표현하는 데 도움이됩니다.
주요 테이크 아웃
- 디트 렌딩은 특정 데이터 세트에서 주기적 패턴을 식별하는 데 사용됩니다. 일반적으로 결정론과 확률론의 두 가지 등급이 있습니다. 디 트렌드 가격 오실레이터는 디트 렌딩에 사용할 수있는 가장 간단한 방법입니다. 특정 상황에서 사용할 수있는 다른 방법이 몇 가지 있지만, 종종 더 어렵고 복잡합니다.
디 트렌드 작동 방식
연구원이 특정 데이터 세트를 추론 할 때, 최종 결과에서 어떤 종류의 왜곡을 일으키는 것으로 보이는 양상을 제거하기 위해 일반적으로 그렇게합니다. 처음에 트렌드를 식별하고 과거에 유용하거나 유익한 것으로 입증 된 트렌드를 모델링 할 수 있기 때문에 데이터 세트에서 트렌드 정보를 제거하면 큰 이점이 있습니다.
데이터 세트에서 추세를 제거하면 변동에 집중하고 여러 가지 중요한 요소를 식별 할 수 있습니다. 영업 및 마케팅에 특히 유용합니다.
디 트렌드의 유형
다양한 차트 서비스에는 디 트렌드 가격 오실레이터의 사용이 포함되며, 트레이더는 단기주기 패턴을 분석하는 방법을 제공합니다. 이러한 패턴은 장기 사이클에서 주요 전환점을보다 효과적으로 식별하는 데 사용될 수 있습니다.
경향을 떨어 뜨리는 데 사용할 수있는 몇 가지 다른 방법이 있지만 그 방법의 대부분은 훨씬 더 복잡하고 사용하기 어렵습니다. 대체 옵션 중 일부는 Baxter-King 필터 (이동 평균 추세선에만 해당) 및 Hodrick-Prescott 필터 (특정 시계열의 순환 구성 요소에만 해당)를 사용하는 2 차 디트 렌딩입니다.
어떤 방법이 프로젝트에 가장 적합하며 현재 사용중인 데이터는 특정 연구 분야 및 데이터의 선형 상관 관계 여부 등 수많은 개별 요소에 따라 달라집니다. 빠르고 효율적으로 디 트렌드 할 수있는 옵션은 오늘날 사용 가능하고 널리 사용되는 대부분의 통계 소프트웨어 패키지에 포함되어 있습니다.
디 트렌드 요구 사항
디트 렌딩이 발생하기 전에 가장 적합한 방법을 결정하기 위해 특정 트랜드의 클래스를 식별해야합니다. 여러 종류의 트렌드가 있지만 일반적으로 두 가지 다른 클래스에서만 발생합니다. 이 수업은 결정 론적 경향과 확률 적 경향입니다.
결정 론적 경향은 지속적으로 감소 또는 증가하고, 확률 론적 경향은 일관성없이 감소 또는 증가합니다. 결정 론적 경향은 좀 더 예측 가능하고 신뢰할 수 있기 때문에 식별하기 쉽고 경향이 떨어지는 경향이 있지만 확률 론적 경향에도 유용한 방법이 있습니다.
디트 렌딩의 예
종종 시장 모멘텀이 가격 추세를 가져올 것입니다. 2011 년부터 2015 년까지 미국 주식 시장에서 품질이 낮은 경향이있었습니다. 기존의 우량 회사보다 품질 펀더멘털이 낮은 발행사의 주식이 큰 수익을 냈습니다. 예측 데이터에서 "추세를 벗어난"데이터가 아닌 경우이 데이터는 시장 최고점 또는 기타 경제 전환점에 대해 오탐 (false positive)을 생성했을 수 있습니다.
디트 렌딩의 가장 일반적인 용도 중 하나는 전반적인 증가를 보여주는 데이터 세트입니다. 데이터의 경향을 제거하면 잠재적 인 하위 경향을 볼 수 있으며, 이는 전반적으로 과학, 재무, 영업 및 마케팅 조사에 매우 유용 할 수 있습니다.
