הגדרת החלקת נתונים

מה זה החלקה של נתונים?

החלקת נתונים נעשית על ידי שימוש באלגוריתם להסרת רעש מערך נתונים. זה מאפשר לדפוסים חשובים להתבלט. ניתן להשתמש בהחלקת נתונים כדי לעזור לחזות מגמות, כמו אלה שנמצאות במחירי ניירות ערך.

עדיף נתונים מוחלקים מכיוון שהם בדרך כלל מזהים שינויים במשק לעומת נתונים לא מוחלקים.

החלקת נתונים הוסברה

כאשר נערכים נתונים, ניתן לעשות בהם מניפולציה כדי להסיר או להפחית כל תנודתיות, או כל סוג אחר של רעש. זה נקרא החלקת נתונים.

הרעיון העומד מאחורי החלקת נתונים הוא שהוא יכול לזהות שינויים מפושטים על מנת לעזור לחזות מגמות ודפוסים שונים. זה משמש ככלי עזר לסטטיסטיקאים או סוחרים שצריכים להסתכל על נתונים רבים - שלרוב יכולים להיות מורכבים לעיכול - כדי למצוא דפוסים שלא היו רואים אחרת.

כדי להסביר באמצעות ייצוג חזותי, דמיין תרשים לשנה עבור המניה של חברת X. ניתן להפחית כל נקודת שיא בודדת בתרשים עבור המניה תוך העלאת כל הנקודות התחתונות. זה יעשה עקומה חלקה יותר, ובכך יעזור למשקיע לבצע תחזיות לגבי ביצועי המניה בעתיד.

שיטות להחלקת נתונים

ישנן שיטות שונות בהן ניתן לבצע החלקת נתונים. חלקם כוללים את השיטה האקראית, הליכה אקראית, ממוצע נע, החלקה אקספוננציאלית פשוטה, אקספוננציאלית ליניארית והערכה עונתית.

ממוצע נע חלק מוחלק משקל שווה למחירים האחרונים וגם למחירים ההיסטוריים.

מודל ההליכה האקראית משמש בדרך כלל לתיאור התנהגותם של מכשירים פיננסיים כמו מניות. יש משקיעים הסבורים כי אין קשר בין תנועת עבר במחיר נייר ערך לבין תנועתה העתידית. החלקה של הליכה אקראית מניחה שנקודות נתונים עתידיות יהיו שוות עם נקודת הנתונים האחרונה הזמינה בתוספת משתנה אקראי. אנליסטים טכניים ועקרוניים לא מסכימים עם רעיון זה; הם מאמינים שניתן יהיה לחלץ תנועות עתידיות על ידי בחינת מגמות עבר.

לעתים קרובות משתמשים בניתוח טכני, הממוצע הנעה מחליק את פעולות המחיר תוך כדי סינון תנודתיות מתנועות מחירים אקראיות. תהליך זה מבוסס על מחירי העבר, מה שהופך אותו למדד עוקב אחר מגמה - או מפגר.

היתרונות והחסרונות של החלקת נתונים

ניתן להשתמש בהחלקת נתונים כדי לסייע בזיהוי מגמות במשק, ניירות ערך כמו מניות, סנטימנט צרכני או למטרות עסקיות אחרות.

Takeaways מפתח

• החלקת נתונים משתמשת באלגוריתם בכדי להסיר רעש ממערך הנתונים, ומאפשר לדפוסים חשובים להתבלט. ניתן להשתמש בו כדי לחזות מגמות, כמו אלו הנמצאות במחירי ניירות ערך. מודלים להחלקת נתונים שונים כוללים את השיטה האקראית, הליכה אקראית והממוצע הנע. בעוד החלקה של נתונים יכולה לעזור לחזות מגמות מסוימות, היא עלולה להוביל לנקודות נתונים מסוימות התעלם.

לדוגמה, כלכלן יכול להחליק נתונים כדי לבצע התאמות עונתיות עבור אינדיקטורים מסוימים כמו מכירות קמעונאיות על ידי הקטנת הווריאציות שעלולות להתרחש בכל חודש כמו חגים או מחירי דלק.

עם זאת, ישנן ירידות בשימוש בכלי זה. החלקת נתונים לא תמיד מספקת הסבר על המגמות או הדפוסים שהם עוזרים לזהות. זה גם עלול להוביל להתעלמות מנקודות נתונים מסוימות על ידי הדגשת אחרים.