Levigatura dei dati

Che cos'è il livellamento dei dati?

Il livellamento dei dati viene eseguito utilizzando un algoritmo per rimuovere il rumore da un set di dati. Ciò consente ai modelli importanti di distinguersi più chiaramente.

Il livellamento dei dati può essere utilizzato per prevedere le tendenze, come quelle riscontrate nei prezzi dei titoli, nonché nell'analisi economica. Il livellamento dei dati ha lo scopo di ignorare i valori anomali una tantum e di tenere conto degli effetti della stagionalità.

Comprensione del livellamento dei dati

Quando i dati vengono compilati, possono essere manipolati per rimuovere o ridurre qualsiasi volatilità o qualsiasi altro tipo di rumore. Questo è chiamato livellamento dei dati.

L'idea alla base del livellamento dei dati è che può identificare modifiche semplificate per aiutare a prevedere tendenze e modelli diversi. Funge da aiuto per statistici o trader che hanno bisogno di guardare molti dati, che spesso possono essere complicati da digerire, per trovare schemi che altrimenti non vedrebbero.

Per spiegare con una rappresentazione visiva, immagina un grafico a un anno per le azioni della società X. Ogni singolo punto più alto del grafico per il titolo può essere ridotto aumentando tutti i punti più bassi. Ciò renderebbe una curva più regolare, aiutando così un investitore a fare previsioni su come il titolo potrebbe funzionare in futuro.

I dati uniformi sono generalmente preferiti dagli economisti perché identificano meglio i cambiamenti nelle tendenze rispetto ai dati non uniformi, che possono apparire più irregolari e creare falsi segnali.

Considerazioni speciali

Metodi per il livellamento dei dati

Esistono diversi metodi in cui è possibile eseguire il livellamento dei dati. Alcuni di questi includono il metodo di randomizzazione, l'utilizzo di una passeggiata casuale,. il calcolo di una media mobile o l'esecuzione di una delle numerose tecniche di smoothing esponenziale.

Una media mobile semplice (SMA) attribuisce lo stesso peso sia ai prezzi recenti che a quelli storici, mentre una media mobile esponenziale (EMA) attribuisce maggiore peso ai dati sui prezzi recenti.

Il modello random walk è comunemente usato per descrivere il comportamento di strumenti finanziari, come le azioni. Alcuni investitori ritengono che non vi sia alcuna relazione tra il movimento passato del prezzo di un titolo e il suo movimento futuro. Il livellamento della camminata casuale presuppone che i punti dati futuri saranno uguali all'ultimo punto dati disponibile, più una variabile casuale. Analisti tecnici e fondamentali non sono d'accordo con questa idea; credono che i movimenti futuri possano essere estrapolati esaminando le tendenze passate.

Spesso utilizzata nell'analisi tecnica,. la media mobile attenua l'azione dei prezzi mentre filtra la volatilità dai movimenti casuali dei prezzi. Questo processo si basa sui prezzi passati, il che lo rende un indicatore di tendenza o di ritardo. Come si può vedere nel grafico dei prezzi sottostante, la media mobile (EMA) ha la forma e l'andamento generali dei dati sui prezzi giornalieri sottostanti, rappresentati dalle candele. Più giorni vengono incorporati nella media mobile, più liscia diventa la linea.

Vantaggi e svantaggi del livellamento dei dati

Il livellamento dei dati può essere utilizzato per aiutare a identificare le tendenze nell'economia, nei titoli, come le azioni, e il sentimento dei consumatori. Il livellamento dei dati può essere utilizzato anche per altri scopi aziendali.

Ad esempio, un economista può appianare i dati per apportare modifiche stagionali per determinati indicatori, come le vendite al dettaglio, riducendo le variazioni che possono verificarsi ogni mese, come le vacanze o i prezzi del gas.

Tuttavia, ci sono degli svantaggi nell'utilizzo di questo strumento. Il livellamento dei dati non fornisce sempre una spiegazione delle tendenze o dei modelli che aiuta a identificare. Può anche portare a ignorare determinati punti dati enfatizzandone altri.

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Esempio di smoothing dei dati nella contabilità finanziaria

Un esempio spesso citato di livellamento dei dati nella contabilità aziendale è quello di tenere conto dei crediti dubbi modificando le spese per crediti inesigibili da un periodo di riferimento all'altro. Ad esempio, un'azienda prevede di non ricevere il pagamento per determinati beni in due periodi contabili; $ 1.000 nel primo periodo di riferimento e $ 5.000 nel secondo periodo di riferimento.

Se si prevede che il primo periodo di rendicontazione produca un reddito elevato, la società può includere l'importo totale di $ 6.000 come indennità per crediti dubbi in quel periodo di rendicontazione. Ciò aumenterebbe la spesa per crediti inesigibili sul conto economico di $ 6.000 e ridurrebbe l'utile netto di $ 6.000. Ciò renderebbe così più semplice un periodo ad alto reddito riducendo il reddito. È importante che le aziende utilizzino metodi di valutazione e contabilità legale durante la rettifica dei conti.

Mette in risalto

• Il livellamento dei dati utilizza un algoritmo per rimuovere il rumore da un set di dati, consentendo ai modelli importanti di risaltare.

• Sebbene il livellamento dei dati possa aiutare a prevedere determinate tendenze, intrinsecamente porterà a meno informazioni nel campione che potrebbero portare a ignorare determinati punti dati.

• Diversi modelli di livellamento dei dati includono il metodo casuale l'uso delle medie mobili.

• Il livellamento dei dati può essere utilizzato per prevedere le tendenze, come quelle riscontrate nei prezzi dei titoli.