データ平滑化

トレーディングテクニカル分析 Advanced Technical Analysis Concepts

##データスムージングとは何ですか？

、データセットからノイズを除去するアルゴリズムを使用して行われます。これにより、重要なパターンをより明確に目立たせることができます。

データスムージングは、経済分析だけでなく、証券価格に見られるような傾向を予測するのに役立ちます。データスムージングは、1回限りの異常値を無視し、季節性の影響を考慮に入れることを目的としています。

##データスムージングを理解する

揮発性やその他の種類のノイズを除去または低減できます。これはデータスムージングと呼ばれます。

データスムージングの背後にある考え方は、さまざまな傾向やパターンを予測するために、簡略化された変更を識別できることです。これは、多くのデータ（消化が複雑になることが多い）を調べて、他の方法では見られないパターンを見つける必要がある統計学者やトレーダーの助けとして機能します。

視覚的に説明するために、X社の株式の1年間のチャートを想像してみてください。株式のチャート上の個々の最高点は、すべての最低点を上げながら減らすことができます。これにより曲線が滑らかになり、投資家が将来の株式のパフォーマンスを予測するのに役立ちます。

平滑化されたデータは、平滑化されていないデータと比較して傾向の変化をより適切に識別できるため、エコノミストに一般的に好まれます。

##特別な考慮事項

###データスムージングの方法

データの平滑化を実行できるさまざまな方法があります。これらのいくつかには、ランダム化方法、ランダムウォークの使用、移動平均の計算、またはいくつかの指数平滑化手法の1つを実行することが含まれます。

単純移動平均（SMA）は、最近の価格と過去の価格の両方に等しい重みを置きますが、指数移動平均（EMA）は、最近の価格データにより多くの重みを置きます。

ランダムウォークモデルは、株式などの金融商品の動作を説明するために一般的に使用されます。一部の投資家は、証券の価格の過去の動きと将来の動きとの間に関係はないと考えています。ランダムウォークスムージングは、将来のデータポイントが最後に使用可能なデータポイントにランダム変数を加えたものに等しいことを前提としています。技術アナリストとファンダメンタルアナリストはこの考えに同意しません。彼らは、過去の傾向を調べることで将来の動きを推定できると信じています。

技術分析でよく使用される移動平均は、ランダムな価格変動から変動性を除外しながら、価格アクションを平滑化します。このプロセスは過去の価格に基づいており、トレンドフォローまたはラグの指標になります。以下の価格表に示されているように、移動平均（EMA）は、ローソク足で示されている、基礎となる1日の価格データの一般的な形状と傾向を示しています。移動平均に組み込まれる日数が多いほど、線はより滑らかになります。

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##データスムージングの長所と短所

データスムージングは、経済、株式などの証券、および消費者心理の傾向を特定するのに役立ちます。データスムージングは、他のビジネス目的にも使用できます。

たとえば、エコノミストは、休日やガス価格などの毎月発生する可能性のある変動を減らすことにより、小売売上高などの特定の指標の季節調整を行うためにデータを平滑化できます。

ただし、このツールを使用することには欠点があります。データスムージングは、それが特定するのに役立つ傾向やパターンの説明を常に提供するとは限りません。また、他のデータポイントを強調することにより、特定のデータポイントが無視される可能性があります。

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##財務会計におけるデータスムージングの例

事業会計におけるデータ平滑化のよく引用される例は、ある報告期間から別の報告期間に不良債務費用を変更することにより、疑わしい勘定を考慮に入れることです。たとえば、ある会社は、2つの会計期間にわたって特定の商品の支払いを受け取らないことを期待しています。最初のレポート期間で1,000ドル、2番目のレポート期間で5,000ドル。

最初の報告期間の収益が高いと予想される場合、会社はその報告期間の疑わしいアカウントの引当金として合計6,000ドルを含めることができます。これにより、損益計算書の不良債権費用が6,000ドル増加し、純利益が6,000ドル減少します。これにより、収入を減らすことで高収入期間をスムーズにすることができます。アカウントを調整する際には、企業が判断と法的な会計方法を使用することが重要です。

##ハイライト

-データ平滑化は、アルゴリズムを使用してデータセットからノイズを除去し、重要なパターンを際立たせます。

-データスムージングは特定の傾向を予測するのに役立ちますが、本質的にサンプル内の情報が少なくなり、特定のデータポイントが無視される可能性があります。

-さまざまなデータ平滑化モデルには、移動平均の使用をランダムに使用する方法が含まれます。

-データスムージングを使用して、証券価格に見られるような傾向を予測できます。