데이터 평활화

데이터 스무딩이란 무엇입니까?

데이터 세트에서 노이즈 를 제거하는 알고리즘을 사용하여 수행됩니다 . 이렇게 하면 중요한 패턴이 더 명확하게 눈에 띌 수 있습니다.

데이터 평활화는 증권 가격 및 경제 분석과 같은 추세를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 평활화는 일회성 이상값을 무시하고 계절성 의 영향을 고려하기 위한 것입니다.

데이터 평활화 이해하기

변동성 또는 기타 유형의 노이즈 를 제거하거나 줄이기 위해 조작할 수 있습니다 . 이를 데이터 평활화라고 합니다.

데이터 평활화의 이면에 있는 아이디어는 다양한 추세와 패턴을 예측하는 데 도움이 되도록 단순화된 변경 사항을 식별할 수 있다는 것입니다. 이는 종종 소화하기 복잡할 수 있는 많은 데이터를 살펴봐야 하는 통계학자나 거래자가 다른 방법으로는 볼 수 없는 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다.

시각적 표현으로 설명하기 위해 X사의 주식에 대한 1년 차트를 상상해 보십시오. 주식 차트의 각 개별 고점은 감소하면서 모든 저점은 상승할 수 있습니다. 이것은 더 부드러운 곡선을 만들어 투자자가 미래에 주식이 어떻게 수행될지 예측하는 데 도움이 됩니다.

평활화 데이터는 일반적으로 경제학자들에 의해 선호되는데, 평활화되지 않은 데이터에 비해 추세의 변화를 더 잘 식별하기 때문에 더 불규칙하게 보이고 잘못된 신호를 생성할 수 있습니다.

특별 고려 사항

데이터 평활화 방법

데이터 평활화를 수행할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 이들 중 일부는 랜덤 워크 를 사용하는 랜덤화 방법, 이동 평균 을 계산 하거나 여러 지수 평활화 기술 중 하나를 수행하는 방법을 포함합니다.

단순 이동 평균 (SMA)은 최근 가격과 과거 가격 모두에 동일한 가중치를 부여하는 반면 지수 이동 평균 (EMA)은 최근 가격 데이터에 더 많은 가중치를 부여합니다.

랜덤 워크 모델은 일반적으로 주식과 같은 금융 상품의 행동을 설명하는 데 사용됩니다. 일부 투자자들은 유가 증권 가격의 과거 움직임과 미래 움직임 사이에 관계가 없다고 생각합니다. 랜덤 워크 스무딩은 미래 데이터 포인트가 사용 가능한 마지막 데이터 포인트에 임의 변수를 더한 것과 같다고 가정합니다. 기술 및 기본 분석가는 이 아이디어에 동의하지 않습니다. 그들은 미래의 움직임이 과거의 경향을 조사함으로써 외삽될 수 있다고 믿습니다.

기술적 분석 에서 자주 사용되는 이동 평균은 가격 움직임을 부드럽게 하는 한편 무작위 가격 움직임에서 변동성을 걸러냅니다. 이 프로세스는 과거 가격을 기반으로 하므로 추세 추종 또는 후행 지표가 됩니다. 아래 가격 차트에서 볼 수 있듯이 이동 평균(EMA)은 촛대로 표시된 기본 일일 가격 데이터의 일반적인 모양과 추세를 가지고 있습니다. 이동 평균에 포함된 날짜가 많을수록 선이 더 부드러워집니다.

데이터 평활화의 장점과 단점

데이터 평활화는 경제, 주식과 같은 증권 및 소비자 심리의 추세를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 평활화는 다른 비즈니스 목적으로도 사용할 수 있습니다.

휴일이나 휘발유 가격과 같이 매월 발생할 수 있는 변동을 줄임으로써 소매 판매와 같은 특정 지표에 대한 계절적 조정 을 위해 데이터를 평활화할 수 있습니다.

그러나 이 도구를 사용하면 단점이 있습니다. 데이터 평활화는 식별하는 데 도움이 되는 경향이나 패턴에 대한 설명을 항상 제공하지는 않습니다. 또한 다른 데이터를 강조하여 특정 데이터 요소를 무시할 수도 있습니다.

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재무회계의 데이터 평활화 예

비즈니스 회계에서 데이터 평활화의 자주 인용되는 예는 보고 기간 마다 대손 비용 을 변경 하여 의심스러운 계정 을 충당하는 것입니다. 예를 들어, 회사는 두 회계 기간 동안 특정 상품에 대한 대금을 받지 않을 것으로 예상합니다. 첫 번째 보고 기간에는 $1,000, 두 번째 보고 기간에는 $5,000입니다.

첫 번째 보고 기간의 소득이 높을 것으로 예상되는 경우 회사는 해당 보고 기간의 대손충당금으로 총액 $6,000를 포함할 수 있습니다. 이렇게 하면 손익 계산서의 대손 비용이 $6,000 증가하고 순이익이 $6,000 감소합니다. 이것은 소득을 줄임으로써 고소득 기간을 부드럽게 할 것입니다. 회사가 계정을 조정할 때 판단 및 법적 회계 방법을 사용하는 것이 중요합니다.

하이라이트

• 데이터 평활화는 알고리즘을 사용하여 데이터 세트에서 노이즈를 제거하여 중요한 패턴을 눈에 띄게 합니다.

• 데이터 평활화는 특정 경향을 예측하는 데 도움이 될 수 있지만 본질적으로 샘플에서 정보가 줄어들어 특정 데이터 요소가 무시될 수 있습니다.

• 다양한 데이터 평활화 모델에는 이동 평균을 사용하는 무작위 방법이 포함됩니다.

• 데이터 평활화를 사용하여 유가 증권 가격과 같은 추세를 예측할 수 있습니다.