디트렌드

디트렌드란?

추세 제거에는 추세와 값의 차이만 표시하기 위해 데이터 세트에서 추세의 영향을 제거하는 것이 포함됩니다. 순환 및 기타 패턴을 식별할 수 있습니다. 회귀 분석 및 기타 통계 기법을 사용하여 추세 제거를 수행할 수 있습니다 . 추세 제거는 결정적 및 확률적 추세를 제거하여 시계열 데이터의 다른 측면을 보여줍니다.

추세 제거의 가장 일반적인 용도 중 하나는 일종의 전체 증가를 보여주는 데이터 세트에 있습니다. 데이터 추세를 제거하면 과학, 재무, 영업 및 마케팅 연구 전반에 걸쳐 매우 유용할 수 있는 잠재적인 하위 추세를 볼 수 있습니다.

디트렌드의 작동 원리

데이터 세트에서 추세를 제거하면 변동에 초점을 맞추고 여러 중요한 요소를 식별할 수 있습니다. 이러한 유형의 추세 제거는 주식의 주기적인 가격 변동을 식별하기 위해 거래에서 사용되며, 이는 시간 포지션 진입 및 퇴장을 돕는 데 사용할 수 있습니다. 디 트렌드 프라이스 오실레이터 (DPO)는 기술 투자자와 트레이더가 이 목적으로 사용하는 일반적인 도구입니다. 추세 제거는 또한 판매 및 마케팅에서 전체 거래량을 방해하지 않고 판매의 월별 변화를 강조하는 데 사용됩니다.

연구원이나 경제학자가 특정 데이터 세트의 추세를 제거할 때 일반적으로 최종 결과에서 일종의 왜곡을 일으키는 것으로 보이는 측면을 제거하기 위해 그렇게 합니다. 경제 모델은 추세를 사용하여 추세를 제거한 다음 데이터 간의 다양한 관계를 테스트하기 위해 다른 입력 변수로 모델에 다시 추가할 수 있습니다.

디트렌딩 유형

디트렌드 가격 오실레이터 외에도 디트렌드에 사용할 수 있는 많은 방법이 있지만, 그 중 일부는 훨씬 더 복잡하고 사용하기 어렵습니다. 몇 가지 대체 옵션은 Baxter-King 필터(이동 평균 추세선에만 해당)를 사용하고 Hodrick-Prescott 필터 (특정 시계열의 주기적 구성 요소에만 해당)를 사용하는 2차 추세 제거입니다.

어떤 방법이 프로젝트에 가장 적합하고 현재 데이터는 특정 연구 분야와 데이터가 선형 상관 관계 가 있는지 여부를 포함하여 수많은 개별 요소에 따라 다릅니다. 빠르고 효율적으로 추세를 제거하는 옵션은 오늘날 널리 사용되는 대부분의 통계 소프트웨어 패키지에 포함되어 있습니다.

디트렌드를 위한 요건

추세 제거가 발생하기 전에 사용할 가장 적절한 방법을 결정하기 위해 추세의 특정 클래스를 식별해야 합니다. 다양한 종류의 추세가 있지만 일반적으로 두 가지 다른 클래스 내에서만 발생합니다. 이러한 클래스는 결정적 추세와 확률적 추세입니다.

결정적 경향은 지속적으로 감소하거나 증가하고 확률적 경향은 일관되지 않게 감소 또는 증가합니다. 결정론적 추세는 좀 더 예측 가능하고 신뢰할 수 있기 때문에 식별 및 추세 제거가 더 쉽지만 확률적 추세를 처리하는 방법도 있습니다. 추세, 특히 확률적 추세의 식별은 주관적인 작업이 될 수 있으며 모델링과 그로부터 도출된 결론 또는 예측이 부정확할 수 있습니다.

##하이라이트

• 추세 제거가 발생하기 전에 추세 유형을 식별해야 합니다.

• 디트렌드 프라이스 오실레이터는 트레이더가 사용하는 디트렌딩 프라이스 액션의 일반적인 방법입니다.

• 일반적으로 추세에는 결정론적 및 확률적이라는 두 가지 클래스가 있습니다. 결정적 추세는 일관되고 지속적인 증가 및 감소를 나타내는 반면 확률적 추세는 일관성 없이 증가 및 감소합니다.

• 추세 제거는 추세를 표시하는 특정 데이터 세트의 다른 패턴을 식별하는 데 사용됩니다.