Wygładzanie danych

Co to jest wygładzanie danych?

Wygładzanie danych odbywa się za pomocą algorytmu usuwającego szum z zestawu danych. Pozwala to wyraźniej wyróżnić ważne wzory.

Wygładzanie danych może służyć do przewidywania trendów, takich jak te występujące w cenach papierów wartościowych, a także w analizach ekonomicznych. Wygładzanie danych ma na celu ignorowanie jednorazowych wartości odstających i uwzględnienie efektów sezonowości.

Zrozumienie wygładzania danych

Gdy dane są kompilowane, można nimi manipulować, aby usunąć lub zmniejszyć zmienność lub inny rodzaj szumu. Nazywa się to wygładzaniem danych.

Ideą wygładzania danych jest to, że może identyfikować uproszczone zmiany, aby pomóc w przewidywaniu różnych trendów i wzorców. Działa jako pomoc dla statystyków lub traderów, którzy muszą przyjrzeć się dużej ilości danych – które często mogą być skomplikowane do przetrawienia – aby znaleźć wzorce, których inaczej by nie zobaczyli.

Aby wyjaśnić to za pomocą wizualnej reprezentacji, wyobraź sobie roczny wykres dla akcji Spółki X. Każdy pojedynczy najwyższy punkt na wykresie dla akcji można zmniejszyć, jednocześnie podnosząc wszystkie niższe punkty. Utworzyłoby to gładszą krzywą, pomagając w ten sposób inwestorowi w przewidywaniu, jak akcje mogą zachowywać się w przyszłości.

Dane wygładzone są generalnie preferowane przez ekonomistów, ponieważ lepiej identyfikują zmiany trendów w porównaniu z danymi niewygładzonymi, które mogą wydawać się bardziej niekonsekwentne i generować fałszywe sygnały.

Uwagi specjalne

Metody wygładzania danych

Istnieją różne metody wygładzania danych. Niektóre z nich obejmują metodę randomizacji, używanie błądzenia losowego,. obliczanie średniej ruchomej lub przeprowadzanie jednej z kilku technik wygładzania wykładniczego.

Prosta średnia ruchoma (SMA) przypisuje równą wagę zarówno ostatnim cenom, jak i cenom historycznym, podczas gdy wykładnicza średnia ruchoma (EMA) przypisuje większą wagę ostatnim danym cenowym.

Model błądzenia losowego jest powszechnie używany do opisu zachowania instrumentów finansowych, takich jak akcje. Niektórzy inwestorzy uważają, że nie ma związku między przeszłymi zmianami ceny papieru wartościowego a jego przyszłymi ruchami. Wygładzanie błądzenia losowego zakłada, że przyszłe punkty danych będą równe ostatniemu dostępnemu punktowi danych plus zmienna losowa. Analitycy techniczni i fundamentalni nie zgadzają się z tym pomysłem; wierzą, że przyszłe ruchy można ekstrapolować, badając przeszłe trendy.

Często używana w analizie technicznej,. średnia ruchoma wygładza akcję cenową, jednocześnie odfiltrowując zmienność z losowych ruchów cen. Proces ten opiera się na przeszłych cenach, co czyni go wskaźnikiem podążania za trendem lub opóźnionym. Jak widać na poniższym wykresie cenowym, średnia ruchoma (EMA) ma ogólny kształt i trend podstawowych dziennych danych cenowych, przedstawionych przez świeczniki. Im więcej dni zostanie włączonych do średniej ruchomej, tym bardziej wygładzona staje się linia.

Zalety i wady wygładzania danych

Wygładzanie danych może służyć do identyfikacji trendów w gospodarce, w papierach wartościowych, takich jak akcje, oraz nastrojów konsumentów. Wygładzanie danych może być również wykorzystywane do innych celów biznesowych.

Na przykład ekonomista może wygładzić dane, aby dokonać sezonowych korekt niektórych wskaźników, takich jak sprzedaż detaliczna, poprzez zmniejszenie wahań, które mogą wystąpić każdego miesiąca, takich jak święta lub ceny gazu.

Istnieją jednak wady korzystania z tego narzędzia. Wygładzanie danych nie zawsze zapewnia wyjaśnienie trendów lub wzorców, które pomaga zidentyfikować. Może to również prowadzić do ignorowania niektórych punktów danych poprzez podkreślanie innych.

TTT

Przykład wygładzania danych w rachunkowości finansowej

Często przytaczanym przykładem wygładzania danych w rachunkowości biznesowej jest uwzględnienie wątpliwych rachunków poprzez zmianę kosztów nieściągalnych należności z jednego okresu sprawozdawczego na inny. Na przykład firma oczekuje, że nie otrzyma płatności za określone towary w ciągu dwóch okresów rozliczeniowych; 1000 USD w pierwszym okresie sprawozdawczym i 5000 USD w drugim okresie sprawozdawczym.

Jeżeli oczekuje się, że pierwszy okres sprawozdawczy będzie miał wysokie dochody, firma może uwzględnić łączną kwotę 6000 USD jako odpis na wątpliwe rachunki w tym okresie sprawozdawczym. Zwiększyłoby to koszt nieściągalnych długów w rachunku zysków i strat o 6000 USD i zmniejszyłby dochód netto o 6000 USD. W ten sposób wygładziłoby to okres wysokich dochodów poprzez zmniejszenie dochodów. Ważne jest, aby firmy stosowały osąd i legalne metody księgowe podczas korygowania jakichkolwiek kont.

Przegląd najważniejszych wydarzeń

Wygładzanie danych wykorzystuje algorytm do usuwania szumu z zestawu danych, co pozwala wyróżnić ważne wzorce.
Chociaż wygładzanie danych może pomóc w przewidywaniu pewnych trendów, z natury prowadzi do mniejszej ilości informacji w próbce, co może prowadzić do ignorowania niektórych punktów danych.
Różne modele wygładzania danych obejmują metodę losową z wykorzystaniem średnich kroczących.
Wygładzanie danych może służyć do przewidywania trendów, takich jak te występujące w cenach papierów wartościowych.