детренд
Что такое детренд?
Удаление тренда включает удаление эффектов тренда из набора данных, чтобы показать только отличия значений от тренда; он позволяет идентифицировать циклические и другие закономерности. Удаление тренда может быть выполнено с использованием регрессионного анализа и других статистических методов. Удаление тренда показывает другой аспект данных временных рядов, удаляя детерминированные и стохастические тренды.
Одно из наиболее распространенных применений удаления тренда — это набор данных, который показывает некоторое общее увеличение. Удаление тренда данных позволит вам увидеть любые потенциальные субтренды, что может быть невероятно полезно для научных, финансовых, торговых и маркетинговых исследований по всем направлениям.
Как работает детренд
Удаление тенденции из вашего набора данных может позволить вам вместо этого сосредоточиться на колебаниях и определить любое количество важных факторов. Этот тип устранения тренда используется в трейдинге для выявления любых циклических колебаний цен на акции, которые затем можно использовать для определения времени входа и выхода из позиции. Бестрендовый ценовой осциллятор (DPO) является распространенным инструментом, который технические инвесторы и трейдеры используют для этой цели. Удаление тренда также используется в продажах и маркетинге, чтобы выделить ежемесячные изменения в продажах, не отвлекаясь на общие объемы.
Когда исследователь или экономист удаляет тренд из определенного набора данных, он обычно делает это для того, чтобы удалить аспект, который, по-видимому, вызывает какое-то искажение в конечном результате. В экономических моделях можно удалить тренд, а затем добавить его обратно в модель в качестве еще одной входной переменной для проверки различных взаимосвязей между данными.
Типы детренда
Помимо бестрендовых ценовых осцилляторов существует множество методов, которые можно использовать для устранения тренда, хотя некоторые из них гораздо сложнее и труднее в использовании. Несколько альтернативных вариантов включают квадратичное удаление тренда с использованием фильтра Бакстера-Кинга (только для линий тренда скользящего среднего) и с использованием фильтра Ходрика-Прескотта (только для циклических компонентов определенного временного ряда).
Какой метод лучше всего подходит для проекта и имеющихся данных, будет зависеть от множества индивидуальных факторов, включая конкретную область исследования и наличие линейной корреляции данных. Возможность быстрого и эффективного удаления тренда включена в большинство пакетов статистического программного обеспечения, которые доступны и широко используются сегодня.
Требования для детренда
Прежде чем может произойти удаление тренда, необходимо определить конкретный класс тренда, чтобы определить наиболее подходящий метод для использования. Хотя существует множество различных типов тенденций, обычно они возникают только в двух разных классах. Эти классы представляют собой детерминированные тренды и стохастические тренды.
Детерминистические тренды последовательно уменьшаются или увеличиваются, а стохастические тренды непоследовательно уменьшаются или увеличиваются. Детерминированные тренды часто легче идентифицировать и устранить, поскольку они немного более предсказуемы и надежны, но существуют и методы работы со стохастическими трендами. Идентификация тренда, особенно стохастического тренда, может быть субъективным упражнением и может привести к неточностям в моделировании и выводах или прогнозах, сделанных на его основе.
Особенности
Перед детрендированием необходимо определить тип тренда.
Бестрендовый ценовой осциллятор - это распространенный метод устранения тренда, используемый трейдерами.
Обычно существует два класса трендов: детерминированные и стохастические. Детерминированные тренды показывают последовательное и устойчивое увеличение и уменьшение, в то время как стохастические тренды увеличиваются и уменьшаются без какой-либо последовательности.
Удаление тренда используется для выявления других шаблонов в конкретном наборе данных, который отображает тренд.
