Eğilimsizliştirmek

Detrend Nedir?

Eğilim, yalnızca eğilimden gelen değerlerdeki farklılıkları göstermek için bir veri kümesinden eğilimin etkilerini kaldırmayı içerir; döngüsel ve diğer kalıpların tanımlanmasına izin verir. Trend giderme, regresyon analizi ve diğer istatistiksel teknikler kullanılarak yapılabilir. Detrending, deterministik ve stokastik eğilimleri ortadan kaldırarak zaman serisi verilerinin farklı bir yönünü gösterir.

Trend azaltmanın en yaygın kullanımlarından biri, bir tür genel artış gösteren bir veri setidir. Verilerin trendini ortadan kaldırmak, bilimsel, finansal, satış ve pazarlama araştırmaları için inanılmaz derecede faydalı olabilecek potansiyel alt trendleri görmenizi sağlar.

Bir Detrend Nasıl Çalışır?

Veri kümenizden bir eğilimi kaldırmak, bunun yerine dalgalanmalara odaklanmanıza ve herhangi bir sayıda önemli faktörü belirlemenize olanak tanır. Bu tür trend azaltma, bir hisse senedindeki herhangi bir döngüsel fiyat dalgalanmasını belirlemek için alım satımda kullanılır ve bu daha sonra zaman pozisyonu giriş ve çıkışına yardımcı olmak için kullanılabilir. Detrended fiyat osilatörü (DPO), teknik yatırımcıların ve tüccarların bu amaç için kullanacağı yaygın bir araçtır. Detrending, satışlarda ve pazarlamada, genel hacimlerin dikkati dağılmadan satışlardaki aydan aya değişiklikleri vurgulamak için de kullanılır.

Bir araştırmacı veya ekonomist belirli bir veri setinin trendini bozduğunda, genellikle bunu nihai sonuçta bir tür bozulmaya neden olan bir yönü ortadan kaldırmak için yaparlar. Ekonomik modeller, trendle birlikte trendden çıkarılabilir ve ardından veriler arasındaki farklı ilişkileri test etmek için modele başka bir girdi değişkeni olarak tekrar eklenebilir.

Trend Yok Etme Türleri

Bazıları çok daha karmaşık ve kullanımı zor olsa da, trendi düşürmek için kullanılabilecek trendi azaltılmış fiyat osilatörlerinin ötesinde birçok yöntem vardır. Alternatif seçeneklerden birkaçı, Baxter-King filtresini kullanarak (yalnızca hareketli ortalama trend çizgileri için) ikinci dereceden eğilim giderme ve Hodrick-Prescott filtresini (yalnızca belirli bir zaman serisinin döngüsel bileşenleri için) kullanmaktır.

ilişkili olup olmadığı dahil olmak üzere çok sayıda bireysel faktöre bağlı olacaktır . Trendi hızlı ve verimli bir şekilde azaltma seçeneği, günümüzde mevcut ve yaygın olarak kullanılan istatistiksel yazılım paketlerinin çoğunda bulunur.

Bir Detrend için Gereksinimler

Trendden sapma meydana gelmeden önce, kullanılacak en uygun yöntemi belirlemek için trendin belirli bir sınıfı tanımlanmalıdır. Pek çok farklı türde eğilim olsa da, bunlar genellikle yalnızca iki farklı sınıfta ortaya çıkar. Bu sınıflar deterministik eğilimler ve stokastik eğilimlerdir.

Deterministik eğilimler sürekli olarak azalır veya artar ve stokastik eğilimler tutarsız bir şekilde azalır veya artar. Deterministik eğilimlerin belirlenmesi ve eğilimlerinin azaltılması, biraz daha öngörülebilir ve güvenilir oldukları için genellikle daha kolaydır, ancak stokastik eğilimlerle başa çıkmak için de yöntemler vardır. Eğilimin, özellikle de stokastik bir eğilimin tanımlanması, öznel bir alıştırma olabilir ve modellemede ve bundan çıkarılan sonuçlar veya tahminlerde yanlışlıklar ile sonuçlanabilir.

##Öne çıkanlar

• Trendden sapma meydana gelmeden önce, trend tipinin tanımlanması gerekir.

• Trendi azaltılmış bir fiyat osilatörü, tüccarlar tarafından kullanılan yaygın bir fiyat hareketi trendi azaltma yöntemidir.

• Tipik olarak iki eğilim sınıfı vardır: deterministik ve stokastik. Deterministik eğilimler tutarlı ve sürekli artışlar ve azalmalar gösterirken, stokastik eğilimler herhangi bir tutarlılık olmadan artar ve azalır.

• Trend giderme, belirli bir veri kümesinde bir trend gösteren diğer kalıpları tanımlamak için kullanılır.