Kas ir datu izlīdzināšana?
Datu izlīdzināšana tiek veikta, izmantojot algoritmu, lai noņemtu troksni no datu kopas. Tas ļauj izcelties svarīgiem modeļiem. Datu izlīdzināšanu var izmantot, lai palīdzētu prognozēt tendences, piemēram, vērtspapīru cenās.
Priekšroka tiek dota izlīdzinātiem datiem, jo tie parasti identificē izmaiņas ekonomikā salīdzinājumā ar neizkustinātiem datiem.
Datu izlīdzināšana izskaidrota
Apkopojot datus, ar tiem var manipulēt, lai noņemtu vai samazinātu jebkādu nepastāvību vai cita veida troksni. To sauc par datu izlīdzināšanu.
Datu izlīdzināšanas ideja ir tāda, ka tā var identificēt vienkāršotas izmaiņas, lai palīdzētu prognozēt dažādas tendences un modeļus. Tas kalpo kā palīgs statistiķiem vai tirgotājiem, kuriem jāaplūko daudz datu - kurus bieži var būt sarežģīti sagremot -, lai atrastu modeļus, kurus viņi citādi neredzētu.
Lai izskaidrotu ar vizuālu attēlojumu, iedomājieties uzņēmuma X akciju viena gada diagrammu. Katru atsevišķo akciju augstāko punktu diagrammā var samazināt, vienlaikus paaugstinot visus zemākos punktus. Tas veidotu vienmērīgāku līkni, tādējādi palīdzot investoram veikt prognozes par to, kā akcijas varētu darboties nākotnē.
Datu izlīdzināšanas metodes
Ir dažādas metodes, kā var veikt datu izlīdzināšanu. Daži no tiem ietver izlases metodi, izlases gājienu, mainīgo vidējo, vienkāršo eksponenciālo, lineāro eksponenciālo un sezonālo eksponenciālo izlīdzināšanu.
Izlīdzināts slīdošais vidējais svars ir vienāds gan ar nesenajām, gan vēsturiskajām cenām.
Izlases veida gājiena modeli parasti izmanto, lai aprakstītu finanšu instrumentu, piemēram, akciju, uzvedību. Daži investori uzskata, ka starp pagātnes vērtspapīra cenu kustību un tā turpmāko kustību nav nekādas saistības. Nejaušas pastaigas izlīdzināšana pieņem, ka nākotnes datu punkti būs vienādi ar pēdējo pieejamo datu punktu plus izlases mainīgo. Tehniskie un fundamentālie analītiķi šai idejai nepiekrīt; viņi uzskata, ka turpmākās kustības var ekstrapolēt, izpētot pagātnes tendences.
Bieži izmantots tehniskajā analīzē, mainīgais vidējais izlīdzina cenu darbību, bet tas filtrē nepastāvību no nejaušām cenu svārstībām. Šis process ir balstīts uz iepriekšējām cenām, padarot to par tendenci sekojošu vai atpaliekošu rādītāju.
Plusi un mīnusi datu izlīdzināšanai
Datu izlīdzināšanu var izmantot, lai palīdzētu noteikt ekonomikas tendences, vērtspapīrus, piemēram, krājumus, patērētāju noskaņojumu vai citiem uzņēmējdarbības mērķiem.
Taustiņu izņemšana
- Datu izlīdzināšanā tiek izmantots algoritms, lai noņemtu troksni no datu kopas, ļaujot svarīgiem modeļiem izcelties. To var izmantot, lai prognozētu tendences, piemēram, tādas, kas atrodamas vērtspapīru cenās. Dažādie datu izlīdzināšanas modeļi ietver izlases metodi, izlases gājienu un mainīgo vidējo. Lai arī datu izlīdzināšana var palīdzēt prognozēt noteiktas tendences, tas var novest pie tā, ka ignorēts.
Piemēram, ekonomists var izlīdzināt datus, lai veiktu sezonālu korekciju noteiktiem rādītājiem, piemēram, mazumtirdzniecībai, samazinot izmaiņas, kas katru mēnesi var rasties, piemēram, svētku dienas vai gāzes cenas.
Tomēr ir grūti izmantot šo rīku. Datu izlīdzināšana ne vienmēr sniedz skaidrojumu par tendencēm vai modeļiem, kurus tas palīdz identificēt. Tas arī var novest pie tā, ka daži datu punkti tiek ignorēti, uzsverot citus.
