データ平滑化とは
データの平滑化は、データセットからノイズを除去するアルゴリズムを使用して行われます。 これにより、重要なパターンを目立たせることができます。 データの平滑化は、証券価格で見られるようなトレンドの予測に役立ちます。
一般に、平滑化されたデータは、平滑化されていないデータと比較して経済の変化を識別するため、推奨されます。
データ平滑化の説明
データをコンパイルすると、データを操作して、ボラティリティやその他の種類のノイズを削除または削減できます。 これはデータ平滑化と呼ばれます。
データの平滑化の背後にある考え方は、単純化された変更を識別して、さまざまなトレンドやパターンを予測できるようにするというものです。 これは、多くのデータ（多くの場合、ダイジェストが複雑な場合があります）を調べて、他の方法では見られないパターンを見つける必要がある統計学者やトレーダーの支援として機能します。
視覚的な表現で説明するには、X社の株式の1年間のチャートを想像してください。 株価チャートの個々の最高ポイントは、すべての低いポイントを上げながら減らすことができます。 これにより、曲線がより滑らかになり、投資家が将来の株価のパフォーマンスを予測するのに役立ちます。
データ平滑化方法
データの平滑化を実行できるさまざまな方法があります。 これらのいくつかには、ランダム法、ランダムウォーク、移動平均、単純指数、線形指数、および季節指数の平滑化が含まれます。
平滑化された移動平均は、最近の価格と過去の価格の両方に等しい重みを付けます。
ランダムウォークモデルは、株などの金融商品の振る舞いを記述するために一般的に使用されます。 一部の投資家は、証券価格の過去の変動と将来の変動の間に関係はないと考えています。 ランダムウォークスムージングは、将来のデータポイントが、最後に利用可能なデータポイントにランダム変数を加えたものに等しいと仮定します。 技術的および基本的なアナリストは、この考えに同意しません。 彼らは、過去の傾向を調べることで、将来の動きを推定できると考えています。
テクニカル分析でよく使用される移動平均は、ランダムな価格変動からボラティリティを除外する一方で、価格アクションをスムーズにします。 このプロセスは過去の価格に基づいており、トレンドフォローまたは遅れの指標となります。
データ平滑化の長所と短所
データの平滑化は、経済の動向、株式などの証券、消費者心理、またはその他のビジネス目的の特定に役立ちます。
重要なポイント
- データの平滑化では、アルゴリズムを使用してデータセットからノイズを除去し、重要なパターンを際立たせます。 さまざまなデータ平滑化モデルには、ランダム法、ランダムウォーク、移動平均が含まれます。データ平滑化は特定の傾向の予測に役立ちますが、特定のデータポイントにつながる可能性があります。無視されます。
たとえば、エコノミストは、休日やガソリン価格などの毎月発生する可能性のある変動を減らすことで、小売販売などの特定の指標の季節調整を行うためにデータを平滑化できます。
ただし、このツールの使用には欠点があります。 データの平滑化は、識別に役立つ傾向やパターンの説明を常に提供するわけではありません。 また、特定のデータポイントが他のデータポイントを強調することによって無視される場合があります。
