Qu'est-ce que le lissage des données?
Le lissage des données est effectué en utilisant un algorithme pour supprimer le bruit d'un ensemble de données. Cela permet aux modèles importants de se démarquer. Le lissage des données peut être utilisé pour aider à prévoir les tendances, telles que celles observées dans les prix des titres.
Les données lissées sont préférées car elles identifient généralement les changements dans l'économie par rapport aux données non lissées.
Explication du lissage des données
Lorsque les données sont compilées, elles peuvent être manipulées pour éliminer ou réduire toute volatilité ou tout autre type de bruit. C'est ce qu'on appelle le lissage des données.
L'idée derrière le lissage des données est qu'il peut identifier des changements simplifiés afin d'aider à prédire différentes tendances et tendances. Il aide les statisticiens ou les commerçants qui ont besoin de consulter un grand nombre de données - qui peuvent souvent être compliquées à digérer - pour trouver des modèles qu'ils ne verraient pas autrement.
Pour expliquer avec une représentation visuelle, imaginez un graphique d'un an pour les actions de la société X. Chaque point haut individuel sur le graphique du stock peut être réduit tout en augmentant tous les points inférieurs. Cela rendrait la courbe plus fluide, aidant ainsi un investisseur à faire des prédictions sur la performance future de l'action.
Méthodes de lissage des données
Il existe différentes méthodes pour lisser les données. Certains d'entre eux incluent la méthode aléatoire, la marche aléatoire, la moyenne mobile, le lissage exponentiel simple, exponentiel linéaire et exponentiel saisonnier.
Une moyenne mobile lissée accorde un poids égal aux prix récents et aux prix historiques.
Le modèle de marche aléatoire est couramment utilisé pour décrire le comportement d'instruments financiers tels que les actions. Certains investisseurs estiment qu'il n'y a pas de relation entre l'évolution passée du prix d'un titre et son évolution future. Le lissage de marche aléatoire suppose que les futurs points de données seront égaux au dernier point de données disponible plus une variable aléatoire. Les analystes techniques et fondamentaux sont en désaccord avec cette idée; ils croient que les mouvements futurs peuvent être extrapolés en examinant les tendances passées.
Souvent utilisée dans l'analyse technique, la moyenne mobile lisse l'action des prix tout en filtrant la volatilité des mouvements de prix aléatoires. Ce processus est basé sur les prix passés, ce qui en fait un indicateur de tendance (ou de retard).
Avantages et inconvénients du lissage des données
Le lissage des données peut être utilisé pour aider à identifier les tendances de l'économie, des titres tels que les actions, le sentiment des consommateurs ou à d'autres fins commerciales.
Points clés à retenir
- Le lissage des données utilise un algorithme pour supprimer le bruit d'un ensemble de données, ce qui permet aux modèles importants de se démarquer. Il peut être utilisé pour prédire les tendances, telles que celles observées dans les prix des titres.Les différents modèles de lissage des données incluent la méthode aléatoire, la marche aléatoire et la moyenne mobile.Lorsque le lissage des données peut aider à prédire certaines tendances, il peut conduire à ignoré.
Par exemple, un économiste peut lisser les données pour effectuer des ajustements saisonniers pour certains indicateurs comme les ventes au détail en réduisant les variations qui peuvent survenir chaque mois comme les vacances ou les prix du gaz.
Cependant, l'utilisation de cet outil présente des inconvénients. Le lissage des données ne fournit pas toujours une explication des tendances ou des schémas qu'il aide à identifier. Cela peut également conduire à ignorer certains points de données en mettant l'accent sur d'autres.
