Data Smoothing คืออะไร
การปรับให้เรียบของข้อมูลทำได้โดยใช้อัลกอริทึมในการลบเสียงรบกวนออกจากชุดข้อมูล สิ่งนี้ทำให้รูปแบบที่สำคัญโดดเด่น การปรับให้เรียบของข้อมูลสามารถใช้ในการทำนายแนวโน้มเช่นที่พบในราคาหลักทรัพย์
ข้อมูลที่ราบรื่นเป็นที่ต้องการเนื่องจากโดยทั่วไปจะระบุการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจเมื่อเทียบกับข้อมูลที่ไม่ราบรื่น
Data Smoothing อธิบายแล้ว
เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้วจะสามารถจัดการเพื่อลบหรือลดความผันผวนหรือเสียงรบกวนอื่น ๆ สิ่งนี้เรียกว่า data smoothing
แนวคิดเบื้องหลังการทำให้ข้อมูลให้ราบเรียบคือสามารถระบุการเปลี่ยนแปลงที่ง่ายขึ้นเพื่อช่วยทำนายแนวโน้มและรูปแบบที่แตกต่างกัน มันทำหน้าที่เป็นตัวช่วยสำหรับนักสถิติหรือผู้ค้าที่ต้องการดูข้อมูลจำนวนมากซึ่งมักจะซับซ้อนในการย่อยเพื่อค้นหารูปแบบที่พวกเขาไม่เห็น
หากต้องการอธิบายด้วยการแสดงภาพให้นึกถึงแผนภูมิหนึ่งปีสำหรับหุ้นของ บริษัท X จุดสูงสุดแต่ละจุดบนแผนภูมิสำหรับหุ้นสามารถลดลงได้ในขณะที่เพิ่มจุดต่ำสุดทั้งหมด สิ่งนี้จะทำให้เส้นโค้งเรียบเนียนขึ้นซึ่งช่วยให้นักลงทุนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่หุ้นจะมีประสิทธิภาพในอนาคต
วิธีการปรับข้อมูลให้เรียบ
มีวิธีการต่าง ๆ ที่สามารถทำให้ข้อมูลราบเรียบได้ บางส่วนของวิธีการเหล่านี้รวมถึงวิธีการแบบสุ่มการเดินแบบสุ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โปแนนเชียลแบบง่ายเลขชี้กำลังเชิงเส้นและการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลตามฤดูกาล
ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบน้ำหนักเท่ากันทั้งราคาล่าสุดและประวัติศาสตร์
โดยทั่วไปจะใช้แบบจำลองการเดินสุ่มเพื่ออธิบายพฤติกรรมของเครื่องมือทางการเงินเช่นหุ้น นักลงทุนบางคนเชื่อว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างการเคลื่อนไหวที่ผ่านมาในราคาหลักทรัพย์และการเคลื่อนไหวในอนาคต การเดินแบบราบเรียบแบบสุ่มถือว่าจุดข้อมูลในอนาคตจะเท่ากับจุดข้อมูลสุดท้ายที่มีพร้อมด้วยตัวแปรแบบสุ่ม นักวิเคราะห์ทางเทคนิคและพื้นฐานไม่เห็นด้วยกับความคิดนี้ พวกเขาเชื่อว่าการเคลื่อนไหวในอนาคตสามารถคาดการณ์ได้โดยการตรวจสอบแนวโน้มที่ผ่านมา
มักใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้การเคลื่อนไหวของราคาราบรื่นขึ้นในขณะที่กรองความผันผวนจากการเคลื่อนไหวของราคาแบบสุ่ม กระบวนการนี้ขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาทำให้เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มหรือล้าหลัง
ข้อดีข้อเสียของการทำให้ข้อมูลเรียบ
การปรับให้เรียบของข้อมูลสามารถใช้เพื่อระบุแนวโน้มทางเศรษฐกิจหลักทรัพย์เช่นหุ้นความเชื่อมั่นของผู้บริโภคหรือเพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจอื่น ๆ
ประเด็นที่สำคัญ
- การปรับให้เรียบของข้อมูลใช้อัลกอริทึมในการลบเสียงรบกวนออกจากชุดข้อมูลทำให้รูปแบบที่สำคัญโดดเด่น มันสามารถใช้ในการทำนายแนวโน้มเช่นที่พบในราคาหลักทรัพย์รูปแบบการปรับให้เรียบของข้อมูลที่แตกต่างกัน ได้แก่ วิธีการสุ่มเดินสุ่มและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขณะที่ข้อมูลที่ราบเรียบสามารถช่วยทำนายแนวโน้มบางอย่างได้ ละเว้น
ตัวอย่างเช่นนักเศรษฐศาสตร์สามารถปรับข้อมูลให้เรียบเพื่อปรับฤดูกาลสำหรับตัวชี้วัดบางอย่างเช่นยอดค้าปลีกโดยลดความผันแปรที่อาจเกิดขึ้นในแต่ละเดือนเช่นวันหยุดหรือราคาก๊าซ
อย่างไรก็ตามมีข้อเสียในการใช้เครื่องมือนี้ การปรับให้เรียบของข้อมูลไม่ได้ให้คำอธิบายเกี่ยวกับแนวโน้มหรือรูปแบบที่ช่วยระบุเสมอไป นอกจากนี้ยังอาจนำไปสู่บางจุดข้อมูลที่ถูกละเว้นโดยเน้นผู้อื่น
