Definitie van gegevensafvlakking
Gegevens gladmaken wordt gedaan met behulp van een algoritme om ruis uit een gegevensset te verwijderen. Hierdoor kunnen belangrijke patronen opvallen. Data smoothing kan worden gebruikt om trends te voorspellen, zoals die in effectenprijzen.
Afgevlakte gegevens hebben de voorkeur omdat deze in het algemeen veranderingen in de economie identificeren in vergelijking met niet-ondergewaardeerde gegevens.
Gegevens gladmaken uitgelegd
Wanneer gegevens worden verzameld, kunnen deze worden gemanipuleerd om eventuele vluchtigheid of andere soorten ruis te verwijderen of te verminderen. Dit wordt data smoothing genoemd.
Het idee achter het gladmaken van gegevens is dat het vereenvoudigde wijzigingen kan identificeren om verschillende trends en patronen te helpen voorspellen. Het fungeert als hulpmiddel voor statistici of handelaren die naar veel gegevens moeten kijken - die vaak moeilijk te verteren zijn - om patronen te vinden die ze anders niet zouden zien.
Stel u voor een visuele weergave een grafiek voor een jaar voor het aandeel van bedrijf X voor. Elk afzonderlijk hoogtepunt op de grafiek voor het aandeel kan worden verlaagd terwijl alle lagere punten worden verhoogd. Dit zou een soepelere curve maken en zo een belegger helpen voorspellingen te doen over hoe de aandelen in de toekomst kunnen presteren.
Methoden voor het gladmaken van gegevens
Er zijn verschillende methoden om gegevens glad te maken. Sommige hiervan zijn de willekeurige methode, willekeurige wandeling, voortschrijdend gemiddelde, eenvoudige exponentiële, lineaire exponentiële en seizoensgebonden exponentiële afvlakking.
Een afgevlakt voortschrijdend gemiddelde plaatst hetzelfde gewicht als zowel recente als historische.
Het random walk-model wordt vaak gebruikt om het gedrag van financiële instrumenten zoals aandelen te beschrijven. Sommige beleggers zijn van mening dat er geen verband bestaat tussen bewegingen uit het verleden in de koers van een effect en de toekomstige bewegingen ervan. Random walk smoothing veronderstelt dat toekomstige gegevenspunten gelijk zijn aan het laatst beschikbare gegevenspunt plus een willekeurige variabele. Technische en fundamentele analisten zijn het niet eens met dit idee; ze geloven dat toekomstige bewegingen kunnen worden geëxtrapoleerd door trends uit het verleden te onderzoeken.
Vaak gebruikt in technische analyse, maakt het voortschrijdend gemiddelde de prijsactie glad terwijl het de volatiliteit uit willekeurige prijsbewegingen filtert. Dit proces is gebaseerd op prijzen uit het verleden, waardoor het een trendvolgende - of achterblijvende - indicator is.
Voors en tegens van Data Smoothing
Data smoothing kan worden gebruikt om trends in de economie, effecten zoals aandelen, consumentenvertrouwen of voor andere zakelijke doeleinden te identificeren.
Belangrijkste leerpunten
- Data smoothing maakt gebruik van een algoritme om ruis uit een dataset te verwijderen, waardoor belangrijke patronen opvallen.
- Het kan worden gebruikt om trends te voorspellen, zoals trends in effectenprijzen.
- Verschillende modellen voor het afvlakken van gegevens omvatten de willekeurige methode, willekeurige stap en het voortschrijdend gemiddelde.
- Hoewel het bijwerken van gegevens kan helpen bepaalde trends te voorspellen, kan dit ertoe leiden dat bepaalde gegevenspunten worden genegeerd.
Een econoom kan bijvoorbeeld gegevens gladstrijken om seizoensgebonden aanpassingen aan te brengen voor bepaalde indicatoren, zoals detailhandel, door de variaties die zich elke maand kunnen voordoen, zoals vakanties of gasprijzen, te verminderen.
Er zijn echter nadelen aan het gebruik van deze tool. Data smoothing biedt niet altijd een verklaring voor de trends of patronen die het helpt identificeren. Het kan er ook toe leiden dat bepaalde gegevenspunten worden genegeerd door andere te benadrukken.
Vergelijk beleggingsrekeningen Aanbieder Naam Beschrijving Adverteerder Openbaarmaking × De aanbiedingen die in deze tabel worden weergegeven, zijn afkomstig van samenwerkingsverbanden waarvan Investopedia een vergoeding ontvangt.