Definizione di Smoothing dei dati
Il livellamento dei dati viene eseguito utilizzando un algoritmo per rimuovere il rumore da un set di dati. Ciò consente di distinguere modelli importanti. Il livellamento dei dati può essere utilizzato per aiutare a prevedere le tendenze, come quelle riscontrate nei prezzi dei titoli.
I dati uniformi sono preferiti perché generalmente identificano i cambiamenti nell'economia rispetto ai dati non livellati.
Spiegazione del livellamento dei dati
Quando i dati vengono compilati, possono essere manipolati per rimuovere o ridurre qualsiasi volatilità o qualsiasi altro tipo di rumore. Questo si chiama smoothing dei dati.
L'idea alla base del livellamento dei dati è che può identificare cambiamenti semplificati al fine di aiutare a prevedere tendenze e modelli diversi. Funziona come un aiuto per gli statistici o i commercianti che hanno bisogno di guardare molti dati - che spesso possono essere complicati da digerire - per trovare modelli che altrimenti non vedrebbero.
Per spiegare con una rappresentazione visiva, immagina un grafico di un anno per il titolo dell'azienda X. Ogni singolo punto più alto del grafico per lo stock può essere ridotto aumentando tutti i punti più bassi. Ciò renderebbe una curva più regolare, aiutando così un investitore a fare previsioni su come le azioni potrebbero comportarsi in futuro.
Metodi di lisciatura dei dati
Esistono diversi metodi in cui è possibile eseguire il livellamento dei dati. Alcuni di questi includono il metodo casuale, la camminata casuale, la media mobile, l'esponenziale semplice, l'esponenziale lineare e il livellamento esponenziale stagionale.
Una media mobile levigata pone lo stesso peso sia sui prezzi recenti sia su quelli storici.
Il modello di camminata casuale è comunemente usato per descrivere il comportamento di strumenti finanziari come le azioni. Alcuni investitori ritengono che non vi siano relazioni tra i movimenti passati nel prezzo di un titolo e i suoi movimenti futuri. Il livellamento casuale della camminata presuppone che i punti dati futuri saranno uguali all'ultimo punto dati disponibile più una variabile casuale. Gli analisti tecnici e fondamentali non sono d'accordo con questa idea; credono che i movimenti futuri possano essere estrapolati esaminando le tendenze passate.
Spesso utilizzata nell'analisi tecnica, la media mobile attenua l'azione dei prezzi mentre filtra la volatilità dai movimenti casuali dei prezzi. Questo processo si basa sui prezzi passati, rendendolo un indicatore che segue la tendenza o è in ritardo.
Pro e contro del Smoothing dei dati
Il livellamento dei dati può essere utilizzato per aiutare a identificare le tendenze dell'economia, titoli come azioni, fiducia dei consumatori o per altri scopi commerciali.
Key Takeaways
- Il livellamento dei dati utilizza un algoritmo per rimuovere il rumore da un set di dati, consentendo a modelli importanti di distinguersi.
- Può essere utilizzato per prevedere le tendenze, come quelle riscontrate nei prezzi dei titoli.
- Diversi modelli di smoothing dei dati includono il metodo casuale, la camminata casuale e la media mobile.
- Mentre il livellamento dei dati può aiutare a prevedere determinate tendenze, può portare a ignorare determinati punti dati.
Ad esempio, un economista può appianare i dati per apportare aggiustamenti stagionali a determinati indicatori come le vendite al dettaglio, riducendo le variazioni che possono verificarsi ogni mese come le vacanze o i prezzi del gas.
Tuttavia, ci sono degli svantaggi nell'utilizzo di questo strumento. Il livellamento dei dati non sempre fornisce una spiegazione delle tendenze o dei modelli che aiuta a identificare. Inoltre, è possibile che alcuni punti dati vengano ignorati enfatizzando altri.
Confronta i conti di investimento Nome del fornitore Descrizione Descrizione dell'inserzionista × Le offerte che compaiono in questa tabella provengono da società di persone da cui Investopedia riceve un compenso.