Opredelitev podatkov
Izravnava podatkov poteka z algoritmom za odstranjevanje hrupa iz podatkovnega niza. To omogoča, da izstopajo pomembni vzorci. Izravnava podatkov se lahko uporablja za napovedovanje trendov, kot so tisti, ki jih najdemo pri cenah vrednostnih papirjev.
Zaglašeni podatki so prednostni, ker na splošno prepoznajo spremembe v gospodarstvu v primerjavi z neuglašenimi podatki.
Pojasnjeno glajenje podatkov
Ko so podatki zbrani, se z njimi lahko manipulira za odstranjevanje ali zmanjšanje hlapnosti ali katere koli druge vrste hrupa. Temu rečemo glajenje podatkov.
Ideja za glajenje podatkov je, da lahko prepozna poenostavljene spremembe, da bi lažje napovedoval različne trende in vzorce. Deluje kot pomoč statistikom ali trgovcem, ki morajo pogledati veliko podatkov - ki jih je pogosto težko prebaviti - in najti vzorce, ki jih sicer ne bi videli.
Če želite razložiti z vizualnim prikazom, si zamislite enoletno shemo zalog družbe X. Vsako posamezno visoko točko na lestvici zalog lahko zmanjšate ob dvigu vseh spodnjih točk. To bi ustvarilo bolj gladko krivuljo in s tem pomagalo vlagatelju, da napoveduje, kako bo delnica v prihodnosti poslovala.
Metode glajenja podatkov
Obstajajo različne metode, s katerimi je mogoče izravnati podatke. Nekatere med njimi vključujejo naključno metodo, naključno hojo, drsno povprečje, preprosto eksponentno, linearno eksponencialno in sezonsko eksponentno glajenje.
Gladko drseče povprečje daje enako težo tako nedavnim kot preteklim cenam.
Model naključnih sprehodov se običajno uporablja za opis ravnanja finančnih instrumentov, kot so zaloge. Nekateri vlagatelji menijo, da ni nobene zveze med preteklim gibanjem cene vrednostnih papirjev in njihovim prihodnjim gibanjem. Naključno glajenje hodi predpostavlja, da bodo bodoče podatkovne točke enake zadnji razpoložljivi podatkovni točki in naključni spremenljivki. Tehnični in temeljni analitiki se s to zamislijo ne strinjajo; verjamejo, da je mogoče prihodnja gibanja ekstrapolirati s preučevanjem preteklih trendov.
Gibljivo povprečje, pogosto uporabljeno v tehnični analizi, izravnava cenovne ukrepe, medtem ko odstranjuje nestanovitnost iz naključnih gibanj cen. Ta postopek temelji na preteklih cenah, zato je indikator, ki sledi trendu ali zaostaja.
Prednosti in slabosti glajenja podatkov
Izravnalne podatke lahko uporabimo za prepoznavanje trendov v gospodarstvu, vrednostnih papirjev, kot so zaloge, občutki potrošnikov ali za druge poslovne namene.
Ključni odvzemi
- Za glajenje podatkov uporablja algoritem za odstranjevanje hrupa iz podatkovnega niza, ki omogoča, da se izstopajo pomembni vzorci.
- Lahko se uporablja za napovedovanje trendov, kot so tisti, ki jih najdemo v cenah vrednostnih papirjev.
- Različni modeli glajenja podatkov vključujejo naključno metodo, naključno hojo in drsno povprečje.
- Medtem ko glajenje podatkov lahko pomaga napovedati določene trende, lahko vodi do zanemarjanja nekaterih podatkovnih točk.
Na primer, ekonomist lahko izravna podatke za sezonske prilagoditve za določene kazalnike, kot je prodaja na drobno, tako da zmanjša razlike, ki se lahko pojavijo vsak mesec, kot so počitnice ali cene plina.
Vendar pa je uporaba tega orodja manjša. Izravnava podatkov ne zagotavlja vedno razlage trendov ali vzorcev, ki jih pomaga prepoznati. Zaradi poudarjanja drugih lahko nekatere podatkovne točke prezrejo.
Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.