Veri Düzeltme Nedir?
Veri yumuşatma, bir veri kümesinden paraziti gidermek için bir algoritma kullanılarak yapılır. Bu, önemli modellerin öne çıkmasına izin verir. Veri yumuşatma, menkul kıymet fiyatlarında bulunanlar gibi eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olmak için kullanılabilir.
Düzgünleştirilmemiş veriler tercih edilir çünkü genellikle ekonomideki değişiklikleri düzensiz verilere göre tanımlar.
Veri Düzeltme Açıklandı
Veriler derlendiğinde, herhangi bir oynaklığı veya herhangi bir gürültüyü gidermek veya azaltmak için manipüle edilebilir. Buna veri yumuşatma denir.
Veri yumuşatmanın arkasındaki fikir, farklı eğilimleri ve kalıpları tahmin etmeye yardımcı olmak için basitleştirilmiş değişiklikleri tanımlayabilmesidir. Aksi halde görmeyecekleri kalıpları bulmak için, genellikle sindirimi karmaşık olan çok sayıda veriye bakması gereken istatistikçiler veya tüccarlar için bir yardım görevi görür.
Görsel bir sunumla açıklamak için, X Şirketi'nin hisse senedi için bir yıllık bir grafik düşünün. Hisse senedi çizelgesindeki her bir yüksek nokta, tüm alt noktaları yükseltirken azaltılabilir. Bu daha yumuşak bir eğri oluşturacak ve böylece bir yatırımcının hisse senedinin gelecekte nasıl performans gösterebileceğine ilişkin tahminlerde bulunmasına yardımcı olacaktır.
Veri Düzeltme Yöntemleri
Veri yumuşatmanın yapılabileceği farklı yöntemler vardır. Bunlardan bazıları rasgele yöntem, rasgele yürüme, hareketli ortalama, basit üstel, doğrusal üstel ve mevsimsel üstel yumuşatmadır.
Düzgünleşen hareketli ortalama, hem son fiyatlara hem de tarihsel fiyatlara eşit ağırlık vermektedir.
Rastgele yürüme modeli genellikle hisse senetleri gibi finansal araçların davranışını tanımlamak için kullanılır. Bazı yatırımcılar, bir menkul kıymetin fiyatındaki geçmiş hareket ile gelecekteki hareketi arasında bir ilişki olmadığına inanmaktadır. Rastgele yürüme yumuşatma, gelecekteki veri noktalarının kullanılabilir son veri noktasına artı rastgele bir değişkene eşit olacağını varsayar. Teknik ve temel analistler bu fikre katılmıyorlar; gelecekteki hareketlerin geçmişteki eğilimleri inceleyerek tahmin edilebileceğine inanıyorlar.
Genellikle teknik analizde kullanılan hareketli ortalama, fiyat hareketini yumuşatırken rastgele fiyat hareketlerinden gelen oynaklığı filtreler. Bu süreç, geçmiş fiyatlara dayanarak trend takibi veya gecikme göstergesidir.
Veri Düzeltmenin Artıları ve Eksileri
Veri yumuşatma, ekonomideki eğilimleri, hisse senetleri, tüketici hissi gibi menkul kıymetleri veya diğer iş amaçlarını tanımlamak için kullanılabilir.
Önemli Çıkarımlar
- Veri yumuşatma, bir veri kümesindeki gürültüyü gidermek için önemli algoritmaların öne çıkmasına izin veren bir algoritma kullanır. Menkul kıymet fiyatlarında bulunanlar gibi eğilimleri tahmin etmek için kullanılabilir.Farklı veri yumuşatma modelleri rastgele yöntemi, rastgele yürüyüşü ve hareketli ortalamayı içerir. görmezden geldi.
Örneğin, bir ekonomist tatil veya gaz fiyatları gibi her ay meydana gelebilecek varyasyonları azaltarak perakende satış gibi belirli göstergeler için mevsimsel ayarlamalar yapmak amacıyla verileri düzeltebilir.
Ancak bu aracı kullanmanın bazı aksaklıkları var. Veri yumuşatma her zaman tanımlanmasına yardımcı olan eğilimlerin veya modellerin bir açıklamasını sunmaz. Ayrıca, başkalarını vurgulayarak belirli veri noktalarının göz ardı edilmesine neden olabilir.