Definició de Suavització de dades
El suavització de dades es fa mitjançant un algorisme per eliminar el soroll d’un conjunt de dades. Això permet destacar patrons importants. El suavització de dades es pot utilitzar per predir les tendències, com ara els que es troben en els preus dels títols.
Es prefereixen les dades suavitzades perquè generalment identifiquen els canvis de l’economia en comparació amb les dades no emmotllades.
Suavització de dades
Quan es compilen dades, es pot manipular per eliminar o reduir qualsevol volatilitat o qualsevol altre tipus de soroll. Això s’anomena allisament de dades.
La idea darrere de la suavització de dades és que pot identificar canvis simplificats per ajudar a predir diferents tendències i patrons. Funciona com a ajuda per a estadístics o comerciants que necessiten mirar moltes dades, que sovint poden ser complicades de digerir, per trobar patrons que altrament no podrien veure.
Per explicar amb una representació visual, imagineu-vos un gràfic d’un any per a les accions de la Companyia X. Es pot reduir cada punt alt del gràfic individual de la borsa mentre augmentem tots els punts inferiors. Això faria una corba més suau, ajudant així un inversor a fer prediccions sobre el rendiment de les accions en el futur.
Mètodes de suavització de dades
Hi ha diferents mètodes per fer un suavització de dades. Alguns d’aquests inclouen el mètode aleatori, la caminada aleatòria, la mitjana mòbil, el suavització exponencial simple, l’exponencial lineal i la suavització exponencial estacional.
Una mitjana mòbil suau suavitza el mateix pes tant als preus recents com als històrics.
El model de caminada aleatòria s’utilitza habitualment per descriure el comportament d’instruments financers com les existències. Alguns inversors creuen que no hi ha cap relació entre el moviment passat en el preu d'una seguretat i el seu moviment futur. La suavització de la caminada aleatòria suposa que els punts de dades futurs igualaran l’últim punt de dades disponible més una variable aleatòria. Els analistes tècnics i fonamentals no estan d'acord amb aquesta idea; creuen que es poden extrapolar els moviments futurs examinant les tendències passades.
Sovint utilitzat en anàlisis tècniques, la mitjana mòbil suavitza l'acció dels preus mentre filtra la volatilitat dels moviments de preus aleatoris. Aquest procés es basa en preus anteriors, cosa que el converteix en un indicador de tendència (o retard).
Pros i contres de la suavització de dades
El suavització de dades es pot fer servir per ajudar a identificar tendències de l’economia, valors com ara accions, el sentiment del consumidor o amb altres finalitats empresarials.
Compres per emportar
- El suavització de dades utilitza un algorisme per eliminar el soroll d’un conjunt de dades, cosa que permet destacar patrons importants.
- Es pot utilitzar per predir tendències, com ara els que es troben en els preus dels títols.
- Diversos models de suavització de dades inclouen el mètode aleatori, la caminada aleatòria i la mitjana mòbil.
- Si bé el suavització de dades pot ajudar a predir determinades tendències, pot ser que es ignori certs punts de dades.
Per exemple, un economista pot suavitzar les dades per fer ajustos estacionals per a determinats indicadors, com ara les vendes al detall, reduint les variacions que es poden produir cada mes, com les vacances o els preus del gas.
No obstant això, hi ha baixes en l'ús d'aquesta eina. El suavització de dades no sempre proporciona una explicació de les tendències o patrons que ajuden a identificar. També pot provocar que es ignorin alguns punts de dades destacant-ne d'altres.
Comparació de comptes d'inversió Nom del proveïdor Descripció del anunciant × Les ofertes que apareixen a aquesta taula provenen de col·laboracions per les quals Investopedia rep una compensació.