Definição de suavização de dados
A suavização de dados é feita usando um algoritmo para remover o ruído de um conjunto de dados. Isso permite que padrões importantes se destaquem. A suavização de dados pode ser usada para ajudar a prever tendências, como as encontradas nos preços dos títulos.
Dados suavizados são preferidos porque geralmente identificam mudanças na economia em comparação com dados não suavizados.
Suavização de dados explicada
Quando os dados são compilados, eles podem ser manipulados para remover ou reduzir qualquer volatilidade ou qualquer outro tipo de ruído. Isso é chamado de suavização de dados.
A idéia por trás da suavização de dados é que ela pode identificar alterações simplificadas para ajudar a prever diferentes tendências e padrões. Ele atua como uma ajuda para estatísticos ou comerciantes que precisam analisar muitos dados - que geralmente podem ser complicados de digerir - para encontrar padrões que eles não veriam de outra maneira.
Para explicar com uma representação visual, imagine um gráfico de um ano para as ações da Empresa X. Cada ponto alto individual no gráfico para o estoque pode ser reduzido enquanto aumenta todos os pontos mais baixos. Isso faria uma curva mais suave, ajudando assim um investidor a fazer previsões sobre o desempenho das ações no futuro.
Métodos de suavização de dados
Existem diferentes métodos nos quais a suavização de dados pode ser feita. Algumas delas incluem o método aleatório, caminhada aleatória, média móvel, exponencial simples, exponencial linear e suavização exponencial sazonal.
Uma média móvel suavizada coloca peso igual aos preços recentes e históricos.
O modelo de passeio aleatório é comumente usado para descrever o comportamento de instrumentos financeiros, como ações. Alguns investidores acreditam que não há relação entre movimentos passados no preço de um título e seu movimento futuro. A suavização de passeio aleatório assume que os pontos de dados futuros serão iguais ao último ponto de dados disponível mais uma variável aleatória. Analistas técnicos e fundamentais discordam dessa idéia; eles acreditam que movimentos futuros podem ser extrapolados examinando as tendências passadas.
Freqüentemente usada em análises técnicas, a média móvel suaviza a ação dos preços, enquanto filtra a volatilidade dos movimentos aleatórios dos preços. Esse processo é baseado em preços passados, tornando-o um indicador de acompanhamento de tendências - ou atrasado.
Prós e contras da suavização de dados
A suavização de dados pode ser usada para ajudar a identificar tendências na economia, títulos como ações, opinião do consumidor ou para outros fins comerciais.
Principais Takeaways
- A suavização de dados usa um algoritmo para remover o ruído de um conjunto de dados, permitindo que padrões importantes se destaquem.
- Pode ser usado para prever tendências, como as encontradas nos preços dos títulos.
- Diferentes modelos de suavização de dados incluem o método aleatório, caminhada aleatória e a média móvel.
- Embora a suavização de dados possa ajudar a prever certas tendências, isso pode levar a que certos pontos de dados sejam ignorados.
Por exemplo, um economista pode suavizar os dados para fazer ajustes sazonais para certos indicadores, como as vendas no varejo, reduzindo as variações que podem ocorrer a cada mês, como feriados ou preços do gás.
No entanto, há falhas no uso dessa ferramenta. A suavização de dados nem sempre fornece uma explicação das tendências ou padrões que ajuda a identificar. Isso também pode levar a que certos pontos de dados sejam ignorados ao enfatizar outros.
Compare contas de investimento Nome do provedor Descrição Divulgação do anunciante × As ofertas que aparecem nesta tabela são de parcerias das quais a Investopedia recebe remuneração.