Définition du lissage des données
Le lissage des données est effectué à l'aide d'un algorithme permettant de supprimer le bruit d'un ensemble de données. Cela permet de dégager des motifs importants. Le lissage des données peut être utilisé pour aider à prévoir les tendances, telles que celles trouvées dans les prix des titres.
Les données lissées sont préférées car elles identifient généralement les changements dans l'économie par rapport aux données non lissées.
Le lissage de données expliqué
Une fois les données compilées, elles peuvent être manipulées pour éliminer ou réduire toute volatilité ou tout autre type de bruit. C'est ce qu'on appelle le lissage des données.
Le lissage des données repose sur l'idée qu'il peut identifier des modifications simplifiées afin de permettre de prédire différentes tendances et modèles. Il s'agit d'une aide pour les statisticiens ou les commerçants qui doivent examiner de nombreuses données - qu'il peut souvent être difficile de digérer - pour trouver des modèles qu'ils ne verraient pas autrement.
Pour expliquer avec une représentation visuelle, imaginez un graphique sur un an pour les actions de la société X. Chaque point haut sur le graphique pour le stock peut être réduit tout en soulevant tous les points bas. Cela rendrait la courbe plus lisse, aidant ainsi l'investisseur à faire des prévisions sur l'évolution future des actions.
Méthodes de lissage des données
Il existe différentes méthodes pour lisser les données. Certains d'entre eux incluent la méthode aléatoire, la marche aléatoire, la moyenne mobile, le lissage exponentiel simple, exponentiel linéaire et exponentiel saisonnier.
Une moyenne mobile lissée donne un poids égal aux prix récents et aux prix historiques.
Le modèle de marche aléatoire est couramment utilisé pour décrire le comportement d'instruments financiers tels que les actions. Certains investisseurs estiment qu'il n'y a pas de relation entre l'évolution passée du prix d'un titre et son évolution future. Le lissage aléatoire de la marche suppose que les points de données futurs seront égaux au dernier point de données disponible plus une variable aléatoire. Les analystes techniques et fondamentaux sont en désaccord avec cette idée; ils croient que les mouvements futurs peuvent être extrapolés en examinant les tendances passées.
Souvent utilisée dans les analyses techniques, la moyenne mobile atténue l'action des prix tout en filtrant la volatilité des mouvements de prix aléatoires. Ce processus est basé sur les prix passés, ce qui en fait un indicateur de suivi de tendance ou de retard.
Avantages et inconvénients du lissage des données
Le lissage des données peut être utilisé pour aider à identifier les tendances de l'économie, des valeurs telles que les actions, la confiance des consommateurs ou à d'autres fins commerciales.
Points clés à retenir
- Le lissage des données utilise un algorithme pour supprimer le bruit d'un ensemble de données, permettant ainsi à des motifs importants de se distinguer.
- Il peut être utilisé pour prévoir des tendances, telles que celles trouvées dans les prix des titres.
- Différents modèles de lissage de données incluent la méthode aléatoire, la marche aléatoire et la moyenne mobile.
- Bien que le lissage des données puisse aider à prévoir certaines tendances, certains points de données risquent d’être ignorés.
Par exemple, un économiste peut lisser les données pour effectuer des ajustements saisonniers pour certains indicateurs tels que les ventes au détail en réduisant les variations pouvant survenir chaque mois, telles que les vacances ou les prix de l'essence.
L'utilisation de cet outil présente toutefois des inconvénients. Le lissage des données ne fournit pas toujours une explication des tendances ou des schémas qu'il permet d'identifier. Cela peut également conduire à ignorer certains points de données en mettant l’accent sur d’autres.
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