การปรับให้เรียบของข้อมูล: คำจำกัดความการใช้และวิธีการ

ข้อมูลราบรื่นคืออะไร?

การปรับให้เรียบของข้อมูลทำได้โดยใช้อัลกอริทึมในการลบเสียงรบกวนจากชุดข้อมูล สิ่งนี้ช่วยให้รูปแบบที่สำคัญมีความโดดเด่นมากขึ้น

การปรับให้เรียบของข้อมูลสามารถใช้เพื่อช่วยทำนายแนวโน้มเช่นที่พบในราคาหลักทรัพย์รวมถึงในการวิเคราะห์ทางเศรษฐกิจ การปรับให้เรียบของข้อมูลมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิกเฉยต่อค่าผิดปกติครั้งเดียวและคำนึงถึงผลกระทบของฤดูกาล

ทำความเข้าใจกับข้อมูลที่ราบรื่น

เมื่อรวบรวมข้อมูลสามารถจัดการเพื่อลบหรือลดใด ๆ ได้ความผันผวนหรือเสียงประเภทอื่น ๆ สิ่งนี้เรียกว่าข้อมูลที่ราบรื่น

แนวคิดที่อยู่เบื้องหลังการปรับให้เรียบของข้อมูลคือสามารถระบุการเปลี่ยนแปลงที่ง่ายขึ้นเพื่อช่วยทำนายแนวโน้มและรูปแบบที่แตกต่างกัน มันทำหน้าที่เป็นตัวช่วยสำหรับนักสถิติหรือผู้ค้าที่ต้องดูข้อมูลจำนวนมาก - ซึ่งมักจะซับซ้อนในการย่อย - เพื่อค้นหารูปแบบที่พวกเขาจะไม่เห็น

หากต้องการอธิบายด้วยการแสดงภาพให้ลองนึกภาพแผนภูมิหนึ่งปีสำหรับหุ้นของ บริษัท X แต่ละจุดสูงในแผนภูมิสำหรับสต็อกสามารถลดลงในขณะที่เพิ่มจุดล่างทั้งหมด สิ่งนี้จะทำให้เส้นโค้งที่นุ่มนวลขึ้นดังนั้นจึงช่วยให้นักลงทุนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีการที่หุ้นอาจดำเนินการในอนาคต

วิธีการปรับให้เรียบ

มีวิธีการที่แตกต่างกันซึ่งการทำให้ข้อมูลราบรื่นสามารถทำได้ บางส่วนรวมถึงวิธีการสุ่มโดยใช้ไฟล์การเดินแบบสุ่ม, การคำนวณกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือดำเนินการหนึ่งในเทคนิคการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล

แบบจำลองการเดินแบบสุ่มมักใช้เพื่ออธิบายพฤติกรรมของเครื่องมือทางการเงินเช่นหุ้น นักลงทุนบางคนเชื่อว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างการเคลื่อนไหวที่ผ่านมาในราคาความปลอดภัยและการเคลื่อนไหวในอนาคต การปรับให้เรียบแบบสุ่มถือว่าจุดข้อมูลในอนาคตจะเท่ากับจุดข้อมูลที่มีอยู่ล่าสุดรวมถึงตัวแปรสุ่ม นักวิเคราะห์ทางเทคนิคและพื้นฐานไม่เห็นด้วยกับความคิดนี้ พวกเขาเชื่อว่าการเคลื่อนไหวในอนาคตสามารถคาดการณ์ได้โดยการตรวจสอบแนวโน้มที่ผ่านมา

มักใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้การกระทำของราคาราบรื่นในขณะที่มันกรองความผันผวนจากการเคลื่อนไหวของราคาแบบสุ่ม กระบวนการนี้ขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาทำให้เป็นแนวโน้มที่จะติดตามหรือล้าหลัง-Indicator ดังที่เห็นได้ในแผนภูมิราคาด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (EMA) มีรูปร่างทั่วไปและแนวโน้มของข้อมูลราคารายวันพื้นฐานซึ่งแสดงโดยเทียน ยิ่งมีวันที่รวมอยู่ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากเท่าไหร่เส้นก็จะยิ่งราบรื่นขึ้นเท่านั้น

ข้อดีและข้อเสียของข้อมูลที่ราบรื่น

การปรับให้เรียบของข้อมูลสามารถใช้เพื่อช่วยระบุแนวโน้มทางเศรษฐกิจในหลักทรัพย์เช่นหุ้นและความเชื่อมั่นของผู้บริโภค การปรับให้เรียบของข้อมูลยังสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจอื่น ๆ

ตัวอย่างเช่นนักเศรษฐศาสตร์สามารถทำให้ข้อมูลราบรื่นขึ้นได้การปรับตามฤดูกาลสำหรับตัวชี้วัดบางอย่างเช่นยอดค้าปลีกโดยการลดความแปรปรวนที่อาจเกิดขึ้นในแต่ละเดือนเช่นวันหยุดหรือราคาก๊าซ

อย่างไรก็ตามมีการล่มสลายในการใช้เครื่องมือนี้ การปรับให้เรียบของข้อมูลไม่ได้ให้คำอธิบายเกี่ยวกับแนวโน้มหรือรูปแบบที่ช่วยระบุได้เสมอไป นอกจากนี้ยังอาจนำไปสู่จุดข้อมูลบางอย่างที่ถูกเพิกเฉยโดยเน้นผู้อื่น

ตัวอย่างข้อมูลที่ปรับให้เรียบในการบัญชีการเงิน

ตัวอย่างที่อ้างถึงบ่อยครั้งของการปรับให้เรียบในการบัญชีธุรกิจคือการสร้างไฟล์ค่าเผื่อบัญชีที่น่าสงสัยโดยการเปลี่ยนแปลงค่าใช้จ่ายหนี้เสียจากระยะเวลาการรายงานหนึ่งไปอีกครั้ง ตัวอย่างเช่น บริษัท คาดว่าจะไม่ได้รับการชำระเงินสำหรับสินค้าบางอย่างในช่วงสองช่วงเวลาบัญชี $ 1,000 ในระยะเวลาการรายงานครั้งแรกและ $ 5,000 ในระยะเวลาการรายงานครั้งที่สอง

หากระยะเวลาการรายงานครั้งแรกคาดว่าจะมีรายได้สูง บริษัท อาจรวมถึงจำนวนรวม $ 6,000 เป็นค่าเผื่อสำหรับบัญชีที่น่าสงสัยในระยะเวลาการรายงานนั้น สิ่งนี้จะเพิ่มค่าใช้จ่ายหนี้เสียในงบกำไรขาดทุน 6,000 ดอลลาร์และลดรายได้สุทธิ 6,000 ดอลลาร์ สิ่งนี้จะทำให้ช่วงเวลาที่มีรายได้สูงนั้นราบรื่นโดยการลดรายได้ เป็นสิ่งสำคัญสำหรับ บริษัท ที่จะใช้การตัดสินและวิธีการบัญชีตามกฎหมายเมื่อปรับบัญชีใด ๆ

Investopedia ไม่ได้ให้บริการภาษีการลงทุนหรือบริการทางการเงินและคำแนะนำ ข้อมูลจะถูกนำเสนอโดยไม่คำนึงถึงวัตถุประสงค์การลงทุนการยอมรับความเสี่ยงหรือสถานการณ์ทางการเงินของนักลงทุนที่เฉพาะเจาะจงและอาจไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกคน การลงทุนเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงรวมถึงการสูญเสียเงินต้นที่เป็นไปได้