¿Qué es el suavizado de datos?
El suavizado de datos se realiza mediante el uso de un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos. Esto permite que patrones importantes se destaquen. El suavizado de datos se puede utilizar para ayudar a predecir tendencias, como las que se encuentran en los precios de los valores.
Se prefieren los datos suavizados porque generalmente identifican cambios en la economía en comparación con los datos no suavizados.
Suavizado de datos explicado
Cuando se compilan los datos, se pueden manipular para eliminar o reducir cualquier volatilidad o cualquier otro tipo de ruido. Esto se llama suavizado de datos.
La idea detrás del suavizado de datos es que puede identificar cambios simplificados para ayudar a predecir diferentes tendencias y patrones. Actúa como una ayuda para los estadísticos o comerciantes que necesitan ver una gran cantidad de datos, que a menudo pueden ser complicados de digerir, para encontrar patrones que de otro modo no verían.
Para explicar con una representación visual, imagine un gráfico de un año para las acciones de la Compañía X. Cada punto alto individual en el gráfico para el stock se puede reducir al tiempo que aumenta todos los puntos más bajos. Esto haría una curva más suave, lo que ayudaría a un inversor a hacer predicciones sobre el rendimiento de las acciones en el futuro.
Métodos de suavizado de datos
Existen diferentes métodos en los que se puede realizar el suavizado de datos. Algunos de estos incluyen el método aleatorio, caminata aleatoria, promedio móvil, exponencial simple, exponencial lineal y suavizado exponencial estacional.
Un promedio móvil suavizado coloca el mismo peso que los precios recientes y los históricos.
El modelo de caminata aleatoria se usa comúnmente para describir el comportamiento de los instrumentos financieros, como las acciones. Algunos inversores creen que no existe una relación entre el movimiento pasado en el precio de un valor y su movimiento futuro. El suavizado de caminata aleatorio supone que los puntos de datos futuros serán iguales al último punto de datos disponible más una variable aleatoria. Los analistas técnicos y fundamentales no están de acuerdo con esta idea; ellos creen que los movimientos futuros pueden ser extrapolados al examinar tendencias pasadas.
A menudo utilizado en análisis técnicos, el promedio móvil suaviza la acción del precio mientras filtra la volatilidad de los movimientos aleatorios de precios. Este proceso se basa en precios anteriores, lo que lo convierte en un indicador de tendencia o retraso.
Pros y contras del suavizado de datos
El suavizado de datos se puede utilizar para ayudar a identificar tendencias en la economía, valores como acciones, sentimiento del consumidor o para otros fines comerciales.
Para llevar clave
- El suavizado de datos utiliza un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos, lo que permite que los patrones importantes se destaquen. Se puede usar para predecir tendencias, como las que se encuentran en los precios de los valores. Los diferentes modelos de suavizado de datos incluyen el método aleatorio, la caminata aleatoria y el promedio móvil. Si bien el suavizado de datos puede ayudar a predecir ciertas tendencias, puede conducir a ciertos puntos de datos ignorado
Por ejemplo, un economista puede suavizar los datos para realizar ajustes estacionales para ciertos indicadores, como las ventas minoristas, reduciendo las variaciones que pueden ocurrir cada mes, como vacaciones o precios de la gasolina.
Sin embargo, existen desventajas al usar esta herramienta. El ajuste de datos no siempre proporciona una explicación de las tendencias o patrones que ayuda a identificar. También puede llevar a ignorar ciertos puntos de datos al enfatizar otros.
