スムージング

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データの滑らかな流れを見る: 移動平均のススメ

- 移動平均とは移動平均は、ある一定期間のデータの平均を順番に計算していくことで、グラフの線を滑らかにする手法です。この手法を使うことで、日々の細かな変動に惑わされることなく、データ全体の大きな流れや傾向を把握しやすくなります。例えば、ある商品の1週間ごとの売上データがあるとします。このデータに移動平均を適用する場合、まず、最初の7日間の売上データの平均値を計算します。次に、2日目から8日目までのデータの平均値、3日目から9日目までのデータの平均値、というように、1日ずつずらしながら平均値を計算していきます。こうして計算された移動平均値をグラフに表すと、元の売上データよりも滑らかな線になります。この滑らかな線を見ることで、短期的な売上の増減に影響されずに、長期的な売上傾向を把握することができます。移動平均には、使用するデータの期間によって、短期移動平均、中期移動平均、長期移動平均などがあります。期間が短いと、元のデータに近い動きになり、期間が長くなるほど、より滑らかな線になります。分析の目的やデータの特性に合わせて、適切な期間を選ぶことが重要です。移動平均は、株価分析や経済指標の分析など、様々な分野で広く活用されています。
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EMA: データの滑らかな流れを見る

- EMAとはEMAは、指数移動平均(Exponential Moving Average)の略称です。過去のデータを用いて、現在の値への影響度合いを時間の経過とともに減らしていくことで、平均値を算出する方法です。この特徴から、直近の値をより重視した平均値を算出することができます。一般的な移動平均と比較して、EMAは新しいデータにより大きな比重を置くため、市場トレンドやデータの動きに対する感度が高くなります。そのため、最近の市場トレンドやデータの変動を素早く捉えたい場合に有効です。例えば、株式投資において、EMAは株価の推移を分析し、売買のタイミングを判断するために用いられます。また、為替取引や暗号資産取引など、様々な金融市場においても広く活用されています。EMAは過去のデータの推移を滑らかに表現するため、トレンドの方向性や強さを視覚的に把握しやすくなるという利点もあります。しかし、過去のデータに依存するため、急激な市場の変化に対応するのが難しいという側面も持ち合わせています。EMAは単独で用いられることは少なく、他の指標と組み合わせて使用されることが一般的です。例えば、MACDやボリンジャーバンドなどの指標と組み合わせることで、より精度の高い分析が可能となります。