移動平均とは？| 金融と機械学習におけるデータの傾向を明らかに

移動平均とは？| 金融と機械学習におけるデータの傾向を明らかに

移動平均の概要

-移動平均の概要-

移動平均は、時系列データ（時間とともに変化するデータ）における傾向の特定に用いられる一般的な手法です。特定の期間内のデータポイントの単純な平均を計算することで、データの変動を滑らかにし、長期的なトレンドを明確にします。

moving average（移動平均）という言葉は、データポイントの「移動」ウィンドウを使用することに由来しています。このウィンドウは、時系列データを遡って一定の期間をカバーしています。それぞれのウィンドウでは、その期間内のデータポイントの平均が計算され、その時点の移動平均値が得られます。

金融分野における移動平均

-金融分野における移動平均-

金融分野では、移動平均は市場の動向を把握し、株式や商品などの価格を予測するために広く使用されています。 移動平均は、特定の期間内のデータポイントの平均を計算することで作成され、市場のトレンドとボラティリティを平滑化します。

金融アナリストは、短期、中期、長期の移動平均のさまざまなタイプを使用します。例えば、50 日移動平均は、短期の価格変動を平滑化し、長期のトレンドを示します。200 日移動平均は、長期的な市場の傾向を識別するために使用されます。

移動平均は、サポートとレジスタンスのレベルを特定するための技術分析ツールとしても使用できます。価格は移動平均線を突破したり、リバウンドしたりすると予想され、トレーダーはこれらのポイントでエントリーまたはエグジットの機会を特定できます。

また、移動平均は、ボリンジャーバンドなどの他のテクニカルインジケーターと組み合わせて使用できます。ボリンジャーバンドは、価格変動の上限と下限の範囲を示し、移動平均がこれらのバンドの外側をブレイクすると、オーバーボイトまたはオーバーソールドの兆候として解釈できます。

数学・統計学における移動平均

数学・統計学における移動平均とは、シーケンス上の連続するデータポイントを使用して計算される値の平均です。この手法では、最初に定義されたウィンドウサイズに収まる最新のデータポイントを使用します。次に、ウィンドウ内の各データポイントの平均を計算し、それを移動平均と呼びます。

ウィンドウをデータのシーケンスに沿って移動させ、各新しいウィンドウ位置で新しい平均を計算することにより、移動平均は時間とともに変化するデータの傾向を明らかにします。移動平均のウィンドウサイズは、データの変動性に応じて選択され、より長いウィンドウはより滑らかな傾向を示し、より短いウィンドウはより詳細な傾向を明らかにします。

機械学習における移動平均

-機械学習における移動平均-

機械学習において、移動平均は時系列データを処理するための強力なツールです。時系列データとは、時間の経過とともに変化するデータで、株価や気温などがこれに該当します。移動平均は、特定の期間内におけるデータポイントの平均を計算することで、時系列データから傾向やパターンを抽出します。

例えば、5日移動平均を計算すると、過去5日間のデータポイントの合計を5で割ることになります。この移動平均は、時系列データのより長期的なトレンドを示しており、短期間の変動を除去するのに役立ちます。さらに、移動平均は、異常値やノイズの特定にも使用できます。異常値は、平均と大きく異なるデータポイントで、潜在的な問題や機会を示す可能性があります。

移動平均は機械学習タスクにおいて、予測モデルを構築するための特徴量の抽出や、データの平滑化に用いられます。また、トレンド予測やデータの視覚化にも使用できます。適切な期間と重みを選択することで、移動平均は時系列データから有益な情報を抽出し、意思決定をサポートすることができます。

移動平均の長さの決定方法

移動平均の長さを決定する方法は、予測したい傾向の期間によって異なります。通常、期間が長い移動平均は傾向をより滑らかにしますが、応答性が低くなります。逆に、期間が短い移動平均はより応答性が高いですが、ノイズの影響を受けやすくなります。金融市場では、20日間や50日間などの移動平均が一般的です。機械学習では、データセットの性質に合わせて、より長期間の移動平均を使用することがあります。たとえば、季節的な変動が大きいデータセットでは、1年以上など、より長い期間の移動平均が適しています。