移動平均を使用した時系列分析を実行する手順

時系列分析は、過去のデータに基づいて将来の傾向を予測するために機械学習で一般的に使用される手法です。その中でも、移動平均は時系列分析で最もよく使用される強力なツールの 1 つです。移動平均は、指定された期間内の一連の値を平均することでデータの変動性を効果的に排除し、それによってデータの全体的な傾向を決定します。将来の値を予測する場合、移動平均はデータの滑らかな傾向を提供し、より正確な予測を行うのに役立ちます。

単純移動平均 (SMA) と加重移動平均 (WMA) は、時系列データ分析でよく使用される移動平均の 2 つの形式です。移動平均のウィンドウ サイズを選択するときは、データの頻度と必要な平滑化のレベルに基づいて適切な選択を行う必要があります。単純移動平均と加重移動平均を比較する場合、滑らかさと応答性を比較検討する要素があります。

単純移動平均

単純移動平均 (SMA) は、指定された期間にわたる一連の値の平均を計算することによって機能する移動平均の基本的な形式です。 SMA のウィンドウ サイズは通常、データの周波数に基づいて選択されます。変動を滑らかにするのに十分な長さである必要がありますが、データの傾向を捉えるのに十分な短さである必要があります。

加重移動平均

加重移動平均 (WMA) は、各値に異なる重みを割り当てることで、各値の影響を考慮する移動平均の高度な形式です。このようにして、WMA はデータの変更をより敏感に反映できます。具体的には、WMA では、より新しいデータ ポイントの重みが高くなりますが、古いデータ ポイントの重みは低くなります。この重み配分方法により、WMA はデータの傾向変化をより適切に追跡できるようになります。

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