Phân tích chuỗi thời gian trong phân tích thống kê dữ liệu lớn - đầu

Một chuỗi thời gian là một tập các quan sát của một biến được thu thập theo thời gian. Với phân tích chuỗi thời gian, bạn có thể sử dụng các thuộc tính thống kê của chuỗi thời gian để tiên đoán các giá trị tương lai của một biến. Có rất nhiều loại mô hình có thể được phát triển để giải thích và dự đoán hành vi của một chuỗi thời gian.

Dưới đây là ví dụ về chuỗi thời gian:

• Giá hàng ngày của cổ phiếu Apple trong 10 năm qua.

• Giá trị trung bình công nghiệp Dow Jones vào cuối mỗi năm trong 20 năm qua.

• Giá vàng hàng ngày trong 6 tháng qua.

Một nơi mà phân tích chuỗi thời gian được sử dụng thường xuyên là trên Phố Wall. Một số nhà phân tích cố gắng dự đoán giá trị tương lai của một giá tài sản, chẳng hạn như một cổ phiếu, dựa hoàn toàn vào lịch sử giá cổ phiếu đó. Đây được gọi là phân tích kỹ thuật . Các nhà phân tích kỹ thuật không cố gắng sử dụng các biến số khác để dự đoán giá cổ phiếu - thông tin duy nhất họ sử dụng là lịch sử của cổ phiếu.

Phân tích kỹ thuật chỉ có thể hoạt động nếu có sự không hiệu quả trên thị trường. Nếu không, tất cả các thông tin về lịch sử của cổ phiếu đã được phản ánh trong giá của nó, làm cho các chiến lược kinh doanh không có lợi.