이동 평균을 이용한 시계열 분석 단계

시계열 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 추세를 예측하기 위해 머신러닝에서 흔히 사용되는 기술입니다. 그 중 이동 평균은 시계열 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 강력한 도구 중 하나입니다. 이동 평균은 지정된 기간 내의 값 집합을 평균화하여 데이터의 전체 추세를 결정함으로써 데이터의 변동성을 효과적으로 제거할 수 있습니다. 미래 값을 예측할 때 이동 평균은 데이터의 부드러운 추세를 제공하여 보다 정확한 예측을 하는 데 도움이 됩니다.

단순 이동 평균(SMA)과 가중 이동 평균(WMA)은 시계열 데이터 분석에서 일반적으로 사용되는 두 가지 이동 평균 형태입니다. 이동 평균의 창 크기를 선택할 때는 데이터의 빈도와 필요한 평활화 수준을 기반으로 적절한 선택을 해야 합니다. 단순 이동 평균을 가중 이동 평균과 비교할 때 부드러움과 반응성을 평가하는 요소가 있습니다.

단순 이동 평균

단순 이동 평균(SMA)은 특정 기간 동안 일련의 값의 평균을 계산하는 기본 형태의 이동 평균입니다. SMA의 창 크기는 일반적으로 데이터의 빈도에 따라 선택됩니다. 변동을 완화할 수 있을 만큼 길어야 하지만 데이터의 추세를 포착할 수 있을 만큼 짧아야 합니다.

가중 이동 평균

가중 이동 평균(WMA)은 각 값에 서로 다른 가중치를 할당하여 각 값의 상대적 중요성을 고려하는 고급 형태의 이동 평균입니다. 이러한 방식으로 WMA는 데이터의 변경 사항을 보다 민감하게 반영할 수 있습니다. 특히 WMA는 최신 데이터 포인트에 더 높은 가중치를 부여하고, 오래된 데이터 포인트에는 더 낮은 가중치를 부여합니다. 이러한 가중치 분배 방식을 통해 WMA는 데이터의 추세 변화를 더 잘 추적할 수 있습니다.

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