시계열 | 이동 평균(Moving Average) 기초

왜 사용하는가?

 

왜냐하면, 장기적인 트렌드를 보기 위해서이다. 

 

https://laptrinhx.com/an-algorithm-to-find-the-best-moving-average-for-stock-trading-2627521071/

 

위 그림을 한번 살펴보자. 파란색 라인에 비해 주황색 라인이 좀 더 완만하지 않은가?

하지만, 두 라인을 그린 데이터 원본은 동일하다.

 

파란색 -> 주황색과 같이 라인을 완만하게 만드는 작업을 Smoothing이라고 한다. 그리고, 그 Smoothing을 하는 방법 중 하나가 이동 평균선이다. (Moving Average)

 

왜 완만하게(Smoothing) 만드는가?

 

가장 기본적인 사고의 발상은 날 것 그대로의 데이터에 Noise가 끼어있을 수 있다는 것이다.

 

예를 들어, 철수가 다음과 같이 물건을 팔았다고 생각해보자.

 

05/01 100개

05/02 1000개

05/03 200개

 

5월 2일, 철수한테는 무슨 일이 있었을까? 큰 손이라도 나타난 것일까? 어쨌든, 이건 주요 관심사가 아니다. 중요한 건 5월 2일에 나타난 큰 손의 철수의 "판매량 추이"를 살펴보는걸 방해했다는 것이다.

 

그래서, 단순히 날 것 그대로의 데이터로 표현하는게 아니라 (100 + 1000 + 200)/3 과 같이 특정 기간 동안의 평균으로 데이터를 나타내기도 한다. 이렇게 하는 과정에서 noise가 줄어드는 것이다. 즉, noise를 최소화하면서 추이를 관찰하기 위해 Smoothing을 한다고 할 수 있다.