Accueil Finances personnelles Analyse des séries temporelles dans l'analyse statistique des mégadonnées - variables nominales

Analyse des séries temporelles dans l'analyse statistique des mégadonnées - variables nominales

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Une série chronologique est un ensemble d'observations d'une seule variable collectée dans le temps. Avec l'analyse des séries temporelles, vous pouvez utiliser les propriétés statistiques d'une série chronologique pour prédire les valeurs futures d'une variable. De nombreux types de modèles peuvent être développés pour expliquer et prédire le comportement d'une série chronologique.

Voici des exemples de séries chronologiques:

  • Le prix quotidien du stock d'Apple au cours des dix dernières années.

  • La valeur du Dow Jones Industrial Average à la fin de chaque année au cours des 20 dernières années.

  • Le prix quotidien de l'or au cours des six derniers mois.

Un endroit où l'analyse des séries chronologiques est fréquemment utilisée est à Wall Street. Certains analystes tentent de prévoir la valeur future d'un prix d'actif, tel qu'une action, en se fondant entièrement sur l'historique du cours de cette action. Ceci est connu comme analyse technique. Les analystes techniques ne tentent pas d'utiliser d'autres variables pour prévoir le prix d'une action - la seule information qu'ils utilisent est l'histoire du titre.

L'analyse technique ne peut fonctionner que s'il y a des inefficiences sur le marché. Autrement, toutes les informations sur l'historique d'une action devraient déjà être reflétées dans son prix, ce qui rendrait les stratégies de trading techniques non rentables.

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