డిట్రెండ్ అంటే ఏమిటి?
విలువల్లో సంపూర్ణ మార్పులను మాత్రమే చూపించడానికి మరియు సంభావ్య చక్రీయ నమూనాలను గుర్తించడానికి అనుమతించే ధోరణి నుండి డేటా సమితులను కూడబెట్టడం యొక్క ప్రభావాలను తొలగించడం ఒక డిట్రెండ్‌లో ఉంటుంది. రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ మరియు ఇతర గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించి ఇది జరుగుతుంది. మీరు గుర్తించదలిచిన నమూనా యొక్క స్పష్టమైన చిత్రాన్ని చిత్రించడానికి డిట్రెండింగ్ సహాయపడుతుంది.
కీ టేకావేస్
- ఒక నిర్దిష్ట డేటా సమితిలో చక్రీయ నమూనాలను గుర్తించడానికి డిట్రెండింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది. సాధారణంగా రెండు తరగతుల పోకడలు ఉన్నాయి: నిర్ణయాత్మక మరియు యాదృచ్ఛికం. క్షీణించడం జరగడానికి ముందు, ధోరణి రకాన్ని గుర్తించాల్సిన అవసరం ఉంది. డిట్రెండ్ ప్రైస్ ఓసిలేటర్ అనేది డిట్రెండ్ చేయడానికి ఉపయోగపడే సరళమైన పద్ధతి. కొన్ని పరిస్థితులలో ఉపయోగించబడే అనేక ఇతర పద్ధతులు ఉన్నాయి, కానీ అవి చాలా కష్టం మరియు సంక్లిష్టంగా ఉంటాయి.
హౌ డిట్రెండ్ పనిచేస్తుంది
ఒక పరిశోధకుడు ఒక నిర్దిష్ట డేటా సమితిని నిర్మూలించినప్పుడు, తుది ఫలితంలో ఒక రకమైన వక్రీకరణకు కారణమవుతున్నట్లు కనిపించే అంశాన్ని తొలగించడానికి వారు సాధారణంగా అలా చేస్తున్నారు. డేటా సమితి నుండి ధోరణి సమాచారాన్ని తొలగించడంలో తరచుగా పెద్ద ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి, ఎందుకంటే మొదటి స్థానంలో ఉన్న పోకడలను గుర్తించడం మరియు గతంలో ఉపయోగకరంగా లేదా సమాచారపూర్వకంగా నిరూపించబడిన మోడలింగ్.
మీ డేటా సెట్ నుండి ధోరణిని తీసివేయడం వలన మీరు ఒడిదుడుకులపై దృష్టి పెట్టడానికి మరియు ఎన్ని ముఖ్యమైన అంశాలను గుర్తించటానికి అనుమతిస్తుంది. అమ్మకాలు మరియు మార్కెటింగ్‌లో ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.
డిట్రెండ్ రకాలు
వేర్వేరు చార్టింగ్ సేవల్లో డిట్రెండ్ ప్రైస్ ఓసిలేటర్ వాడకం ఉంటుంది, ఇది వ్యాపారులకు స్వల్పకాలిక చక్రీయ నమూనాలను విశ్లేషించడానికి ఒక పద్ధతిని ఇస్తుంది. ఈ నమూనాలను దీర్ఘకాలిక చక్రంలో ప్రధాన మలుపులను మరింత సమర్థవంతంగా గుర్తించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
నిరోధించడానికి అనేక ఇతర పద్ధతులు ఉన్నాయి, కానీ వాటిలో ఎక్కువ భాగం చాలా క్లిష్టమైనవి మరియు ఉపయోగించడం కష్టం. కొన్ని ప్రత్యామ్నాయ ఎంపికలు క్వాడ్రాటిక్ డిట్రెండింగ్, బాక్స్టర్-కింగ్ ఫిల్టర్‌ను ఉపయోగించడం (సగటు ధోరణి రేఖలను తరలించడానికి మాత్రమే), మరియు హోడ్రిక్-ప్రెస్‌కాట్ ఫిల్టర్‌ను ఉపయోగించడం (ఒక నిర్దిష్ట సమయ శ్రేణి యొక్క చక్రీయ భాగాలకు మాత్రమే).
ప్రాజెక్ట్ కోసం ఏ పద్ధతి ఉత్తమమైనది మరియు చేతిలో ఉన్న డేటా అనేక వ్యక్తిగత కారకాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, వీటిలో నిర్దిష్ట అధ్యయన రంగం మరియు డేటా సరళంగా సంబంధం ఉందా లేదా అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ రోజు అందుబాటులో ఉన్న మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్న మెజారిటీ స్టాటిస్టికల్ సాఫ్ట్‌వేర్ ప్యాకేజీలలో త్వరగా మరియు సమర్ధవంతంగా తొలగించే ఎంపిక చేర్చబడింది.
డిట్రెండ్ కోసం అవసరాలు
డిట్రెండింగ్ సంభవించే ముందు, ఉపయోగించాల్సిన అత్యంత సరైన పద్ధతిని నిర్ణయించడానికి ధోరణి యొక్క నిర్దిష్ట తరగతిని గుర్తించాలి. అనేక రకాలైన పోకడలు ఉన్నప్పటికీ, అవి సాధారణంగా రెండు వేర్వేరు తరగతులలో మాత్రమే జరుగుతాయి. ఈ తరగతులు నిర్ణయాత్మక పోకడలు మరియు యాదృచ్ఛిక పోకడలు.
నిర్ణయాత్మక పోకడలు స్థిరంగా తగ్గుతాయి లేదా పెరుగుతాయి, మరియు యాదృచ్ఛిక పోకడలు అస్థిరంగా తగ్గుతాయి లేదా పెరుగుతాయి. నిర్ణయాత్మక పోకడలు కొంచెం ఎక్కువ able హించదగినవి మరియు నమ్మదగినవి కాబట్టి వాటిని గుర్తించడం మరియు తగ్గించడం చాలా సులభం, అయితే యాదృచ్ఛిక పోకడలకు కూడా ఉపయోగకరంగా నిరూపించబడిన పద్ధతులు ఉన్నాయి.
డిట్రెండింగ్ యొక్క ఉదాహరణ
తరచుగా మార్కెట్ మొమెంటం ధరల పోకడలను కలిగి ఉంటుంది. 2011-2015 వరకు, యుఎస్ ఈక్విటీ మార్కెట్లలో తక్కువ-నాణ్యత ధోరణి ఉంది. మీ క్లాసిక్ బ్లూ-చిప్ కంపెనీల కంటే తక్కువ నాణ్యత గల ఫండమెంటల్స్‌ను కలిగి ఉన్న జారీదారుల స్టాక్స్ విస్తృత తేడాతో మించిపోయాయి. ఈ డేటా, అంచనా నమూనాల నుండి "నిరోధించబడకపోతే", మార్కెట్ టాప్స్ లేదా ఇతర ఆర్థిక మలుపుల కోసం తప్పుడు పాజిటివ్లను సృష్టించవచ్చు.
డిట్రెండింగ్ యొక్క అత్యంత సాధారణ ఉపయోగాలలో ఒకటి డేటా సమితిలో ఉంది, ఇది కొంత మొత్తంలో పెరుగుదలను చూపుతుంది. డేటాను డీట్రెండ్ చేయడం వల్ల ఏదైనా సంభావ్య సబ్‌ట్రెండ్‌లను చూడటానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ఇది బోర్డు అంతటా శాస్త్రీయ, ఆర్థిక, అమ్మకాలు మరియు మార్కెటింగ్ పరిశోధనలకు చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
