Loại trừ xu thế (Detrend) là gì? Các đặc điểm và hình thức

Loại trừ xu thế (detrend) là quá trình loại bỏ hoặc giảm nhẹ ảnh hưởng của xu thế trong một chuỗi dữ liệu thời gian. Xu thế thường được hiểu là sự biến đổi dài hạn trong dữ liệu, và việc loại trừ nó giúp chúng ta tập trung vào những biến động ngắn hạn hoặc biên độ nhỏ hơn.

Loại trừ xu thế (Detrend) là gì? Các đặc điểm và hình thức

Loại trừ xu thế là gì?

Loại trừ xu thế là quá trình loại bỏ hoặc giảm nhẹ ảnh hưởng của xu thế dài hạn trong dữ liệu thời gian. Xu thế thường là các biến đổi dài hạn, có thể do các yếu tố kinh tế, xã hội, hoặc các yếu tố tự nhiên. 

Loại trừ xu thế giúp chúng ta tập trung vào các biến động ngắn hạn, chu kỳ hoặc biên độ nhỏ hơn, giúp phân biệt rõ ràng giữa các thay đổi ngắn hạn và xu hướng dài hạn. Điều này có thể giúp phát hiện ra các mô hình, xu hướng ngắn hạn, và chu kỳ khác nhau có thể bị che đậy nếu không loại trừ xu thế.

Loại trừ xu thế là quá trình loại bỏ hoặc làm mờ xu hướng dài hạn từ một chuỗi dữ liệu thời gian. 

Loại trừ xu thế thường được thực hiện để làm cho dữ liệu dễ phân tích hơn, đặc biệt là khi muốn nghiên cứu các biến động ngắn hạn hoặc khi xây dựng mô hình dự báo cho các biến động này mà không bị ảnh hưởng quá mức bởi xu hướng dài hạn.

Loại trừ xu thế trong dữ liệu thời gian có thể được thực hiện bằng nhiều cách, tùy thuộc vào tính chất cụ thể của dữ liệu và mục tiêu phân tích. Dưới đây là một số phương pháp thường được sử dụng:

• Trượt trung ình: Phương pháp này bao gồm việc tính toán giá trị trung bình của một số quan sát liền kề. Trong trường hợp này, các giá trị trung bình này được sử dụng để làm mờ hoặc loại bỏ xu thế dài hạn, giữ lại chỉ các biến động ngắn hạn.
• Phân rã thành thành phần: Dữ liệu thời gian thường có thể được phân rã thành các thành phần chính như xu thế, chu kỳ, và thành phần ngẫu nhiên. Sau đó, bạn có thể tách riêng thành phần xu thế để chỉ còn lại các biến động không thuộc xu thế.
• Mô hình hồi quy: Sử dụng mô hình hồi quy để ước lượng xu thế dài hạn và sau đó loại trừ nó khỏi dữ liệu. Điều này có thể thực hiện thông qua việc áp dụng mô hình tuyến tính hoặc các mô hình hồi quy phi tuyến.
• Hiệu chỉnh tỉ lệ tăng trưởng: Loại bỏ xu thế bằng cách tính toán tỷ lệ tăng trưởng hoặc tỷ lệ thay đổi giữa các quan sát liền kề. Sự thay đổi này có thể được sử dụng để mô phỏng các biến động ngắn hạn.
• Đối số chỉ điều chỉnh: Sử dụng chỉ số điều chỉnh để chuẩn hóa dữ liệu theo thời gian và loại trừ các tác động của xu thế.
• Sử dụng mô hình thống kê: Sử dụng các mô hình thống kê phức tạp hơn để ước lượng và loại bỏ xu thế, chẳng hạn như mô hình autoregressive integrated moving average (ARIMA).

Lựa chọn phương pháp cụ thể thường phụ thuộc vào bản chất của dữ liệu và mục tiêu phân tích cụ thể của bạn. Việc loại trừ xu thế thường là một bước quan trọng khi phân tích dữ liệu thời gian để tìm hiểu các biến động ngắn hạn và các yếu tố tạm thời.

Những đặc điểm của loại trừ xu thế

Khi một nhà nghiên cứu quyết định loại trừ xu thế của một tập dữ liệu, họ thường có mục tiêu loại bỏ các yếu tố gây biến dạng để làm cho kết quả phân tích cuối cùng trở nên rõ ràng hơn và dễ hiểu hơn. Loại trừ xu thế khỏi tập dữ liệu có thể mang lại nhiều lợi ích, trong đó có khả năng tập trung vào các biến động và xác định các yếu tố quan trọng thực sự.

Mục tiêu của loại trừ xu thế là giúp nhìn nhận rõ ràng các biến động ngắn hạn

Loại trừ xu thế là một phương pháp đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực bán hàng và tiếp thị. Điều này mang đến một số lợi ích cụ thể như:

• Tập trung vào biến động ngắn hạn: Loại trừ xu thế giúp chú ý đến các biến động ngắn hạn và biên độ nhỏ, giảm ảnh hưởng của các yếu tố lớn và dài hạn có thể làm mờ đi các biến động ngắn hạn quan trọng.
• Tăng độ chính xác của mô hình: Việc loại trừ xu thế thường giúp tăng độ chính xác của mô hình và phương pháp thống kê, vì chúng ta đang làm việc với các biến động có biên độ nhỏ và không bị nhiễu bởi tác động của xu hướng lớn.
• Phát hiện biến động ngắn hạn đặc biệt: Loại trừ xu thế có thể giúp phát hiện và nghiên cứu các biến động ngắn hạn đặc biệt, các sự kiện ngắn hạn, hoặc chu kỳ ngắn trong dữ liệu mà không bị ảnh hưởng quá mức bởi xu hướng lớn.
• Đối chiếu dữ liệu: Khi muốn so sánh dữ liệu giữa các biến, loại trừ xu thế có thể làm cho dữ liệu trở nên có thể so sánh hơn khi các yếu tố gây biến dạng được loại bỏ.

Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng loại trừ xu thế cũng mang theo một số rủi ro và hạn chế. Đôi khi, việc loại trừ xu thế có thể làm mất mát thông tin quan trọng về xu hướng dài hạn trong dữ liệu. Do đó, quyết định này thường phụ thuộc vào mục tiêu cụ thể của nghiên cứu và sự hiểu biết sâu rộng về dữ liệu và ngữ cảnh nghiên cứu.

Một số hình thức loại trừ xu thế

Các nền tảng biểu đồ giá thường cung cấp các công cụ và bộ dao động loại trừ xu thế khác nhau để hỗ trợ nhà giao dịch trong việc phân tích các mô hình giá chu kỳ trong ngắn hạn. 

Loại trừ xu thế giúp nhà nghiên cứu và nhà giao dịch tập trung vào các yếu tố quan trọng

Các công cụ và bộ dao động này thường được tích hợp trực tiếp trong các nền tảng giao dịch và biểu đồ giá để nhà giao dịch có thể dễ dàng sử dụng chúng để phân tích và ra quyết định giao dịch. Tùy thuộc vào chiến lược và phong cách giao dịch cụ thể, các nhà giao dịch có thể ưa thích sử dụng một hoặc nhiều bộ dao động này.

Hai bộ lọc Baxter-King và Hodrick-Prescott

Có nhiều phương pháp loại trừ xu thế khác nhau, trong số đó cũng có một vài phương pháp có độ phức tạp cao. Những phương pháp này thường đòi hỏi sự hiểu biết chuyên sâu về thống kê, toán học và lập trình. 

Sự phức tạp của chúng có thể làm cho chúng trở thành công cụ mạnh mẽ cho những người có kiến thức và kinh nghiệm đủ, nhưng đôi khi cũng khó áp dụng và hiểu đối với những người mới bắt đầu trong lĩnh vực này.

• Bộ lọc Baxter-King:

Bộ lọc Baxter-King được sử dụng để làm mờ hoặc loại bỏ thành phần có tần số cao trong một chuỗi thời gian, giữ lại chỉ các thành phần có tần số thấp, chủ yếu là xu hướng dài hạn.

Bộ lọc Baxter-King giúp loại bỏ thành phần có tần số cao từ đường trung bình trượt

Bộ lọc này thường được áp dụng cho đường trung bình trượt, với mục tiêu là giảm nhiễu và làm cho xu hướng trở nên rõ ràng hơn. Nó giúp làm mờ nhiễu ngắn hạn và giữ lại các biến động lớn và dài hạn hơn.

• Bộ lọc Hodrick-Prescott:

Bộ lọc Hodrick-Prescott (H-P) được sử dụng để phân rã một chuỗi thời gian thành hai thành phần: thành phần có tính chu kỳ (cyclic component) và thành phần có tính nghiên cứu (trend component).

H-P sử dụng phương pháp least squares để tìm ra sự phân rã này. Kết quả là một chuỗi thời gian được phân tách thành các biến động ngắn hạn (có tính chu kỳ) và xu hướng dài hạn. Nó giúp nhìn nhận rõ ràng và phân tách được các thành phần quan trọng trong dữ liệu thời gian.

Cả hai bộ lọc này thường được sử dụng để giúp nhà nghiên cứu và nhà giao dịch nắm bắt thông tin quan trọng từ dữ liệu thời gian mà không bị ảnh hưởng quá mức bởi nhiễu ngắn hạn. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng việc lựa chọn phương pháp loại trừ xu thế phụ thuộc vào bản chất của dữ liệu và mục tiêu cụ thể của phân tích.

Những điểm cần lưu ý của loại trừ xu thế

Việc xác định xu hướng cụ thể của dữ liệu là một bước quan trọng trước khi áp dụng phương pháp loại trừ xu thế. Không có một phương pháp loại trừ xu thế đơn giản và phổ quát mà có thể áp dụng mà không cần biết rõ về xu hướng cụ thể trong dữ liệu.

Khi đã xác định được xu hướng, người nghiên cứu hoặc nhà giao dịch có thể chọn lựa phương pháp loại trừ xu thế phù hợp nhất để sử dụng. Lựa chọn này phụ thuộc vào tính chất cụ thể của dữ liệu và mục tiêu cụ thể của phân tích.

Xu hướng trong dữ liệu thời gian có thể được xác định là liên tục giảm hoặc tăng, hoặc nó có thể là ngẫu nhiên không nhất quán. Đôi khi, việc xác định xu hướng có thể không phải lúc nào cũng đơn giản. Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự biến động của dữ liệu, và trong một số trường hợp, xu hướng có thể thay đổi theo thời gian hoặc có thể bị ảnh hưởng bởi các sự kiện đặc biệt.

Lựa chọn phương pháp cụ thể thường phụ thuộc vào đặc tính của dữ liệu và mục tiêu phân tích

Khi làm việc với dữ liệu thời gian, việc hiểu rõ xu hướng là quan trọng để áp dụng các phương pháp loại trừ xu thế hiệu quả và hiểu đúng tính chất của dữ liệu. Điều này có thể giúp nhà nghiên cứu và nhà giao dịch xây dựng mô hình và chiến lược phù hợp với xu hướng cụ thể của dữ liệu mà họ đang xử lý.

Tóm lại, loại trừ xu thế là một bước quan trọng trong phân tích dữ liệu thời gian, giúp tập trung vào các biến động ngắn hạn và hiểu rõ hơn về đặc tính của dữ liệu. Sự lựa chọn giữa các phương pháp loại trừ xu thế phụ thuộc vào đặc tính cụ thể của dữ liệu và mục tiêu phân tích. Việc này giúp nhà nghiên cứu và nhà giao dịch tập trung vào các biến động ngắn hạn và thông tin quan trọng. Bài viết được chia sẻ bởi Yuanta Việt Nam.