Comment traiter les valeurs aberrantes causés par des forces extérieures
Soyez sûr que vous vérifiez soigneusement pour les valeurs aberrantes avant elles influencent votre analyse prédictive. Les valeurs aberrantes peuvent fausser les données et l'analyse des données. Par exemple, toute analyse statistique effectuée avec des données aberrantes qui laisse en place finit par fausser les moyennes et les variances.
Aberrantes non contrôlées ou mal interprétés peuvent conduire à de fausses conclusions. Dites à vos données qui montre que d'un stock qui a été échangé pendant une année entière à un prix supérieur à 50 $ -, mais pour seulement quelques minutes sur toute l'année que le stock a été échangé à 20 $. Le prix de 20 $ - une exception évidente - est la valeur aberrante dans cet ensemble de données.
Maintenant, vous devez décider si vous souhaitez inclure les 20 $ le prix d'achat d'actions dans votre analyse- si vous le faites, cela a des ramifications pour le modèle global. Mais qu'est-ce que vous considérez comme normal? Était le "krach éclair" qui a eu le marché boursier par surprise le 6 mai 2010, un événement normal ou une exception?
Pendant cette courte période, le marché boursier a connu une forte baisse des prix dans l'ensemble du conseil d'administration - qui a frappé l'échantillon stock prix bas de 50 $ à 20 $, mais il y avait moins à voir avec le stock de plus larges avec des conditions de marché. Est-ce que votre modèle besoin de prendre les plus grandes fluctuations du marché boursier en compte?
Toute personne qui a perdu de l'argent sur de brefs moments de marché en chute libre considère ces quelques minutes réelle et normale (même si ils se sentaient comme une éternité à passer par). Un portefeuille qui diminue en millisecondes due à un déclin rapide, mais de courte durée, est clairement réel. Pourtant, le flash crash est une anomalie, une aberration qui pose un problème pour le modèle.
Indépendamment de ce qui est considéré comme normale (qui peut changer de toute façon), les données contient parfois des valeurs qui ne correspondent pas aux valeurs attendues. Cela est particulièrement vrai dans le marché boursier, où pratiquement tout événement peut envoyer le marché volant ou plongeant. Vous ne voulez pas que votre modèle à l'échec alors que la réalité change brusquement - mais un modèle et une réalité sont deux choses différentes.
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