Análise de séries temporais na análise estatística de Big Data
UMA séries temporais é um conjunto de observações de uma única variável recolhidos ao longo do tempo. Com a análise de séries temporais, você pode usar as propriedades estatísticas de uma série de tempo para prever os valores futuros de uma variável. Existem muitos tipos de modelos que podem ser desenvolvidos para explicar e prever o comportamento de uma série de tempo.
O que se segue são exemplos de séries temporais:
O preço diário de ações da Apple ao longo dos últimos dez anos.
O valor do índice Dow Jones no final de cada ano, nos últimos 20 anos.
O preço diário de ouro ao longo dos últimos seis meses.
Um lugar onde a análise de séries temporais é usado com freqüência é em Wall Street. Alguns analistas tentam prever o valor futuro de um preço de ativos, tais como ações, baseada inteiramente na história do preço desse estoque. Isto é conhecido como análise técnica. Os analistas técnicos não tente usar outras variáveis para prever o preço de um estoque - a única informação que eles usam é a própria história do estoque.
A análise técnica pode funcionar somente se houver ineficiências no mercado. Caso contrário, todas as informações sobre a história de um estoque já deve ser refletido em seu preço, tornando estratégias de negociação técnicas inúteis.