什麼是去趨勢？
去趨勢涉及從數據集中去除趨勢的影響，以僅顯示與趨勢值之間的差異；它允許識別週期性模式和其他模式。去趨勢可以使用迴歸分析和其他統計技術來完成。去趨勢通過消除確定性和隨機性趨勢來顯示時間序列數據的不同方面。
去趨勢化最常見的用途之一是用於顯示某種總體增長的數據集。去趨勢化數據可以讓您看到任何潛在的子趨勢，這對於科學、金融、銷售和市場營銷研究非常有用。
去趨勢如何運作
從數據集中去除趨勢可以讓您專注于波動並識別許多重要因素。這種類型的去趨勢用於交易，以識別股票中的任何週期性價格波動，然後可用於幫助確定入場和退出的時間。去趨勢價格震盪器(DPO) 是技術投資者和交易員爲此目的使用的常用工具。去趨勢還用於銷售和營銷，以突出銷售的月度變化，而不會分散整體銷量的注意力。
當研究人員或經濟學家對特定數據集進行去趨勢處理時，他們這樣做通常是爲了消除似乎導致最終結果出現某種扭曲的因素。經濟模型可能會使用趨勢進行去趨勢處理，然後將趨勢添加回模型作爲另一個輸入變量，以測試數據之間的不同關係。
重點摘要
- 去趨勢用於識別特定數據集中顯示趨勢的其他模式。
- 通常有兩類趨勢：確定性趨勢和隨機性趨勢。確定性趨勢顯示一致且持續的增加和減少，而隨機性趨勢則沒有任何一致性地增加和減少。
- 在去趨勢之前，需要確定趨勢的類型。
- 去趨勢價格振盪指標是交易者常用的去趨勢價格行爲方法。
消除趨勢的類型
除了去趨勢價格震盪指標之外，還有許多方法可用於去趨勢，儘管其中一些方法要複雜得多，而且難以使用。一些替代選項包括二次去趨勢、使用 Baxter-King 過濾器（僅適用於移動平均趨勢線）和使用Hodrick-Prescott 過濾器（僅適用於特定時間序列的週期性成分）。
哪種方法最適合手頭的項目和數據將取決於許多單獨的因素，包括特定的研究領域以及數據是否線性相關。當今大多數可用且廣泛使用的統計軟件包都包含快速有效地消除趨勢的選項。
去趨勢化的要求
在進行去趨勢之前，必須先確定趨勢的具體類別，以確定要使用的最合適的方法。雖然趨勢有很多種，但它們通常只出現在兩種不同的類別中。這些類別是確定性趨勢和隨機趨勢。
確定性趨勢持續下降或上升，而隨機性趨勢則不持續下降或上升。確定性趨勢通常更容易識別和消除趨勢，因爲它們更可預測且更可靠，但也有處理隨機性趨勢的方法。趨勢的識別，尤其是隨機性趨勢，可能是一種主觀行爲，可能會導致建模以及由此得出的結論或預測不準確。