記事「データサイエンスとML（第34回）：時系列分解、株式市場を核心にまで分解」についてのディスカッション

MetaQuotes 2025.06.26 07:48

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ノイズが多く、予測が難しいデータで溢れる世界では、意味のあるパターンを特定するのは困難です。この記事では、データをトレンド、季節パターン、ノイズといった主要な要素に分解する強力な分析手法「季節分解」について解説します。こうしてデータを分解することで、隠れた洞察を見つけ、より明確で解釈しやすい情報を得ることが可能になります。

トレンド

時系列データのトレンド成分は、時間の経過に伴う長期的な変化やパターンを指します。

データの大まかな動きの方向性を示します。たとえば、データが時間とともに増加している場合はトレンド成分が上向きに傾き、減少している場合は下向きに傾きます。

トレンドはほとんどのトレーダーにとって馴染み深いものであり、チャートを見るだけで市場のトレンドを簡単に把握できます。

季節性

時系列データの季節性成分は、一定期間ごとに繰り返し現れる周期的なパターンを指します。たとえば、装飾品やギフトを専門に扱う小売業者の月別売上データを分析すると、クリスマス商戦で12月に売上がピークを迎え、その後の1月や2月は売上が落ち着く傾向があることが季節性成分として捉えられます。

残差

残差成分は、トレンド成分や季節成分を取り除いた後に残るランダムな変動を示します。つまり、トレンドや季節パターンでは説明できないデータのノイズや誤差を指します。

これをさらに理解するには、下の画像をご覧ください。