文章 "数据科学和机器学习（第 34 部分）：时间序列分解，剖析股票市场的核心"

MetaQuotes 2026.02.02 08:27

在一个充斥着杂乱且不可预测数据的世界里，识别有意义的形态可能颇具挑战性。在本文中，我们将探讨季节性分解，这是一种强力分析技术，有助于把数据拆分为关键成分：趋势、季节性形态、和噪声。以该途径拆解数据，我们能够揭示隐藏的洞见，并配以更清晰、更易解读的信息工作。

趋势

时间序列数据中的趋势成分指的是随时间观察到的长期变化或形态。

它表示数据的大致移动方向。例如，如果数据随时间增加，趋势成分将呈上坡；如果数据随时间递减，趋势成分将呈下坡。

这对几乎所有交易者来说都很熟悉，只需查看图表就能轻松注意到行情中的趋势。

季节性

时间序列数据中的季节性成分指的是在特定时间区间内观察到的周期性形态。例如，如果我们正分析一家专注于装饰和礼品的零售商的月度销售数据，季节性成分就能捕捉到一个事实，即销售倾向于在十二月达到峰值，这是因为圣诞购物，而假日结束后销售则趋于平淡，譬如一月、二月、等月份。

残差

时间序列数据的残差成分代表随机变异，即所参考趋势和季节性成分之外其余的。它代表数据中无法用趋势或季节性形态解释的噪声或误差。

为了进一步理解这一点，请看下面的图片。