Time Series Overview
Time Series Data คือ ข้อมูลที่ประกอบด้วยข้อมูลย่อยหลายข้อมูล (หลายตัวอย่าง) แต่ละข้อมูลย่อยกำกับด้วยวันเวลา โดยข้อมูลทั้งหมดเรียงลำดับตามวันเวลา ตัวอย่างเช่น ข้อมูลราคาหุ้น, ข้อมูลพยากรณ์อากาศ, ข้อมูลจากเซ็นเซอร์, ข้อมูล log, ข้อมูลทรานแซกชั่น
ประเภทข้อมูล time series มักแบ่งตามคุณลักษณะ ซึ่งคุณลักษณะที่เกี่ยวกับการลงทุนที่มักมีการกล่าวถึงบ่อยครั้งคือ ข้อมูลประเภท stationary กับ non-stationary การทำนายข้อมูล time series ที่ให้ความแม่นยำสูงมักเป็นประเภท stationary ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่มีวัฏจักรสม่ำเสมอ เช่น ฤดูกาล, การออกดอก/ผลตามฤดูกาลของพืชผลทางการเกษตร, การจ่ายปันผลประจำปี, ค่าน้ำ/ค่าไฟ ข้อมูลลักษณะแบบนี้มักคาดการณ์ได้ง่าย เช่น หากเดือนที่แล้วมีค่าไฟ 1,000 บาท หากเดือนนี้ใช้ไฟใกล้เคียงกับเดือนที่แล้ว เดือนนี้ก็อาจมีค่าไฟใกล้เคียง 1,000 บาท
แต่ในด้านการลงทุนมีปัจจัยที่ไม่แน่นอน (uncertainty factor) มากมาย ที่อาจทำให้ข้อมูลไม่มีรูปแบบวัฏจักร (non-stationary) ทำให้วิเคราะห์และทำนายได้ยากกว่า จึงมีหลายเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์และทำนายข้อมูล time series ประเภท non-stationary เช่นในการวิเคราะห์เทคนิคในการลงทุนมีอินดิเคเตอร์ชื่อ RSI (Relative Strength Index) ที่นำค่าราคามาคำนวณทำให้เห็นความแข็งแกร่งของราคา โดย RSI มีค่าอยู่ในช่วง 0 – 100 ซึ่งมีค่าที่แกว่งขึ้นลงอยู่ในกรอบ 0 – 100 จึงช่วยให้การวิเคราะห์ทำนายสะดวกขึ้น
แหล่งข้อมูลที่มีประโยชน์สำหรับศึกษา Time Series Data
- What is Time Series Data?
- What is Tie Series Data? (by InfluxData)
- Time Series Analysis
- Time Series
- Time Series Forecasting
คลิปอธิบายการดูกราฟด้วยมุมมองแบบ time series