Apakah harga larasan dalam konteks analisis saham, dan mengapa ia digunakan dalam analisis regresi?
Harga larasan, dalam konteks analisis saham, merujuk kepada harga saham yang telah diubah suai untuk mengambil kira faktor tertentu, seperti pembahagian saham, dividen atau tindakan korporat lain. Pelarasan ini dibuat untuk memastikan bahawa harga mencerminkan nilai asas saham dengan tepat dan memberikan gambaran yang lebih bermakna untuk tujuan analisis dan pemodelan.
Satu sebab biasa untuk menggunakan harga terlaras dalam analisis regresi adalah untuk mengambil kira kesan pecahan saham. Pemisahan saham berlaku apabila syarikat memutuskan untuk membahagikan saham sedia ada kepada beberapa saham. Sebagai contoh, pemisahan saham 2-untuk-1 akan menyebabkan setiap saham sedia ada dibahagikan kepada dua saham. Akibat perpecahan, harga setiap saham dikurangkan separuh. Bagaimanapun, jumlah nilai pelaburan tetap sama.
Semasa menjalankan analisis regresi, adalah penting untuk mempertimbangkan kesan pecahan saham pada data harga sejarah. Jika data harga mentah digunakan tanpa sebarang pelarasan, analisis mungkin terpesong dan tidak tepat. Dengan menggunakan harga yang diselaraskan, kesan pecahan saham dihapuskan, membolehkan analisis yang lebih tepat tentang hubungan antara pembolehubah.
Satu lagi sebab untuk menggunakan harga terlaras dalam analisis regresi adalah untuk mengambil kira kesan dividen. Dividen ialah pembayaran yang dibuat oleh syarikat kepada pemegang sahamnya sebagai pembahagian keuntungan. Apabila dividen dibayar, harga saham biasanya menurun mengikut jumlah dividen. Penurunan harga ini boleh memberi kesan kepada analisis jika data harga mentah digunakan.
Dengan menggunakan harga larasan, kesan dividen diambil kira, memastikan analisis tidak berat sebelah oleh pembayaran ini. Ini amat penting apabila menganalisis arah aliran jangka panjang atau menjalankan pemodelan ramalan, kerana kesan dividen boleh menjadi ketara dari semasa ke semasa.
Selain pembahagian saham dan dividen, mungkin terdapat tindakan atau peristiwa korporat lain yang boleh memberi kesan kepada harga saham. Ini boleh termasuk penggabungan, pengambilalihan, spin-off atau pembelian balik saham. Harga larasan digunakan untuk mengambil kira peristiwa ini dan memberikan gambaran yang lebih tepat tentang nilai asas saham.
Untuk mengira harga larasan, pelbagai kaedah boleh digunakan, bergantung pada tindakan dan acara korporat tertentu. Contohnya, apabila melaraskan pembahagian saham, harga sejarah dibahagikan dengan nisbah pembahagian untuk menggambarkan bilangan saham baharu. Apabila melaraskan dividen, harga sejarah dikurangkan mengikut jumlah dividen.
Harga larasan dalam analisis saham merujuk kepada harga yang telah diubah suai untuk mengambil kira pecahan saham, dividen dan tindakan korporat yang lain. Pelarasan ini penting dalam analisis regresi untuk memastikan analisis tidak berat sebelah oleh faktor-faktor ini. Dengan menggunakan harga larasan, kesan pembahagian saham dan dividen dihapuskan, memberikan gambaran yang lebih tepat tentang nilai asas saham.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin EITC/AI/MLP dengan Python:
- Bagaimanakah parameter b dalam regresi linear (pintasan-y bagi garisan paling sesuai) dikira?
- Apakah peranan yang dimainkan oleh vektor sokongan dalam menentukan sempadan keputusan SVM, dan bagaimana ia dikenal pasti semasa proses latihan?
- Dalam konteks pengoptimuman SVM, apakah kepentingan vektor berat `w` dan bias `b`, dan bagaimana ia ditentukan?
- Apakah tujuan kaedah `visualize` dalam pelaksanaan SVM, dan bagaimana ia membantu dalam memahami prestasi model?
- Bagaimanakah kaedah `ramalkan` dalam pelaksanaan SVM menentukan klasifikasi titik data baharu?
- Apakah objektif utama Mesin Vektor Sokongan (SVM) dalam konteks pembelajaran mesin?
- Bagaimanakah perpustakaan seperti scikit-learn boleh digunakan untuk melaksanakan klasifikasi SVM dalam Python, dan apakah fungsi utama yang terlibat?
- Terangkan kepentingan kekangan (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) dalam pengoptimuman SVM.
- Apakah objektif masalah pengoptimuman SVM dan bagaimana ia dirumus secara matematik?
- Bagaimanakah klasifikasi set ciri dalam SVM bergantung pada tanda fungsi keputusan (teks{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin EITC/AI/MLP dengan Python