審稿人：拜託，請把模型時間序列去趨勢！！

大俠幸會，在下全網同名「演算法金」 0 基礎轉 AI 上岸，多個演算法賽 Top 「日更萬日，讓更多人享受智慧樂趣」

時間序列分析是資料科學中一個重要的領域。透過對時間序列資料的分析，我們可以從資料中發現規律、預測未來趨勢以及做出決策。無論是股票市場的走勢，還是氣象資料的變化，都涉及到時間序列分析

在進行時間序列分析時，資料中的趨勢（Trend）是一個重要的組成部分。趨勢可以是上升、下降或者是平穩的。為了更準確地分析資料，往往需要去除這些趨勢，得到一個無趨勢的時間序列，這就是時間序列去趨勢的必要性

本文將詳細介紹時間序列去趨勢的相關知識，包括去趨勢的方法、程式碼示範、數學公式、橫向對比、誤區和注意事項等，旨在幫助大家深入理解和掌握時間序列去趨勢的技術

1. 什麼是時間序列去趨勢

1.1 時間序列的定義

時間序列是按照時間順序記錄的一系列資料點。常見的時間序列資料包括股票價格、溫度記錄、經濟指標等。這些資料具有時間相關性，即前後資料點之間存在一定的依賴關係

1.2 趨勢的定義與分類

趨勢是時間序列資料中的一種長期變化模式。趨勢可以是線性的，也可以是非線性的。根據趨勢的方向，主要分為三類：

• 上升趨勢：資料點隨時間增加而上升
• 下降趨勢：資料點隨時間增加而下降
• 平穩趨勢：資料點隨時間變化較小，保持穩定

1.3 去趨勢的基本概念

去趨勢是指從時間序列資料中去除長期趨勢成分，使得資料更加平穩和易於分析。去趨勢後的資料稱為殘差（Residuals），它們不包含趨勢成分，只保留隨機波動部分。去趨勢的方法有很多，包括移動平均法、差分法和多項式擬合法等

2. 時間序列去趨勢的方法

2.1 移動平均法

移動平均法是一種透過計算資料在一定視窗內的平均值來平滑資料的方法。它可以有效地去除資料中的短期波動，揭示長期趨勢。移動平均分為簡單移動平均和加權移動平均，後者在計算平均值時對較新的資料賦予更大的權重

2.2 差分法

差分法透過計算相鄰資料點之間的差值來去除趨勢。差分可以是一次差分、二次差分，甚至更高次差分。一次差分可以去除線性趨勢，而二次差分可以去除二次趨勢（即拋物線趨勢）。差分後的資料更加平穩，適合進一步分析

2.3 多項式擬合法

多項式擬合法透過擬合一個多項式函式來描述資料的趨勢，然後從原始資料中減去這個擬合的多項式。多項式的階數決定了擬合的複雜程度。較低階的多項式只能捕捉簡單的趨勢，而高階多項式可以擬合更復雜的趨勢

3. 程式碼示範

3.1 使用移動平均法去趨勢

在這段程式碼示例中，我們將展示如何使用移動平均法對時間序列資料進行去趨勢處理。我們會透過一個武俠世界的江湖事件資料集來展示這個過程。江湖上每天都有風雲變幻，這些資料點記錄了江湖中的各種事件，例如門派紛爭、奇遇探險、恩怨情仇等。為了更好地分析這些資料，我們需要去除其中的長期趨勢。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成武俠元素資料集
np.random.seed(0)
date_range = pd.date_range(start='1/1/2023', periods=100, freq='D')
data = pd.DataFrame({
    '日期': date_range,
    '江湖事件': np.random.randn(100).cumsum()
})
data.set_index('日期', inplace=True)

# 計算移動平均
window_size = 5
data['移動平均'] = data['江湖事件'].rolling(window=window_size).mean()

# 去趨勢
data['去趨勢資料'] = data['江湖事件'] - data['移動平均']

# 視覺化
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(data.index, data['江湖事件'], label='原始資料')
plt.plot(data.index, data['移動平均'], label='移動平均', color='red')
plt.plot(data.index, data['去趨勢資料'], label='去趨勢資料', color='green')
plt.legend()
plt.title('使用移動平均法去趨勢')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('江湖事件')
plt.show()

在這個示例中，我們首先生成了一個包含江湖事件資料的時間序列。這些資料透過隨機生成的方式模擬了江湖中的各種動態變化。然後，我們計算了一個視窗大小為5的移動平均值，表示江湖事件的短期波動趨勢。接著，從原始資料中減去移動平均值，得到去趨勢後的資料，使得我們能夠更清晰地看到江湖事件的實際變化。最後，我們對原始資料、移動平均值和去趨勢資料進行了視覺化。

3.2 使用差分法去趨勢

在這段程式碼示例中，我們將展示如何使用差分法對時間序列資料進行去趨勢處理。在江湖世界中，每日的恩怨情仇、門派紛爭等事件，具有一定的連續性。透過差分法，我們可以去除這些資料中的趨勢，更加聚焦於事件的短期變化。

# 使用差分法去趨勢

# 生成示例資料
data['差分資料'] = data['江湖事件'].diff().dropna()

# 視覺化
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(data.index, data['江湖事件'], label='原始資料')
plt.plot(data.index, data['差分資料'], label='差分資料', color='green')
plt.legend()
plt.title('使用差分法去趨勢')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('江湖事件')
plt.show()

在這個示例中，我們對時間序列資料進行了差分操作，得到了去趨勢後的資料，並進行了視覺化。透過這種方法，我們能夠去除江湖事件資料中的長期趨勢，更好地分析事件的短期波動。

3.3 使用多項式擬合法去趨勢

在這段程式碼示例中，我們將展示如何使用多項式擬合法對時間序列資料進行去趨勢處理。江湖世界的動態變化有時並不是線性的，而是複雜的多項式趨勢。透過擬合一個多項式，我們可以準確地描述這些趨勢，並將其從資料中去除。

# 使用多項式擬合法去趨勢

# 擬合多項式
poly_order = 3
data['多項式趨勢'] = np.polyval(np.polyfit(range(len(data)), data['江湖事件'], poly_order), range(len(data)))

# 去趨勢
data['去趨勢資料_多項式'] = data['江湖事件'] - data['多項式趨勢']

# 視覺化
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(data.index, data['江湖事件'], label='原始資料')
plt.plot(data.index, data['多項式趨勢'], label='多項式擬合', color='red')
plt.plot(data.index, data['去趨勢資料_多項式'], label='去趨勢資料', color='green')
plt.legend()
plt.title('使用多項式擬合法去趨勢')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('江湖事件')
plt.show()

在這個示例中，我們擬合了一個三次多項式以描述江湖事件資料的趨勢，然後從原始資料中減去這個擬合的多項式，得到了去趨勢後的資料，並進行了視覺化。這樣，我們就能更清晰地看到江湖事件中的短期變化和異常波動。

每天一個簡潔明瞭的小案例，如果你對這類文章感興趣，歡迎訂閱、點贊和分享

4. 數學公式

4.1 移動平均公式

移動平均是一種簡單的時間序列去趨勢方法，計算公式如下：

4.2 差分公式

差分法用於去除時間序列中的趨勢，透過計算相鄰資料點的差值來實現。一次差分的計算公式如下：

4.3 多項式擬合公式

多項式擬合法透過擬合一個多項式來去除趨勢。一般形式的多項式擬合公式如下：

5. 橫向對比

5.1 時間序列去趨勢 vs 平滑

去趨勢和平滑都是時間序列分析中的常見操作，但它們的目的不同。去趨勢是為了去除資料中的長期趨勢成分，使得資料更加平穩和易於分析；而平滑是為了去除資料中的短期波動，使得資料中的長期趨勢更加明顯

在方法上，去趨勢通常使用移動平均法、差分法和多項式擬合法等；而平滑則通常使用簡單移動平均、加權移動平均和指數平滑等方法

5.2 時間序列去趨勢 vs 季節性調整

去趨勢和季節性調整都是為了消除資料中的特定成分，使得資料更加平穩和易於分析。去趨勢是去除資料中的長期趨勢，而季節性調整是去除資料中的週期性波動

在方法上，去趨勢通常使用移動平均法、差分法和多項式擬合法等；而季節性調整則通常使用季節性分解方法（如 STL 分解）和迴歸模型等

5.3 不同去趨勢方法的比較

不同的去趨勢方法有不同的優缺點，適用於不同型別的資料：

• 移動平均法：簡單易用，適用於平穩資料，但對突變和非線性趨勢處理較差
• 差分法：適用於線性趨勢資料，但高次差分容易引入噪聲
• 多項式擬合法：適用於非線性趨勢資料，但階數選擇不當容易過擬合

選擇合適的方法需要根據具體資料的特點進行綜合考慮

6. 誤區和注意事項

6.1 忽視資料週期性

在進行時間序列去趨勢時，忽視資料中的週期性成分是一個常見的誤區。如果資料中存在明顯的季節性或週期性波動，直接去趨勢可能導致錯誤的分析結果。應該先進行季節性調整，再進行去趨勢處理

6.2 過度擬合

在使用多項式擬合法去趨勢時，選擇過高的多項式階數會導致過度擬合。這意味著擬合的多項式過於複雜，不僅擬合了趨勢，還擬合了噪聲部分，導致去趨勢後的資料反而更難分析。應該根據資料特性選擇合適的多項式階數

6.3 方法選擇不當

不同的去趨勢方法適用於不同型別的資料，選擇不當的方法可能無法有效去除趨勢。例如，移動平均法適用於平穩資料，但對非線性趨勢效果較差；差分法適用於線性趨勢資料，但高次差分容易引入噪聲。在選擇方法時，應根據資料特點進行綜合考慮

6.4 資料預處理不足

在進行去趨勢之前，資料的預處理非常重要。缺失值、異常值等資料問題如果不解決，可能會影響去趨勢的效果。在進行去趨勢前，應該對資料進行清洗和處理，確保資料質量

6.5 忽視殘差分析

去趨勢後的殘差資料仍然需要進行分析，以確保去趨勢的有效性。忽視殘差分析可能導致誤導性的結論。在去趨勢後，應該檢查殘差資料的分佈、平穩性等特徵，確保去趨勢處理正確

7. 縱向關聯

7.1 趨勢與噪聲的區分

在時間序列資料中，趨勢和噪聲是兩個主要的成分。趨勢代表資料的長期變化模式，而噪聲則是資料中的隨機波動部分。有效的去趨勢方法應該能夠很好地區分並去除趨勢，同時保留噪聲部分以進行進一步分析

7.2 時間序列預測中的去趨勢

去趨勢在時間序列預測中起著重要的作用。透過去除資料中的趨勢成分，可以使得預測模型更加專注於捕捉資料的短期波動和週期性變化。去趨勢後的資料更適合於建立自迴歸模型、移動平均模型等預測模型

7.3 去趨勢對模型效能的影響

去趨勢處理可以顯著提高預測模型的效能。去除趨勢後，資料變得更加平穩，模型可以更容易地捕捉資料中的潛在模式和規律。然而，如果去趨勢方法選擇不當，可能會引入噪聲或丟失重要資訊，反而降低模型的預測效能。因此，選擇合適的去趨勢方法至關重要

在進行時間序列分析和預測時，應充分考慮去趨勢處理的必要性和方法選擇，確保資料處理的正確性和預測結果的準確性

8. 實際應用案例

8.1 股票市場分析

在股票市場分析中，時間序列去趨勢可以幫助我們更好地理解股票價格的變化模式。透過去除長期趨勢，我們可以更清楚地觀察到股票價格的短期波動，從而做出更精準的投資決策。例如，在分析一隻股票的歷史價格時，先去除趨勢可以發現潛在的買入和賣出訊號

8.2 氣象資料處理

氣象資料具有明顯的季節性和長期趨勢。透過去趨勢處理，我們可以去除氣象資料中的長期趨勢，專注於季節性變化和異常天氣事件的分析。例如，在分析溫度變化時，去除長期上升或下降的趨勢，可以更好地觀察到季節性波動和突發的氣溫變化

8.3 經濟指標預測

經濟指標如 GDP、通貨膨脹率等也常常包含長期趨勢和週期性變化。去趨勢處理可以幫助經濟學家更準確地預測經濟指標的短期變化，為制定經濟政策提供支援。例如，在分析 GDP 增長率時，去除長期趨勢可以更清楚地看到短期經濟波動，從而更好地預測未來的經濟走勢

[ 抱個拳，總個結 ]

去趨勢是時間序列分析中不可或缺的一個步驟，幫助我們去除資料中的長期趨勢，使得資料更加平穩和易於分析。本文詳細介紹了時間序列去趨勢的基本概念、常用方法、數學公式以及實際應用案例

• 移動平均法、差分法和多項式擬合法是常用的去趨勢方法，各有優缺點，選擇合適的方法需要根據資料特性進行綜合考慮
• 在去趨勢過程中，需要注意避免忽視資料週期性、過度擬合、方法選擇不當以及資料預處理不足等問題
• 去趨勢處理對於時間序列預測模型的效能至關重要，合理的去趨勢方法可以提高模型的預測準確性
• 實際應用中，去趨勢方法在股票市場分析、氣象資料處理和經濟指標預測等領域具有重要的實際意義

希望透過本文的介紹，大俠能更好地理解和應用時間序列去趨勢的方法，提升資料分析和預測的能力

- 科研為國分憂，創新與民造福 -

日更時間緊任務急，難免有疏漏之處，還請大俠海涵 內容僅供學習交流之用，部分素材來自網路，侵聯刪

[ 演算法金，碎碎念 ]

日更近 200 天

公眾號讀者

破 15000

奧力給

全網同名，日更萬日，讓更多人享受智慧樂趣

如果覺得內容有價值，煩請大俠多多 分享、在看、點贊，助力演算法金又猛又持久、很黃很 BL 的日更下去；

同時邀請大俠 關注、星標 演算法金，圍觀日更萬日，助你功力大增、笑傲江湖