Como lidar com a Outliers causadas por forças externas

Certifique-se de verificar com cuidado para valores extremos antes elas influenciam a sua análise preditiva. Outliers podem distorcer os dados e análise de dados. Por exemplo, qualquer análise estatística feita com dados que deixa de outliers no lugar acaba distorcendo as médias e variâncias.

discrepantes não verificadas ou mal interpretado pode levar a falsas conclusões. Diga suas dados que mostra que um estoque que foi negociado durante um ano inteiro a um preço acima de US $ 50 - mas por apenas alguns minutos fora de todo esse ano o estoque foi negociado a US $ 20. O preço de US $ 20 - uma exceção óbvia - é o outlier neste conjunto de dados.

Agora você tem que decidir se deseja incluir o preço das ações US $ 20 em sua Análisis- se o fizer, ele tem ramificações para o modelo global. Mas o que você considera normal? Foi o "flash crash" que levou o mercado de ações de surpresa em 6 de Maio de 2010, um evento normal ou uma exceção?

Durante esse breve período de tempo, o mercado de ações teve uma queda acentuada nos preços em toda a linha - que bateu o preço das ações da amostra abaixo dos US $ 50 a US $ 20, mas tinha menos a ver com o estoque do que com as condições de mercado mais amplas. Será que o seu modelo precisa tomar as flutuações maiores do mercado de ações em conta?

Qualquer um que tenha perdido dinheiro em breves momentos de mercado de queda livre considera aqueles poucos minutos real e normal (mesmo que pareceu uma eternidade para passar). Um portfólio que diminui em milissegundos devido a um rápido declínio, embora de curta duração, é claramente real. No entanto, o flash crash é uma anomalia, um outlier que coloca um problema para o modelo.

Independentemente do que é considerado normal (que pode mudar de qualquer maneira), os dados, por vezes, contém valores que não se encaixam os valores esperados. Isto é especialmente verdadeiro no mercado de ações, onde praticamente qualquer evento pode enviar o mercado de voar ou mergulhar. Você não quer que o seu modelo para falhar quando a realidade muda de repente -, mas um modelo e uma realidade são duas coisas diferentes.