• 시계열이란 시간 순서대로 발생한 데이터의 수열이라는 뜻

• 특정 주식의 오늘까지의 매일 가격 변동 시계열 데이터가 수년 치 쌓여 있다고 칩시다. 그럼 우리는 이 데이터를 토대로 내일의 이 주식 가격이 얼마가 될지, 심지어 오를지 내릴지조차, 예측이 가능한 것일까요? 결론적으로 말하자면, 미래 예측은 불가능한 것입니다. 그럼에도 불구하고 미래의 데이터를 예측하려 든다면 적어도 다음 두 가지의 전제가 필요

1. 과거의 데이터에 일정한 패턴이 발견된다.
2. 과거의 패턴은 미래에도 동일하게 반복될 것이다.

위 두 가지 전제를 한 문장으로 줄이면**, 안정적(Stationary)**데이터에 대해서만 미래 예측이 가능

안정적(Stationary)이다는 것은 시계열 데이터의 통계적 특성이 변하지 않는다는 뜻

미래의 데이터를 예측하기 위해서는 그 데이터는 안정적(Stationary) 이어야하고, 이는 '시계열 데이터의 통계적 특성이 변하지 않는다'를 뜻

• 여기서 말하는 시간이 흘러도 일정해야하는 통계적 특성은 다음 세 가지

1. 평균
2. 분산
3. 공분산

• 그런데 위 통계량을 흐르는 시간 속에서 의미있게 가져가려면, 구간에 따른 통계치를 봐야합니다. 즉, 위 세 가지 대신 다음 세 가지 통계치가 일정

1. 이동평균
2. 이동표준편차