Data smoothing dalam trading/investasi adalah teknik yang digunakan untuk menghilangkan fluktuasi harga yang tidak stabil dari data historis saham atau aset lainnya. Tujuan dari teknik ini adalah untuk membuat data yang lebih stabil dan mudah diprediksi, sehingga memudahkan investor/trader untuk membuat keputusan perdagangan yang lebih baik.
Teknik data smoothing melibatkan penggunaan algoritma matematis untuk menghasilkan garis tren yang mulus dari data harga historis. Beberapa teknik data smoothing yang sering digunakan termasuk moving average, eksponensial moving average, dan teknik regresi non-linier.
Dalam praktiknya, teknik smoothing data dapat membantu investor/trader mengidentifikasi tren jangka panjang dan memprediksi perubahan pasar yang mendasar. Namun, teknik ini juga memiliki kelemahan, seperti kecenderungan untuk menunda sinyal masuk atau keluar pasar, serta sulitnya menemukan jangka waktu yang optimal untuk penggunaannya.
Oleh karena itu, teknik data smoothing harus digunakan dengan hati-hati dan selalu dibandingkan dengan analisis fundamental pasar. Ketika digunakan dengan benar, teknik ini dapat membantu investor/trader membuat keputusan perdagangan yang lebih baik dan meningkatkan persentase keberhasilan investasi mereka.