Hi Guys,<div><br></div><div>Does any one have &nbsp;the experience on&nbsp;<span class="Apple-style-span" style="font-family: Arial; ">how to normalise(or we say standardise) the periodic data, for example, the attached data.&nbsp;</span></div>
<div><br></div><div>I am not going to use it for&nbsp;forecasting, rather than treat it as an input variable for another model with the other time series data.&nbsp;</div><div>e.g. model the volatility of return series, r(t), one can add trade volume as an&nbsp;exogenous&nbsp;variable in the conditional variance equation. IF the volume data has the&nbsp;characteristic&nbsp;of periodicity, should it be normalised?</div>
<div><br></div><div>I know the moving average is a method to detect the seasonality or periodic, however, it will reduce the data observations, e.g. we have one series {a1, a2, ..... , a99}, after taking the moving average (3 point) it could be only one third of the {a1&#39;, a2&#39;,...,a33&#39;} series.</div>
<div><br></div><div>Appreciate for any comment.</div><div><br></div><div>Cheers</div><div>Mam</div>