Moving Average. Contoh ini mengajarkan kepada Anda bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar kejenuhan puncak dan lembah agar mudah mengenali tren.1 Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita.2 Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan tidak dapat menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analysis ToolPak 3. Pilih Moving Average dan klik OK.4 Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2 M2. 5 Klik di kotak Interval dan ketik 6.6 Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3.8 Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan karena kita menetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan Titik data saat ini Akibatnya, puncak dan lembah dihalangi Grafik menunjukkan tren Excel yang meningkat tidak dapat menghitung rata-rata pergerakan untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup titik data sebelumnya.9 Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 Dan interval 4.Conclusion The la Rol interval, semakin puncak dan lembah diratakan. Semakin kecil intervalnya, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Rata-rata bergerak - Rata-rata Sederhana dan Eksponensial. Rata-rata Rata-rata dan Eksponensial. Rata-rata pergerakan harga data menjadi lancar. Untuk membentuk tren mengikuti indikator Mereka tidak memprediksi arah harga, melainkan menentukan arah saat ini dengan lag Moving averages lag karena didasarkan pada harga masa lalu. Meskipun terjadi lag, moving averages membantu tindakan harga yang lancar dan menyaring noise. Mereka juga membentuk Blok bangunan untuk banyak indikator dan lapisan teknis lainnya, seperti Bollinger Bands MACD dan McClellan Oscillator Dua tipe moving average yang paling populer adalah Simple Moving Average SMA dan Exponential Moving Average EMA Rata-rata pergerakan ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi arah Dari tren atau menentukan tingkat dukungan dan resistensi potensial. Berikut adalah bagan dengan SMA dan EMA di atasnya. Klik grafik untuk live Versi. Simple Moving Average Calculation. Rata-rata bergerak sederhana terbentuk dengan menghitung harga rata-rata keamanan selama periode tertentu. Rata-rata bergerak paling banyak didasarkan pada harga penutupan Rata-rata pergerakan sederhana 5 hari adalah jumlah lima hari dari harga penutupan Dibagi dengan lima Seperti namanya, rata-rata bergerak adalah rata-rata yang bergerak Data lama dijatuhkan saat data baru tersedia. Hal ini menyebabkan rata-rata bergerak sepanjang skala waktu Berikut adalah contoh rata-rata pergerakan 5 hari yang berkembang selama tiga hari. . Hari pertama rata-rata bergerak hanya mencakup lima hari terakhir Hari kedua rata-rata bergerak menurunkan titik data pertama 11 dan menambahkan titik data baru 16 Hari ketiga dari rata-rata bergerak berlanjut dengan menjatuhkan titik data pertama 12 dan Menambahkan titik data baru 17 Pada contoh di atas, harga meningkat secara bertahap dari 11 menjadi 17 selama total tujuh hari Perhatikan bahwa rata-rata pergerakan juga meningkat dari 13 menjadi 15 selama periode perhitungan tiga hari. Juga perhatikan t Topi masing-masing nilai rata-rata bergerak tepat di bawah harga terakhir Misalnya, rata-rata pergerakan untuk hari pertama sama dengan 13 dan harga terakhir adalah 15 Harga empat hari sebelumnya lebih rendah dan ini menyebabkan rata-rata bergerak ke lag. Exponential Moving Average Calculation. Exponential Moving averages mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terakhir. Bobot yang diterapkan pada harga terbaru bergantung pada jumlah periode dalam moving average. Ada tiga langkah untuk menghitung moving average eksponensial. Pertama, hitung rata-rata bergerak sederhana. Eksponensial bergerak. Rata-rata EMA harus dimulai di suatu tempat sehingga rata-rata bergerak sederhana digunakan sebagai periode sebelumnya EMA pada perhitungan pertama Kedua, hitung pengganda bobot Ketiga, hitung rata-rata pergerakan eksponensial Rumus di bawah ini adalah untuk EMA. A 10 hari. 10- Periode eksponensial moving average menerapkan 18 18 pembobotan ke harga terbaru EMA 10-periode juga dapat disebut 18 18 EMA A 20-periode EMA berlaku 9 52 kita Ighing ke harga terbaru 2 20 1 0952 Perhatikan bahwa pembobotan untuk periode waktu yang lebih pendek lebih dari bobot untuk jangka waktu yang lebih lama Sebenarnya, bobot turun setengahnya setiap kali rata-rata bergerak rata-rata bergandakan. Jika Anda menginginkannya Persentase tertentu untuk EMA, Anda dapat menggunakan rumus ini untuk mengubahnya menjadi periode waktu dan kemudian memasukkan nilai itu sebagai parameter EMA. Berikut adalah contoh spreadsheet dari rata-rata pergerakan sederhana 10 hari dan rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari. Untuk Intel Rata-rata bergerak sederhana lurus ke depan dan memerlukan sedikit penjelasan Rata-rata 10 hari hanya bergerak saat harga baru mulai tersedia dan harga lama turun. Rata-rata bergerak eksponensial dimulai dengan nilai rata-rata bergerak sederhana 22 22 pada perhitungan pertama Setelah perhitungan pertama , Rumus normal mengambil alih Karena EMA dimulai dengan rata-rata bergerak sederhana, nilainya sebenarnya tidak akan terealisasi sampai 20 atau lebih periode kemudian Dengan kata lain, nilai pada spreadsheet excel Mungkin berbeda dari nilai grafik karena periode peninjauan kembali singkat Spreadsheet ini hanya akan kembali 30 periode, yang berarti pengaruhnya terhadap rata-rata pergerakan sederhana yang memiliki 20 periode untuk menghilangkan StockCharts yang terjadi setidaknya 250 periode yang biasanya lebih jauh untuk Perhitungan sehingga efek dari rata-rata bergerak sederhana dalam perhitungan pertama telah sepenuhnya hilang. Lag Factor. Semakin lama rata-rata bergerak, semakin lag A 10 hari eksponensial bergerak rata-rata akan memeluk harga cukup dekat dan berbalik segera setelah harga berbalik. Rata bergerak seperti kecepatan kapal - gesit dan cepat berubah Sebaliknya, rata-rata pergerakan 100 hari berisi banyak data masa lalu yang memperlambatnya. Rata-rata bergerak yang lebih panjang seperti kapal tanker laut - lesu dan lamban untuk berubah Dibutuhkan harga yang lebih besar dan lebih lama. Pergerakan rata-rata pergerakan 100 hari untuk mengubah arah. Klik di grafik untuk tabel live. Bagan di atas menunjukkan SP 500 ETF dengan EMA 10 hari mengikuti harga dan SMA 100 hari. Menggiling lebih tinggi Bahkan dengan penurunan Januari-Februari, SMA 100 hari menyelenggarakan kursus dan tidak menolak SMA 50 hari cocok di suatu tempat antara rata-rata pergerakan 10 dan 100 hari ketika sampai pada faktor lag. Simple vs Exponential Moving Rata-rata. Meskipun ada perbedaan yang jelas antara rata-rata pergerakan sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial, yang satu tidak selalu lebih baik daripada rata-rata pergerakan eksponensial lainnya yang memiliki tingkat lag lebih sedikit dan oleh karena itu lebih sensitif terhadap harga baru-baru ini - dan perubahan harga terkini Rata-rata pergerakan eksponensial akan berubah sebelum Rata-rata pergerakan sederhana Rata-rata pergerakan sederhana, sebaliknya, mewakili rata-rata harga sebenarnya untuk keseluruhan periode waktu. Rata-rata pergerakan sederhana mungkin lebih sesuai untuk mengidentifikasi level support atau resistance. Rata-rata preferensi bergerak bergantung pada tujuan, gaya analisis dan Cakrawala waktu Chartists harus bereksperimen dengan kedua jenis rata-rata bergerak serta rentang waktu yang berbeda untuk menemukan yang terbaik sesuai dengan grafik bel Ow menunjukkan IBM dengan SMA 50 hari berwarna merah dan EMA 50 hari berwarna hijau Kedua memuncak pada akhir Januari, namun penurunan EMA lebih tajam daripada penurunan di SMA. EMA muncul pada pertengahan Februari, namun SMA Berlanjut lebih rendah sampai akhir Maret Perhatikan bahwa SMA muncul lebih dari sebulan setelah EMA. Length dan Timeframes. Panjang rata-rata bergerak bergantung pada tujuan analisis Rata-rata pergerakan pendek 5-20 periode paling sesuai untuk tren jangka pendek. Dan perdagangan Chartists yang tertarik pada tren jangka menengah akan memilih moving average yang lebih panjang yang dapat memperpanjang 20-60 periode Investor jangka panjang akan memilih moving averages dengan periode 100 atau lebih. Beberapa panjang rata-rata bergerak lebih populer daripada pergerakan 200 hari lainnya. Rata-rata mungkin yang paling populer Karena panjangnya, ini jelas merupakan moving average jangka panjang Selanjutnya, rata-rata pergerakan 50 hari cukup populer untuk tren jangka menengah Banyak chartis menggunakan moving average 50 hari dan 200 hari. Bersama jangka pendek , Rata-rata pergerakan 10 hari cukup populer di masa lalu karena mudah untuk menghitung Satu hanya menambahkan angka dan memindahkan titik desimal. Identifikasi Tegangan. Sinyal yang sama dapat dihasilkan dengan menggunakan rata-rata bergerak sederhana atau eksponensial Seperti disebutkan di atas, Preferensi tergantung pada masing-masing individu Contoh di bawah ini akan menggunakan rata-rata bergerak sederhana dan eksponensial Rata-rata pergerakan bergerak berlaku untuk rata-rata bergerak sederhana dan eksponensial. Arah rata-rata bergerak menyampaikan informasi penting tentang harga Rata-rata pergerakan yang meningkat menunjukkan bahwa harga pada umumnya meningkat. Perputaran rata-rata bergerak menunjukkan bahwa harga rata-rata turun Rata-rata pergerakan jangka panjang yang meningkat mencerminkan tren kenaikan jangka panjang Sebuah jatuhnya moving average jangka pendek mencerminkan tren turun jangka panjang. Bagan di atas menunjukkan MMM 3M dengan tingkat 150- Hari eksponensial bergerak Rata-rata Contoh ini menunjukkan seberapa baik rata-rata bergerak bekerja ketika tren kuat EMA 150 hari ditolak pada bulan November 2007 D lagi pada bulan Januari 2008 Perhatikan bahwa dibutuhkan penurunan 15 untuk membalikkan arah dari rata-rata pergerakan ini Indikator lagging ini mengidentifikasi pembalikan tren saat terjadi paling baik atau setelah terjadi pada MMM terburuk berlanjut hingga Maret 2009 dan kemudian melonjak 40-50 Pemberitahuan Bahwa EMA 150 hari tidak muncul sampai setelah lonjakan ini. Begitu berhasil, bagaimanapun, MMM terus berlanjut dalam 12 bulan ke depan. Rata-rata bergerak bekerja dengan cemerlang dalam tren yang kuat. Crossover ganda. Dua rata-rata bergerak dapat digunakan bersamaan untuk menghasilkan sinyal crossover. Analisis Teknis Pasar Keuangan John Murphy menyebut metode crossover ganda Crossover ganda melibatkan satu moving average yang relatif singkat dan satu moving average yang relatif panjang Seperti pada semua moving averages, panjang umum moving average mendefinisikan kerangka waktu untuk sistem yang menggunakan sistem EMA 5 hari dan EMA 35 hari akan dianggap sistem jangka pendek A dengan menggunakan SMA 50 hari dan SMA 200 hari akan dianggap jangka menengah, bahkan mungkin sudah lama. Rm. A crossover bullish terjadi ketika moving average yang lebih pendek melintasi di atas moving average yang lebih panjang Ini juga dikenal sebagai golden cross Sebuah crossover bearish terjadi ketika moving average yang pendek melintasi di bawah moving average yang lebih lama Ini dikenal sebagai dead cross. Moving average Crossover menghasilkan sinyal yang relatif terlambat Bagaimanapun, sistem ini menggunakan dua indikator lagging Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin besar lag pada sinyal sinyal-sinyal ini bekerja dengan baik saat tren yang baik terjadi. Namun, sistem crossover moving average akan menghasilkan banyak whipsaws. Dengan tidak adanya tren yang kuat. Ada juga metode triple crossover yang melibatkan tiga rata-rata bergerak Sekali lagi, sinyal dihasilkan saat rata-rata bergerak terpendek melintasi dua rata-rata bergerak yang lebih panjang Satu sistem crossover tiga sederhana mungkin melibatkan 5 hari, 10- Hari dan rata-rata pergerakan 20 hari. Bagan di atas menunjukkan Home Depot HD dengan garis putus-putus 10 hari EMA hijau dan garis merah EMA 50 hari Garis hitam adalah bendungan Y close Menggunakan crossover rata-rata bergerak akan menghasilkan tiga whipsaws sebelum menangkap perdagangan yang baik EMA 10 hari pecah di bawah EMA 50 hari pada akhir Oktober 1, tapi ini tidak berlangsung lama selama 10 hari kembali ke atas. Pertengahan November 2 Cross ini bertahan lebih lama, namun crossover bearish berikutnya pada 3 Januari terjadi di dekat level harga akhir November, yang mengakibatkan whipsaw lain. Salib bearish ini tidak bertahan selama EMA 10 hari bergerak kembali di atas 50 hari beberapa hari. Kemudian 4 Setelah tiga sinyal buruk, sinyal keempat meramalkan pergerakan yang kuat saat saham menguat di atas 20. Ada dua takeaways di sini Pertama, crossover rentan terhadap whipsaw Filter harga atau waktu dapat diterapkan untuk membantu mencegah whipsaws. Pedagang mungkin memerlukan crossover. Untuk bertahan 3 hari sebelum bertindak atau memerlukan EMA 10 hari untuk bergerak di atas di bawah EMA 50 hari dengan jumlah tertentu sebelum melakukan akseptor Kedua, MACD dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengukur crossover MACD 10,50,1 ini akan menunjukkan garis Mewakili berbeda Ence antara dua rata-rata bergerak eksponensial MACD berubah positif selama salib emas dan negatif selama salib mati Persentase Harga Oscillator PPO dapat digunakan dengan cara yang sama untuk menunjukkan perbedaan persentase Perhatikan bahwa MACD dan PPO didasarkan pada rata-rata bergerak eksponensial dan tidak akan Cocok dengan rata-rata bergerak sederhana. Bagan ini menunjukkan Oracle ORCL dengan EMA 50 hari, EMA 200 hari dan MACD 50,200,1 Ada empat crossover rata-rata bergerak selama periode 2 1 2 tahun Tiga yang pertama menghasilkan whipsaws atau perdagangan buruk. Tren yang berkelanjutan dimulai dengan crossover keempat saat ORCL maju ke pertengahan 20an Sekali lagi, pergerakan rata-rata crossover bekerja dengan baik saat tren kuat, namun menghasilkan kerugian karena tidak adanya tren. Harga Crossover. Moving rata-rata juga dapat digunakan untuk menghasilkan Sinyal dengan crossover harga sederhana Sinyal bullish dihasilkan saat harga bergerak di atas rata-rata bergerak Sinyal bearish dihasilkan saat harga bergerak di bawah rata-rata bergerak Crossover harga dapat menjadi Dikombinasikan untuk diperdagangkan dalam tren yang lebih besar Rata-rata pergerakan yang lebih lama menentukan nada untuk tren yang lebih besar dan rata-rata pergerakan yang lebih pendek digunakan untuk menghasilkan sinyal Satu akan mencari persilangan harga bullish hanya jika harga sudah berada di atas rata-rata pergerakan yang lebih lama Ini akan diperdagangkan Selaras dengan tren yang lebih besar Misalnya, jika harga di atas rata-rata pergerakan 200 hari, para chartists hanya akan fokus pada sinyal ketika harga bergerak di atas rata-rata pergerakan 50 hari. Jelas, pergerakan di bawah rata-rata pergerakan 50 hari akan mendahului Sebuah sinyal, namun persilangan bearish seperti itu akan diabaikan karena tren yang lebih besar naik Sinyal bearish akan menunjukkan pullback dalam uptrend yang lebih besar. Sebuah cross back di atas moving average 50 hari akan memberi sinyal kenaikan harga dan kelanjutan tren kenaikan yang lebih besar. . Bagan berikutnya menunjukkan Emerson Electric EMR dengan EMA 50 hari dan EMA 200 hari Stok bergerak di atas dan bertahan di atas rata-rata pergerakan 200 hari di bulan Agustus Ada penurunan di bawah EMA 50 hari. Pada awal November dan lagi di awal bulan Februari Harga dengan cepat bergerak kembali di atas EMA 50 hari untuk memberi sinyal bullish panah hijau selaras dengan MACD 1.55,1 yang lebih besar naik ditunjukkan di jendela indikator untuk mengkonfirmasi harga di atas atau di bawah harga. EMA 50 hari EMA 1 hari sama dengan harga penutupan MACD 1,50,1 positif bila penutupan berada di atas EMA 50 hari dan negatif saat penutupan berada di bawah EMA. Support and Resistance. Moving 50 hari. Juga dapat bertindak sebagai pendukung dalam uptrend dan resistance dalam tren turun. Uptrend jangka pendek mungkin menemukan support mendekati moving average 20 hari sederhana, yang juga digunakan pada Bollinger Bands. Uptrend jangka panjang mungkin akan mendapat support mendekati 200 hari. Rata bergerak sederhana, yang merupakan moving average jangka panjang yang paling populer Jika fakta, rata-rata pergerakan 200 hari mungkin menawarkan dukungan atau penolakan hanya karena sangat banyak digunakan Ini hampir seperti ramalan yang dipenuhi sendiri. Bagan di atas menunjukkan NY Composite dengan 200-day simple moving avera Ge dari pertengahan 2004 sampai akhir tahun 2008 200 hari memberikan dukungan berkali-kali selama kemajuan. Setelah tren berbalik arah dengan double support break, moving average 200 hari bertindak sebagai resistance di sekitar 9500. Jangan mengharapkan support dan resistance yang tepat. Tingkat dari rata-rata bergerak, terutama moving average yang lebih lama Pasar didorong oleh emosi, yang membuat mereka rentan terhadap overshoots Alih-alih tingkat yang tepat, rata-rata bergerak dapat digunakan untuk mengidentifikasi zona dukungan atau hambatan. Keuntungan menggunakan moving averages perlu dipertimbangkan terhadap Kerugian Moving averages adalah trend berikut, atau lagging, indikator yang akan selalu menjadi langkah di belakang Ini belum tentu hal yang buruk sekalipun. Toh, trennya adalah teman Anda dan yang terbaik adalah berdagang ke arah tren Moving averages asured that Seorang pedagang sesuai dengan tren saat ini Meskipun trennya adalah teman Anda, sekuritas menghabiskan banyak waktu dalam rentang perdagangan, yang membuat rata-rata pergerakan tidak efektif Ive Sekali dalam sebuah tren, rata-rata bergerak akan membuat Anda tetap bertahan, tapi juga memberi sinyal terlambat Don t berharap untuk menjual di atas dan membeli di bagian bawah menggunakan rata-rata bergerak Seperti kebanyakan alat analisis teknis lainnya, rata-rata bergerak tidak boleh digunakan sendiri. , Namun bersamaan dengan alat pelengkap lainnya, Chartists dapat menggunakan moving averages untuk menentukan keseluruhan tren dan kemudian menggunakan RSI untuk menentukan tingkat overbought atau oversold. Mengikuti Moving Averages to StockCharts Chart. Rata-rata bergerak tersedia sebagai fitur overlay harga pada workbook SharpCharts Using Menu drop-down Overlay, pengguna dapat memilih moving average yang sederhana atau moving average eksponensial Parameter pertama digunakan untuk mengatur jumlah periode waktu. Parameter opsional dapat ditambahkan untuk menentukan bidang harga mana yang harus digunakan dalam perhitungan. - O untuk Open, H untuk High, L untuk Low, dan C untuk Close A comma digunakan untuk memisahkan parameter. Parameter opsional lainnya dapat ditambahkan untuk menggeser moving averages Ke kiri masa lalu atau masa depan yang tepat Sebuah angka negatif -10 akan menggeser rata-rata bergerak ke kiri 10 periode Angka positif 10 akan menggeser rata-rata bergerak ke 10 periode yang tepat. Rata-rata bergerak rata-rata dapat dilapisi dengan plot harga dengan hanya menambahkan yang lain Garis hamparan ke meja kerja Anggota StockCharts dapat mengubah warna dan gaya untuk membedakan antara beberapa moving averages Setelah memilih indikator, buka Advanced Options dengan mengklik segitiga hijau kecil. Opsi Lanjutan juga dapat digunakan untuk menambahkan overlay rata-rata bergerak ke indikator teknis lainnya seperti RSI, CCI, dan Volume. Klik di sini untuk grafik live dengan beberapa rata-rata bergerak yang berbeda. Menggunakan Moving Averages dengan StockCharts Scans. Berikut adalah beberapa contoh yang memindai StockCharts Anggota dapat menggunakan untuk memindai berbagai situasi rata-rata bergerak. Rata-rata Pindah Rata-rata Bergerak Pemindaian ini mencari saham dengan rata-rata pergerakan sederhana 150 hari yang meningkat dan umpan silang bullish EMA 5 hari dan EMA 35 hari Rata-rata pergerakan 150 hari Naik selama perdagangan di atas levelnya lima hari yang lalu Sebuah cross bullish terjadi ketika EMA 5 hari bergerak di atas EMA 35 hari di atas rata-rata volume. Bearish Moving Average Cross Pemindaian ini mencari saham dengan level jatuh 150- Hari rata-rata bergerak sederhana dan cross bearish EMA 5 hari dan EMA 35 hari Rata-rata pergerakan 150 hari turun selama diperdagangkan di bawah level lima hari yang lalu. Salib bearish terjadi ketika pergerakan EMA 5-hari Di bawah EMA 35 hari di abo Rata-rata volume. Further Study. John Murphy s buku memiliki bab yang dikhususkan untuk moving averages dan berbagai kegunaannya Murphy mencakup pro dan kontra dari moving averages. Selain itu, Murphy menunjukkan bagaimana rata-rata bergerak bekerja dengan Bollinger Bands dan sistem perdagangan berbasis channel. Analisis Pasar Keuangan John Murphy. Moving Averages What Are They. Di antara indikator teknis yang paling populer, moving averages digunakan untuk mengukur arah trend saat ini Setiap jenis moving average yang biasa ditulis dalam tutorial ini karena MA adalah hasil matematis yang Dihitung dengan merata-ratakan sejumlah titik data masa lalu Setelah ditentukan, rata-rata yang dihasilkan kemudian diplot ke dalam bagan untuk memungkinkan pedagang melihat data yang merapikan daripada memusatkan perhatian pada fluktuasi harga sehari-hari yang melekat pada semua keuangan. Pasar. Bentuk paling sederhana dari rata-rata bergerak, yang secara tepat dikenal sebagai SMA rata-rata bergerak sederhana, dihitung dengan mengambil rata-rata aritmetika dari rangkaian tertentu. Nilai Sebagai contoh, untuk menghitung rata-rata pergerakan 10 hari dasar, Anda akan menambahkan harga penutupan dari 10 hari terakhir dan kemudian membaginya dengan 10 pada Gambar 1, jumlah harga untuk 10 hari terakhir 110 dibagi dengan Jumlah hari 10 sampai pada rata-rata 10 hari Jika trader ingin melihat rata-rata 50 hari, jenis perhitungan yang sama akan dilakukan, tapi akan mencakup harga selama 50 hari terakhir. Rata-rata yang dihasilkan di bawah ini 11 memperhitungkan 10 poin data terakhir untuk memberi gambaran kepada pedagang tentang bagaimana harga aset dibandingkan dengan 10 hari terakhir. Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa pedagang teknis menyebut alat ini sebagai rata-rata yang bergerak dan bukan hanya rata-rata biasa. Jawabannya Adalah bahwa saat nilai baru tersedia, titik data tertua harus diturunkan dari himpunan dan titik data baru harus masuk untuk menggantikannya. Jadi, kumpulan data terus bergerak untuk memperhitungkan data baru saat tersedia. Metode penghitungan ini memastikan Itu hanya saat ini i Nformasi sedang diperhitungkan pada Gambar 2, setelah nilai 5 yang baru ditambahkan ke himpunan, kotak merah yang mewakili 10 titik data terakhir bergerak ke kanan dan nilai terakhir 15 dikeluarkan dari perhitungan Karena nilai yang relatif kecil Dari 5 menggantikan nilai tinggi 15, Anda akan mengharapkan untuk melihat rata-rata penurunan data, yang terjadi, dalam hal ini dari 11 sampai 10.What Apakah Moving Averages Look Like Setelah nilai MA telah dihitung, Mereka diplot ke dalam grafik dan kemudian terhubung untuk menciptakan garis rata-rata yang bergerak Garis melengkung ini biasa ditemukan pada grafik pedagang teknis, namun bagaimana penggunaannya dapat bervariasi secara drastis pada hal ini nanti. Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 3, mungkin saja Untuk menambahkan lebih dari satu moving average ke chart manapun dengan menyesuaikan jumlah periode waktu yang digunakan dalam perhitungan Garis melengkung ini mungkin tampak mengganggu atau membingungkan pada awalnya, tapi Anda akan terbiasa dengan mereka seiring berjalannya waktu Garis merah hanyalah rata-rata Harga di atas 50 hari terakhir, sedangkan garis biru adalah harga rata-rata selama 100 hari terakhir. Sekarang Anda mengerti apa itu rata-rata bergerak dan seperti apa, kami akan memperkenalkan tipe moving average yang berbeda dan memeriksa bagaimana perbedaannya dari Sebelumnya disebutkan rata-rata bergerak sederhana. Rata-rata pergerakan sederhana sangat populer di kalangan pedagang, namun seperti semua indikator teknis, memang ada kritiknya Banyak individu berpendapat bahwa kegunaan SMA terbatas karena setiap titik dalam rangkaian data berbobot sama, Terlepas dari mana hal itu terjadi dalam urutan Kritikus berpendapat bahwa data terbaru lebih signifikan daripada data yang lebih tua dan harus memiliki pengaruh lebih besar pada hasil akhir. Sebagai tanggapan atas kritik ini, para pedagang mulai memberi bobot lebih pada data terakhir, yang memiliki Sejak mengarah pada penemuan berbagai jenis rata-rata baru, yang paling populer adalah rata-rata bergerak eksponensial EMA Untuk bacaan lebih lanjut, lihat Dasar-Dasar Rata-rata Bergerak Tertimbang dan Wha Perbedaan antara SMA dan EMA. Pindah Bergerak Rata-rata Rata-rata pergerakan eksponensial adalah jenis rata-rata bergerak yang memberi bobot lebih pada harga terakhir dalam upaya untuk membuatnya lebih responsif terhadap informasi baru Mempelajari persamaan yang agak rumit untuk menghitung EMA Mungkin tidak perlu bagi banyak pedagang, karena hampir semua paket charting melakukan perhitungan untuk Anda. Namun, bagi Anda ahli matematika matematika di luar sana, inilah persamaan EMA. Bila menggunakan rumus untuk menghitung titik pertama EMA, Anda mungkin memperhatikannya di sana. Tidak ada nilai yang tersedia untuk digunakan sebagai EMA sebelumnya Masalah kecil ini dapat diatasi dengan memulai penghitungan dengan rata-rata bergerak sederhana dan melanjutkan dengan rumus di atas dari sana Kami telah memberi Anda contoh spreadsheet yang mencakup contoh kehidupan nyata tentang bagaimana Untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata bergerak eksponensial. Perbedaan Antara EMA dan SMA Sekarang Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana SMA Dan EMA dihitung, mari kita lihat bagaimana rata-rata ini berbeda Dengan melihat perhitungan EMA, Anda akan melihat bahwa penekanan lebih banyak ditempatkan pada titik data terkini, menjadikannya jenis rata-rata tertimbang Pada Gambar 5, Jumlah periode waktu yang digunakan pada masing-masing rata-rata identik 15, namun EMA merespons lebih cepat terhadap harga yang berubah Perhatikan bagaimana EMA memiliki nilai lebih tinggi saat harga naik, dan jatuh lebih cepat dari pada SMA ketika harga menurun. Responsif ini Adalah alasan utama mengapa banyak pedagang lebih memilih untuk menggunakan EMA di atas SMA. Apa yang Berbeda dengan Mean Mean Moving averages adalah indikator yang benar-benar dapat disesuaikan, yang berarti bahwa pengguna dapat dengan bebas memilih kerangka waktu yang mereka inginkan saat membuat rata-rata yang paling umum. Periode waktu yang digunakan dalam moving averages adalah 15, 20, 30, 50, 100 dan 200 hari Semakin pendek rentang waktu yang digunakan untuk menciptakan rata-rata, semakin sensitif akan perubahan harga Semakin lama rentang waktu, semakin sensitif, o R lebih merapikan, rata-rata akan ada Tidak ada kerangka waktu yang tepat untuk digunakan saat mengatur rata-rata bergerak Anda Cara terbaik untuk mengetahui mana yang paling sesuai untuk Anda adalah dengan bereksperimen dengan sejumlah periode waktu yang berbeda sampai Anda menemukannya. Sesuai strategi anda
No comments:
Post a Comment