Rata-rata Analisis Teknis Moving averages digunakan untuk memperlancar ayunan jangka pendek untuk mendapatkan indikasi tren harga yang lebih baik. Rata-rata adalah indikator tren berikut. Rata-rata harga harian yang bergerak rata-rata adalah harga rata-rata bagian selama periode yang dipilih, yang ditampilkan dari hari ke hari. Untuk menghitung rata-rata, Anda harus memilih jangka waktu. Pilihan periode waktu selalu merupakan cerminan, kurang lebih lag dalam kaitannya dengan harga dibandingkan dengan perataan data harga yang lebih besar atau lebih kecil. Rata-rata harga digunakan sebagai indikator tren berikut dan terutama sebagai acuan untuk support dan resistance harga. Secara umum rata-rata hadir dalam semua jenis formula untuk memperlancar data. Penawaran khusus: quotCapturing Profit dengan teknik Analysisquot Simple Moving Average Rata-rata pergerakan sederhana dihitung dengan menambahkan semua harga dalam jangka waktu yang dipilih, dibagi dengan jangka waktu tersebut. Dengan cara ini, setiap nilai data memiliki bobot yang sama dalam hasil rata-rata. Gambar 4.35: Rata-rata bergerak sederhana, eksponensial dan tertimbang rata-rata. Kurva hitam tebal di bagan angka 4.35 adalah rata-rata bergerak sederhana 20 hari. Moving Average Eksponensial Rata-rata pergerakan eksponensial memberi bobot lebih, persentase bijaksana, terhadap harga individual dalam kisaran, berdasarkan rumus berikut: EMA (EMA harga) (EMA sebelumnya (EMA 1 (ERA 1) Kebanyakan investor merasa tidak nyaman dengan harga Ekspresi yang berkaitan dengan persentase rata-rata pergerakan eksponensial, mereka merasa lebih baik menggunakan jangka waktu tertentu. Jika Anda ingin mengetahui persentase untuk bekerja menggunakan suatu periode, formula berikutnya memberi Anda konversi: Jangka waktu tiga hari sesuai dengan persentase eksponensial: Kurva hitam dan tipis pada gambar 4.35 adalah pergerakan eksponensial 20 hari. Rata-rata. Weighted Moving Average Rata-rata bergerak tertimbang menempatkan bobot lebih pada data terakhir dan berat kurang pada data yang lebih tua. Rata-rata pergerakan tertimbang dihitung dengan mengalikan setiap data dengan faktor dari hari ke hari sampai hari ldquonrdquo untuk data tertua sampai data terakhir, hasilnya dibagi dengan total semua faktor pengali. Dalam rata-rata pergerakan tertimbang 10 hari, ada bobot 10 kali lebih banyak untuk harga hari ini sebanding dengan harga 10 hari yang lalu. Demikian juga, harga kemarin mendapat bobot sembilan kali lebih banyak, dan seterusnya. Kurva tipis dan melesat hitam pada gambar 4.35 adalah rata-rata pergerakan tertimbang 20 hari. Sederhana, Eksponensial, atau Tertimbang Jika kita membandingkan ketiga rata-rata dasar ini, kita melihat bahwa rata-rata sederhana memiliki tingkat yang paling merata, namun pada umumnya juga merupakan lag terbesar setelah pembalikan harga. Rata-rata eksponensial mendekati harga dan juga akan bereaksi lebih cepat terhadap harga ayunan. Tapi koreksi periode yang lebih pendek juga terlihat rata-rata ini karena efeknya yang kurang merapikan. Akhirnya, rata-rata tertimbang mengikuti pergerakan harga lebih dekat lagi. Menentukan mana dari rata-rata yang digunakan ini tergantung pada tujuan Anda. Jika Anda menginginkan indikator tren dengan perataan yang lebih baik dan hanya sedikit reaksi untuk gerakan yang lebih pendek, rata-rata sederhana adalah yang terbaik. Jika Anda ingin smoothing di mana Anda masih bisa melihat ayunan periode singkat, maka rata-rata pergerakan eksponensial atau tertimbang adalah pilihan yang lebih baik. Vs Sederhana. Rata-rata Moving Exponential Moving averages lebih banyak daripada mempelajari urutan angka dalam urutan yang berurutan. Praktisi awal analisis deret waktu sebenarnya lebih memperhatikan nomor seri waktu individu daripada interpolasi data tersebut. Interpolasi. Dalam bentuk teori dan analisis probabilitas, datang kemudian, karena pola dikembangkan dan korelasi ditemukan. Setelah dipahami, berbagai kurva dan garis berbentuk digambar sepanjang deret waktu dalam usaha untuk memprediksi kemana titik-titik data bisa pergi. Ini sekarang dianggap sebagai metode dasar yang saat ini digunakan oleh pedagang analisis teknis. Analisis Charting dapat ditelusuri kembali ke Jepang Abad 18, namun bagaimana dan kapan moving averages pertama kali diterapkan pada harga pasar tetap menjadi misteri. Secara umum dipahami bahwa simple moving averages (SMA) digunakan jauh sebelum eksponensial moving averages (EMA), karena EMA dibangun pada kerangka SMA dan rangkaian SMA lebih mudah dipahami untuk merencanakan dan melacak tujuan. (Rata-rata pergerakan sederhana menjadi metode yang disukai untuk melacak harga pasar karena cepat menghitung dan mudah dimengerti. Praktisi pasar awal beroperasi tanpa menggunakan metrik grafik yang canggih yang digunakan saat ini, jadi mereka mengandalkan harga pasar sebagai satu-satunya panduan mereka. Mereka menghitung harga pasar dengan tangan, dan menggambarkan harga tersebut untuk menunjukkan tren dan arah pasar. Proses ini cukup membosankan, namun terbukti cukup menguntungkan dengan konfirmasi studi lebih lanjut. Untuk menghitung rata-rata pergerakan sederhana 10 hari, cukup tambahkan harga penutupan dalam 10 hari terakhir dan bagi dengan 10. Rata-rata pergerakan 20 hari dihitung dengan menambahkan harga penutupan selama periode 20 hari dan bagi dengan 20, dan Begitu seterusnya Rumus ini tidak hanya berdasarkan harga penutupan, namun produk tersebut adalah harga rata-rata - subset. Moving averages disebut bergerak karena kelompok harga yang digunakan dalam perhitungan bergerak sesuai dengan poin pada grafik. Ini berarti hari tua dijatuhkan pada hari penutupan harga baru, jadi perhitungan baru selalu diperlukan sesuai dengan kerangka waktu rata-rata yang digunakan. Jadi, rata-rata 10 hari dihitung ulang dengan menambahkan hari baru dan menjatuhkan hari ke 10, dan hari kesembilan dijatuhkan pada hari kedua. Exponential Moving Average (EMA) Rata-rata pergerakan eksponensial telah disempurnakan dan lebih umum digunakan sejak tahun 1960an, berkat eksperimen praktisi sebelumnya dengan komputer. EMA baru akan lebih fokus pada harga terbaru daripada serangkaian data yang panjang, seperti rata-rata pergerakan sederhana yang dibutuhkan. EMA saat ini ((Harga (sekarang) - EMA sebelumnya)) X multiplier) EMA sebelumnya. Faktor yang paling penting adalah konstanta smoothing yang 2 (1N) dimana N jumlah hari. EMA 2 hari 10 hari (101) 18.8 Ini berarti bobot EMA 10 periode dengan harga paling akhir 18,8, EMA 9,52 dan 50 hari EMA 3,92 berat pada hari terakhir. EMA bekerja dengan menimbang perbedaan antara harga periode sekarang dan EMA sebelumnya, dan menambahkan hasilnya ke EMA sebelumnya. Periode yang lebih pendek, bobot yang lebih banyak diterapkan pada harga terbaru. Fitting Lines Dengan perhitungan ini, poin diplot, menunjukkan garis pas. Garis pas di atas atau di bawah harga pasar menandakan bahwa semua moving averages adalah indikator lagging. Dan digunakan terutama untuk mengikuti tren. Mereka tidak bekerja dengan baik dengan berbagai pasar dan periode kemacetan karena garis pas gagal menunjukkan tren karena kurangnya harga tinggi yang terlihat tinggi atau posisi terendah lebih rendah. Plus, garis pas cenderung tetap konstan tanpa petunjuk arah. Sebuah garis pas naik di bawah pasar menandakan panjang, sementara garis pas jatuh di atas pasar menandakan pendek. (Untuk panduan lengkap, baca Tutorial Rata-Rata Bergerak kami). Tujuan penggunaan rata-rata pergerakan sederhana adalah dengan melihat dan mengukur tren dengan menghaluskan data dengan menggunakan beberapa kelompok harga. Tren terlihat dan diekstrapolasikan ke dalam ramalan. Anggapannya adalah bahwa pergerakan tren sebelumnya akan berlanjut. Untuk rata-rata bergerak sederhana, tren jangka panjang dapat ditemukan dan diikuti jauh lebih mudah daripada EMA, dengan asumsi yang masuk akal bahwa garis pas akan bertahan lebih kuat daripada garis EMA karena fokus lebih lama pada harga rata-rata. EMA digunakan untuk menangkap pergerakan tren yang lebih pendek, karena fokus pada harga terbaru. Dengan metode ini, EMA seharusnya mengurangi kelambatan dalam moving average sederhana sehingga garis pas akan memeluk harga lebih dekat daripada rata-rata pergerakan sederhana. Masalah dengan EMA adalah ini: Rawan terhadap jeda harga, terutama pada pasar yang cepat dan periode volatilitas. EMA bekerja dengan baik sampai harga menembus garis pas. Selama pasar volatilitas yang lebih tinggi, Anda dapat mempertimbangkan untuk meningkatkan panjang rata-rata bergerak. Seseorang bahkan dapat beralih dari EMA ke SMA, karena SMA memperlancar data jauh lebih baik daripada EMA karena fokusnya pada sarana jangka panjang. Indikator Trend-Following Sebagai indikator lagging, moving averages berfungsi juga sebagai support dan resistance lines. Jika harga turun di bawah garis pas 10 hari dalam tren naik, kemungkinan besar tren kenaikan mungkin akan berkurang, atau setidaknya pasar mungkin berkonsolidasi. Jika harga menembus di atas rata-rata pergerakan 10 hari dalam tren turun. Tren bisa berkurang atau mengkonsolidasikan. Dalam kasus ini, gunakan rata-rata pergerakan 10 dan 20 hari bersama-sama, dan tunggu baris 10 hari untuk menyeberang di atas atau di bawah garis 20 hari. Ini menentukan arah jangka pendek berikutnya untuk harga. Untuk jangka waktu yang lebih lama, perhatikan rata-rata bergerak 100 dan 200 hari untuk arah jangka panjang. Misalnya, menggunakan rata-rata bergerak 100 dan 200 hari, jika rata-rata pergerakan 100 hari melintasi rata-rata 200 hari, yang disebut salib kematian. Dan sangat bearish untuk harga. Rata-rata pergerakan 100 hari yang melintasi di atas rata-rata pergerakan 200 hari disebut salib emas. Dan sangat bullish untuk harga. Tidak masalah apakah SMA atau EMA digunakan, karena keduanya merupakan indikator tren berikut. Yang hanya dalam jangka pendek bahwa SMA memiliki sedikit penyimpangan dari rekannya, yaitu EMA. Kesimpulan Moving averages adalah dasar bagan dan analisis deret waktu. Rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial yang lebih kompleks membantu memvisualisasikan tren dengan meratakan pergerakan harga. Analisis teknis kadang-kadang disebut sebagai seni dan bukan sains, yang keduanya butuh waktu bertahun-tahun untuk dikuasai. (Pelajari lebih lanjut dalam Tutorial Analisis Teknis kami). Cara Menghitung Rata-Rata Berantai Rata-rata di Excel Menggunakan Exponential Smoothing Analisis Data Excel untuk Dummies, Edisi ke-2 Alat Ekspedisi Eksponensial di Excel menghitung rata-rata pergerakan. Namun, bobot smoothing eksponensial nilai yang termasuk dalam perhitungan rata-rata bergerak sehingga nilai yang lebih baru memiliki efek yang lebih besar pada perhitungan rata-rata dan nilai lama memiliki efek yang lebih rendah. Bobot ini dilakukan melalui konstanta pemulusan. Untuk mengilustrasikan bagaimana alat Exponential Smoothing bekerja, anggaplah bahwa Anda kembali melihat informasi suhu harian rata-rata. Untuk menghitung rata-rata bergerak tertimbang dengan menggunakan smoothing eksponensial, lakukan langkah-langkah berikut: Untuk menghitung rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan, pertama-tama klik tombol data DataPS8217s Data Analysis. Saat Excel menampilkan kotak dialog Analisis Data, pilih item Exponential Smoothing dari daftar dan kemudian klik OK. Excel menampilkan kotak dialog Exponential Smoothing. Identifikasi data. Untuk mengidentifikasi data yang ingin Anda hitung rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan, klik di kotak teks Input Range. Kemudian identifikasikan range input, baik dengan mengetikkan alamat range worksheet atau dengan memilih range worksheet. Jika rentang masukan Anda menyertakan label teks untuk mengidentifikasi atau menggambarkan data Anda, pilih kotak centang Label. Berikan konstanta pemulusan. Masukkan nilai konstan smoothing pada kotak teks Damping Factor. File Bantuan Excel menunjukkan bahwa Anda menggunakan konstanta pemulusan antara 0,2 dan 0,3. Agaknya, bagaimanapun, jika Anda menggunakan alat ini, Anda memiliki gagasan sendiri tentang apa konstanta pemulusan yang benar. (Jika Anda tidak tahu apa-apa tentang konstanta pemulusan, mungkin sebaiknya Anda tidak menggunakan alat ini.) Beritahu Excel tempat untuk menempatkan data rata-rata bergerak rata-rata yang dihaluskan secara eksponensial. Gunakan kotak teks Output Range untuk mengidentifikasi kisaran lembar kerja tempat Anda ingin menempatkan data rata-rata bergerak. Dalam contoh lembar kerja, misalnya, Anda menempatkan data rata-rata bergerak ke dalam kisaran lembar kerja B2: B10. (Opsional) Bagilah data yang dihaluskan secara eksponensial. Untuk memetakan data yang dihaluskan secara eksponensial, pilih kotak centang Chart Output. (Opsional) Tunjukkan bahwa Anda menginginkan informasi kesalahan standar dihitung. Untuk menghitung kesalahan standar, pilih kotak centang Standard Errors. Excel menempatkan nilai kesalahan standar di samping nilai rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial. Setelah Anda selesai menentukan apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak yang ingin Anda hitung dan di mana Anda menginginkannya, klik OK. Excel menghitung informasi rata-rata bergerak.
No comments:
Post a Comment