Teknik perataan rata rata bergerak

Daftar popup Interval Keyakinan memungkinkan Anda menetapkan tingkat kepercayaan untuk meramalkan confidence band. Dialog untuk model perataan musiman mencakup kotak Periods Per Season untuk menetapkan jumlah periode dalam satu musim. Daftar popup Kendala memungkinkan Anda menentukan jenis kendala yang ingin Anda tegakkan pada bobot smoothing selama keadaan bugar. Kendalanya adalah: memperluas dialog untuk memungkinkan Anda menetapkan batasan pada bobot perataan individual. Setiap smoothing weight dapat Bounded. Tetap. Atau Unconstrained seperti yang ditentukan oleh setting menu popup di sebelah nama bobot. Saat memasukkan nilai untuk bobot tetap atau batas, nilainya bisa menjadi bilangan real positif atau negatif. Contoh yang ditunjukkan di sini memiliki Tingkat berat () yang tetap pada nilai 0,3 dan berat Trend () dibatasi oleh 0,1 dan 0,8. Dalam hal ini, nilai Trend weight diperbolehkan bergerak dalam kisaran 0,1 sampai 0,8 sedangkan Level weight ditahan pada 0,3. Perhatikan bahwa Anda dapat menentukan semua bobot smoothing sebelumnya dengan menggunakan batasan khusus ini. Dalam hal ini, tidak ada bobot yang diperkirakan dari data meskipun perkiraan dan residu masih akan dihitung. Saat Anda mengklik Perkiraan. Hasil fit tampil di tempat dialog. Persamaan smoothing, L t y t (1) L t -1. Didefinisikan dalam hal berat smoothing tunggal. Model ini setara dengan model ARIMA (0, 1, 1) dimana 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 melakukan smoothing di mana Anda masih bisa melihat ayunan periode pendek, maka rata-rata pergerakan eksponensial atau tertimbang adalah pilihan yang lebih baik. Analisis Teknis: Rata-rata Bergerak Sebagian besar pola grafik menunjukkan banyak variasi dalam pergerakan harga. Hal ini bisa menyulitkan para pedagang untuk mendapatkan ide tentang keseluruhan tren keamanan. Salah satu metode sederhana yang digunakan trader untuk memerangi ini adalah dengan menerapkan moving averages. Rata-rata bergerak adalah harga rata-rata keamanan selama jangka waktu tertentu. Dengan merencanakan harga rata-rata keamanan, pergerakan harga merapikan. Begitu fluktuasi sehari-hari dilepaskan, para pedagang lebih mampu mengidentifikasi tren sebenarnya dan meningkatkan kemungkinan bahwa hal itu akan menguntungkan mereka. (Untuk mempelajari lebih lanjut, baca tutorial Moving Averages.) Jenis Rata-rata Bergerak Ada sejumlah jenis rata-rata bergerak yang bervariasi menurut cara perhitungannya, namun rata-rata rata-rata diinterpretasikan tetap sama. Perhitungan hanya berbeda dalam hal pembobotan yang mereka tempatkan pada data harga, bergeser dari bobot masing-masing titik harga menjadi bobot yang lebih besar pada data terakhir. Tiga jenis moving average yang paling umum adalah sederhana. Linear dan eksponensial. Simple Moving Average (SMA) Ini adalah metode yang paling umum digunakan untuk menghitung moving average harga. Ini hanya mengambil jumlah dari semua harga penutupan terakhir selama periode waktu dan membagi hasilnya dengan jumlah harga yang digunakan dalam perhitungan. Misalnya, dalam rata-rata pergerakan 10 hari, 10 harga penutupan terakhir ditambahkan bersama-sama dan kemudian dibagi dengan 10. Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 1, trader mampu membuat rata-rata kurang responsif terhadap perubahan harga dengan meningkatkan jumlah Dari periode yang digunakan dalam perhitungan. Meningkatnya jumlah periode waktu dalam perhitungan adalah salah satu cara terbaik untuk mengukur kekuatan tren jangka panjang dan kemungkinan akan membalikkan. Banyak orang berpendapat bahwa kegunaan jenis rata-rata ini terbatas karena setiap titik dalam rangkaian data memiliki dampak yang sama terhadap hasilnya terlepas dari mana yang terjadi dalam urutan. Para kritikus berpendapat bahwa data terbaru lebih penting dan, oleh karena itu, seharusnya juga memiliki bobot yang lebih tinggi. Jenis kritik ini telah menjadi salah satu faktor utama yang menyebabkan penemuan bentuk rata-rata bergerak lainnya. Rata-rata Tertimbang Linear Indikator rata-rata bergerak ini adalah yang paling tidak biasa dari ketiganya dan digunakan untuk mengatasi masalah bobot yang sama. Rata-rata bergerak tertimbang linear dihitung dengan mengambil jumlah semua harga penutupan selama periode waktu tertentu dan mengalikannya dengan posisi titik data dan kemudian membagi dengan jumlah jumlah periode. Misalnya, dalam rata-rata tertimbang lima hari rata-rata, harga penutupan hari ini dikalikan lima, yesterdays oleh empat dan seterusnya sampai hari pertama dalam rentang periode tercapai. Angka-angka ini kemudian ditambahkan bersama-sama dan dibagi dengan jumlah pengganda. Exponential Moving Average (EMA) Perhitungan rata-rata bergerak ini menggunakan faktor pemulusan untuk menempatkan bobot lebih tinggi pada titik data terakhir dan dianggap jauh lebih efisien daripada rata-rata tertimbang linear. Memiliki pemahaman tentang perhitungan umumnya tidak diperlukan bagi kebanyakan trader karena kebanyakan charting package melakukan perhitungan untuk Anda. Yang paling penting untuk diingat tentang rata-rata pergerakan eksponensial adalah bahwa hal itu lebih responsif terhadap informasi baru dibandingkan dengan rata-rata pergerakan sederhana. Responsivitas ini adalah salah satu faktor kunci mengapa ini adalah rata-rata pergerakan pilihan di antara banyak pedagang teknis. Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 2, EMA 15 periode naik dan turun lebih cepat dari SMA 15 periode. Perbedaan kecil ini sepertinya tidak banyak, tapi ini adalah faktor penting yang harus diperhatikan karena dapat mempengaruhi tingkat pengembalian. Penggunaan Mayor Rata-rata Bergerak Rata-rata bergerak digunakan untuk mengidentifikasi tren saat ini dan pembalikan tren serta untuk menetapkan level support dan resistance. Moving averages dapat digunakan untuk mengidentifikasi dengan cepat apakah keamanan bergerak dalam uptrend atau downtrend tergantung pada arah moving average. Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 3, ketika rata-rata bergerak mengarah ke atas dan harganya di atas, keamanan berada dalam tren naik. Sebaliknya, rata-rata bergerak miring ke bawah dengan harga di bawah ini dapat digunakan untuk memberi sinyal tren turun. Metode lain untuk menentukan momentum adalah dengan melihat urutan rata-rata bergerak. Bila rata-rata jangka pendek di atas rata-rata jangka panjang, trennya naik. Di sisi lain, rata-rata jangka panjang di atas rata-rata jangka pendek menandakan pergerakan ke bawah dalam tren. Moving average trend reversals terbentuk dalam dua cara utama: ketika harga bergerak melalui moving average dan ketika bergerak melalui moving average crossover. Sinyal umum pertama adalah ketika harga bergerak melalui moving average yang penting. Misalnya, ketika harga sebuah keamanan yang berada dalam tren naik turun di bawah rata-rata pergerakan 50 periode, seperti pada Gambar 4, ini adalah tanda bahwa tren kenaikan harga mungkin berbalik arah. Sinyal lain dari pembalikan tren adalah ketika satu moving average melewati yang lain. Misalnya, seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 5, jika rata-rata pergerakan 15 hari di atas rata-rata pergerakan 50 hari, ini adalah tanda positif bahwa harga akan mulai meningkat. Jika periode yang digunakan dalam perhitungan relatif pendek, misalnya 15 dan 35, ini bisa menandakan pembalikan tren jangka pendek. Di sisi lain, ketika dua rata-rata dengan kerangka waktu yang relatif lama menyeberang (50 dan 200, misalnya), ini digunakan untuk menyarankan pergeseran jangka panjang dalam tren. Cara lain untuk memindahkan rata-rata yang digunakan adalah mengidentifikasi level support dan resistance. Hal ini tidak biasa untuk melihat saham yang telah jatuh menghentikan penurunan dan arah sebaliknya setelah menyentuh support dari moving average utama. Pergerakan melalui moving average utama sering digunakan sebagai sinyal oleh trader teknik bahwa tren membalikkan. Misalnya, jika harga menembus rata-rata pergerakan 200 hari ke arah bawah, ini adalah sinyal bahwa tren naik berbalik arah. Moving averages adalah alat yang ampuh untuk menganalisis tren keamanan. Mereka memberikan support dan resistance yang berguna dan sangat mudah digunakan. Bingkai waktu yang paling umum digunakan saat membuat rata-rata bergerak adalah hari 200 hari, 100 hari, 50 hari, 20 hari dan 10 hari. Rata-rata 200 hari dianggap sebagai ukuran yang baik dari tahun perdagangan, rata-rata 100 hari setengah tahun, rata-rata 50 hari seperempat tahun, rata-rata 20 hari dalam sebulan dan 10 Rata rata dua minggu. Moving averages membantu pedagang teknik memperlancar beberapa kebisingan yang ditemukan dalam pergerakan harga sehari-hari, memberi para pedagang pandangan yang lebih jelas mengenai tren harga. Sejauh ini kita telah fokus pada pergerakan harga, melalui grafik dan rata-rata. Pada bagian selanjutnya, perhatikan beberapa teknik lain yang digunakan untuk mengkonfirmasi pergerakan dan pola harga. Analisa Teknikal: Indikator Dan Osilator