Moving Averages Rata-rata bergerak adalah salah satu indikator analisis teknis yang paling fleksibel dan paling umum digunakan. Hal ini sangat populer di kalangan pedagang, terutama karena kesederhanaannya. Ini bekerja paling baik di lingkungan yang sedang tren. Pendahuluan Dalam statistik, rata-rata bergerak hanyalah rata-rata dari seperangkat data tertentu. Dalam kasus analisis teknis, data ini dalam banyak kasus diwakili oleh harga penutupan saham untuk hari-hari tertentu. Namun, beberapa pedagang juga menggunakan rata-rata terpisah untuk nilai minima dan maxima harian atau bahkan rata-rata nilai titik tengah (yang dihitung dengan menjumlahkan minimum harian dan maksimum dan membaginya dua). Namun, Anda dapat membangun rata-rata bergerak juga pada kerangka waktu yang lebih pendek, misalnya dengan menggunakan data harian atau menit. Misalnya, jika Anda ingin menghasilkan rata-rata pergerakan 10 hari, Anda hanya menambahkan semua harga penutupan selama 10 hari terakhir dan kemudian membaginya dengan 10 (dalam hal ini adalah moving average sederhana). Keesokan harinya kami melakukan hal yang sama, kecuali bahwa kami kembali mengambil harga selama 10 hari terakhir, yang berarti bahwa harga yang terakhir dalam perhitungan kami untuk hari sebelumnya tidak lagi termasuk dalam rata-rata hari ini - ini diganti dengan hari-hari kemarin. harga. Pergeseran data dengan cara ini dengan setiap hari perdagangan baru, maka istilah moving average. Tujuan dan penggunaan rata-rata bergerak dalam analisis teknis Moving average adalah indikator mengikuti tren. Tujuannya adalah untuk mendeteksi dimulainya suatu tren, mengikuti perkembangannya, dan juga melaporkan pembalikannya jika terjadi. Berbeda dengan charting, moving averages tidak mengantisipasi start atau akhir trend. Mereka hanya mengonfirmasikannya, tapi hanya beberapa saat setelah pembalikan yang sebenarnya terjadi. Ini berasal dari konstruksi mereka, karena indikator ini hanya didasarkan pada data historis. Semakin sedikit hari rata-rata bergerak bergerak, semakin cepat ia dapat mendeteksi pembalikan tren. Itu karena jumlah data historis, yang sangat mempengaruhi rata-rata. Rata-rata pergerakan 20 hari menghasilkan sinyal pembalikan tren lebih cepat dari rata-rata 50 hari. Namun, juga benar bahwa semakin sedikit hari yang kita gunakan dalam perhitungan rata-rata bergerak, semakin banyak sinyal palsu yang kita dapatkan. Oleh karena itu, sebagian besar pedagang menggunakan kombinasi beberapa moving averages, yang semuanya harus menghasilkan sinyal secara bersamaan, sebelum trader membuka posisinya di pasar. Meskipun demikian, rata-rata bergerak tertinggal di belakang tren tidak dapat sepenuhnya dihilangkan. Sinyal perdagangan Setiap jenis rata-rata bergerak dapat digunakan untuk menghasilkan sinyal beli atau jual dan proses ini sangat sederhana. Perangkat lunak grafik memetakan rata-rata bergerak sebagai garis langsung ke grafik harga. Sinyal dihasilkan di tempat di mana harga memotong garis ini. Bila harga melintasi di atas garis rata-rata bergerak, ini berarti dimulainya tren kenaikan baru dan karena itu berarti sinyal beli. Di sisi lain, jika harga menembus di bawah garis rata-rata bergerak dan pasar juga ditutup di area ini, ini menandakan dimulainya tren menurun dan karenanya merupakan sinyal penjualan. Dengan menggunakan beberapa rata-rata, kita juga dapat memilih untuk menggunakan banyak pergerakan. Rata secara simultan, untuk menghilangkan noise pada harga dan terutama sinyal palsu (whipsaws), yang menggunakan hasil rata-rata bergerak tunggal. Bila menggunakan beberapa rata-rata, sinyal beli akan terjadi bila rata-rata rata-rata di atas rata-rata lebih pendek, mis. Rata-rata 50 hari di atas rata-rata 200 hari. Sebaliknya, sinyal jual dalam kasus ini dihasilkan saat rata-rata 50 hari melintasi rata-rata 200. Demikian pula, kita juga dapat menggunakan kombinasi tiga rata-rata, mis. Rata-rata 5 hari, 10 hari dan 20 hari. Dalam kasus ini, tren kenaikan ditunjukkan jika rata-rata 5 hari di atas rata-rata pergerakan 10 hari, sementara rata-rata 10 hari masih di atas rata-rata 20 hari. Setiap persimpangan moving averages yang mengarah ke situasi ini dianggap sebagai sinyal beli. Sebaliknya, tren turun ditunjukkan oleh situasi ketika rata-rata 5 hari lebih rendah dari rata-rata 10 hari, sementara rata-rata 10 hari lebih rendah dari rata-rata 20 hari. Dengan menggunakan tiga rata-rata bergerak secara bersamaan membatasi jumlah false Sinyal yang dihasilkan oleh sistem, namun juga membatasi potensi keuntungan, karena sistem semacam itu menghasilkan sinyal perdagangan hanya setelah tren tersebut mapan di pasar. Sinyal masuk bahkan bisa dihasilkan hanya dalam waktu singkat sebelum pembalikan tren. Selang waktu yang digunakan oleh trader untuk menghitung moving averages sangat berbeda. Misalnya, angka Fibonacci sangat populer, seperti menggunakan rata-rata 5 hari, 21 hari dan 89 hari. Dalam perdagangan berjangka, kombinasi 4-, 9 dan 18 hari juga sangat populer. Pro dan kontra Alasan mengapa moving averages begitu populer adalah merefleksikan beberapa aturan dasar perdagangan. Penggunaan moving averages membantu Anda mengurangi kerugian Anda sambil membiarkan keuntungan Anda berjalan. Bila menggunakan moving averages untuk menghasilkan sinyal trading, Anda selalu trading ke arah tren pasar, bukan melawannya. Selain itu, berlawanan dengan analisis pola grafik atau teknik subjektif lainnya, rata-rata bergerak dapat digunakan untuk menghasilkan sinyal perdagangan sesuai peraturan yang jelas - sehingga menghilangkan subjektivitas keputusan perdagangan, yang dapat membantu para pedagang jiwa. Namun, kerugian yang besar dari moving averages adalah bahwa mereka bekerja dengan baik hanya jika pasar sedang tren. Oleh karena itu, pada periode pasar berombak ketika harga berfluktuasi dalam kisaran harga tertentu, mereka sama sekali tidak bekerja. Periode seperti itu bisa dengan mudah bertahan lebih dari sepertiga waktu, sehingga mengandalkan moving averages saja sangat berisiko. Beberapa trader itulah yang menyarankan untuk menggabungkan rata-rata bergerak dengan indikator yang mengukur kekuatan tren, seperti ADX atau menggunakan rata-rata bergerak hanya sebagai indikator konfirmasi untuk sistem perdagangan Anda. Jenis moving averages Tipe moving average yang paling umum digunakan adalah Simple Moving Average (SMA) dan Exponentially Weighted Moving Average (EMA, EWMA). Jenis rata-rata bergerak ini juga dikenal sebagai mean aritmetik dan merupakan jenis rata-rata pergerakan yang paling sederhana dan paling umum digunakan. Kami menghitungnya dengan menjumlahkan semua harga penutupan untuk jangka waktu tertentu, yang kemudian kami bagi dengan jumlah hari dalam periode tersebut. Namun, dua masalah dikaitkan dengan jenis rata-rata ini: hanya memperhitungkan data yang termasuk dalam periode yang dipilih (misalnya rata-rata pergerakan sederhana 10 hari hanya memperhitungkan data dari 10 hari terakhir dan hanya mengabaikan semua data lainnya Sebelum periode ini). Hal ini juga sering dikritik karena mengalokasikan bobot yang sama ke semua data dalam kumpulan data (yaitu dalam rata-rata pergerakan 10 hari harga dari 10 hari yang lalu memiliki bobot yang sama dengan harga dari kemarin - 10). Banyak pedagang berpendapat bahwa data dari beberapa hari ini harus membawa lebih banyak bobot daripada data yang lebih tua - yang akan berakibat pada penurunan rata-rata tertinggal dari tren. Jenis moving average ini memecahkan kedua masalah yang terkait dengan simple moving averages. Pertama, ia mengalokasikan lebih banyak bobot dalam perhitungannya terhadap data terakhir. Hal ini juga sampai batas tertentu mencerminkan semua data historis untuk instrumen tertentu. Rata-rata jenis ini dinamai sesuai dengan fakta bahwa bobot data terhadap penurunan masa lalu secara eksponensial. Kemiringan penurunan ini dapat disesuaikan dengan kebutuhan trader. Data perpindahan menghilangkan variasi acak dan menunjukkan tren dan komponen siklik. Inheren dalam pengumpulan data yang diambil dari waktu ke waktu adalah beberapa bentuk variasi acak. Ada metode untuk mengurangi pembatalan efek karena variasi acak. Teknik yang sering digunakan dalam industri adalah merapikan. Teknik ini, bila diterapkan dengan benar, mengungkapkan secara lebih jelas tren yang mendasari, komponen musiman dan siklik. Ada dua kelompok metode pemulusan yang berbeda Metode Rata-rata Metode Pemulusan Eksponensial Mengambil rata-rata adalah cara termudah untuk memperlancar data. Kami akan menyelidiki beberapa metode rata-rata, seperti rata-rata sederhana dari semua data sebelumnya. Seorang manajer sebuah gudang ingin mengetahui berapa banyak pemasok tipikal menghasilkan 1000 unit dolar. Heshe mengambil sampel dari 12 pemasok, secara acak, mendapatkan hasil sebagai berikut: Rata-rata atau rata-rata data yang dihitung 10. Manajer memutuskan untuk menggunakan ini sebagai perkiraan pengeluaran pemasok biasa. Apakah ini perkiraan yang baik atau buruk Mean squared error adalah cara untuk menilai seberapa bagus sebuah model. Kita akan menghitung kesalahan kuadrat rata-rata. Jumlah kesalahan sebenarnya dikeluarkan dikurangi taksiran jumlah. Kesalahan kuadrat adalah kesalahan di atas, kuadrat. SSE adalah jumlah kesalahan kuadrat. MSE adalah rata-rata kesalahan kuadrat. Hasil MSE misalnya Hasilnya adalah: Error dan Squared Errors Estimasi 10 Timbul pertanyaan: Bisakah kita menggunakan mean untuk meramalkan pendapatan jika kita menduga sebuah tren A melihat grafik di bawah ini menunjukkan dengan jelas bahwa kita seharusnya tidak melakukan ini. Rata-rata mempertimbangkan semua pengamatan di masa lalu secara merata. Singkatnya, kita nyatakan bahwa Rata-rata atau rata-rata sederhana dari semua pengamatan terakhir hanyalah perkiraan berguna untuk memperkirakan kapan tidak ada tren. Jika ada tren, gunakan perkiraan berbeda yang memperhitungkan tren. Rata-rata beratnya semua pengamatan di masa lalu sama. Sebagai contoh, rata-rata nilai 3, 4, 5 adalah 4. Kita tahu, tentu saja, bahwa rata-rata dihitung dengan menambahkan semua nilai dan membagi jumlah dengan jumlah nilai. Cara lain untuk menghitung rata-rata adalah dengan menambahkan setiap nilai dibagi dengan jumlah nilai, atau 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Pengganda 13 disebut berat. Secara umum: bar frac sum kiri (frac kanan) x1 kiri (frac kanan) x2,. ,, Kiri (frac kanan) xn. The (left (frac right)) adalah bobot dan, tentu saja, jumlahnya ke 1.Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Sebagai contoh SMA, pertimbangkan keamanan dengan harga penutupan berikut selama 15 hari: Minggu 1 (5 hari) 20, 22, 24, 25, 23 Minggu 2 (5 hari) 26, 28, 26, 29, 27 Minggu 3 (5 hari) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 hari rata-rata Keluar harga penutupan untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama. Titik data berikutnya akan menurunkan harga paling awal, tambahkan harga pada hari ke 11 dan ambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti disebutkan sebelumnya, MAs lag tindakan harga saat ini karena mereka didasarkan pada harga masa lalu semakin lama periode MA, semakin besar lag. Jadi MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena mengandung harga selama 200 hari terakhir. Panjang MA yang digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek dan MA jangka panjang lebih sesuai untuk investor jangka panjang. MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah rata-rata pergerakan ini dianggap sebagai sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting tersendiri, atau bila dua rata-rata melintas. MA yang sedang naik menunjukkan bahwa keamanan dalam tren naik. Sementara MA yang menurun menunjukkan bahwa tren turun. Begitu pula, momentum ke atas dikonfirmasi dengan crossover bullish. Yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi MA jangka panjang. Momentum turun dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi saat MA jangka pendek melintasi di bawah MA jangka panjang.
No comments:
Post a Comment