Hsi-200-hari-rata-rata bergerak

Hsi-200-hari-rata-rata bergerak

Trading-strategy-betfair-football
Opsi Mr-and-mrs-pips-biner
Apakah-forex-a-money-making-machine-mt5


Pilihan trade-law-career-options Trading-using-moving-average-crossover Forex-kontonummer Stock-options-trading-for-dummies Non-qualified-stock-options-investopedia Trade-options-for-dummies

Moving Averages - Rata-rata Bergerak Sederhana dan Eksponensial - Pendahuluan Sederhana dan Eksponensial Moving averages memperlancar data harga menjadi indikator tren berikut. Mereka tidak memprediksi arah harga, melainkan menentukan arah saat ini dengan lag. Moving averages lag karena mereka didasarkan pada harga masa lalu. Terlepas dari lag ini, 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 jenis moving average yang paling populer adalah Simple Moving Average (SMA) dan Exponential Moving Average (EMA). Rata-rata pergerakan ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi arah tren atau menentukan level support dan resistance yang potensial. Berikut adalah bagan dengan SMA dan EMA di atasnya: Perhitungan Rata-rata Bergerak Sederhana Rata-rata pergerakan sederhana terbentuk dengan menghitung harga rata-rata sekuritas selama periode tertentu. Rata-rata pergerakan paling banyak didasarkan pada harga penutupan. Rata-rata pergerakan sederhana 5 hari adalah jumlah lima hari harga penutupan dibagi lima. Sesuai namanya, rata-rata bergerak adalah rata-rata 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 secara bertahap meningkat dari 11 menjadi 17 di atas total tujuh hari. Perhatikan bahwa moving average juga naik dari 13 menjadi 15 selama periode perhitungan tiga hari. Perhatikan juga bahwa setiap nilai rata-rata bergerak tepat di bawah harga terakhir. Misalnya, rata-rata bergerak untuk hari pertama sama dengan 13 dan harga terakhir adalah 15. Harga empat hari sebelumnya lebih rendah dan ini menyebabkan rata-rata bergerak menjadi lag. Perhitungan Eksponensial Pindah Eksponensial Rata-rata pergerakan eksponensial mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih terhadap harga terkini. Bobot yang diterapkan pada harga terbaru bergantung pada jumlah periode pada moving average. Ada tiga langkah untuk menghitung rata-rata pergerakan eksponensial. Pertama, hitung rata-rata bergerak sederhana. Exponential moving average (EMA) harus dimulai di suatu tempat sehingga rata-rata bergerak sederhana digunakan sebagai EMA periode sebelumnya pada perhitungan pertama. Kedua, hitung pengganda bobot. Ketiga, hitung rata-rata pergerakan eksponensial. Rumus di bawah ini adalah untuk EMA 10 hari. Rata-rata pergerakan eksponensial 10 periode menerapkan bobot 18,18 pada harga terbaru. EMA 10 periode juga bisa disebut 18,18 EMA. EMA 20 periode berlaku 9,52 dengan harga paling tinggi (2 (201) .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 berganda. Jika Anda menginginkan persentase tertentu untuk EMA, Anda dapat menggunakan rumus ini untuk mengubahnya menjadi periode waktu dan kemudian memasukkan nilai tersebut sebagai parameter EMA039: Berikut adalah contoh spreadsheet dari rata-rata pergerakan sederhana 10 hari dan 10- Hari rata-rata bergerak eksponensial untuk Intel. Simple moving averages lurus ke depan dan memerlukan sedikit penjelasan. Rata-rata 10 hari hanya bergerak karena harga baru sudah 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 lihat belakang yang pendek. Spreadsheet ini hanya akan kembali 30 periode, yang berarti pengaruhnya terhadap rata-rata pergerakan sederhana memiliki 20 periode untuk menghilang. StockCharts kembali setidaknya 250 periode (biasanya jauh lebih jauh) untuk perhitungannya sehingga efek dari rata-rata pergerakan sederhana pada perhitungan pertama telah hilang sepenuhnya. Faktor Lag Semakin lama rata-rata bergerak, semakin tertinggal. Rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari akan memeluk harga cukup dekat dan berbalik segera setelah harga berbalik. Rata-rata bergerak pendek seperti kapal cepat - 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 pergerakan harga yang lebih besar dan lebih lama untuk rata-rata pergerakan 100 hari untuk mengubah arah. Bagan di atas menunjukkan SampP 500 ETF dengan EMA 10 hari mengikuti harga dan SMA 100 hari yang digiling lebih tinggi. Bahkan dengan penurunan Januari-Februari, SMA 100 hari itu mengikuti kursus dan tidak menolak. SMA 50 hari cocok di suatu tempat antara rata-rata pergerakan 10 dan 100 hari ketika sampai pada faktor lag. Rata-rata Bergerak Sederhana vs Eksponensial Meskipun ada perbedaan yang jelas antara rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata bergerak eksponensial, yang satu tidak selalu lebih baik dari yang lain. Rata-rata pergerakan eksponensial memiliki sedikit lag dan oleh karena itu lebih sensitif terhadap harga terkini - dan perubahan harga terkini. Rata-rata bergerak eksponensial akan berubah sebelum rata-rata bergerak sederhana. Rata-rata pergerakan sederhana, di sisi lain, merupakan rata-rata harga sebenarnya untuk keseluruhan periode waktu. Dengan demikian, rata-rata pergerakan sederhana mungkin lebih sesuai untuk mengidentifikasi level support atau resistance. Preferensi rata-rata bergerak bergantung pada tujuan, gaya analisis dan horison waktu. Chartis harus bereksperimen dengan kedua jenis rata-rata bergerak serta rentang waktu yang berbeda untuk menemukan yang paling sesuai. Bagan di bawah ini menunjukkan IBM dengan SMA 50 hari berwarna merah dan EMA 50 hari berwarna hijau. Keduanya memuncak pada akhir Januari, namun penurunan EMA lebih tajam dibanding penurunan di SMA. EMA muncul pada pertengahan Februari, namun SMA terus berlanjut hingga akhir Maret. Perhatikan bahwa SMA muncul lebih dari sebulan setelah EMA. Panjang dan Jangka Waktu Panjang rata-rata bergerak bergantung pada tujuan analisis. Rata-rata pergerakan pendek (5-20 periode) paling sesuai untuk tren dan perdagangan jangka pendek. Chartists yang tertarik pada tren jangka menengah akan memilih moving average yang lebih panjang yang dapat memperpanjang periode 20-60. Investor jangka panjang akan memilih moving averages dengan periode 100 atau lebih. Beberapa panjang rata-rata bergerak lebih populer daripada yang lain. Rata-rata pergerakan 200 hari 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-sama. Jangka pendek, rata-rata pergerakan 10 hari cukup populer di masa lalu karena mudah dihitung. Seseorang hanya menambahkan angka dan memindahkan titik desimal. Identifikasi Trend 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. Istilah moving average berlaku untuk moving average rata-rata dan eksponensial. Arah rata-rata bergerak menyampaikan informasi penting tentang harga. Kenaikan rata-rata bergerak menunjukkan bahwa harga pada umumnya meningkat. Perputaran rata-rata bergerak menunjukkan bahwa harga rata-rata turun. Kenaikan moving average jangka panjang mencerminkan uptrend jangka panjang. Jatuh moving average jangka panjang mencerminkan tren turun jangka panjang. Bagan di atas menunjukkan 3M (MMM) dengan rata-rata pergerakan eksponensial 150 hari. Contoh ini menunjukkan seberapa baik rata-rata bergerak bekerja saat trennya kuat. EMA 150 hari ditolak pada bulan November 2007 dan sekali lagi pada bulan Januari 2008. Perhatikan bahwa dibutuhkan penurunan 15 untuk membalikkan arah rata-rata bergerak ini. Indikator tertinggal ini mengidentifikasi pembalikan tren saat terjadi (paling banter) atau setelah terjadi (paling buruk). MMM terus berlanjut hingga Maret 2009 lalu melonjak 40-50. Perhatikan bahwa EMA 150 hari tidak muncul sampai setelah gelombang ini terjadi. Setelah itu, bagaimanapun, MMM terus berlanjut dalam 12 bulan ke depan. Moving averages bekerja cemerlang dalam tren yang kuat. Double Crossover Dua moving averages dapat digunakan bersamaan untuk menghasilkan sinyal crossover. Dalam Analisis Teknis Pasar Keuangan. John Murphy menyebutnya metode crossover ganda. Crossover ganda melibatkan satu moving average yang relatif singkat dan satu moving average yang relatif panjang. Seperti semua moving averages, panjang umum moving average mendefinisikan kerangka waktu untuk sistem. Sistem yang menggunakan EMA 5 hari dan EMA 35 hari akan dianggap jangka pendek. Sistem yang menggunakan SMA 50 hari dan SMA 200 hari akan dianggap jangka menengah, bahkan mungkin dalam jangka panjang. Crossover bullish terjadi saat moving average yang pendek melintasi di atas moving average yang lebih panjang. Ini juga dikenal sebagai golden cross. Sebuah crossover bearish terjadi ketika moving average yang lebih pendek melintasi di bawah moving average yang lebih panjang. Ini dikenal sebagai salib mati. Pindah rata-rata 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 ini bekerja hebat saat tren bagus terus berlanjut. Namun, sistem crossover moving average akan menghasilkan banyak whipsaws tanpa adanya tren yang kuat. Ada juga metode triple crossover yang melibatkan tiga moving averages. Sekali lagi, sinyal dihasilkan saat rata-rata bergerak terpendek melintasi dua rata-rata bergerak yang lebih lama. Sistem triple crossover sederhana mungkin melibatkan rata-rata pergerakan 5 hari, 10 hari dan 20 hari. Bagan di atas menunjukkan Home Depot (HD) dengan EMA 10 hari (garis putus-putus hijau) dan EMA 50 hari (garis merah). Garis hitam adalah tutupan harian. Menggunakan crossover rata-rata bergerak akan menghasilkan tiga whipsaws sebelum menangkap perdagangan yang baik. EMA 10 hari tersebut pecah di bawah EMA 50 hari pada akhir Oktober (1), namun ini tidak berlangsung lama selama 10 hari bergerak kembali di atas pada pertengahan November (2). Cross ini bertahan lebih lama, namun crossover bearish berikutnya di bulan Januari (3) terjadi mendekati level harga akhir November, sehingga terjadi whipsaw lainnya. Salib bearish ini tidak berlangsung lama karena EMA 10 hari bergerak kembali di atas 50 hari beberapa hari kemudian (4). Setelah tiga sinyal buruk, sinyal keempat meramalkan pergerakan 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 sampai 3 hari terakhir sebelum bertindak atau memerlukan EMA 10 hari untuk bergerak di atas EMA 50 hari dengan jumlah tertentu sebelum bertindak. Kedua, MACD dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengkuantifikasi crossover ini. MACD (10,50,1) akan menunjukkan garis yang mewakili perbedaan antara dua rata-rata bergerak eksponensial. MACD berubah positif selama salib emas dan negatif selama salib mati. The Persentase Harga Oscillator (PPO) dapat digunakan dengan cara yang sama untuk menunjukkan perbedaan persentase. Perhatikan bahwa MACD dan PPO didasarkan pada rata-rata pergerakan eksponensial dan tidak akan sesuai dengan rata-rata bergerak sederhana. Bagan ini menunjukkan Oracle (ORCL) dengan EMA 50 hari, EMA 200 hari dan MACD (50,200,1). Ada empat perpindahan rata-rata bergerak selama periode 2 12 tahun. Tiga yang pertama menghasilkan whipsaws atau bad trade. Tren yang berkelanjutan dimulai dengan crossover keempat saat ORCL maju ke pertengahan 20an. Sekali lagi, pergerakan rata-rata crossover bekerja dengan baik saat trennya kuat, namun menghasilkan kerugian karena tidak adanya tren. Harga Crossover Moving averages 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 moving average. Harga crossover dapat dikombinasikan untuk diperdagangkan dalam tren yang lebih besar. Rata-rata pergerakan yang lebih lama menentukan nada untuk tren yang lebih besar dan moving average yang lebih pendek digunakan untuk menghasilkan sinyal. Kita akan mencari harga bullish hanya bila harga sudah di atas moving average yang lebih panjang. 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 saat harga bergerak di atas rata-rata pergerakan 50 hari. Jelas, pergerakan di bawah rata-rata pergerakan 50 hari akan mendahului sinyal semacam itu, namun persilangan bearish semacam itu akan diabaikan karena tren yang lebih besar sudah naik. Salib bearish hanya akan menyarankan pullback dalam uptrend yang lebih besar. Sebuah cross back di atas moving average 50 hari akan memberi sinyal kenaikan harga dan kelanjutan dari uptrend yang lebih besar. Bagan berikutnya menunjukkan Emerson Electric (EMR) dengan EMA 50 hari dan EMA 200 hari. Saham 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 Februari. Harga cepat bergerak kembali di atas EMA 50 hari untuk memberikan sinyal bullish (panah hijau) selaras dengan uptrend yang lebih besar. MACD (1,50,1) ditunjukkan di jendela indikator untuk mengkonfirmasi harga di atas atau di bawah EMA 50 hari. EMA 1 hari sama dengan harga penutupan. MACD (1,50,1) positif saat penutupan berada di atas EMA 50 hari dan negatif saat penutupan berada di bawah EMA 50 hari. Support and Resistance Moving averages juga dapat berperan sebagai support dalam uptrend dan resistance dalam downtrend. Pergerakan naik jangka pendek mungkin akan menemukan support mendekati moving average 20 hari sederhana, yang juga digunakan pada Bollinger Bands. Sebuah uptrend jangka panjang mungkin akan menemukan support mendekati rata-rata pergerakan sederhana 200 hari, 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. Hal ini hampir seperti ramalan yang dipenuhi sendiri. Bagan di atas menunjukkan Komposit NY dengan rata-rata pergerakan sederhana 200 hari dari pertengahan 2004 sampai akhir tahun 2008. Dukungan 200 hari telah diberikan berkali-kali selama uang muka. Begitu tren terbalik dengan double support break, moving average 200 hari bertindak sebagai resistance di sekitar 9500. Jangan mengharapkan level support dan resistance yang tepat dari moving averages, terutama moving average yang lebih lama. Pasar didorong oleh emosi, yang membuat mereka cenderung mengalami overshoot. Alih-alih tingkat yang tepat, moving averages dapat digunakan untuk mengidentifikasi zona support atau resistance. Kesimpulan Keuntungan menggunakan moving averages perlu dipertimbangkan terhadap kerugiannya. 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 memastikan bahwa trader sesuai dengan tren saat ini. Meskipun trennya adalah teman Anda, sekuritas menghabiskan banyak waktu dalam rentang perdagangan, yang membuat rata-rata bergerak tidak efektif. Begitu dalam tren, rata-rata bergerak akan membuat Anda tetap bertahan, namun juga memberi sinyal terlambat. Jangan berharap untuk menjual di bagian atas dan membeli di bagian bawah menggunakan moving averages. Seperti kebanyakan alat analisis teknis lainnya, moving averages tidak boleh digunakan sendiri, namun bersamaan dengan alat pelengkap lainnya. Chartis dapat menggunakan moving averages untuk menentukan keseluruhan trend dan kemudian menggunakan RSI untuk menentukan level overbought atau oversold. Menambahkan Moving Average ke Chart StockCharts Moving averages tersedia sebagai fitur overlay harga di meja kerja SharpCharts. Dengan menggunakan menu drop-down Overlay, pengguna dapat memilih rata-rata bergerak sederhana atau rata-rata bergerak 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 for the Close. Koma digunakan untuk memisahkan parameter. Parameter opsional lainnya dapat ditambahkan untuk menggeser rata-rata bergerak ke kiri (masa lalu) atau kanan (masa depan). Angka negatif (-10) akan menggeser rata-rata bergerak ke kiri 10 periode. Angka positif (10) akan menggeser rata-rata bergerak ke kanan 10 periode. Beberapa moving averages dapat dilapisi dengan harga plot dengan hanya menambahkan garis overlay lainnya 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 live chart dengan beberapa moving average yang berbeda. Menggunakan Moving Averages with StockCharts Scans Berikut adalah beberapa contoh pemindaian yang dapat digunakan anggota StockCharts untuk memindai berbagai situasi rata-rata bergerak: Bullish Moving Average Cross: Pemindaian ini mencari saham dengan moving average 150 hari yang baru dan sebuah salib bullish dari 5 -day EMA dan EMA 35 hari. Rata-rata pergerakan 150 hari meningkat selama diperdagangkan di atas level lima hari yang lalu. Cross bullish terjadi ketika EMA 5 hari bergerak diatas EMA 35 hari di atas rata-rata volume. Bearish Moving Average Cross: Pemindaian ini mencari saham dengan pergerakan moving average 150 hari yang rendah dan umpan silang 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 saat EMA 5 hari bergerak di bawah EMA 35 hari di atas rata-rata volume. Pelajaran lebih lanjut Buku John Murphy039 memiliki bab yang ditujukan untuk rata-rata bergerak dan berbagai kegunaannya. Murphy mencakup pro dan kontra moving averages. Selain itu, Murphy menunjukkan bagaimana rata-rata bergerak bekerja dengan Bollinger Bands dan sistem perdagangan berbasis saluran. Analisis Teknis Pasar Keuangan John Murphy Analisis Teknis di Excel: Bagian I 8211 SMA, EMA, Bollinger Bands Dalam seri tiga bagian atau artikel 8220Teknik Teknis di Excel8221 kita akan membahas bagaimana para pedagang dapat menggunakan Excel untuk menerapkan analisis teknis (TA) kepada sejarah data pasar. Ini akan mencakup perhitungan beberapa indikator analisis teknis terpopuler dan implementasi spreadsheet backtesting strategi trading (pada Bagian III). Backtesting akan melibatkan generasi sinyal beli dan jual berdasarkan indikator TA dan perhitungan strategi P038L. Kami ingin menunjukkan dimuka bahwa semua perhitungan dalam artikel ini akan dilakukan dengan menggunakan fungsi Excel standar yang tersedia di Excel 2011 dan yang lebih baru. Kami tidak akan menggunakan makro Excel VBAcustom. Hal ini dilakukan dengan tujuan agar spreadsheet tetap sederhana dan fungsionalitas dapat dimengerti oleh non-pemrogram. Pada bagian pertama dari seri artikel ini kita akan membuat spreadsheet Excel dimana kita akan menggunakan beberapa indikator analisis teknis umum seperti: Simple Moving Average, Bollinger Bands, dan Exponential Moving Average. Nah jelaskan rumusnya dan sertakan petunjuk langkah-demi-langkah di bawah ini. Sebagai tambahan, kami menyediakan spreadsheet yang kami buat dengan mengikuti langkah-langkah yang tercantum dalam artikel ini sehingga Anda dapat menggunakannya untuk analisis data pasar Anda sendiri atau sebagai dasar untuk membangun spreadsheet Anda sendiri. Contoh file Excel File Excel (download) berisi rumus untuk perhitungan rata-rata bergerak sederhana, Bollinger Bands, dan moving average eksponensial seperti yang dijelaskan pada posting ini. Untuk contoh ini, ada file CSV dengan data SPY 6 bulan per jam, yang mencakup 3 September 2013 8211 28 Februari 2014. SPY adalah indeks Sampp500 yang melacak ETF. Kami memiliki hampir 2000 titik data dalam file ini. File berisi kolom harga OHCL, volume, dan kolom timestamp. Penafian: file ini telah dibuat menggunakan IB Data Downloader. File data: historicaldataSPY1hour20140301 (file teks 8211 untuk mendownload 8211 klik kanan dan pilih 8220Save Linked File As8221) Perhitungan Rata-rata Bergerak Sederhana Rata-rata Moving Average (SMA) hanyalah harga rata-rata di atas jumlah bar terakhir. Mari kita menghitung SMA untuk harga yang mendekati dari data sampel kita. Hitunglah rata-rata pergerakan 20 hari berdasarkan harga penutupan SPY (kolom D). Let8217s menambahkan header kolom SMA-20 di kolom G dan kita mengetikkan nilai rumus berikut di sel G21 (karena baris 21 adalah yang pertama yang memiliki cukup data untuk menghitung SMA 20 hari): Setelah memukul kembali untuk menyimpan rumus yang seharusnya Lihat nilai 164,57 atau dekat dengan itu di sel G21. Untuk menghitung SMA-20 untuk semua sel yang tersisa di bawah 8211 cukup pilih sel G21, gerakkan kursor ke sel dan klik dua kali kotak kecil di sudut kanan bawah sel itu. Anda sekarang harus melihat nilai di kolom G yang dihitung untuk sisa harga SPY. Perhitungan SMA generalisasi Sekarang kita telah menghitung nilai rata-rata pergerakan sederhana 20 hari di kolom G. Hebatnya, tapi bagaimana jika kita ingin menghitung 50 hari atau 200 hari SMA sekarang Memperbarui nilai rumus setiap kali Anda ingin mengubah rentang SMA adalah Cukup membosankan dan rawan kesalahan. Mari kita membuat perhitungan kita lebih umum dengan menambahkan parameter 8220length8221. Kita bisa memulai dengan menyimpan parameter rentang SMA di sel yang terpisah sehingga kita bisa mereferensikannya atau formula. Berikut adalah langkah-langkah yang kami ikuti untuk menerapkan perhitungan SMA generik di spreadsheet kami: Mari8217s memulai dengan membuat tabel kecil di sisi tempat kami dapat menyimpan beberapa nilai parameter masukan untuk indikator kami. Pada cell O1 beri nama Variable Name, di sel P1 beri nilai Type. Di sel O2 mari kita ketik nama variabel kita: PERIOD. Di sel P2 kita tentukan nilai variabel PERIOD yang akan digunakan untuk menentukan panjang periode untuk perhitungan SMA umum kita. Mengubah variabel ini akan memicu perhitungan ulang SMA dengan nilai periode berjalan. Mari kita gunakan nilai 14 untuk saat ini. Lets type column header nilai SMA di kolom H1 sel H akan mengandung nilai untuk indikator SMA generik kita. Dalam sel H2 masukkan rumus ini: Mari membedah formula ini. Kita sekarang menggunakan nilai variabel PERIOD kita dari sel P2. Kita harus menambahkan di depan kolom dan nomor baris untuk membekukan referensi ke sel P2 saat kita menyalin rumus SMA ke sel lain di kolom H. Weve juga mengganti referensi absolut pada kisaran harga kolom Tutup dengan fungsi Excel OFFSET. OFFSET mengembalikan rentang sel berdasarkan offset dalam hal jumlah baris dan kolom dari sel 8220reference8221 yang diberikan. Parameter pertama adalah sel referensi (dalam kasus kita H2 itu sendiri), kedua adalah ungkapan yang menghitung baris pertama dari rentang berdasarkan nilai parameter panjang (P2), parameter 3 adalah kolom offset ke kolom Close (-4) , Nilai negatif mewakili offset ke kiri sementara positif diimbangi dengan hak sel referensi, dan parameter fungsi terakhir dengan nilai 1 mewakili lebar kisaran yang dikembalikan oleh fungsi OFFSET, yang dalam kasus kami hanya satu kolom: D ( DEKAT). Simpan formula di dalam sel di H2 dan kembangkan ke sel lainnya di kolom H dengan mengklik dua kali kotak kecil di sudut kanan bawah sel, atau seret formula ke bawah. Menghapus Kesalahan Rumus Sekarang, Anda akan melihat bahwa beberapa baris pertama di kolom memiliki nilai kesalahan REF. Hal ini terjadi karena tidak ada cukup baris dalam kumpulan data untuk menghitung nilai SMA, dan rentang yang dikembalikan oleh fungsi OFFSET melampaui batas lembar kerja untuk beberapa baris. Ada sejumlah teknik untuk menyembunyikan nilai error di excel. Beberapa di antaranya melibatkan formula yang mengembalikan nilai kosong atau nol jika nilai sel mengandung kesalahan. Meskipun teknik ini sangat valid - ini mempersulit formula sel dan membuat mereka sulit dibaca. Sebagai gantinya, gunakan format kondisional untuk menyembunyikan nilai kesalahan saja untuk mengubah warna latar depan menjadi putih. Untuk mengubah warna font sel menjadi putih dan tidak menggunakan penyorotan kesalahan ikuti petunjuk berikut ini: Pilih kolom H-N Di Excel: Home -gt Conditional Formatting -gt Highlight Cell Rules -gt More Rules. Di dialog New Formatting Rule pilih Error dan di Format dengan format Custom pilih, lalu atur Fill color ke putih dan warna font menjadi putih juga. Bollinger Bands Pendahuluan Bollinger Bands adalah indikator sederhana namun berguna yang memberikan informasi berharga mengenai volatilitas harga historis dari instrumen keuangan, serta deviasi harga saat ini dari rata-rata bergerak. Ketika harga bergerak menjadi lebih stabil 8211, band-band melebar, pada periode relatif tenang 8211 mereka semakin dekat bersama-sama. Posisi relatif dari harga saat ini ke band juga dapat digunakan untuk memperkirakan apakah pasar sudah overbought atau oversold. Jika harga saat ini mendekati atau melewati upper band 8211 maka harga dianggap berada dalam wilayah overbought, sedangkan harga yang mendekati tocrossed lower band 8211 underlying market dianggap oversold. Perhitungan Dasar Indikator Bollinger Bands dapat dihitung dengan menggunakan rata-rata pergerakan sederhana atau rata-rata pergerakan eksponensial sebagai basis. Bollinger Bands terdiri dari tiga seri data: moving average (sederhana atau eksponensial) dan dua garis standar deviasi (batas), satu di atas, dan satu di bawah rata-rata bergerak, biasanya pada 2 standar deviasi dari moving average. Rata-rata pergerakan eksponensial (tercakup di bawah) memberi bobot lebih pada tindakan harga yang lebih baru, sementara rata-rata bergerak sederhana memberikan indikator yang lebih stabil dan kurang gelisah. Ada total 2 parameter input: 1) moving average period (jumlah bar), 2) jumlah standar deviasi untuk pita atas band bawah. Dalam contoh ini gunakan rata-rata bergerak sederhana yang sudah kita hitung di kolom H (lihat petunjuk pada bagian di atas). Semua yang tersisa adalah menambahkan kolom untuk band atas dan bawah. Kami masih menggunakan nilai rata-rata periode pergerakan 14 hari. Baris pertama yang memiliki data cukup untuk SMA 14 hari adalah baris 15 (sejak baris 1 digunakan untuk header kolom). Band atas akan berada di kolom I, jadi di sel I15 kita ketikkan rumus berikut: Dalam formula ini kita hanya menambahkan dua standar deviasi dari harga Close dari sel D2: D15 ke nilai SMA. Disini satu-satunya perbedaan dari rumusan sebelumnya adalah kita mengurangi dua standar deviasi dari SMA. Rumus Excel STDEV () menghitung standar deviasi untuk serangkaian nilai. Dalam hal ini kita mengalikan nilai dengan 2 untuk mendapatkan 2 standar deviasi, dan menambahkan hasil dari moving average untuk menghasilkan nilai band upperlower. Untuk memperluas formula 8211 gulung saja dan klik dua kali pada kotak kecil di sudut kanan bawah sel untuk mereplikasi formula untuk sisa rentang data. Perhitungan Bollinger Band Generalized Sekarang. Bagaimana dengan generalisasi rumus Bollinger Band sehingga kita tidak perlu memperbarui formula setiap kali kita ingin menghitung Bollinger bands untuk berbagai standar deviasi dari MA atau ketika kita mengubah moving average length. Mari menambahkan parameter lain ke tabel variabel generik kami di sebelah kanan spreadsheet. Memungkinkan tipe Std devs: di sel O3, dan 2.0 di P3. Selanjutnya, mari menambahkan formula berikut ini di I15: Dengan formula ini diganti 2 dengan P3 8211 yang menunjukkan variabel kita pada sel P3 yang mengandung sejumlah standar deviasi untuk pita, dan hitung offset berdasarkan variabel PERIOD pada sel P2. Satu-satunya perbedaan dari rumus pada langkah sebelumnya adalah diganti setelah H15 dengan 8211 (minus), untuk mengurangi jumlah standar deviasi dari SMA, dan kita harus mengganti offset dengan harga columnd. Perhatikan -6, bukan -5 pada parameter cols ke fungsi OFFSET untuk merujuk ke kolom D (CLOSE). Jangan lupa untuk menyalin formula baru di sel I15 dan J15 ke sel lainnya. Anda sekarang dapat mengubah nilai variabel PERIOD dan Std devs di sel P2 amp P3, dan nilai SMA dan Bollinger Band dihitung ulang secara otomatis. Bollinger Bands Chart di Excel Tonton video ini dengan petunjuk untuk menambahkan bagan Bollinger Band ke spreadsheet yang kami buat di atas. Exponential Moving Average Exponential Moving Average (EMA) adalah tipe moving average yang serupa dengan moving average sederhana, kecuali bobot yang lebih tinggi diberikan pada data terbaru. Rata-rata pergerakan eksponensial juga dikenal sebagai moving average moving average8221 8220. Petunjuk Komputasi Gunakan kolom K untuk menghitung EMA. Mari kita set nilai PERIOD kita ke 1 (sel P2), sehingga kita bisa memasukkan rumus di bagian atas lembaran kita dan memiliki beberapa nilai yang bisa kita lihat untuk memasukkan formula. Kita dapat menetapkan PERIOD ke nilai apapun setelah kita selesai dan membuat EMA (dan SMA) secara otomatis menghitung ulang. Di sel K2 kita tetapkan nilai pertama seri EMA menjadi sama dengan nilai Close (D2) pada baris yang sama, hanya karena kita perlu membuat perhitungan EMA benih dengan nilai yang masuk akal. Selanjutnya, di sel K3 kita memasukkan formula EMA standar yang menggunakan fungsi eksponen standar industri 2 (1 jumlah periode di MA). Untuk lebih memahami matematika di balik ini lihat halaman ini. Dalam rumus ini kita mengalikan baris Close price (D3) dengan fungsi eksponen, menggunakan P2 untuk referensi jumlah variabel periode kita, dan tambahkan hasilnya pada nilai EMA sebelumnya (K2) , Dikalikan 1 - eksponen. Ini adalah formula standar EMA. Sekarang rentangkan rumus ke kolom lainnya dengan mengklik kotak di kanan bawah sel K3. Kita sekarang dapat mengubah nilai PERIOD ke nomor lain, pastikan peraturan format kondisional Anda diperbarui untuk menyembunyikan nilai kesalahan yang ditampilkan di sel yang tidak memiliki cukup data untuk menghitung nilainya. Langkah I Kesimpulan Di bagian pertama dari bagian 3 kita Seri kami menghitung Simple Moving Average, Bollinger Bands, dan Exponential Moving Average indikator analisis teknis untuk kumpulan data historis sampel kami. Pada bagian selanjutnya, mencakup dua indikator analisis teknis yang paling terkenal: MACD dan RSI. Sebelum Anda terus membaca artikel ini, kami ingin menarik perhatian Anda pada beberapa buku yang kami pilih dari sejumlah besar jilid yang tersedia mengenai topik analisis teknis dan perdagangan dengan Microsoft Excel. Kami menemukan bahwa pilihan yang kami cantumkan di bawah ini memberikan informasi mendasar yang tak ternilai tentang penggunaan analisis teknis dan pembuatan ide trading berbasis Excel, pengujian, dan eksekusi. Menggabungkan materi yang dijelaskan dalam buku ini akan memungkinkan Anda mengembangkan dan menguji sistem perdagangan Anda sendiri dan membawa mereka ke pasar lebih cepat dan dengan lebih percaya diri. IB Data Downloader IB Data Downloader versi 3.3 sekarang tersedia Download data historis dari Interactive Brokers. Saham, Futures, ETFs, Indexes, Forex, Options, FOPs. Sekarang mendukung pilihan download data historis Berjalan di Windows, MacOS, Linux. Secara otomatis menangani pelanggaran magang IB API, tidak ada batasan durasi karena keterbatasan mondar-mandir Mendukung data historis untuk kontrak berjangka kedaluwarsa. IB Excel Trader IB Excel Trader versi 1.6 sekarang tersedia Trade Stocks, ETFs, Futures, dan Forex langsung dari Excel. Terapkan aturan perdagangan khusus menggunakan rumus spreadsheet atau VBA. Aturan masuk program untuk perintah keluar tunggal atau braket. Market, Stop, Limit, Stop-Limit, serta perintah algo yang kompleks didukung. Lembar pesanan pesanan (baru). Berisi daftar rinci setiap perubahan status pesanan dalam tabel Excel yang dapat disaring. Gunakan Layanan Kustomisasi kami untuk memperpanjang IB Excel Trader dan kontrakkan pemrogram kami untuk mengembangkan strategi perdagangan khusus Anda. Pialang Interaktif (IB) adalah penyedia layanan eksekusi dan kliring perdagangan murah untuk perorangan, penasihat, grup perdagangan prop, pialang dan hedge fund. Teknologi utama IBs menyediakan akses langsung ke saham, opsi, futures, forex, obligasi dan dana di lebih dari 100 pasar di seluruh dunia dari satu akun Universal Universal. Anggota NYSE, FINRA, SIPC. Kunjungi interactivebrokers untuk informasi lebih lanjut. Recent PostsFive MT4 Indikator Worth Menggunakan Salah satu hal pertama yang saya akan katakan tentang menggunakan indikator MetaTrader 4 adalah bahwa sangat mudah untuk mendapatkan dibanjiri dengan ratusan indikator potensial karena ada yang tampaknya jumlah yang hampir tak terbatas di luar sana. Hal lain yang akan saya katakan pertama-tama adalah bahwa membeli sebuah indikator tidak diperlukan karena ada banyak barang gratis di luar sana, bahwa premi yang terus terang akan sangat sedikit untuk Anda. Berbicara mengenai indikator premium, perlu dicatat bahwa indikator hanya akan bekerja bila pedagang lain menggunakannya. Karena itulah saya akan mengarahkan Anda menuju yang paling umum karena pasar hanya perlu percaya pada hal yang sama atau setidaknya arah yang sama agar bisa bergerak dengan cara yang akan bermanfaat bagi posisi Anda. Bagaimanapun, cara terbaik untuk memindahkan pasar adalah dengan memiliki sekelompok besar pedagang melihat hal yang sama. Inilah sebabnya mengapa hal-hal tertentu seperti 50 Fibonacci retracement menarik begitu banyak perhatian, ramalan yang dipenuhi sendiri karena begitu banyak pedagang yang menyadarinya. Setelah mengatakan ini, sama sekali tidak ada alasan untuk menemukan beberapa indikator quotsecretquot karena pelaku pasar lainnya sama sekali tidak menyadari apa yang ditunjukkan oleh indikator ini kepada Anda. Meski belum tentu indikator yang paling menarik atau eksotis, rata-rata bergerak adalah tanpa keraguan salah satu yang paling umum. Ingat, kita tidak berusaha membuat ini lebih sulit daripada yang seharusnya, melainkan kita mencoba untuk mendapatkan keuntungan darinya. Ada kombinasi kombinasi moving average yang tampaknya tidak terbatas, namun perlu dicatat bahwa ada tiga nilai spesifik yang muncul berulang-ulang. 50 hari, 100 hari, dan rata-rata pergerakan 200 hari cenderung muncul di banyak tangga lagu. Hal ini karena fakta bahwa pedagang cenderung menyukai bilangan bulat besar, dan juga harus dinyatakan bahwa pada grafik harian rata-rata pergerakan 200 hari merupakan nilai perdagangan setahun penuh. (Ada 200 hari perdagangan di pasar saham, dan meskipun tidak sesuai dengan pasar Forex, kebiasaan ini telah dibawa dari Wall Street.) MACD mungkin juga salah satu yang paling populer. Akronim ini adalah singkatan dari Moving the Average Convergence Divergence. Indikator khusus ini adalah osilator, dan ini terdiri dari tiga sinyal. Sinyal ini dihitung dari data harga historis, yang biasanya merupakan harga penutupan tiga garis sinyal adalah garis MACD, garis sinyal, dan perbedaannya. Indikator ini digunakan dengan berbagai cara, namun pada dasarnya digunakan untuk melacak momentum. Ironisnya, ini hanyalah sejenis penggabungan moving averages. Dalam arti, ini bekerja sangat banyak dengan cara yang sama, dan sedikit indikator lagging. Karena ini, lebih disukai digunakan pada kerangka waktu yang lebih lama. Ada sejumlah besar sistem yang didasarkan pada indikator khusus ini, dan karena itu sering dikutip oleh pedagang sebagai salah satu indikator mereka yang lebih terpercaya. RSI, atau Indeks Kekuatan Relatif merupakan indikator yang mengukur kekuatan atau kelemahan historis dan berdasarkan pada harga penutupan periode perdagangan terakhir. Ini adalah momentum osilator, dan sebagai hasilnya akan mengukur kecepatan dan besarnya pergerakan harga. RSI menghitung momentum sebagai rasio penutupan yang lebih tinggi hingga penutupan yang lebih rendah. RSI cenderung digunakan pada kerangka waktu 14 hari, dan diukur dari 0 sampai 100 untuk kekuatan. Sering kali, Anda akan melihat garis putus-putus pada 30 dan 70, yang merupakan rentang yang biasanya harus diputar RSI. Begitu kita berada di atas rentang tersebut, ini menunjukkan kekuatan ekstrim, atau kelemahan ekstrim tergantung pada apakah kita berada di bagian indikator yang lebih tinggi atau lebih rendah. RSI sering digunakan dengan cara yang sangat mirip dengan MACD, dan karena banyak sistem yang menggunakan MACD dan RSI agak dipertukarkan. Meskipun demikian, ini adalah indikator yang sangat populer, Anda akan melihatnya berulang-ulang. ADX adalah singkatan dari Average Directional Movement Index. Sama seperti RSI, indikator ini cenderung mengukur kekuatan dalam serangkaian gerakan selama perjalanan waktu. Indikator ini sering digunakan untuk membedakan antara momentum sebenarnya, dan lonjakan harga likuiditas rendah. Dengan menggunakan ADX, Anda membandingkan pergerakan terakhir dengan pergerakan rata-rata selama periode waktu yang lebih lama. ADX tidak menunjukkan arah tren, hanya kekuatannya. Tren harus dibentuk agar bisa menggunakan indikator ini. Tren kuat yang mengukur lebih dari 70 sering dianggap lebih dapat diandalkan karena menunjukkan momentum nyata dalam pasangan mata uang. Bollinger Bands adalah salah satu indikator yang paling umum saat ini. Anda akan kesulitan untuk menemukan platform trading yang tidak menyertakannya. Bollinger bands pada dasarnya menggunakan moving average sebagai centerline, yang tentu saja dikelilingi oleh dua garis lain yang mengukur standar deviasi standar dari moving average. Dengan kata lain, standar deviasi seseorang adalah pergerakan harga rata-rata jauh dari moving average. Banyak pedagang band Bollinger menggunakan deviasi dua untuk melihat saat sebuah pasar jenuh beli atau jenuh jual. Idenya adalah harga akhirnya akan kembali ke moving average. Penyimpangan diukur selama tindakan harga terkini, dan karena itu Anda akan melihat lebar pita menyusut dan melebar tergantung pada volatilitas. Ada banyak cara yang digunakan pada diri Anda, dan mungkin jumlah sistem yang tidak terbatas di luar sana. Karena itu, pita Bollinger bisa menjadi alat yang sangat berguna. Penafian Resiko: DailyForex tidak bertanggung jawab atas kehilangan atau kerusakan akibat ketergantungan pada informasi yang terdapat dalam situs ini termasuk berita pasar, analisis, sinyal perdagangan dan ulasan broker Forex. Data yang terkandung dalam situs web ini tidak harus real-time atau tidak akurat, dan analisis adalah pendapat penulis dan tidak mewakili rekomendasi dari DailyForex atau pegawainya. Perdagangan mata uang pada margin melibatkan risiko tinggi, dan tidak sesuai untuk semua investor. Sebagai kerugian produk leveraged dapat melebihi simpanan awal dan modal beresiko. Sebelum memutuskan untuk melakukan perdagangan Forex atau instrumen keuangan lainnya, Anda harus mempertimbangkan secara hati-hati tujuan investasi, tingkat pengalaman, dan selera risiko Anda. Kami bekerja keras untuk menawarkan informasi berharga tentang semua broker yang kami ulas. Untuk menyediakan layanan gratis ini, kami menerima biaya iklan dari broker, termasuk beberapa dari daftar yang tercantum dalam peringkat kami dan di halaman ini. Sementara kami melakukan yang terbaik untuk memastikan bahwa semua data kami mutakhir, sebaiknya Anda memverifikasi informasi kami dengan broker secara langsung. Penafian Resiko: DailyForex tidak bertanggung jawab atas kehilangan atau kerusakan akibat ketergantungan pada informasi yang terdapat dalam situs ini termasuk berita pasar, analisis, sinyal perdagangan dan ulasan broker Forex. Data yang terkandung dalam situs web ini tidak harus real-time atau tidak akurat, dan analisis adalah pendapat penulis dan tidak mewakili rekomendasi dari DailyForex atau pegawainya. Perdagangan mata uang pada margin melibatkan risiko tinggi, dan tidak sesuai untuk semua investor. Sebagai kerugian produk leveraged dapat melebihi simpanan awal dan modal beresiko. Sebelum memutuskan untuk melakukan perdagangan Forex atau instrumen keuangan lainnya, Anda harus mempertimbangkan secara hati-hati tujuan investasi, tingkat pengalaman, dan selera risiko Anda. Kami bekerja keras untuk menawarkan informasi berharga tentang semua broker yang kami ulas. Untuk menyediakan layanan gratis ini, kami menerima biaya iklan dari broker, termasuk beberapa dari daftar yang tercantum dalam peringkat kami dan di halaman ini. Sementara kami melakukan yang terbaik untuk memastikan bahwa semua data kami mutakhir, sebaiknya Anda memverifikasi informasi kami dengan broker secara langsung.
Stock-options-hedging
Top-forex-etf