Jenis-metode-moving-average

Jenis-metode-moving-average

Rbs-forex-trader
Stock-options-accounting-entries
Sistem perdagangan candlesticks Jepang


Ufx-forex-romania Bagaimana-untuk-perdagangan-forex-fundamental-berita Option-trading-quora Trading-alert-system Trading-system-forex-free Gunakan-bollinger-band-efektif

Nov 26, 2009 Metode Smoothing merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis deret waktu (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan smoothing (penghalusan) terhadap data, masa lalu digunakan untuk nilai yang dihaluskan untuk time series. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode smoothing yaitu Simple Moving Average dan Exponential smoothing. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Simple Moving Average. Simple Moving Average Data deret waktu yang terdiri atas derteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode simple moving average mengambil beberapa hal yang sedang diamati, berikan rataan, dan gunakan untuk memprediksi waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka metode metode moving average akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia tidak memiliki efek yang tidak biasa yang muncul pada data. Moving average juga memiliki dua kelemahan yaitu membutuhkan data masa lalu dalam jumlah besar untuk ketepatan prediksi, dan masing-masing observasi diberikan bobot yang sama, ini melanggar bukti empiris yang semakin observasi terbaru semoga lebih dekat dengan masa depan maka akan semakin tinggi pula akan meningkat. Aplikasi dengan Moving Average dengan software IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kami memiliki data kunjungan ke Bali dari Januari 2008 sampai Juni 2015 dalam format excel, data diambil dari website Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan data ke Dalam worksheet SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Bagi yang belum jelas tentang cara impor data dari excel ke SPSS 23 lihat di step bahasan ini gtgtgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transform 8211 Buat Seri Waktu Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak dialog berikut, pilih Visit dan Klik di sini untuk mengubah variabel. 4. Setelah itu pilih pada kotak function pilih Centered Moving Average, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan span dengan 3, dan klik ganti. Span diisi dengan angka 3 kali proses 3 kali smoothing yang biasa kita kenal juga dengan Weighted Moving Average. Proses Pergerakan dan Rata - rata Moving Average. Jangan lupa untuk klik ganti agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, lalu ok. 6. Output yang didapat dari metode Centered Moving Average 8211 Weighted Moving Average adalah sebagai berikut: Dari output diatas, dapat diketahui pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat dari variabel baru yang dihasilkan dari metode analisis time series rata-rata pergerakan moving average - weighted moving Rata-rata. Demikian juga jika kita memilih moving average sebelumnya, yaitu suatu metode simple moving average dengan rentang 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode Exponential Smoothing dengan SPSS akan dibahas pada halaman selanjutnya gtgtgt Diposting oleh ariyoso Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif Dan Kuantitatif Tipe Data Statistik Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Statistika Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik Sampling Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Data Korelasi Bivariat Pemaparan Data Kualitatif dengan Tabulasi Silang baru IBM SPSS Ver.23Forecasting Metode Weighted Moving Average Metode Smoothing merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis deret waktu (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan smoothing (penghalusan) terhadap data, masa lalu digunakan untuk nilai yang dihaluskan untuk time series. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode smoothing yaitu Simple Moving Average dan Exponential smoothing. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Simple Moving Average. Simple Moving Average Data deret waktu yang terdiri atas derteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode simple moving average mengambil beberapa hal yang sedang diamati, berikan rataan, dan gunakan untuk memprediksi waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka metode metode moving average akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia tidak memiliki efek yang tidak biasa yang muncul pada data. Moving average juga memiliki dua kelemahan yaitu membutuhkan data masa lalu dalam jumlah besar untuk ketepatan prediksi, dan masing-masing observasi diberikan bobot yang sama, ini melanggar bukti empiris yang semakin observasi terbaru semoga lebih dekat dengan masa depan maka akan semakin tinggi pula akan meningkat. Aplikasi dengan Moving Average dengan software IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kami memiliki data kunjungan ke Bali dari Januari 2008 sampai Juni 2015 dalam format excel, data diambil dari website Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan data ke Dalam worksheet SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Bagi yang belum jelas tentang cara impor data dari excel ke SPSS 23 lihat di step bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transform Create Time Series Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak dialog berikut, pilih Visit and klik Untuk variabel Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak function pilih Centered Moving Average, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan span dengan 3, dan klik ganti. Span diisi dengan angka 3 kali proses 3 kali smoothing yang biasa kita kenal juga dengan Weighted Moving Average. Proses Pergerakan dan Rata - rata Moving Average. Jangan lupa untuk klik ganti agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, lalu ok. 6. Output yang didapat dari metode Centered Moving Average Weighted Moving Average adalah sebagai berikut: Dari output di atas, dapat diketahui dari pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat dari variabel baru yang dihasilkan dari metode analisis time series rata-rata moving average 8211 moving average weighted moving average . Kita juga jika kita memilih moving average sebelumnya, yaitu dengan metode simple moving average dengan rentang 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode Exponential Smoothing dengan SPSS akan membahas pada bahasan selanjutnya6. Moving Average (MA) Kamis, 10 Mei 2007 15:44 MA sendiri merupakan indikator tren berjenis, yaitu indikator yang digunakan untuk menentukan trend yang terjadi di pasar. Penggunaannya sangat luas bukan di dunia forex, jika Anda pernah bermain saham dan menggunakan teknikal. Maka pasti MA juga digunakan disana. Toh memang teknik tehnik universal dan dapat digunakan dalam sfemua pasar yang menggunakan data kolektif. MA juga bisa diturunkan lagi menjadi indikator baru dan benar-benar berbeda dengan indikator asli. Jika nanti Anda mulai menggunakan MACD (Moving Average Convergence Divergence) maka Anda akan mengetahui satu ini pun dari juga dari MA (lihat saja namanya). Bergerak rata - rata memiliki tiga varian yang berbeda yaitu Rata - rata Bergerak Sederhana, Rata - rata Bergerak Rata - rata dan Rata - rata Pindah Eksponensial. Masing-masing merupakan metode rata-rata bergerak, hanya saja cara me-rata-ratakannya yang berbeda satu sama lain. Namun dalam pembacaannya tetaplah sama dan semuanya mengiktui aturan yang berlaku pada Moving Average. Kenyataannya sejak awal tahun 2000 an, Moving Average bukan saja berkembang dalam 3 varian saja gan menjadi lebih dari 5 varian yang disesuaikan dengan kegunaannya saja. Namun untuk mempersempit ruang pembicaraan sekaligus memudahkan Anda dalam menginterprestasikan MA, pembahasannya hanya difokuskan pada jenis MA. Simple Moving Average (atau biasa disebut Moving Average saja atau juga disingkat SMA) adalah Moving Average paling sederhana dan tidak menggunakan pembobotannya dalam perhitungan terhadap pergerakan closing price. Gambar sederhana Simple Moving Average dengan periode 10 berikut: Meski sederhana, SMA cukup efektif dalam menentukan tren yang terjadi diatas pasar. Cara pembacaannya pun sederhana. Secara garis besar MA dapat digunakan untuk hal-hal berikut: Menentukan tren yang akan terjadi. Menentukan titik support dan resistance. Memuluskan indikator lain yang terlalu bergerigi. Aplikasi MA paling banyak digunakan untuk memprediksi arah trenapun kegunaan no 2 dan 3 tidak terlalu banyak digunakan. Kali ini kegunaan MA akan dititik beratkan pada kegunaan kaki yaitu untuk memprediksi tren. Sedangkan kegunaan no 2 akan dibahas pada artikel yang akan dis disag kemudian. Sekarang mari kita perhatikan MA dengan periode 10 yang diterapkan pada GBPUSD periode 1 hari berikut ini: Bagian yang telah diraster dengan warna biru. Saat harga bergerak naik, MA berada dibawah dari pergerakan mata uang. Memenuhi bila MA berpotongan dengan candlestick, trend naik berhenti dan dilanjutkan dengan situasi sideways. Atau saat trend naik akibat lalu MA menembus harga dan berpindah dari bawah menuju keatas, itu merupakan pertanda tren yang sudah terjerumus untuk kemudian diteruskan dengan tren turun. Nah, bagaimana jika kita menggunakan dua buah SMA dengan dua periode yang berbeda akan sangat menarik. Kita akan segera tahu bagaimana hasilnya: Lebih mudah bukan dengan menggunakan dua SMA dengan dua periode yang berbeda kita bisa lebih akurat lagi memprediksikan kemana harga akan bergerak. Bila sudah terjadi perpotongan antara harga dengan kedua SMA maka akan dipastikan harga kan berubah arahnya. Pada gambar di atas, keluarkan MA dengan periode yang lebih kecil -itu periode 10 jika di gambar-berada di bawah MA yang periodenya lebih besar-pada gambar diwakili dengan periode 15-maka itu adalah harga yang sedang dalam tren turun dan sebaliknya Di atas yang lebih besar maka tren arus sedang. Bisa kita catat juga ada rentang antara kedua SMA semakin besar maka kemungkinan tren akan terus berlangsung dan bila mulai terjadi penyempitan jarak antara keduanya dan bisa terjadi perpotongan kembali, bisa disimpulkan memang sudah berakhir. Mudah bukan usai MA yang digunakan, masih sampai saat ini belum ada aturan cari yang tepat untuk dipakai. Memang dibutuhkan banyak-banyak latihan dan percobaan (trial and error). Perlu Anda catat pemakaiannya bisa berubah-ubah sesuai kebutuhan pada pasangan yang sama karena memang kondisi sebuah mata uang dinamis dari waktu kewaktu. Namun berdasarkan pengalaman, disarankan periode yang digunakan tidak lebih besar dari 40. Ini tahan agar MA tidak kehilangan sensitivitasnya sebagai indikator penentu trend. Lebih besar dari MA maka kurva MA yang dihasilkan akan semakin lebar dan tidak sensitif dalam harga ganti harga. Mengancam, semakin kecil MA yang kurva MA yang dihasilkan menjadi semakin cepat sensitif. Dalam hal ini terlalu sensitif atau tidak sama sama sekali hal hal baik. Semakin sensitif sebuah kurva MA maka semakin sering terjadi. Malah, semakin tidak sensitif maka sinyal beli atau jual menjadi semakin sedikit yang kita tidak bisa bertrading. Nah, lebih lengkapnya telah disarikan oleh BelajarForex mengenai penggunaan SMA untuk membaca tren dalam bentuk tabel sbb: Nah itu penjelasan ringkas mengenai Moving Average. Jangan lupa untuk membaca artikel lain dari website ini untuk sharing pengetahuan. Weighted Moving Average (WMA) Pertanyaan pertama yang timbul di benak kita adalah apakah perbedaan SMA dengan WMA Tentu saja ada perbedaannya. Cukup berbeda sehingga diklasifikasikan menjadi dua bagian. Tidak cukup banyak berbeda untuk nama mereka mirip karena menggunakan metodologi yang sama, hanya cara yang berbeda. Bayangkan begini: Manakah harga yang memiliki bobot yang lebih besar dalam memprediksi harga didepan, harga satu jam yang kita miliki atau harga dua bulan lalu yang kita miliki tentu saja yang satu jam terakhir. Paling tidak pergerakan harga tidak satu jam terakhir akan lebih representatif dalam memprediksi harga didepan dengan harga dua bulan yang lalu. Atau jika kita aplikasikan dengan kehidupan sehari-hari, ambillah kita akan bisa membangun sebuah telepon genggam. Tentu saja kita akan mencari tahu harga telepon genggam tersebut dalam rentang waktu terakhir. Nah, mungkin kita akan lebih memperhatikan harga satu hari yang lalu harga dua minggu yang lalu karena menurut hemat kita pastilah pergerakan harga tidak akan berbeda jauh dengan harga satu hari lalu. Bobot penilaian inilah yang diatur oleh WMA. Pada SMA, bobot setiap harga dua minggu yang lalu atau pun dua hari yang lalu memiliki bobot penilaian yang sama. Pada data WMA terakhir memiliki bobot yang lebih besar nilainya dibandingkan harga-harga sebelumnya. Pembobotan pada WMA akan tergantung pada periode yang kita tetapkan. Semakin panjang periode yang ditetapkan, maka semakin besar pula pembobotan yang diberikan pada data terbaru. Secara keseluruhan, peraturan pada WMA sama seperti pada SMA karena memang cara perhitungannya sama hanya memiliki perbedaan pada pembobotan saja. Berikut ringkasannya: Analisa Fundamental Forex. Kini Anda tidak perlu merasa sulit dalam berita berbagai berita Bonus: World Factbook Available Free Preview gtgt klik di sini. Options Trading: Pilihan tak terbatas dalam Investasi Salah satu alternatif. Bonus: Pilihan Terbaik Link amp Forex Tutorial CD Tersedia Gratis Preview gtgt klik di sini. Selamat Trading dengan Tutorial Fibonacci Bonus CD: Tip Trading Terbaik amp Trick Tersedia Preview Preview gtgt klik di sini. Forex Online Trading. Trend Investasi Masa Kini Bonus: tutorial forex forex gratis klik di sini. Belajar Forex Education Journals Vol.1 Bonus: Tutorial Forex GRATIS klik di sini. Tutorial Forex Premium CD Kategori: Tutorial Visual Audio Visual CD Tersedia Preview Preview gtgt klik di sini. Sukses Investasi Forex Untuk Semua Orang Kategori: Tutorial Visual Audio Visual CD Tersedia Preview Preview gtgt klik di sini.
Pilihan-opsi-opsi terbatas
Investir-forex-brasil