Moving-average-type-eksponensial

Moving-average-type-eksponensial

Trading-system-using-adx
Ih-forex-investment-house
Stampa-su-forex-milano


Online-trading-institute-dubai Indikator sinyal pb-forex-signal Hull-moving-average-formula-amibroker The-penny-stock-trading-system-book RBI-rules-on-forex-trading-in-india Pilihan nonqualified-stock-options-83b

Moving Average Eksponensial - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA EMA 12 dan 26 hari adalah rata-rata jangka pendek yang paling populer, dan indikator tersebut digunakan untuk menciptakan indikator seperti moving average convergence divergence (MACD) dan harga osilator persentase (PPO). Secara umum, EMA 50 dan 200 hari digunakan sebagai sinyal tren jangka panjang. Pedagang yang menggunakan analisis teknis menemukan rata-rata bergerak sangat berguna dan berwawasan bila diterapkan dengan benar namun menimbulkan malapetaka bila digunakan dengan tidak semestinya atau disalahartikan. Semua rata-rata bergerak yang biasa digunakan dalam analisis teknis adalah, pada dasarnya, indikator lagging. Akibatnya, kesimpulan yang diambil dari penerapan rata-rata bergerak ke bagan pasar tertentu adalah untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar atau untuk menunjukkan kekuatannya. Sangat sering, pada saat garis indikator rata-rata bergerak membuat perubahan untuk mencerminkan pergerakan yang signifikan di pasar, titik optimal masuk pasar telah berlalu. EMA berfungsi untuk mengurangi dilema ini sampai batas tertentu. Karena perhitungan EMA menempatkan lebih banyak bobot pada data terbaru, ia memeluk aksi harga sedikit lebih ketat dan karena itu bereaksi lebih cepat. Hal ini diinginkan bila EMA digunakan untuk mendapatkan sinyal masuk perdagangan. Menafsirkan EMA Seperti semua indikator rata-rata bergerak, tren ini jauh lebih sesuai untuk pasar tren. Bila pasar dalam uptrend yang kuat dan berkelanjutan. Garis indikator EMA juga akan menunjukkan tren naik dan sebaliknya untuk tren turun. Pedagang yang waspada tidak hanya memperhatikan arah garis EMA tapi juga hubungan tingkat perubahan dari satu bar ke bar berikutnya. Sebagai contoh, karena aksi harga dari uptrend yang kuat mulai meratakan dan membalikkan, tingkat perubahan EMAs dari satu bar ke bar berikutnya akan mulai berkurang sampai saat garis indikator rata dan tingkat perubahannya nol. Karena efek lagging, pada titik ini, atau bahkan beberapa bar sebelumnya, tindakan harga seharusnya sudah berbalik arah. Oleh karena itu, mengikuti bahwa penurunan yang konsisten secara konsisten dalam perubahan EMA dapat digunakan sebagai indikator yang dapat mengatasi dilema yang disebabkan oleh efek lagging moving averages. Kegunaan Umum EMA EMA biasanya digunakan bersamaan dengan indikator lain untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar yang signifikan dan untuk mengukur validitasnya. Bagi pedagang yang berdagang intraday dan pasar yang bergerak cepat, EMA lebih bisa diterapkan. Cukup sering trader menggunakan EMA untuk mengetahui bias trading. Misalnya, jika EMA pada grafik harian menunjukkan tren kenaikan yang kuat, strategi pedagang intraday mungkin hanya diperdagangkan dari sisi panjang pada grafik intraday. Pengenalan pada ARIMA: model nonseasonal persamaan peramalan ARIMA (p, d, q) : Model ARIMA, secara teori, adalah model model yang paling umum untuk meramalkan sebuah deret waktu yang dapat dibuat menjadi 8220stationary8221 dengan membedakan (jika perlu), mungkin bersamaan dengan transformasi nonlinier seperti penebangan atau pengapuran (jika perlu). Variabel acak yang merupakan deret waktu adalah stasioner jika sifat statistiknya konstan sepanjang waktu. Seri stasioner tidak memiliki tren, variasinya berkisar rata-rata memiliki amplitudo konstan, dan bergoyang secara konsisten. Yaitu pola waktu acak jangka pendeknya selalu terlihat sama dalam arti statistik. Kondisi terakhir ini berarti autokorelasinya (korelasi dengan penyimpangannya sendiri dari mean) tetap konstan dari waktu ke waktu, atau ekuivalen, bahwa spektrum kekuatannya tetap konstan seiring berjalannya waktu. Variabel acak dari bentuk ini dapat dilihat (seperti biasa) sebagai kombinasi sinyal dan noise, dan sinyal (jika ada) dapat menjadi pola reversi rata-rata yang cepat atau lambat, atau osilasi sinusoidal, atau alternasi cepat pada tanda , Dan itu juga bisa memiliki komponen musiman. Model ARIMA dapat dilihat sebagai filter 8220filter8221 yang mencoba memisahkan sinyal dari noise, dan sinyal tersebut kemudian diekstrapolasikan ke masa depan untuk mendapatkan perkiraan. Persamaan peramalan ARIMA untuk rangkaian waktu stasioner adalah persamaan linier (yaitu regresi-tipe) dimana prediktor terdiri dari kelambatan variabel dependen dan atau lag dari kesalahan perkiraan. Yaitu: Prediksi nilai Y adalah konstanta dan atau jumlah tertimbang dari satu atau lebih nilai Y dan satu angka tertimbang dari satu atau lebih nilai kesalahan terkini. Jika prediktor hanya terdiri dari nilai Y yang tertinggal, itu adalah model autoregresif murni (8220 self-regressed8221), yang hanyalah kasus khusus dari model regresi dan yang dapat dilengkapi dengan perangkat lunak regresi standar. Sebagai contoh, model autoregresif orde pertama (8220AR (1) 8221) untuk Y adalah model regresi sederhana dimana variabel independennya hanya Y yang tertinggal satu periode (LAG (Y, 1) dalam Statgrafik atau YLAG1 dalam RegresIt). Jika beberapa prediktor tertinggal dari kesalahan, model ARIMA TIDAK merupakan model regresi linier, karena tidak ada cara untuk menentukan error8221 8220last period8417s sebagai variabel independen: kesalahan harus dihitung berdasarkan periode-ke-periode Saat model dipasang pada data. Dari sudut pandang teknis, masalah dengan menggunakan kesalahan tertinggal sebagai prediktor adalah bahwa prediksi model8217 bukanlah fungsi linear dari koefisien. Meskipun mereka adalah fungsi linier dari data masa lalu. Jadi, koefisien pada model ARIMA yang mencakup kesalahan tertinggal harus diestimasi dengan metode optimasi nonlinier (8220 climb-climbing8221) daripada hanya dengan memecahkan sistem persamaan. Akronim ARIMA adalah singkatan Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags dari rangkaian stasioner dalam persamaan peramalan disebut istilah quotautoregressivequot, kelambatan kesalahan perkiraan disebut istilah kuotasi rata-rata quotmoving, dan deret waktu yang perlu dibedakan untuk dijadikan stasioner disebut versi seri integimental dari seri stasioner. Model random-walk dan random-trend, model autoregresif, dan model smoothing eksponensial adalah kasus khusus model ARIMA. Model ARIMA nonseasonal diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (p, d, q) quot, di mana: p adalah jumlah istilah autoregresif, d adalah jumlah perbedaan nonseason yang diperlukan untuk stasioneritas, dan q adalah jumlah kesalahan perkiraan yang tertinggal dalam Persamaan prediksi Persamaan peramalan dibangun sebagai berikut. Pertama, izinkan y menunjukkan perbedaan D dari Y. yang berarti: Perhatikan bahwa perbedaan kedua Y (kasus d2) bukanlah selisih 2 periode yang lalu. Sebaliknya, ini adalah perbedaan pertama perbedaan dari perbedaan pertama. Yang merupakan analog diskrit dari derivatif kedua, yaitu percepatan lokal dari seri daripada tren lokalnya. Dalam hal y. Persamaan peramalan umum adalah: Di sini parameter rata-rata bergerak (9528217s) didefinisikan sehingga tanda-tanda mereka negatif dalam persamaan, mengikuti konvensi yang diperkenalkan oleh Box dan Jenkins. Beberapa penulis dan perangkat lunak (termasuk bahasa pemrograman R) mendefinisikannya sehingga mereka memiliki tanda plus. Bila nomor aktual dicolokkan ke dalam persamaan, tidak ada ambiguitas, tapi penting untuk mengetahui konvensi mana yang digunakan perangkat lunak Anda saat Anda membaca hasilnya. Seringkali parameter dilambangkan dengan AR (1), AR (2), 8230, dan MA (1), MA (2), 8230 dll. Untuk mengidentifikasi model ARIMA yang sesuai untuk Y. Anda memulai dengan menentukan urutan differencing (D) perlu membuat stasioner seri dan menghilangkan fitur musiman musiman, mungkin bersamaan dengan transformasi yang menstabilkan varians seperti penebangan atau pengapuran. Jika Anda berhenti pada titik ini dan meramalkan bahwa rangkaian yang dibedakan konstan, Anda hanya memiliki model berjalan acak atau acak acak. Namun, rangkaian stationarized masih memiliki kesalahan autokorelasi, menunjukkan bahwa beberapa jumlah istilah AR (p 8805 1) dan beberapa persyaratan MA (q 8805 1) juga diperlukan dalam persamaan peramalan. Proses penentuan nilai p, d, dan q yang terbaik untuk seri waktu tertentu akan dibahas di bagian catatan selanjutnya (yang tautannya ada di bagian atas halaman ini), namun pratinjau beberapa jenis Model ARIMA nonseasonal yang biasa ditemui diberikan di bawah ini. ARIMA (1,0,0) model autoregresif orde pertama: jika seri stasioner dan autokorelasi, mungkin dapat diprediksi sebagai kelipatan dari nilai sebelumnya, ditambah konstanta. Persamaan peramalan dalam kasus ini adalah 8230 yang Y regresi pada dirinya sendiri tertinggal oleh satu periode. Ini adalah model konstanta 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Jika mean Y adalah nol, maka istilah konstan tidak akan disertakan. Jika koefisien kemiringan 981 1 positif dan kurang dari 1 besarnya (harus kurang dari 1 jika Y adalah stasioner), model tersebut menggambarkan perilaku rata-rata pada nilai periode berikutnya yang diperkirakan akan menjadi 981 1 kali sebagai Jauh dari mean sebagai nilai periode ini. Jika 981 1 negatif, ia memprediksi perilaku rata-rata dengan bergantian tanda, yaitu juga memprediksi bahwa Y akan berada di bawah rata-rata periode berikutnya jika berada di atas rata-rata periode ini. Dalam model autoregresif orde kedua (ARIMA (2,0,0)), akan ada istilah Y t-2 di sebelah kanan juga, dan seterusnya. Bergantung pada tanda dan besaran koefisien, model ARIMA (2,0,0) bisa menggambarkan sistem yang pembalikan rata-rata terjadi dengan mode sinusoidal oscillating, seperti gerak massa pada pegas yang mengalami guncangan acak. . ARIMA (0,1,0) berjalan acak: Jika seri Y tidak stasioner, model yang paling sederhana untuk model ini adalah model jalan acak, yang dapat dianggap sebagai kasus pembatas model AR (1) dimana autoregresif Koefisien sama dengan 1, yaitu deret dengan reversi mean yang jauh lebih lambat. Persamaan prediksi untuk model ini dapat ditulis sebagai: di mana istilah konstan adalah perubahan periode-ke-periode rata-rata (yaitu drift jangka panjang) di Y. Model ini dapat dipasang sebagai model regresi yang tidak mencegat dimana Perbedaan pertama Y adalah variabel dependen. Karena hanya mencakup perbedaan nonseasonal dan istilah konstan, model ini diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (0,1,0) dengan konstan. Model acak-berjalan-tanpa-undian akan menjadi ARIMA (0,1, 0) model tanpa ARIMA konstan (1,1,0) membedakan model autoregresif orde pertama: Jika kesalahan model jalan acak autokorelasi, mungkin masalahnya dapat diperbaiki dengan menambahkan satu lag variabel dependen ke persamaan prediksi- -yaitu Dengan mengundurkan diri dari perbedaan pertama Y pada dirinya sendiri yang tertinggal satu periode. Ini akan menghasilkan persamaan prediksi berikut: yang dapat diatur ulang ke Ini adalah model autoregresif orde pertama dengan satu urutan perbedaan nonseasonal dan istilah konstan - yaitu. Sebuah model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) tanpa perataan eksponensial sederhana: Strategi lain untuk memperbaiki kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak disarankan oleh model pemulusan eksponensial sederhana. Ingatlah bahwa untuk beberapa rangkaian waktu nonstasioner (misalnya yang menunjukkan fluktuasi yang bising di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan), model jalan acak tidak berjalan sebaik rata-rata pergerakan nilai masa lalu. Dengan kata lain, daripada mengambil pengamatan terbaru sebagai perkiraan pengamatan berikutnya, lebih baik menggunakan rata-rata beberapa pengamatan terakhir untuk menyaring kebisingan dan memperkirakan secara lebih akurat mean lokal. Model pemulusan eksponensial sederhana menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial untuk mencapai efek ini. Persamaan prediksi untuk model pemulusan eksponensial sederhana dapat ditulis dalam sejumlah bentuk ekuivalen matematis. Salah satunya adalah bentuk koreksi yang disebut 8220error correction8221, dimana ramalan sebelumnya disesuaikan dengan kesalahan yang dibuatnya: Karena e t-1 Y t-1 - 374 t-1 menurut definisinya, ini dapat ditulis ulang sebagai : Yang merupakan persamaan peramalan ARIMA (0,1,1) - tanpa perkiraan konstan dengan 952 1 1 - 945. Ini berarti bahwa Anda dapat menyesuaikan smoothing eksponensial sederhana dengan menentukannya sebagai model ARIMA (0,1,1) tanpa Konstan, dan perkiraan koefisien MA (1) sesuai dengan 1-minus-alpha dalam formula SES. Ingatlah bahwa dalam model SES, usia rata-rata data dalam prakiraan 1 periode adalah 1 945. yang berarti bahwa mereka cenderung tertinggal dari tren atau titik balik sekitar 1 945 periode. Dengan demikian, rata-rata usia data dalam prakiraan 1-periode-depan model ARIMA (0,1,1) - tanpa model konstan adalah 1 (1 - 952 1). Jadi, misalnya, jika 952 1 0,8, usia rata-rata adalah 5. Karena 952 1 mendekati 1, model ARIMA (0,1,1) -tanpa-konstan menjadi rata-rata bergerak jangka-panjang, dan sebagai 952 1 Pendekatan 0 menjadi model random-walk-without-drift. Apa cara terbaik untuk memperbaiki autokorelasi: menambahkan istilah AR atau menambahkan istilah MA Dalam dua model sebelumnya yang dibahas di atas, masalah kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak diperbaiki dengan dua cara yang berbeda: dengan menambahkan nilai lag dari seri yang berbeda Ke persamaan atau menambahkan nilai tertinggal dari kesalahan perkiraan. Pendekatan mana yang terbaik Aturan praktis untuk situasi ini, yang akan dibahas lebih rinci nanti, adalah bahwa autokorelasi positif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan istilah AR pada model dan autokorelasi negatif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan MA istilah. Dalam deret waktu bisnis dan ekonomi, autokorelasi negatif sering muncul sebagai artefak perbedaan. (Secara umum, differencing mengurangi autokorelasi positif dan bahkan dapat menyebabkan perubahan dari autokorelasi positif ke negatif.) Jadi, model ARIMA (0,1,1), di mana perbedaannya disertai dengan istilah MA, lebih sering digunakan daripada Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) dengan perataan eksponensial sederhana konstan dengan pertumbuhan: Dengan menerapkan model SES sebagai model ARIMA, Anda benar-benar mendapatkan fleksibilitas. Pertama-tama, perkiraan koefisien MA (1) dibiarkan negatif. Ini sesuai dengan faktor pemulusan yang lebih besar dari 1 dalam model SES, yang biasanya tidak diizinkan oleh prosedur pemasangan model SES. Kedua, Anda memiliki pilihan untuk menyertakan istilah konstan dalam model ARIMA jika Anda mau, untuk memperkirakan tren nol-rata-rata. Model ARIMA (0,1,1) dengan konstanta memiliki persamaan prediksi: Prakiraan satu periode dari model ini secara kualitatif serupa dengan model SES, kecuali bahwa lintasan perkiraan jangka panjang biasanya adalah Garis miring (kemiringannya sama dengan mu) dan bukan garis horizontal. ARIMA (0,2,1) atau (0,2,2) tanpa pemulusan eksponensial linier konstan: Model pemulusan eksponensial linier adalah model ARIMA yang menggunakan dua perbedaan nonseasonal dalam hubungannya dengan persyaratan MA. Perbedaan kedua dari seri Y bukan hanya perbedaan antara Y dan dirinya tertinggal dua periode, namun ini adalah perbedaan pertama dari perbedaan pertama - i. Perubahan perubahan Y pada periode t. Jadi, perbedaan kedua Y pada periode t sama dengan (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Perbedaan kedua dari fungsi diskrit sama dengan turunan kedua dari fungsi kontinu: ia mengukur kuotasi kuadrat atau quotcurvaturequot dalam fungsi pada suatu titik waktu tertentu. Model ARIMA (0,2,2) tanpa konstan memprediksi bahwa perbedaan kedua dari rangkaian sama dengan fungsi linier dari dua kesalahan perkiraan terakhir: yang dapat disusun ulang sebagai: di mana 952 1 dan 952 2 adalah MA (1) dan MA (2) koefisien. Ini adalah model pemulusan eksponensial linear umum. Dasarnya sama dengan model Holt8217s, dan model Brown8217s adalah kasus khusus. Ini menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk memperkirakan tingkat lokal dan tren lokal dalam rangkaian. Perkiraan jangka panjang dari model ini menyatu dengan garis lurus yang kemiringannya bergantung pada tren rata-rata yang diamati menjelang akhir rangkaian. ARIMA (1,1,2) tanpa perataan eksponensial eksponensial yang terfragmentasi. Model ini diilustrasikan dalam slide yang menyertainya pada model ARIMA. Ini mengekstrapolasikan tren lokal di akhir seri namun meratakannya pada cakrawala perkiraan yang lebih panjang untuk memperkenalkan catatan konservatisme, sebuah praktik yang memiliki dukungan empiris. Lihat artikel di quotWhy the Damped Trend karyaquot oleh Gardner dan McKenzie dan artikel quotGolden Rulequot oleh Armstrong dkk. Untuk rinciannya Umumnya dianjurkan untuk berpegang pada model di mana setidaknya satu dari p dan q tidak lebih besar dari 1, yaitu jangan mencoba menyesuaikan model seperti ARIMA (2,1,2), karena hal ini cenderung menyebabkan overfitting. Dan isu-isu kuotom-faktorquot yang dibahas secara lebih rinci dalam catatan tentang struktur matematis model ARIMA. Implementasi Spreadsheet: Model ARIMA seperti yang dijelaskan di atas mudah diterapkan pada spreadsheet. Persamaan prediksi hanyalah persamaan linier yang mengacu pada nilai-nilai masa lalu dari rangkaian waktu asli dan nilai kesalahan masa lalu. Dengan demikian, Anda dapat membuat spreadsheet peramalan ARIMA dengan menyimpan data di kolom A, rumus peramalan pada kolom B, dan kesalahan (data minus prakiraan) di kolom C. Rumus peramalan pada sel biasa di kolom B hanya akan menjadi Sebuah ekspresi linier yang mengacu pada nilai-nilai pada baris-kolom sebelumnya dari kolom A dan C, dikalikan dengan koefisien AR atau MA yang sesuai yang tersimpan dalam sel di tempat lain pada spreadsheet. 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, kemarin 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 yang lebih tinggi pada titik data terkini 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. Hal 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 merupakan salah satu faktor kunci mengapa ini adalah rata-rata pilihan bergerak 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 terlalu banyak, tapi ini adalah faktor penting yang harus diperhatikan karena dapat mempengaruhi tingkat pengembalian. Kegunaan Besar 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 menuju ke atas dan harganya di atas, keamanan berada dalam tren naik. Sebaliknya, rata-rata bergerak miring ke bawah dengan harga di bawah ini bisa 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 turun 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 dapat berbalik. 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. Kerangka waktu paling umum yang 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 untuk 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 menghaluskan beberapa kebisingan yang ditemukan dalam pergerakan harga sehari-hari, memberi para pedagang pandangan yang lebih jelas mengenai tren harga. Sejauh ini kami 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
Akun Vanguard-online-trading
Trading-system-generator