E weighted moving average

Rata-rata Bergerak Rata-rata Tertimbang DEFINISI Rata-rata Bergerak Tertimbang Linear Rata-rata moving average yang memberikan bobot lebih tinggi terhadap data harga terakhir daripada rata-rata pergerakan sederhana yang umum. Rata-rata ini dihitung dengan mengambil masing-masing harga penutupan selama periode waktu tertentu dan mengalikannya dengan posisi tertentu dalam rangkaian data. Setelah posisi periode waktu diperhitungkan, mereka akan dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah periode waktu. BREAKING DOWN Rata-rata Bergerak Tertimbang Linear Misalnya, dalam rata-rata pergerakan tertimbang 15 hari, harga penutupan hari ini dikalikan dengan 15, kemarin hingga 14, dan seterusnya sampai hari ke 1 pada rentang periode tercapai. Hasil ini kemudian ditambahkan bersama dan dibagi dengan jumlah pengganda (15 14 13.3 2 1 120). Rata-rata pergerakan tertimbang linear adalah salah satu tanggapan pertama untuk menempatkan kepentingan yang lebih besar pada data terakhir. Popularitas rata-rata bergerak ini telah berkurang oleh rata-rata pergerakan eksponensial. Namun tidak sedikit yang masih terbukti sangat berguna. Kalkulator Bergerak Rata-rata Bergerak Mengingat daftar data sekuensial, Anda dapat membuat rata-rata pergerakan tertimbang n-point (atau rata-rata bergaris tertimbang) dengan menemukan rata-rata tertimbang dari setiap rangkaian n berturut-turut. Poin. Misalnya, Anda memiliki kumpulan data yang dipesan 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11, dan vektor pembobotan adalah 1, 2, 5, di mana 1 diterapkan pada istilah tertua, 2 diterapkan pada Istilah tengah, dan 5 diterapkan pada istilah terbaru. Kemudian rata-rata pergerakan tertimbang 3 titik adalah 13.375, 15.125, 14.625, 13, 11, 10.875 Rata-rata bergerak tertimbang digunakan untuk memperlancar data sekuensial sambil memberi arti lebih pada persyaratan tertentu. Beberapa rata-rata tertimbang menempatkan nilai lebih pada terminologi sentral, sementara yang lain mendukung istilah yang lebih baru. Analis saham sering menggunakan rata-rata n - point weighted weighted weight dimana vektor bobotnya adalah 1, 2. n-1. N. Anda dapat menggunakan kalkulator di bawah ini untuk menghitung rata-rata tertimbang rolling dari kumpulan data dengan vektor bobot tertentu. (Untuk kalkulator, masukkan bobot sebagai daftar angka yang dipisahkan koma tanpa tanda kurung.) Jumlah Persyaratan dalam Nilai Pindah Berantai Tertimbang Jika jumlah persyaratan dalam himpunan awal adalah d dan jumlah istilah yang digunakan dalam Setiap rata-rata adalah n (yaitu, panjang vektor bobotnya adalah n), maka jumlah istilah dalam urutan rata-rata bergerak adalah Sebagai contoh, jika Anda memiliki urutan 120 harga saham dan rata-rata tertimbang rata-rata 21 hari Dari harga, maka urutan rata-rata bergulir tertimbang akan memiliki 120 - 21 1 100 titik data. Rata-rata Crossover Melewati crossover rata-rata adalah cara yang biasa trader dapat menggunakan Moving Averages. Crossover terjadi ketika Moving Average yang lebih cepat (yaitu periode Moving Average yang lebih pendek) melintasi baik di atas Moving Average yang lebih lambat (yaitu periode Moving Average yang lebih lama) yang dianggap sebagai crossover bullish atau di bawahnya yang dianggap sebagai crossover bearish. Bagan di bawah ini dari Deposito Tukar Deposito Exchange Traded Fund (SPY) menunjukkan 50-hari Simple Moving Average dan 200-hari Simple Moving Average pasangan Moving Average ini sering dilihat oleh lembaga keuangan besar sebagai indikator arah pasar yang jauh. : Perhatikan bagaimana rata-rata Simple Moving Average 200 hari dalam uptrend ini sering ditafsirkan sebagai sinyal bahwa pasar cukup kuat. Seorang pedagang mungkin mempertimbangkan untuk membeli ketika SMA 50 hari pendek melintasi SMA 200 hari dan sebaliknya, seorang trader mungkin mempertimbangkan untuk menjual saat SMA 50 hari melintasi SMA 200 hari. Pada bagan di atas SampP 500, kedua sinyal beli potensial pasti sangat menguntungkan, namun satu sinyal jual potensial akan menyebabkan kerugian kecil. Perlu diingat, crossover Simple Moving Average 50 hari, 200 hari adalah strategi jangka panjang. Bagi pedagang yang menginginkan lebih banyak konfirmasi saat mereka menggunakan crossover rata-rata bergerak, teknik crossover Average Moving Average mungkin bisa digunakan. Contoh dari hal ini ditunjukkan pada grafik di bawah saham Wal-Mart (WMT): Metode Simple Moving Average dapat ditafsirkan sebagai berikut: Crossover pertama SMA tercepat (pada contoh di atas, SMA 10 hari) Di SMA tercepat berikutnya (SMA 20 hari) bertindak sebagai peringatan bahwa harga mungkin akan membalikkan tren, biasanya trader tidak akan melakukan buy atau sell order yang sebenarnya. Setelah itu, crossover kedua SMA tercepat (10 hari) dan SMA paling lambat (50 hari), bisa memicu trader untuk membeli atau menjual. Ada banyak varian dan metodologi untuk menggunakan metode crossover Average Moving Average, beberapa tersedia di bawah ini: Pendekatan yang lebih konservatif mungkin menunggu sampai SMA menengah (20 hari) melintasi SMA yang lebih lambat (50 hari) tapi ini Pada dasarnya adalah dua teknik crossover SMA, bukan teknik tiga SMA. Seorang pedagang mungkin mempertimbangkan teknik pengelolaan uang untuk membeli setengah ukuran ketika SMA cepat melintasi SMA tercepat berikutnya dan kemudian memasuki separuh lainnya saat SMA cepat melintasi SMA yang lebih lambat. Alih-alih membagi dua, membeli atau menjual sepertiga dari posisi ketika SMA cepat melintasi SMA tercepat berikutnya, sepertiga lainnya saat SMA cepat melintasi SMA yang lambat, dan sepertiga terakhir saat SMA tercepat kedua melintasi SMA yang lamban. . Teknik crossover Moving Average yang menggunakan 8 Moving Averages (eksponensial) adalah Movard Average Exponential Ribbon Indicator (lihat: Exponential Ribbon). Moving Average crossover sering dilihat alat oleh trader. Sebenarnya crossover sering disertakan dalam indikator teknis terpopuler termasuk indikator Moving Average Convergence Divergence (MACD) (lihat: MACD). Rata-rata bergerak lainnya patut dipertimbangkan dengan cermat dalam rencana perdagangan: Informasi di atas hanya untuk tujuan informasi dan hiburan dan bukan merupakan saran perdagangan atau ajakan untuk membeli atau menjual produk saham, opsi, masa depan, komoditas, atau valas. Kinerja masa lalu belum tentu merupakan indikasi kinerja masa depan. Perdagangan secara inheren berisiko. OnlineTradingConcepts tidak bertanggung jawab atas kerusakan khusus atau konsekuensial yang diakibatkan oleh penggunaan atau ketidakmampuan untuk menggunakan, materi dan informasi yang diberikan oleh situs ini. Lihat penyangkalan penuh.