Apa yang dimaksud dengan contoh dari rata-rata bergerak yang diperhalus? | Penjelasan dan Ilustrasi

Contoh dari Smoothed Moving Average

Dalam hal analisis dan prakiraan keuangan, smoothed moving average adalah alat populer yang digunakan oleh para analis dan trader. Alat ini membantu mengidentifikasi tren dan memprediksi pergerakan harga di masa depan dengan menghilangkan fluktuasi jangka pendek dan noise pada data.

Daftar isi

Tidak seperti simple moving average, yang memberikan bobot yang sama pada semua titik data, smoothed moving average memberikan bobot yang lebih besar pada data terbaru dan bobot yang lebih kecil pada data yang lebih lama. Hal ini membuatnya lebih responsif terhadap perubahan harga terkini dan memastikan bahwa ia menangkap sentimen pasar saat ini.

Salah satu contoh dari smoothed moving average adalah exponential moving average (EMA). EMA memberikan bobot yang menurun secara eksponensial pada titik-titik data, dengan data terbaru memiliki bobot tertinggi. Hal ini menghasilkan garis yang lebih halus yang mengikuti tren harga dengan lebih dekat, tanpa tertinggal terlalu jauh di belakang.

Moving average yang diperhalus dapat direpresentasikan secara visual pada grafik harga, dengan plot garis moving average yang dilapiskan pada data harga. Garis moving average memperhalus fluktuasi harga, sehingga trader dan analis dapat mengidentifikasi tren yang mendasarinya dengan lebih mudah. Hal ini dapat membantu mereka membuat keputusan trading dengan informasi yang lebih baik dan mengidentifikasi titik masuk atau keluar yang potensial.

Smoothed moving average adalah alat yang berharga dalam analisis teknikal untuk memperhalus data harga dan mengidentifikasi tren. Alat ini membantu menyaring noise dan memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai arah pasar. Baik Anda seorang pemula maupun trader berpengalaman, memahami dan memanfaatkan indikator ini dapat meningkatkan strategi trading Anda dan meningkatkan peluang kesuksesan Anda.

Apa yang dimaksud dengan smoothed moving average?

Smoothed moving average adalah jenis moving average yang mengurangi noise atau fluktuasi yang sering terlihat pada moving average biasa. Rata-rata bergerak ini biasanya digunakan dalam analisis teknikal untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data keuangan.

Untuk menghitung smoothed moving average, pertama-tama Anda memerlukan sekumpulan titik data. Rumus untuk smoothed moving average berbeda dengan rumus untuk simple moving average, karena rumus ini memberikan bobot pada setiap titik data. Bobotnya berkurang secara eksponensial ketika titik data bergerak lebih jauh dari titik saat ini.

Berikut ini adalah contoh untuk mengilustrasikan perhitungan rata-rata bergerak yang diperhalus:

Katakanlah kita memiliki sekumpulan titik data: [10, 12, 14, 16, 18, 20]
Untuk menghitung rata-rata bergerak yang diperhalus, kita perlu memberikan bobot pada setiap titik data.
Mari kita gunakan faktor penghalusan 0,5, yang berarti bobot akan berkurang 50% untuk setiap titik data berikutnya.
Titik data pertama (10) akan memiliki bobot 1.
Titik data kedua (12) akan memiliki bobot 0,5 (0,5 * 1).
1. Titik data ketiga (14) akan memiliki bobot 0,25 (0,5 * 0,5).
Demikian pula, kami menghitung bobot untuk titik data yang tersisa.
Terakhir, kita mengalikan setiap titik data dengan bobot yang sesuai dan menjumlahkan semua nilainya.
Dalam contoh ini, rata-rata bergerak yang diperhalus akan dihitung sebagai: (10 * 1) + (12 * 0.5) + (14 * 0.25) + (16 * 0.125) + (18 * 0.0625) + (20 * 0.03125) = 13.46875.

Smoothed moving average yang dihasilkan memberikan representasi yang lebih jelas mengenai tren yang mendasari data dengan mengurangi dampak fluktuasi jangka pendek. Hal ini dapat sangat berguna dalam analisis dan peramalan keuangan.

Penjelasan

Smoothed moving average adalah perhitungan statistik yang digunakan untuk menganalisis data deret waktu. Perhitungan ini sering digunakan di bidang keuangan dan ekonomi untuk mengidentifikasi tren dan pola data.

Smoothed moving average diperoleh dengan mengambil rata-rata dari sekumpulan titik data selama periode waktu tertentu, dan kemudian menghaluskan nilai yang dihasilkan untuk membuat garis tren. Hal ini membantu menyaring fluktuasi jangka pendek dan noise pada data, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi tren jangka panjang.

Sebagai contoh, katakanlah kita memiliki sekumpulan harga saham untuk perusahaan tertentu selama 10 hari. Untuk menghitung rata-rata bergerak yang diperhalus, kita akan mengambil rata-rata harga penutupan setiap hari selama periode 10 hari. Kemudian, kita akan menghaluskan nilai yang dihasilkan untuk membuat garis tren yang mewakili keseluruhan pergerakan harga saham dari waktu ke waktu.

Salah satu cara untuk menghaluskan data adalah dengan menggunakan rata-rata bergerak tertimbang, di mana titik data yang lebih baru diberi bobot lebih tinggi. Hal ini memberikan bobot yang lebih tinggi pada tren terkini dan membuat rata-rata pergerakan yang diperhalus menjadi lebih responsif terhadap perubahan terkini pada data.

Smoothed moving average adalah alat yang berguna untuk mengidentifikasi tren dan membuat prediksi berdasarkan data historis. Alat ini membantu menghilangkan noise dan mengidentifikasi pola yang mendasari data, sehingga lebih mudah untuk membuat keputusan yang tepat.

Ilustrasi

Untuk mengilustrasikan konsep rata-rata bergerak yang diperhalus, mari kita lihat sekumpulan harga saham selama periode waktu tertentu. Misalkan kita memiliki harga penutupan harian berikut untuk saham tertentu:

$50, $52, $55, $53, $56, $57, $58, $59, $61, $60

Untuk menghitung rata-rata bergerak yang diperhalus, kita dapat mengambil rata-rata bergerak sederhana dari periode tertentu dan kemudian menerapkan faktor pemulusan untuk mendapatkan rata-rata bergerak yang diperhalus. Katakanlah kita ingin menghitung rata-rata bergerak yang diperhalus selama 3 periode.

Pertama, kita menghitung rata-rata bergerak sederhana untuk setiap periode:

(50 + 52 + 55) / 3 = $52.33

(52 + 55 + 53) / 3 = $53.33

Baca Juga: Mengapa Gamer Menjadi Pedagang yang Baik: Keahlian dan Kualitas Unik Penggemar Video Game

(55 + 53 + 56) / 3 = $54.67

(53 + 56 + 57) / 3 = $55.33

(56 + 57 + 58) / 3 = $57.00

(57 + 58 + 59) / 3 = $58.00

Baca Juga: Memahami Tingkat Peluruhan Opsi 0DTE: Seberapa Cepat Mereka Kehilangan Nilainya?

(58 + 59 + 61) / 3 = $59.33

(59 + 61 + 60) / 3 = $60.00

Selanjutnya, kita terapkan faktor penghalusan yang kita pilih, katakanlah 0.5, pada rata-rata pergerakan sederhana:

Smoothed Moving Average untuk periode pertama = 0.5 * $52.33 + (1 - 0.5) * $52.33 = $52.33

Smoothed Moving Average untuk periode kedua = 0.5 * $53.33 + (1 - 0.5) * $53.33 = $53.33

Smoothed Moving Average untuk periode ketiga = 0.5 * $54.67 + (1 - 0.5) * $53.33 = $54.00

Smoothed Moving Average untuk periode keempat = 0.5 * $55.33 + (1 - 0.5) * $54.00 = $54.67

Smoothed Moving Average untuk periode kelima = 0.5 * $57.00 + (1 - 0.5) * $54.67 = $55.83

Smoothed Moving Average untuk periode keenam = 0.5 * $58.00 + (1 - 0.5) * $55.83 = $56.92

Smoothed Moving Average untuk periode ketujuh = 0.5 * $59.33 + (1 - 0.5) * $56.92 = $58.13

Smoothed Moving Average untuk periode kedelapan = 0.5 * $60.00 + (1 - 0.5) * $58.13 = $59.07

Smoothed Moving Average memberikan representasi yang lebih halus dari data yang mendasarinya dibandingkan dengan simple moving average. Hal ini membantu mengurangi noise dan menyoroti tren yang mendasarinya.

PERTANYAAN UMUM:

Apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak yang diperhalus?

Smoothed moving average adalah jenis moving average yang digunakan untuk mengurangi noise dan fluktuasi pada data. Ini memperhitungkan sejumlah periode dan menghitung rata-rata untuk periode tersebut, kemudian memberikan bobot untuk setiap periode berdasarkan jaraknya dari periode saat ini. Bobot ini digunakan untuk menghitung rata-rata untuk periode saat ini, sehingga menghasilkan garis yang lebih halus.

Bagaimana cara menghitung rata-rata bergerak yang diperhalus?

Smoothed moving average dihitung dengan mengambil simple moving average dari sejumlah periode tertentu, dan kemudian menerapkan faktor pembobotan untuk setiap periode. Faktor pembobotan didasarkan pada jarak setiap periode dari periode saat ini. Rata-rata bergerak kemudian dihitung dengan menjumlahkan nilai tertimbang dan membaginya dengan jumlah bobot.

Apa contoh dari rata-rata bergerak yang diperhalus?

Contoh dari rata-rata bergerak yang diperhalus adalah rata-rata bergerak eksponensial (EMA). EMA memberikan bobot lebih besar pada titik data terbaru dan bobot yang lebih kecil pada titik data yang lebih lama. Hal ini membantu memberikan lebih banyak penekanan pada tren terbaru dan mengurangi dampak data yang lebih lama pada rata-rata. EMA biasanya digunakan dalam analisis teknikal untuk menganalisis harga saham dan mengidentifikasi tren.

Mengapa rata-rata bergerak yang diperhalus digunakan dan bukannya rata-rata bergerak sederhana?

Smoothed moving average digunakan sebagai pengganti simple moving average karena membantu mengurangi noise dan fluktuasi pada data. Dengan memberikan bobot pada setiap periode berdasarkan jaraknya dari periode saat ini, rata-rata bergerak yang diperhalus memberikan bobot yang lebih tinggi pada data terbaru dan bobot yang lebih rendah pada data yang lebih lama. Hal ini dapat membantu mengidentifikasi dan menganalisis tren dengan cara yang lebih akurat dan dapat diandalkan.

Bagaimana cara mengilustrasikan moving average yang diperhalus?

Smoothed moving average dapat diilustrasikan melalui grafik garis yang menunjukkan nilai rata-rata dari sejumlah periode tertentu dari waktu ke waktu. Garis ini akan memiliki fluktuasi yang lebih sedikit dan lebih halus dibandingkan dengan data asli, dan ini akan membantu menyoroti tren atau pola secara keseluruhan. Hal ini memudahkan untuk menganalisis dan menginterpretasikan data, terutama ketika ada banyak noise atau fluktuasi acak.

Apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak yang diperhalus?

Smoothed moving average adalah kalkulasi yang digunakan untuk menganalisis titik-titik data selama periode waktu tertentu, mengurangi dampak fluktuasi jangka pendek. Biasanya digunakan dalam analisis teknikal untuk menentukan tren dan mengidentifikasi titik masuk atau keluar potensial di pasar.