Memahami Moving Average vs Rolling Average: Penjelasan Perbedaan Utama

Memahami Perbedaan antara Moving Average dan Rolling Average

Dalam hal menganalisis tren data, rata-rata bergerak dan rata-rata bergulir adalah dua ukuran statistik yang umum digunakan. Meskipun sekilas terlihat mirip, ada beberapa perbedaan utama di antara keduanya yang harus diketahui oleh setiap analis data.

Pertama, mari kita definisikan apa arti dari setiap istilah tersebut. Rata-rata bergerak, juga dikenal sebagai rata-rata bergerak sederhana, adalah perhitungan yang membantu memperhalus fluktuasi atau kebisingan dalam kumpulan data dengan merata-ratakan sejumlah titik data tertentu selama periode waktu tertentu. Di sisi lain, rata-rata bergulir, juga dikenal sebagai rata-rata bergulir atau rata-rata bergerak, adalah perhitungan serupa yang dilakukan pada subset kontinu titik data yang “bergulir” atau bergerak di sepanjang kumpulan data.

Daftar isi

Salah satu perbedaan utama di antara keduanya adalah cara mereka menangani titik data baru. Dengan moving average, ketika titik data baru ditambahkan ke kumpulan data, titik data tertua dibuang, dan rata-rata dihitung ulang. Ini berarti bahwa rata-rata bergerak terus diperbarui dan mencerminkan data terbaru. Sebaliknya, rata-rata bergulir memperhitungkan semua titik data dalam jendela yang ditentukan dan menghitung rata-rata, terlepas dari titik data baru yang ditambahkan atau yang lama dihilangkan.

Perbedaan penting lainnya adalah dalam hal aplikasinya. Moving average sering digunakan untuk mengidentifikasi tren selama periode waktu tertentu dan biasanya digunakan dalam analisis keuangan, perdagangan saham, dan peramalan. Di sisi lain, rata-rata bergulir lebih cocok untuk situasi di mana kumpulan data terus berkembang, seperti dalam analisis deret waktu atau perhitungan rata-rata bergerak dalam grafik saham.

Ringkasnya, meskipun rata-rata bergerak dan rata-rata bergulir adalah alat yang berguna untuk menghaluskan data dan mengidentifikasi tren, keduanya berbeda dalam hal cara menangani titik data baru dan aplikasinya. Memahami perbedaan utama ini sangat penting bagi analis data yang ingin membuat keputusan yang akurat dan terinformasi berdasarkan analisis mereka.

Apa itu Moving Average?

Moving Average adalah alat analisis statistik yang umum digunakan untuk membantu mengidentifikasi tren dan pola dalam data. Moving Average menghitung nilai rata-rata dari sekumpulan titik data selama periode waktu tertentu, yang bergerak atau “bergeser” saat data baru tersedia. Periode waktu yang digunakan untuk perhitungan dikenal sebagai “jendela” atau “periode tinjauan”.

Moving Average memperhalus fluktuasi dan noise pada data, sehingga lebih mudah untuk melihat tren yang mendasarinya. Moving Average digunakan secara luas di berbagai bidang, termasuk keuangan, ekonomi, dan analisis data.

Moving Average dapat dihitung dengan berbagai metode, seperti Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), dan Exponential Moving Average (EMA). Setiap metode memiliki karakteristik dan keunggulannya masing-masing, tergantung pada kebutuhan spesifik dan sifat data.

Moving Average sering digunakan bersama dengan indikator teknikal lainnya, seperti Relative Strength Index (RSI) dan Moving Average Convergence Divergence (MACD), untuk meningkatkan analisis dan menghasilkan sinyal trading.

Secara keseluruhan, Moving Average adalah alat yang ampuh yang membantu menghaluskan noise pada data dan mengungkap tren yang mendasarinya, menjadikannya alat yang penting untuk berbagai tujuan analisis.

Baca Juga: Apakah 2023 adalah Tahun yang Menjanjikan untuk Trading? Temukan Potensi Peluang dan Risiko

Apa yang dimaksud dengan Moving Average?

Rolling average, juga dikenal sebagai rata-rata bergerak atau rata-rata berjalan, adalah kalkulasi statistik yang digunakan untuk menganalisis data selama periode waktu tertentu. Ini adalah teknik yang biasa digunakan di bidang keuangan, ekonomi, dan analisis data untuk memahami tren dan pola dalam data deret waktu.

Rata-rata bergulir dihitung dengan mengambil rata-rata dari subset titik data dalam jendela atau interval tertentu, dan kemudian memindahkan jendela satu titik data pada satu waktu dan menghitung ulang rata-rata. Hal ini menciptakan rata-rata bergerak yang memperhalus fluktuasi data dan memberikan gambaran yang lebih jelas tentang tren secara keseluruhan.

Dengan menggunakan rata-rata bergerak, analis dapat mengidentifikasi tren dan pola jangka panjang sekaligus mengurangi dampak fluktuasi jangka pendek atau noise pada data. Ini membantu menghilangkan variasi acak dan menyoroti pola dasar yang mungkin tidak langsung terlihat pada data mentah.

Rolling averages sering digunakan dalam analisis keuangan untuk menganalisis harga saham, indikator ekonomi, dan data deret waktu lainnya. Mereka dapat dihitung menggunakan ukuran jendela yang berbeda, seperti rata-rata bergulir 7 hari, 30 hari, atau 200 hari, tergantung pada tingkat perataan yang diinginkan dan analisis spesifik yang dilakukan.

Secara keseluruhan, rata-rata bergulir adalah alat yang berguna untuk memahami tren dan pola dalam data deret waktu. Ini memberikan representasi data yang diperhalus, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi pola jangka panjang dan menganalisis data dalam interval tertentu.

Perbedaan Utama Antara Rata-rata Bergerak dan Rata-rata Bergulir

Moving average dan rolling average merupakan teknik populer yang digunakan dalam analisis data dan peramalan deret waktu. Meskipun terlihat mirip, ada beberapa perbedaan utama di antara keduanya:

Baca Juga: Apakah Amex menawarkan nilai tukar yang kompetitif?

Definisi: Moving average dihitung dengan mengambil nilai rata-rata dari sekumpulan titik data selama periode waktu tertentu dan terus memperbaruinya saat data baru tersedia. Di sisi lain, rata-rata bergulir juga dihitung dengan mengambil nilai rata-rata dari sekumpulan titik data selama periode waktu tertentu, tetapi dihitung pada interval tetap, dengan nilai baru menggantikan nilai tertua di setiap interval. Penggunaan: Moving average biasanya digunakan untuk memperhalus fluktuasi data dan mengidentifikasi tren jangka panjang. Ini sering digunakan dalam analisis keuangan, analisis pasar saham, dan analisis teknis. Di sisi lain, rata-rata bergerak digunakan untuk mengukur dan menganalisis tren jangka pendek. Ini biasanya digunakan di bidang-bidang seperti peramalan penjualan, manajemen inventaris, dan perencanaan produksi. Data masukan: Rata-rata bergerak menggunakan semua titik data yang tersedia dalam periode waktu yang ditentukan untuk menghitung rata-rata. Ini berarti bahwa rata-rata dihitung ulang setiap kali data baru tersedia. Sebaliknya, rata-rata bergulir hanya menggunakan sejumlah titik data yang tetap dalam periode waktu tertentu. Artinya, rata-rata dihitung secara berkala, terlepas dari apakah data baru tersedia atau tidak. Kekuatan: Moving average lebih sensitif terhadap perubahan terbaru pada data karena memperhitungkan semua titik data yang tersedia. Hal ini dapat menjadi keuntungan ketika menganalisis tren jangka pendek, tetapi juga dapat mengakibatkan keterlambatan dalam mengidentifikasi tren jangka panjang. Di sisi lain, rata-rata bergulir kurang sensitif terhadap perubahan terbaru pada data karena hanya menggunakan sejumlah titik data yang tetap. Hal ini membuatnya lebih cocok untuk menganalisis tren jangka panjang. Interpretasi: Interpretasi rata-rata bergerak terutama berfokus pada tren dan arah data secara keseluruhan. Ini memberikan representasi data yang diperhalus, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi tren dan pola. Sebaliknya, interpretasi dari rata-rata bergulir terutama berfokus pada perubahan jangka pendek dan fluktuasi data. Ini memberikan tampilan data yang lebih terperinci, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi variasi jangka pendek.

Secara keseluruhan, baik moving average maupun rolling average memiliki kekuatan dan keterbatasan masing-masing. Pilihan di antara keduanya bergantung pada kebutuhan spesifik analisis dan jangka waktu yang dipertimbangkan.

PERTANYAAN UMUM:

Apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak?

Rata-rata bergerak adalah perhitungan statistik yang digunakan untuk menganalisis tren selama periode waktu tertentu. Perhitungan ini dilakukan dengan merata-ratakan titik-titik data selama periode waktu tersebut, dan kemudian memperbarui rata-rata saat data baru tersedia.

Apa perbedaan rata-rata bergerak dengan rata-rata bergulir?

Rata-rata bergerak adalah jenis spesifik dari rata-rata bergulir yang dihitung dengan terus memperbarui rata-rata dengan titik data baru saat tersedia. Sebaliknya, rata-rata bergulir dapat merujuk pada perhitungan apa pun di mana rata-rata dihitung ulang selama periode waktu tertentu.

Apa perbedaan utama antara rata-rata bergerak dan rata-rata bergulir?

Perbedaan utama antara rata-rata bergerak dan rata-rata bergulir adalah bahwa rata-rata bergerak terus diperbarui ketika titik data baru tersedia, sementara rata-rata bergulir dihitung selama periode waktu tertentu dan tidak diperbarui dengan titik data baru.

Kapan waktu yang tepat untuk menggunakan moving average?

Rata-rata bergerak biasanya digunakan dalam analisis teknikal, terutama di bidang keuangan dan perdagangan pasar saham, untuk memperhalus fluktuasi data dan mengidentifikasi tren. Ini juga digunakan dalam analisis peramalan dan deret waktu.

Dapatkah rata-rata bergulir digunakan sebagai pengganti rata-rata bergerak?

Ya, rata-rata bergulir dapat digunakan sebagai pengganti rata-rata bergerak dalam beberapa kasus. Namun, penting untuk memahami perbedaan antara keduanya dan memilih perhitungan yang paling sesuai dengan kebutuhan analisis atau peramalan tertentu.

Apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak?

Rata-rata bergerak adalah perhitungan statistik yang digunakan untuk menganalisis titik-titik data selama periode waktu tertentu. Ini membantu dalam meratakan fluktuasi dan mengidentifikasi tren dalam data.

Apa perbedaan rata-rata bergerak dengan rata-rata bergulir?

Rata-rata bergerak menggunakan periode waktu yang tetap untuk menghitung rata-rata, sedangkan rata-rata bergulir menggunakan jendela geser sejumlah titik data. Ini berarti bahwa rata-rata bergulir lebih fleksibel dan mudah beradaptasi dengan perubahan dalam kumpulan data.