Membedakan Weighted Moving Average (WMA) dan Simple Moving Average (SMA)

post-thumb

Memahami Perbedaan Antara Weighted Moving Average dan Simple Moving Average (SMA)

Dalam menganalisis tren data, salah satu teknik yang populer adalah moving average. Dua jenis moving average yang umum digunakan adalah Weighted Moving Average (WMA) dan Simple Moving Average (SMA). Meskipun kedua metode ini berfungsi untuk memperhalus fluktuasi data dan mengidentifikasi tren, ada perbedaan signifikan dalam cara menghitung rata-rata bergerak.

SMA menghitung rata-rata dari sekumpulan titik data selama periode waktu tertentu. SMA memberikan bobot yang sama untuk setiap titik data, yang berarti bahwa semua titik diperlakukan sama dalam perhitungan. Kesederhanaan ini membuatnya mudah untuk dipahami dan dihitung, menjadikannya pilihan populer bagi banyak analis. Namun, SMA mungkin bukan metode yang paling akurat untuk jenis data tertentu, karena metode ini memberikan bobot yang sama pada titik data lama dan baru.

Daftar isi

Di sisi lain, WMA memberikan bobot yang berbeda untuk setiap titik data, memberikan lebih banyak kepentingan pada data terbaru. Ini berarti bahwa titik data terbaru memiliki dampak yang lebih besar pada perhitungan rata-rata bergerak. WMA sangat berguna ketika menganalisis data deret waktu yang menunjukkan musiman atau pola lain yang berubah dari waktu ke waktu. Namun, WMA membutuhkan perhitungan yang lebih kompleks dibandingkan dengan SMA.

Kesimpulannya, baik WMA dan SMA adalah alat yang berharga untuk analisis tren. SMA lebih sederhana untuk dihitung dan cocok untuk banyak situasi. Di sisi lain, WMA memberikan representasi tren yang lebih akurat pada jenis data tertentu, terutama ketika titik data terbaru lebih signifikan. Memahami perbedaan antara kedua metode ini dapat membantu analis memilih moving average yang paling tepat untuk kebutuhan analisis spesifik mereka.

Perbedaan Utama Antara Weighted Moving Average (WMA) dan Simple Moving Average (SMA)

Weighted Moving Average (WMA) dan Simple Moving Average (SMA) adalah dua indikator analisis teknikal yang umum digunakan dalam trading. Meskipun kedua indikator ini digunakan untuk menganalisis tren dan momentum sekuritas, ada beberapa perbedaan utama antara WMA dan SMA.

  1. Metode Perhitungan: Perbedaan utama antara WMA dan SMA terletak pada metode perhitungannya. SMA dihitung dengan mengambil harga penutupan rata-rata sekuritas selama periode tertentu, sedangkan WMA memberikan bobot yang berbeda pada titik data yang berbeda, memberikan bobot yang lebih besar pada data terbaru.
  2. Skema Pembobotan: Dalam WMA, titik data terbaru diberi bobot tertinggi, dan bobotnya berkurang saat Anda bergerak lebih jauh ke belakang dalam waktu. Skema pembobotan ini memungkinkan WMA bereaksi lebih cepat terhadap perubahan harga terkini dibandingkan dengan SMA.
  3. Kepekaan terhadap Perubahan Harga: Karena skema pembobotan yang berbeda, WMA umumnya lebih sensitif terhadap perubahan harga dibandingkan dengan SMA. Hal ini berarti WMA akan memberikan sinyal dan indikasi perubahan tren lebih awal dibandingkan dengan SMA.
  4. Kelancaran: SMA dikenal karena kelancarannya karena memberikan bobot yang sama untuk semua titik data. Di sisi lain, WMA dapat menunjukkan lebih banyak fluktuasi dan noise karena bobot yang berbeda-beda yang diberikan pada titik data.
  5. Interpretasi: Sebagai hasil dari perbedaan-perbedaan di atas, interpretasi WMA dan SMA juga dapat bervariasi. WMA sering digunakan untuk mengidentifikasi tren jangka pendek dan menghasilkan sinyal trading, sedangkan SMA biasanya digunakan untuk mengidentifikasi tren jangka panjang dan mengkonfirmasi arah pasar secara keseluruhan.

Kesimpulannya, meskipun WMA dan SMA adalah indikator yang berguna dalam analisis teknikal, keduanya memiliki metode kalkulasi, skema pembobotan, kepekaan terhadap perubahan harga, kehalusan, dan interpretasi yang berbeda. Trader dan analis harus mempertimbangkan perbedaan-perbedaan ini dan memilih indikator yang paling sesuai dengan strategi trading dan kerangka waktu mereka.

Metodologi Perhitungan

Baik Weighted Moving Average (WMA) maupun Simple Moving Average (SMA) dihitung dengan menggunakan metodologi tertentu.

Simple Moving Average (SMA):

SMA dihitung dengan mengambil jumlah dari sejumlah titik data dan kemudian membaginya dengan jumlah titik data. Sebagai contoh, jika kita menghitung SMA 5 hari, kita akan mengambil jumlah dari 5 harga penutupan terakhir dan kemudian membaginya dengan 5.

Baca Juga: Batas Waktu Perdagangan NFL 2023: Kapan Tim Dapat Melakukan Perdagangan?

Weighted Moving Average (WMA):

WMA dihitung dengan menggunakan pendekatan yang mirip dengan SMA, tetapi dengan bobot yang berbeda yang diberikan pada titik-titik data. Bobot yang diberikan pada setiap titik data ditentukan oleh faktor bobot. Faktor bobot biasanya ditentukan oleh jumlah titik data dan distribusi pembobotan yang diinginkan. Sebagai contoh, jika kita menghitung WMA 5 hari, faktor bobot untuk titik data terbaru mungkin 5, faktor bobot untuk titik data terbaru kedua mungkin 4, dan seterusnya. Jumlah titik data tertimbang kemudian dibagi dengan jumlah faktor bobot untuk menghitung WMA.

Secara keseluruhan, metodologi penghitungan WMA dan SMA melibatkan agregasi dan pembagian sejumlah titik data tertentu, tetapi WMA memberikan bobot yang berbeda untuk setiap titik data berdasarkan faktor bobot.

Skema Pembobotan

Skema pembobotan adalah salah satu perbedaan utama antara Weighted Moving Average (WMA) dan Simple Moving Average (SMA). Dalam kedua kasus tersebut, rata-rata bergerak dihitung dengan mengambil rata-rata dari sejumlah titik data yang telah ditentukan sebelumnya. Namun, skema pembobotan menentukan seberapa besar tingkat kepentingan yang diberikan kepada setiap titik data dalam perhitungan.

Dalam kasus SMA, setiap titik data memiliki nilai yang sama pentingnya, dan rata-rata dihitung hanya dengan menjumlahkan semua titik data dan membaginya dengan jumlah titik data. Ini berarti bahwa setiap titik data memiliki bobot yang sama dalam perhitungan, terlepas dari posisinya.

Di sisi lain, WMA memberikan bobot yang berbeda untuk setiap titik data berdasarkan posisinya dalam urutan. Biasanya, titik data terbaru diberi bobot yang lebih tinggi, sedangkan titik data yang lebih tua diberi bobot yang lebih rendah. Ini berarti bahwa titik data yang lebih baru memiliki dampak yang lebih besar pada moving average, yang mencerminkan keyakinan bahwa titik data terbaru lebih relevan dan harus diberi bobot lebih besar dalam perhitungan.

Baca Juga: Menghitung Rata-rata Dinamis: Panduan Langkah-demi-Langkah

Skema pembobotan spesifik yang digunakan dalam perhitungan WMA dapat bervariasi, tergantung pada efek yang diinginkan. Salah satu pendekatan yang umum digunakan adalah dengan menggunakan skema pembobotan linier, di mana bobotnya berkurang secara linier ketika Anda bergerak lebih jauh ke belakang dalam waktu. Pendekatan lainnya adalah dengan menggunakan skema pembobotan eksponensial, di mana bobot berkurang secara eksponensial saat Anda bergerak lebih jauh ke belakang dalam waktu.

Penting untuk diperhatikan bahwa pilihan skema pembobotan dapat memiliki dampak yang signifikan pada moving average dan sinyal yang dihasilkannya. Skema pembobotan linear mungkin lebih sesuai untuk beberapa situasi, sementara skema pembobotan eksponensial mungkin lebih cocok untuk situasi lainnya. Pada akhirnya, pilihan skema pembobotan harus didasarkan pada kebutuhan dan tujuan spesifik dari analisis atau strategi trading.

PERTANYAAN UMUM:

Apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak tertimbang (WMA)?

Weighted Moving Average (WMA) adalah jenis moving average yang memberikan bobot lebih besar pada titik-titik data terbaru.

Apa perbedaan antara rata-rata pergerakan tertimbang dengan rata-rata pergerakan sederhana (SMA)?

Rata-rata bergerak tertimbang berbeda dengan rata-rata bergerak sederhana karena memberikan bobot yang berbeda untuk setiap titik data. Bobot didasarkan pada posisi mereka dalam seri, dengan titik-titik yang lebih baru memiliki bobot yang lebih tinggi.

Mengapa seseorang memilih untuk menggunakan rata-rata bergerak tertimbang daripada rata-rata bergerak sederhana?

Seseorang mungkin memilih untuk menggunakan rata-rata bergerak tertimbang daripada rata-rata bergerak sederhana jika mereka percaya bahwa titik data terbaru lebih mengindikasikan tren masa depan atau jika mereka ingin lebih mementingkan peristiwa terkini.

Bagaimana cara menghitung rata-rata bergerak tertimbang?

Rata-rata bergerak tertimbang dihitung dengan mengalikan setiap titik data dengan bobotnya, menjumlahkan hasilnya, dan membagi hasil penjumlahan tersebut dengan jumlah bobotnya. Rumus untuk menghitung rata-rata bergerak tertimbang adalah: WMA = (w1 * x1 + w2 * x2 + … + wn * xn) / (w1 + w2 + … + wn), di mana WMA adalah rata-rata bergerak tertimbang, w adalah bobot, dan x adalah titik data.

Dapatkah rata-rata bergerak tertimbang digunakan untuk meramalkan tren masa depan?

Ya, rata-rata bergerak tertimbang dapat digunakan untuk meramalkan tren masa depan. Karena memberikan bobot lebih besar pada titik data terbaru, maka ia cenderung lebih responsif terhadap fluktuasi jangka pendek dan dapat membantu mengidentifikasi tren yang muncul.

Lihat juga:

    Anda Mungkin Juga Menyukainya