Pelajari Dasar-dasar Perhitungan Simple Moving Average (SMA) di Python

Simple Moving Average (SMA) di Python

Jika Anda tertarik dengan trading kuantitatif atau analisis keuangan, memahami cara menghitung simple moving average (SMA) sangatlah penting. Simple moving average adalah indikator analisis teknikal populer yang digunakan untuk mengidentifikasi tren dan potensi perubahan harga sekuritas atau aset. Pada artikel ini, kita akan membahas dasar-dasar penghitungan SMA menggunakan Python, salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan di bidang ini.

Daftar isi

Sebelum masuk ke dalam kode, penting untuk memahami apa itu moving average. Rata-rata bergerak menghitung nilai rata-rata dari kumpulan data tertentu selama periode waktu tertentu. Dengan merata-ratakan data, ini memberikan representasi yang lebih halus dari keseluruhan tren, membuatnya lebih mudah untuk mengidentifikasi pola dan potensi pembalikan.

Untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana, Anda perlu menentukan periode di mana Anda ingin menghitung rata-rata. Periode ini bisa berupa jumlah hari, minggu, bulan, atau interval waktu lain yang sesuai dengan analisis Anda. Setelah Anda memiliki data dan periode, Anda dapat menggunakan Python untuk menghitung SMA dengan menjumlahkan titik-titik data selama periode yang ditentukan dan membaginya dengan panjang periode.

Pada artikel ini, kami akan memberikan panduan langkah demi langkah mengenai cara menghitung rata-rata bergerak sederhana menggunakan Python. Kita akan membahas cara mengimpor library yang diperlukan, membaca data dari file CSV, menghitung SMA, dan memvisualisasikan hasilnya menggunakan matplotlib. Pada akhir artikel ini, Anda akan memiliki pemahaman yang baik tentang cara menggunakan Python untuk menghitung rata-rata bergerak dan menerapkannya ke proyek analisis keuangan Anda sendiri.

Memahami Simple Moving Average (SMA)

Simple Moving Average (SMA) adalah indikator analisis teknikal yang umum digunakan di bidang keuangan. Indikator ini digunakan untuk menganalisis deretan titik data, dan membantu memperhalus fluktuasi dan mengidentifikasi tren selama periode waktu tertentu.

SMA dihitung dengan mengambil rata-rata dari sekumpulan titik data selama periode waktu tertentu. Sebagai contoh, jika kita memiliki harga penutupan harian untuk sebuah saham selama 20 hari terakhir, kita bisa menghitung SMA 20 hari dengan menjumlahkan harga penutupan dan membaginya dengan 20.

SMA sering digunakan untuk menentukan level support dan resistance, serta untuk menghasilkan sinyal beli dan jual. Ketika harga aset melintasi di atas SMA-nya, ini dianggap sebagai sinyal bullish, yang mengindikasikan bahwa ini adalah waktu yang tepat untuk membeli. Sebaliknya, ketika harga melintasi di bawah SMA, ini dianggap sebagai sinyal bearish, yang mengindikasikan bahwa ini mungkin saat yang tepat untuk menjual.

Penting untuk dicatat bahwa SMA adalah indikator lagging, yang berarti bahwa indikator ini didasarkan pada data harga masa lalu dan mungkin tidak secara akurat memprediksi pergerakan harga di masa depan. Selain itu, pilihan periode SMA tergantung pada preferensi trader dan pasar spesifik yang dianalisis.

Kesimpulannya, Simple Moving Average (SMA) adalah alat yang berguna untuk menganalisis tren dan mengidentifikasi peluang trading potensial. Dengan memahami bagaimana SMA dihitung dan bagaimana SMA dapat digunakan, trader dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan meningkatkan strategi trading mereka secara keseluruhan.

Apa itu Simple Moving Average?

Simple Moving Average (SMA) adalah alat analisis teknikal populer yang digunakan untuk memperhalus data harga selama periode waktu tertentu. SMA biasanya digunakan untuk mengidentifikasi tren dan potensi sinyal beli atau jual pada grafik harga.

SMA dihitung dengan menjumlahkan harga penutupan saham atau aset lainnya selama beberapa periode tertentu, lalu membagi jumlah tersebut dengan jumlah periode.

Sebagai contoh, jika kita ingin menghitung SMA 10 hari dari sebuah saham, kita akan menjumlahkan harga penutupan saham tersebut selama 10 hari terakhir dan kemudian membaginya dengan 10. Ini akan memberi kita harga penutupan rata-rata saham selama 10 hari terakhir.

SMA sering digunakan sebagai garis dasar atau garis referensi untuk membandingkan harga aset saat ini. Jika harga saat ini berada di atas SMA, maka dianggap bullish atau sinyal beli potensial. Jika harga saat ini berada di bawah SMA, maka dianggap bearish atau potensi sinyal jual.

SMA adalah indikator lagging, yang berarti indikator ini didasarkan pada data harga masa lalu dan mungkin tidak selalu secara akurat mencerminkan kondisi pasar saat ini. Namun, indikator ini masih banyak digunakan oleh para trader dan investor sebagai bagian dari perangkat analisis teknikal mereka.

Ada beberapa variasi SMA yang berbeda, seperti SMA 50 hari atau SMA 200 hari, yang biasanya digunakan oleh para pedagang dan investor untuk menganalisis tren jangka panjang di pasar.

Baca Juga: Dapatkah Kerugian Selisih Kurs Dikurangkan? | Menjelajahi Manfaat Pajak dari Kerugian Selisih Kurs

Singkatnya, SMA adalah alat yang sederhana namun efektif untuk menganalisis tren harga dan mengidentifikasi potensi sinyal beli atau jual. SMA dihitung dengan merata-ratakan harga penutupan aset selama periode waktu tertentu dan biasanya digunakan dalam analisis teknikal.

Bagaimana cara menghitung Simple Moving Average di Python?

Dalam Python, menghitung simple moving average (SMA) membutuhkan penggunaan library pandas. Untuk menghitung SMA, Anda membutuhkan kumpulan data deret waktu atau DataFrame pandas yang berisi nilai numerik. Berikut adalah langkah-langkah untuk menghitung SMA di Python:

Impor pustaka yang diperlukan:

import pandas as pd 2. Dapatkan data deret waktu atau buat DataFrame pandas:





Baca Juga: Apa yang Terjadi Jika Opsi Jatuh di Bawah Harga Strike?



Contoh data deret waktu datadata = [10, 12, 15, 20, 18, 25, 22, 20, 18, 16] # Membuat pandas DataFramedf = pd.DataFrame(data, columns = ['Value'])
==================================================================================================================================================

Hitung SMA dengan menggunakan fungsirolling:


Tentukan ukuran jendela untuk SMA ukuran_jendela = 3 # Hitung SMAsma = df['Nilai'].rolling(ukuran_jendela).mean()
=================================================================================================================

Cetak SMA:

print(sma)

Outputnya akan berupa objek pandas Series yang berisi nilai SMA yang telah dihitung. Ukuran jendela menentukan jumlah titik data yang digunakan untuk perhitungan. Pada contoh di atas, ukuran jendela 3 digunakan, sehingga 2 nilai pertama dalam deret SMA akan berupa NaN (bukan angka) karena tidak ada cukup titik data untuk menghitung rata-rata.

Secara default, fungsi rolling menghitung SMA menggunakan jendela dengan bobot yang sama. Namun, Anda dapat menentukan bobot yang berbeda untuk setiap titik data dengan menggunakan metode .rolling(window_size).apply() dan menyediakan fungsi khusus yang menghitung rata-rata tertimbang.

Kesimpulannya, menghitung rata-rata bergerak sederhana di Python dapat dengan mudah dilakukan dengan menggunakan panda. SMA adalah alat yang berguna untuk menganalisis data deret waktu dan dapat digunakan dalam berbagai strategi perdagangan dan peramalan.

FAQ:

Apa yang dimaksud dengan Simple Moving Average (SMA)?

Simple Moving Average (SMA) adalah indikator teknikal yang banyak digunakan dalam analisis keuangan yang digunakan untuk mengidentifikasi tren pergerakan harga. Indikator ini dihitung dengan menambahkan harga penutupan dari sejumlah periode dan kemudian membaginya dengan jumlah periode.

Bagaimana cara menghitung Simple Moving Average (SMA) di Python?

Untuk menghitung Simple Moving Average (SMA) di Python, Anda harus terlebih dahulu mendapatkan harga penutupan dari periode yang diinginkan. Setelah Anda memiliki harga penutupan, Anda dapat menggunakan pustaka pandas untuk menghitung SMA dengan menggunakan fungsi rolling() dan mean().

Dapatkah Simple Moving Average (SMA) digunakan untuk memprediksi pergerakan harga di masa depan?

Meskipun Simple Moving Average (SMA) adalah alat yang berguna untuk mengidentifikasi tren dalam pergerakan harga, namun tidak dimaksudkan untuk digunakan sebagai indikator prediktif yang berdiri sendiri. Indikator ini terutama digunakan untuk memperhalus data harga dan memberikan gambaran yang lebih jelas tentang tren secara keseluruhan.

Apa pentingnya memilih jumlah periode untuk menghitung Simple Moving Average (SMA)?

Jumlah periode yang dipilih untuk menghitung Simple Moving Average (SMA) menentukan sensitivitas indikator. Periode yang lebih pendek akan menghasilkan SMA yang lebih sensitif yang bereaksi dengan cepat terhadap perubahan harga, sementara periode yang lebih panjang akan menghasilkan SMA yang lebih halus dan lebih lambat bereaksi.

Apakah ada batasan atau kekurangan dalam menggunakan Simple Moving Average (SMA)?

Meskipun Simple Moving Average (SMA) adalah indikator yang populer dan banyak digunakan, indikator ini memiliki beberapa keterbatasan. SMA melihat ke belakang dan mungkin tidak secara akurat mencerminkan kondisi pasar saat ini. Selain itu, SMA dapat menghasilkan sinyal yang salah selama periode volatilitas pasar, sehingga menghasilkan prediksi yang tidak akurat.

Apa yang dimaksud dengan Simple Moving Average (SMA)?

Simple Moving Average (SMA) adalah indikator analisis teknikal yang banyak digunakan untuk membantu memperhalus data harga dengan menghitung rata-rata kisaran harga yang dipilih selama periode waktu tertentu. Indikator ini biasanya digunakan untuk mengidentifikasi arah tren dan menghasilkan sinyal beli atau jual.