Rata-rata Analisis Teknis Moving averages digunakan untuk memperlancar ayunan jangka pendek untuk mendapatkan indikasi tren harga yang lebih baik. Rata-rata adalah indikator tren berikut. Rata-rata harga harian yang bergerak rata-rata adalah harga rata-rata bagian selama periode yang dipilih, yang ditampilkan dari hari ke hari. Untuk menghitung rata-rata, Anda harus memilih jangka waktu. Pilihan periode waktu selalu merupakan cerminan, kurang lebih lag dalam kaitannya dengan harga dibandingkan dengan perataan data harga yang lebih besar atau lebih kecil. Rata-rata harga digunakan sebagai indikator tren berikut dan terutama sebagai acuan untuk support dan resistance harga. Secara umum rata-rata hadir dalam semua jenis formula untuk memperlancar data. Penawaran khusus: quotCapturing Profit dengan teknik Analysisquot Simple Moving Average Rata-rata pergerakan sederhana dihitung dengan menambahkan semua harga dalam jangka waktu yang dipilih, dibagi dengan jangka waktu tersebut. Dengan cara ini, setiap nilai data memiliki bobot yang sama dalam hasil rata-rata. Gambar 4.35: Rata-rata bergerak sederhana, eksponensial dan tertimbang rata-rata. Kurva hitam tebal di bagan angka 4.35 adalah rata-rata bergerak sederhana 20 hari. Moving Average Eksponensial Rata-rata pergerakan eksponensial memberi bobot lebih, persentase bijaksana, terhadap harga individual dalam kisaran, berdasarkan rumus berikut: EMA (EMA harga) (EMA sebelumnya (EMA 1 (ERA 1) Kebanyakan investor merasa tidak nyaman dengan harga Ekspresi yang berkaitan dengan persentase rata-rata pergerakan eksponensial, mereka merasa lebih baik menggunakan jangka waktu tertentu. Jika Anda ingin mengetahui persentase untuk bekerja menggunakan suatu periode, formula berikutnya memberi Anda konversi: Jangka waktu tiga hari sesuai dengan persentase eksponensial: Kurva hitam dan tipis pada gambar 4.35 adalah pergerakan eksponensial 20 hari. Rata-rata. Weighted Moving Average Rata-rata bergerak tertimbang menempatkan bobot lebih pada data terakhir dan berat kurang pada data yang lebih tua. Rata-rata pergerakan tertimbang dihitung dengan mengalikan setiap data dengan faktor dari hari ke hari sampai hari ldquonrdquo untuk data tertua sampai data terakhir, hasilnya dibagi dengan total semua faktor pengali. Dalam rata-rata pergerakan tertimbang 10 hari, ada bobot 10 kali lebih banyak untuk harga hari ini sebanding dengan harga 10 hari yang lalu. Demikian juga, harga kemarin mendapat bobot sembilan kali lebih banyak, dan seterusnya. Kurva tipis dan melesat hitam pada gambar 4.35 adalah rata-rata pergerakan tertimbang 20 hari. Sederhana, Eksponensial, atau Tertimbang Jika kita membandingkan ketiga rata-rata dasar ini, kita melihat bahwa rata-rata sederhana memiliki tingkat yang paling merata, namun pada umumnya juga merupakan lag terbesar setelah pembalikan harga. Rata-rata eksponensial mendekati harga dan juga akan bereaksi lebih cepat terhadap harga ayunan. Tapi koreksi periode yang lebih pendek juga terlihat rata-rata ini karena efeknya yang kurang merapikan. Akhirnya, rata-rata tertimbang mengikuti pergerakan harga lebih dekat lagi. Menentukan mana dari rata-rata yang digunakan ini tergantung pada tujuan Anda. Jika Anda menginginkan indikator tren dengan perataan yang lebih baik dan hanya sedikit reaksi untuk gerakan yang lebih pendek, rata-rata sederhana adalah yang terbaik. Jika Anda ingin smoothing di mana Anda masih dapat melihat ayunan periode singkat, maka rata-rata moving average eksponensial atau tertimbang adalah pilihan yang lebih baik. Cara Menghitung Rata-Rata Berperan Tertimbang di Excel Menggunakan Exponential Smoothing Analisis Data Excel untuk Dummies, Edisi ke-2 Exponential Smoothing Alat di Excel menghitung moving average. Namun, bobot smoothing eksponensial nilai yang termasuk dalam perhitungan rata-rata bergerak sehingga nilai yang lebih baru memiliki efek yang lebih besar pada perhitungan rata-rata dan nilai lama memiliki efek yang lebih rendah. Bobot ini dilakukan melalui konstanta pemulusan. Untuk mengilustrasikan bagaimana alat Exponential Smoothing bekerja, anggaplah bahwa Anda kembali melihat informasi suhu harian rata-rata. Untuk menghitung rata-rata bergerak tertimbang dengan menggunakan smoothing eksponensial, lakukan langkah-langkah berikut: Untuk menghitung rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan, pertama-tama klik tombol data DataPS8217s Data Analysis. Saat Excel menampilkan kotak dialog Analisis Data, pilih item Exponential Smoothing dari daftar dan kemudian klik OK. Excel menampilkan kotak dialog Exponential Smoothing. Identifikasi data. Untuk mengidentifikasi data yang ingin Anda hitung rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan, klik di kotak teks Input Range. Kemudian identifikasikan range input, baik dengan mengetikkan alamat range worksheet atau dengan memilih range worksheet. Jika rentang masukan Anda menyertakan label teks untuk mengidentifikasi atau menggambarkan data Anda, pilih kotak centang Label. Berikan konstanta pemulusan. Masukkan nilai konstan smoothing pada kotak teks Damping Factor. File Bantuan Excel menunjukkan bahwa Anda menggunakan konstanta pemulusan antara 0,2 dan 0,3. Agaknya, bagaimanapun, jika Anda menggunakan alat ini, Anda memiliki gagasan sendiri tentang apa konstanta pemulusan yang benar. (Jika Anda tidak tahu apa-apa tentang konstanta pemulusan, mungkin sebaiknya Anda tidak menggunakan alat ini.) Beritahu Excel tempat untuk menempatkan data rata-rata bergerak rata-rata yang dihaluskan secara eksponensial. Gunakan kotak teks Output Range untuk mengidentifikasi kisaran lembar kerja tempat Anda ingin menempatkan data rata-rata bergerak. Dalam contoh lembar kerja, misalnya, Anda menempatkan data rata-rata bergerak ke dalam kisaran lembar kerja B2: B10. (Opsional) Bagilah data yang dihaluskan secara eksponensial. Untuk memetakan data yang dihaluskan secara eksponensial, pilih kotak centang Chart Output. (Opsional) Tunjukkan bahwa Anda menginginkan informasi kesalahan standar dihitung. Untuk menghitung kesalahan standar, pilih kotak centang Standard Errors. Excel menempatkan nilai kesalahan standar di samping nilai rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial. Setelah Anda selesai menentukan apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak yang ingin Anda hitung dan di mana Anda menginginkannya, klik OK. Excel menghitung informasi rata-rata bergerak. Data pemindahan menghilangkan variasi acak dan menunjukkan tren dan komponen siklik. Inheren dalam pengumpulan data yang diambil dari waktu ke waktu adalah beberapa bentuk variasi acak. Ada metode untuk mengurangi pembatalan efek karena variasi acak. Teknik yang sering digunakan dalam industri adalah merapikan. Teknik ini, jika diterapkan dengan benar, mengungkapkan secara lebih jelas tren yang mendasari, komponen musiman dan siklik. Ada dua kelompok metode pemulusan yang berbeda Metode Rata-rata Metode Pemulusan Eksponensial Mengambil rata-rata adalah cara termudah untuk memperlancar data. Kami akan menyelidiki beberapa metode rata-rata, seperti rata-rata sederhana dari semua data sebelumnya. Seorang manajer sebuah gudang ingin mengetahui berapa banyak pemasok tipikal menghasilkan 1000 unit dolar. Heshe mengambil sampel dari 12 pemasok, secara acak, mendapatkan hasil sebagai berikut: Rata-rata atau rata-rata data yang dihitung 10. Manajer memutuskan untuk menggunakan ini sebagai perkiraan pengeluaran pemasok biasa. Apakah ini perkiraan yang baik atau buruk Mean squared error adalah cara untuk menilai seberapa bagus sebuah model. Kita akan menghitung kesalahan kuadrat rata-rata. Jumlah kesalahan sebenarnya dikeluarkan dikurangi taksiran jumlah. Kesalahan kuadrat adalah kesalahan di atas, kuadrat. SSE adalah jumlah kesalahan kuadrat. MSE adalah rata-rata kesalahan kuadrat. Hasil MSE misalnya Hasilnya adalah: Error dan Squared Errors Estimasi 10 Timbul pertanyaan: Bisakah kita menggunakan mean untuk meramalkan pendapatan jika kita menduga sebuah tren A melihat grafik di bawah ini menunjukkan dengan jelas bahwa kita seharusnya tidak melakukan ini. Rata-rata mempertimbangkan semua pengamatan di masa lalu secara merata. Singkatnya, kita nyatakan bahwa Rata-rata atau rata-rata sederhana dari semua pengamatan terakhir hanyalah perkiraan berguna untuk memperkirakan kapan tidak ada tren. Jika ada tren, gunakan perkiraan berbeda yang memperhitungkan tren. Rata-rata beratnya semua pengamatan di masa lalu sama. Sebagai contoh, rata-rata nilai 3, 4, 5 adalah 4. Kita tahu, tentu saja, bahwa rata-rata dihitung dengan menambahkan semua nilai dan membagi jumlah dengan jumlah nilai. Cara lain untuk menghitung rata-rata adalah dengan menambahkan setiap nilai dibagi dengan jumlah nilai, atau 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Pengganda 13 disebut berat. Secara umum: bar frac sum kiri (frac kanan) x1 kiri (frac kanan) x2,. ,, Kiri (frac kanan) xn. The (left (frac right)) adalah bobot dan, tentu saja, jumlahnya ke 1.
No comments:
Post a Comment