Wednesday 16 August 2017

Rata rata dua bergerak


Moving Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analisis ToolPak. 3. Pilih Moving Average dan klik OK. 4. Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2: M2. 5. Klik di kotak Interval dan ketik 6. 6. Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3. 8. Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan: karena kita mengatur interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang semakin meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil interval, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Indikator Rata-rata Bergerak Bergerak rata-rata memberikan ukuran obyektif arah tren dengan merapikan data harga. Biasanya dihitung dengan menggunakan harga penutupan, moving average juga bisa digunakan dengan median. khas. Penutupan tertimbang. Dan harga tinggi, rendah atau terbuka serta indikator lainnya. Rentang rata-rata bergerak yang lebih pendek lebih sensitif dan mengidentifikasi tren baru sebelumnya, namun juga memberi lebih banyak alarm palsu. Rata-rata pergerakan yang lebih lama lebih dapat diandalkan namun kurang responsif, hanya mengambil tren besar. Gunakan rata-rata bergerak yang panjangnya setengah dari siklus yang Anda lacak. Jika panjang siklus peak-to-peak kira-kira 30 hari, maka rata-rata pergerakan 15 hari sesuai. Jika 20 hari, maka rata-rata pergerakan 10 hari sesuai. Beberapa pedagang, bagaimanapun, akan menggunakan rata-rata pergerakan 14 dan 9 hari untuk siklus di atas dengan harapan menghasilkan sinyal sedikit di depan pasar. Yang lain menyukai angka Fibonacci dari rata-rata bergerak 5, 8, 13 dan 21. 100 sampai 200 Hari (20 sampai 40 minggu) yang populer untuk siklus rata-rata yang lebih lama 20 sampai 65 Hari (4 sampai 13 minggu) rata-rata bergerak berguna untuk siklus antara dan 5 Sampai 20 hari untuk siklus pendek. Sistem rata-rata bergerak yang paling sederhana menghasilkan sinyal ketika harga melewati rata-rata bergerak: Jauhi saat harga melintasi ke atas rata-rata bergerak dari bawah. Turun saat harga turun di bawah rata-rata bergerak dari atas. Sistem ini cenderung whipsaws di pasar mulai, dengan harga melintasi bolak-balik melintasi rata-rata bergerak, menghasilkan sejumlah besar sinyal palsu. Oleh karena itu, sistem rata-rata bergerak biasanya menggunakan filter untuk mengurangi whipsaws. Sistem yang lebih canggih menggunakan lebih dari satu moving average. Dua Moving Averages menggunakan moving average yang lebih cepat sebagai pengganti harga penutupan. Tiga Moving Averages menggunakan moving average ketiga untuk mengidentifikasi kapan harga mulai. Multiple Moving Averages menggunakan serangkaian enam moving average yang cepat dan enam moving average yang lambat untuk saling mengkonfirmasi. Moved Averages yang berguna berguna untuk tujuan tren berikut, mengurangi jumlah whipsaws. Keltner Channels menggunakan band yang diplot pada kelipatan rata-rata jangkauan sebenarnya untuk menyaring crossover rata-rata bergerak. Indikator MACD (Moving Average Convergence Divergence) yang populer adalah variasi dari dua sistem rata-rata bergerak, diplot sebagai osilator yang mengurangi rata-rata bergerak lambat dari moving average yang cepat. Ada beberapa tipe moving average yang berbeda, masing-masing memiliki kekhasan tersendiri. Simple moving averages adalah yang paling mudah untuk dibangun, tapi juga yang paling rentan terhadap distorsi. Rata-rata bergerak tertimbang sulit untuk dibangun, namun dapat diandalkan. Exponential moving averages mencapai manfaat pembobotan dikombinasikan dengan kemudahan konstruksi. Wilder moving averages digunakan terutama pada indikator yang dikembangkan oleh J. Welles Wilder. Pada dasarnya formula yang sama dengan rata-rata bergerak eksponensial, mereka menggunakan pembobotan mdash yang berbeda yang pengguna perlukan untuk membuat penyisihan. Indicator Panel menunjukkan cara mengatur moving averages. Pengaturan default adalah rata-rata pergerakan eksponensial 21 hari. Rata-rata pergerakan Jika informasi ini diplot pada grafik, terlihat seperti ini: Ini menunjukkan bahwa ada variasi yang luas dalam jumlah pengunjung, bergantung pada musimnya. Ada jauh lebih sedikit di musim gugur dan musim dingin daripada musim semi dan musim panas. Namun, jika kita ingin melihat tren jumlah pengunjung, kita bisa menghitung rata-rata pergerakan 4 poin. Kami melakukan ini dengan menemukan rata-rata jumlah pengunjung di empat perempat tahun 2005: Kemudian kami menemukan rata-rata jumlah pengunjung dalam tiga kuartal terakhir tahun 2005 dan kuartal pertama tahun 2006: Kemudian dua perempat terakhir tahun 2005 dan dua kuartal pertama Dari tahun 2006: Perhatikan bahwa rata-rata terakhir yang dapat kami temukan adalah untuk dua kuartal terakhir tahun 2006 dan dua kuartal pertama tahun 2007. Kami merencanakan rata-rata bergerak pada grafik, memastikan bahwa setiap rata-rata diplot di pusat empat kuartal Ini mencakup: Kita sekarang dapat melihat bahwa ada sedikit kecenderungan menurun pada pengunjung.

No comments:

Post a Comment