Kalkulator 3 Periode Moving Average

Moving Average. Contoh ini mengajarkan kepada Anda bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar kejenuhan puncak dan lembah agar mudah mengenali tren.1 Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita.2 Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan tidak dapat menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analysis 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 menetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan Titik data saat ini Akibatnya, puncak dan lembah dihalangi Grafik menunjukkan tren Excel yang meningkat tidak dapat menghitung rata-rata pergerakan untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup titik data sebelumnya.9 Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 Dan interval 4.Conclusion The la Rol interval, semakin puncak dan lembah diratakan. Semakin kecil intervalnya, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Peramalan Rata-rata Rata-rata. Pengenalan Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan paling primitif untuk Peramalan Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam uraian ini, kami akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan perkiraan Moving Average. Rata-rata Prakiraan Rata-rata Semua orang terbiasa dengan pergerakan Rata-rata prakiraan terlepas dari apakah mereka percaya mereka Semua mahasiswa melakukannya sepanjang waktu Pikirkan nilai tes Anda dalam kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester Mari anggap Anda mendapat nilai 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan dilakukan Anda memprediksi untuk skor tes kedua Anda. Apa yang menurut Anda akan diprediksi oleh guru Anda untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, apa mungkin teman Anda akan Dict untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes Anda yang berikutnya. Terlepas dari semua pengelupasan yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan guru Anda sangat mungkin mengharapkan Anda mendapatkan sesuatu di Area dari 85 yang baru saja Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita berasumsi bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan sendiri dan menganggap Anda bisa belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang apa Semua yang prihatin dan tidak peduli akan mengantisipasi Anda akan mengikuti ujian ketiga Anda Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan membagikannya kepada Anda. Mereka mungkin berkata kepada diri mereka sendiri, Orang ini selalu bertiup. Asap tentang kecerdasannya Dia akan mendapatkan yang lain 73 jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, Nah, sejauh ini Anda sudah mendapat nilai 85 dan 73, jadi mungkin Anda harus mencari tahu tentang 85 73 2 79 Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta dan Tidak akan mengibaskan musang di semua tempat dan jika Anda mulai belajar lebih banyak lagi, Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. Sebagian besar perkiraan ini benar-benar menghasilkan perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Disebut ramalan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari berasumsi bahwa semua orang yang terhilang dengan pikiran hebat ini telah membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukan Baik pada tes ketiga untuk alasan Anda sendiri dan untuk menempatkan skor yang lebih tinggi di depan sekutu Anda Anda mengikuti tes dan skor Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang. Up dan seperti biasa Anda merasa perlu memandu semua orang untuk membuat ramalan mereka tentang bagaimana Anda akan melakukan tes terakhir. Nah, mudah-mudahan Anda melihat polanya. Sekarang, semoga Anda bisa melihat pola yang menurut Anda paling akurat. E Sementara Kami Bekerja Sekarang kami kembali ke perusahaan pembersih baru kami yang dimulai oleh saudara tirinya yang terasing bernama Whistle While We Work Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet Kami pertama kali menyajikan data untuk perkiraan rata-rata bergerak tiga periode. Masuknya sel C6 seharusnya. Sekarang Anda bisa menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Tidak peduli bagaimana rata-rata bergerak melampaui data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi Anda juga harus Perhatikan bahwa kami tidak benar-benar perlu membuat prediksi untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kami Ini jelas berbeda dari model pemulusan eksponensial yang saya sertakan prediksi masa lalu karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur Prediksi validitas. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk ramalan rata-rata bergerak dua periode. Entri untuk sel C5 seharusnya. Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini. Turun ke sel-sel lain C6 melalui C11.Notice bagaimana sekarang hanya dua potongan terbaru dari data historis yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi, saya telah memasukkan prediksi masa lalu untuk tujuan ilustrasi dan untuk penggunaan selanjutnya dalam perkiraan validasi. Beberapa hal lain yang berasal dari Penting untuk diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m nilai data terbaru digunakan untuk membuat prediksi Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-periode, saat membuat prediksi sebelumnya, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi Pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata Sekarang kita perlu mengembangkan kode untuk perkiraan rata-rata bergerak yang dapat digunakan secara lebih fleksibel. Kode berikut Perhatikan bahwa inputnya adalah Untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam ramalan dan deretan nilai historis Anda dapat menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi Bergerak Rata-rata Historis, NumberOfPeriods Sebagai Sin Mendeklarasikan dan menginisialisasi variabel Dim Item Sebagai Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer. Menginisialisasi variabel Counter 1 Accumulation 0. Menentukan ukuran Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terbaru. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Kode ini akan dijelaskan di kelas Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya Seperti berikut. Rata-rata Pergerakan - Rata-rata Sederhana dan Eksponensial. Rata-rata Rata-rata dan Eksponensial. Rata-rata pergerakan data harga yang lancar akan membentuk tren mengikuti indikator. Mereka tidak memprediksi arah harga, namun menentukan arah saat ini dengan lag Moving averages lag karena Mereka didasarkan pada harga masa lalu Meskipun mengalami kelambatan ini, rata-rata bergerak membantu tindakan harga yang lancar dan menyaring kebisingan. Mereka juga membentuk blok bangunan untuk berbagai indikator dan lapisan teknis lainnya, seperti Bollinger Bands MACD dan McClellan Oscillator Dua jenis paling populer dari Moving averages adalah Simple Moving Average SMA dan the Exponential Mo Ving Rata-rata EMA Rata-rata bergerak ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi arah tren atau menentukan tingkat dukungan dan resistensi potensial. Berikut adalah bagan dengan SMA dan EMA di atasnya. Klik grafik untuk versi live. Perhitungan Rata-rata Bergerak Sederhana. Rata-rata pergerakan sederhana terbentuk dengan menghitung harga rata-rata sekuritas selama periode tertentu Rata-rata bergerak rata-rata didasarkan pada harga penutupan Rata-rata pergerakan sederhana 5 hari adalah jumlah lima hari harga penutupan dibagi lima seperti namanya , Rata-rata bergerak adalah rata-rata yang bergerak Data lama dijatuhkan saat data baru tersedia. Hal ini menyebabkan rata-rata bergerak sepanjang skala waktu Berikut adalah contoh rata-rata pergerakan 5 hari yang berkembang selama tiga hari. Hari pertama pergerakan Rata-rata hanya mencakup lima hari terakhir Hari kedua dari rata-rata bergerak menurunkan titik data pertama 11 dan menambahkan titik data baru 16 Hari ketiga dari rata-rata bergerak berlanjut dengan menjatuhkan titik data pertama 12 dan menambahkan t Titik data baru 17 Pada contoh di atas, harga meningkat secara bertahap dari 11 menjadi 17 di atas total tujuh hari Perhatikan bahwa rata-rata pergerakan juga meningkat dari 13 menjadi 15 selama periode perhitungan tiga hari Perhatikan juga bahwa setiap nilai rata-rata bergerak tepat di bawah Harga terakhir Misalnya, rata-rata bergerak untuk hari pertama sama dengan 13 dan harga terakhir adalah 15 Harga empat hari sebelumnya lebih rendah dan ini menyebabkan rata-rata bergerak ke lag. Exponential Moving Average Calculation. Exponential moving averages mengurangi lag dengan menerapkan lebih banyak Berat untuk harga terakhir Bobot yang diterapkan pada harga terbaru tergantung pada jumlah periode dalam rata-rata bergerak Ada tiga langkah untuk menghitung rata-rata bergerak eksponensial Pertama, hitung rata-rata bergerak sederhana EMA eksponensial bergerak harus dimulai di suatu tempat sehingga Rata-rata bergerak sederhana digunakan sebagai periode sebelumnya EMA pada perhitungan pertama Kedua, hitung pengganda bobot Ketiga, hitunglah pergerakan eksponensial ave. Kemarahan Rumus di bawah ini adalah untuk rata-rata pergerakan eksponensial 10-hari EMA. A 10-hari menerapkan bobot 18 18 ke harga terbaru EMA periode-10 juga dapat disebut 18 18 EMA A 20 periode EMA yang berlaku 9 52 menimbang harga paling akhir 2 20 1 0952 Perhatikan bahwa pembobotan untuk jangka waktu yang lebih pendek lebih banyak daripada pembobotan untuk jangka waktu yang lebih lama Sebenarnya, bobot turun setengahnya setiap periode rata-rata bergerak rata-rata. Jika Anda ingin Kami merupakan persentase spesifik untuk EMA, Anda dapat menggunakan rumus ini untuk mengubahnya menjadi periode waktu dan kemudian memasukkan nilai itu sebagai parameter EMA. Berikut adalah contoh spreadsheet dari rata-rata pergerakan sederhana 10 hari dan pergerakan eksponensial 10 hari. Rata-rata untuk Intel Rata-rata bergerak sederhana lurus ke depan dan memerlukan sedikit penjelasan Rata-rata 10 hari hanya bergerak saat harga baru mulai tersedia dan harga lama turun. Rata-rata bergerak eksponensial dimulai dengan nilai rata-rata bergerak sederhana 22 22 pada perhitungan pertama Setelah fi Perhitungan pertama, rumus normal mengambil alih Karena EMA dimulai dengan rata-rata bergerak sederhana, nilainya sebenarnya tidak akan terealisasi sampai 20 atau lebih periode kemudian. Dengan kata lain, nilai pada spreadsheet excel mungkin berbeda dari nilai grafik karena Periode penayangan pendek Spreadsheet ini hanya akan kembali 30 periode, yang berarti pengaruhnya terhadap rata-rata pergerakan sederhana yang memiliki 20 periode untuk menghilangkan StockCharts yang terjadi setidaknya 250 periode yang biasanya jauh lebih jauh untuk perhitungannya sehingga efek dari rata-rata pergerakan sederhana Dalam perhitungan pertama telah benar-benar hilang. Lag Factor. Semakin lama rata-rata bergerak, semakin banyak lag. Rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari akan memeluk harga cukup dekat dan berbalik segera setelah harga berubah. Rata-rata bergerak pendek seperti kapal cepat - gesit dan Cepat berubah Sebaliknya, rata-rata pergerakan 100 hari berisi banyak data masa lalu yang memperlambatnya. Rata-rata bergerak yang lebih panjang seperti kapal tanker laut - lesu dan lamban untuk berubah Dibutuhkan al Arger dan pergerakan harga yang lebih lama untuk moving average 100 hari untuk mengubah course. Click pada grafik untuk live version. Bagan di atas menunjukkan SP 500 ETF dengan EMA 10 hari mengikuti harga dan SMA 100 hari menggiling lebih tinggi. Bahkan dengan penurunan Januari-Februari, SMA 100 hari menyelenggarakan kursus dan tidak menolak SMA 50 hari itu cocok di suatu tempat antara rata-rata pergerakan 10 dan 100 hari ketika sampai pada faktor lag. Rata-rata Movover vs Exponential Moving Averages. Meskipun ada perbedaan yang jelas antara rata-rata pergerakan sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial, yang satu tidak selalu lebih baik daripada rata-rata pergerakan eksponensial lainnya yang memiliki tingkat lag lebih sedikit dan oleh karena itu lebih sensitif terhadap harga baru-baru ini - dan perubahan harga terkini Rata-rata pergerakan eksponensial akan berubah sebelum pergerakan sederhana Rata-rata Rata-rata bergerak sederhana, di sisi lain, mewakili rata-rata harga sebenarnya untuk keseluruhan periode waktu. Rata-rata pergerakan sederhana mungkin lebih sesuai untuk mengidentifikasi tingkat dukungan atau penolakan. Rata-rata preferensi rata-rata tergantung pada tujuan, gaya analisis dan cakrawala waktu Chartis harus bereksperimen dengan kedua jenis rata-rata bergerak serta rentang waktu yang berbeda untuk menemukan yang paling sesuai Bagan di bawah ini menunjukkan IBM dengan SMA 50 hari dengan warna merah dan 50- Hari EMA dalam warna hijau Kedua memuncak pada akhir Januari, namun penurunan EMA lebih tajam daripada penurunan di SMA EMA muncul pada pertengahan Februari, namun SMA terus berlanjut hingga akhir Maret Perhatikan bahwa SMA tersebut muncul di atas sebuah Bulan setelah EMA. Length dan Timeframes. Panjang rata-rata bergerak bergantung pada tujuan analitis Rata-rata pergerakan pendek 5-20 periode paling sesuai untuk tren jangka pendek dan perdagangan Chartists yang tertarik pada tren jangka menengah akan memilih moving average yang lebih lama. Yang mungkin memperpanjang 20-60 periode Investor jangka panjang akan memilih moving averages dengan periode 100 atau lebih. Beberapa moving average length lebih populer daripada yang lain. Rata-rata pergerakan 200 hari mungkin adalah Bec yang paling populer. Ause panjangnya, ini jelas merupakan moving average jangka panjang Selanjutnya, rata-rata pergerakan 50 hari cukup populer untuk tren jangka menengah Banyak chartis menggunakan moving average 50 hari dan 200 hari bersama Jangka pendek, sebuah Rata-rata pergerakan 10 hari cukup populer di masa lalu karena mudah untuk menghitung Satu hanya menambahkan angka dan memindahkan titik desimal. Identifikasi Tegangan. Sinyal yang sama dapat dihasilkan dengan menggunakan rata-rata bergerak sederhana atau eksponensial Seperti disebutkan di atas, preferensi tergantung Pada masing-masing individu Contoh di bawah ini akan menggunakan rata-rata bergerak sederhana dan eksponensial Istilah moving average berlaku untuk rata-rata bergerak sederhana dan eksponensial. Arah rata-rata bergerak menyampaikan informasi penting mengenai harga. Rata-rata pergerakan yang meningkat menunjukkan bahwa harga pada umumnya meningkat Jatuh Rata bergerak menunjukkan bahwa harga rata-rata turun Rata-rata pergerakan jangka panjang yang meningkat mencerminkan tren kenaikan jangka panjang Sebuah jatuhnya moving average jangka pendek mencerminkan adanya Tren turun jangka pendek. Bagan di atas menunjukkan MMM 3M dengan rata-rata pergerakan eksponensial 150 hari Contoh ini menunjukkan seberapa baik rata-rata bergerak bergerak bila trennya kuat. EMA 150 hari ditolak pada bulan November 2007 dan sekali lagi pada bulan Januari 2008 Perhatikan bahwa Penurunan 15 untuk membalikkan arah dari rata-rata pergerakan ini Indikator lagging ini mengidentifikasi pembalikan tren saat terjadi paling baik atau setelah terjadi pada MMM terburuk berlanjut hingga Maret 2009 dan kemudian melonjak 40-50 Perhatikan bahwa EMA 150 hari telah melakukan Tidak muncul sampai setelah gelombang ini Setelah itu, bagaimanapun, MMM terus berlanjut dalam 12 bulan ke depan Moving averages bekerja dengan sangat baik dalam tren yang kuat. Crossover ganda. Dua moving averages dapat digunakan bersamaan untuk menghasilkan sinyal crossover. Dalam Technical Analysis of the Financial Markets John Murphy menyebutnya metode crossover ganda Crossover ganda melibatkan satu moving average yang relatif pendek dan satu moving average yang relatif panjang Seperti pada semua moving averages, panjang umum dari Moving average mendefinisikan kerangka waktu untuk sistem Suatu sistem yang menggunakan EMA 5 hari dan EMA 35 hari akan dianggap sistem jangka pendek A menggunakan SMA 50 hari dan SMA 200 hari akan dianggap jangka menengah, bahkan mungkin panjang - term. A crossover bullish terjadi ketika moving average yang lebih pendek melintasi di atas moving average yang lebih panjang Ini juga dikenal sebagai golden cross Sebuah crossover bearish terjadi ketika moving average yang pendek melintasi di bawah moving average yang lebih lama Ini dikenal sebagai dead cross. Moving Rata crossover menghasilkan sinyal yang relatif terlambat Bagaimanapun, sistem ini menggunakan dua indikator lagging Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin besar lag pada sinyal sinyal-sinyal ini bekerja dengan baik saat tren yang baik terjadi. Namun, sistem crossover moving average akan menghasilkan banyak Whipsaws tanpa adanya tren yang kuat. Ada juga metode triple crossover yang melibatkan tiga moving averages. Sekali lagi, sinyal dihasilkan saat moving average terpendek melintasi dua moving average yang lebih panjang. Usia Sistem crossover triple sederhana mungkin melibatkan rata-rata pergerakan 5 hari, 10 hari dan 20 hari. Bagan di atas menunjukkan Home Depot HD dengan garis putus-putus 10 hari EMA hijau dan garis merah EMA 50 hari Garis hitam adalah Penutupan harian Menggunakan crossover rata-rata bergerak akan menghasilkan tiga goresan sebelum menangkap perdagangan yang baik EMA 10 hari pecah di bawah EMA 50 hari pada akhir Oktober 1, tapi ini tidak berlangsung lama selama 10 hari kembali ke atas. Pertengahan November 2 Cross ini bertahan lebih lama, namun crossover bearish berikutnya pada 3 Januari terjadi di dekat level harga akhir November, yang mengakibatkan whipsaw lain. Salib bearish ini tidak bertahan selama EMA 10 hari bergerak kembali di atas 50 hari beberapa hari. Kemudian 4 Setelah tiga sinyal buruk, sinyal keempat meramalkan pergerakan yang kuat saat saham menguat di atas 20. Ada dua takeaways di sini Pertama, crossover rentan terhadap whipsaw Filter harga atau waktu dapat diterapkan untuk membantu mencegah whipsaws. Pedagang mungkin memerlukan crossover. Untuk bertahan 3 hari sebelum berakting Atau memerlukan EMA 10 hari untuk bergerak di atas di bawah EMA 50 hari dengan jumlah tertentu sebelum bertindak Kedua, MACD dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengukur crossover MACD 10,50,1 ini akan menunjukkan garis yang mewakili perbedaan antara keduanya. Rata-rata bergerak eksponensial MACD berubah positif selama salib emas dan negatif selama salib mati Persentase Harga Oscillator PPO dapat digunakan dengan cara yang sama untuk menunjukkan perbedaan persentase Perhatikan bahwa MACD dan PPO didasarkan pada rata-rata bergerak eksponensial dan tidak akan sesuai dengan yang sederhana. Moving averages. Bagan ini menunjukkan Oracle ORCL dengan EMA 50 hari, EMA 200 hari dan MACD 50,200,1 Ada empat crossover rata-rata bergerak selama periode 2 1 2 tahun Tiga yang pertama berakibat pada whipsaws atau bad trade. Tren yang berkelanjutan dimulai. Dengan crossover keempat sebagai ORCL maju ke pertengahan 20-an Sekali lagi, moving average crossover bekerja dengan baik saat trend kuat, namun menghasilkan kerugian dengan tidak adanya trend. Harga Crossover. Moving rata-rata juga bisa digunakan t O menghasilkan sinyal dengan crossover harga sederhana Sinyal bullish dihasilkan saat harga bergerak di atas rata-rata bergerak Sinyal bearish dihasilkan saat harga bergerak di bawah rata-rata bergerak Crossover harga dapat digabungkan untuk diperdagangkan dalam tren yang lebih besar Rata-rata pergerakan yang lebih lama menentukan nada untuk Tren yang lebih besar dan moving average yang lebih pendek digunakan untuk menghasilkan sinyal One akan mencari cross rates bullish hanya bila harga sudah di atas moving average yang lebih panjang. Ini akan diperdagangkan selaras dengan trend yang lebih besar. Misalnya, jika harga di atas 200 Rata-rata pergerakan hari ini, para chartis hanya akan fokus pada sinyal ketika harga bergerak di atas rata-rata pergerakan 50 hari. Jelas, pergerakan di bawah rata-rata pergerakan 50 hari akan mendahului sinyal semacam itu, namun persilangan bearish semacam itu akan diabaikan karena tren yang lebih besar adalah Naik Sebuah salib bearish hanya akan menyarankan pullback dalam uptrend yang lebih besar Sebuah cross kembali di atas moving average 50 hari akan menandakan kenaikan harga dan continuat Ion dari uptrend yang lebih besar. Bagan berikutnya menunjukkan Emerson Electric EMR dengan EMA 50 hari dan EMA 200 hari Stok bergerak di atas dan bertahan di atas rata-rata pergerakan 200 hari di bulan Agustus Ada penurunan di bawah EMA 50 hari di awal November dan lagi pada awal Februari Harga cepat bergerak kembali di atas EMA 50 hari untuk memberikan sinyal bullish panah hijau selaras dengan MACD 1.5p1 yang lebih besar naik ditunjukkan di jendela indikator untuk mengkonfirmasi harga di atas atau di bawah 50- Hari EMA EMA 1 hari sama dengan harga penutupan MACD 1,50,1 positif saat penutupan berada di atas EMA 50 hari dan negatif saat penutupan berada di bawah EMA. Support and Resistance. Moving 50 hari juga dapat Bertindak sebagai pendukung dalam uptrend dan resistance dalam tren turun. Uptrend jangka pendek mungkin akan menemukan support mendekati moving average 20 hari sederhana, yang juga digunakan pada Bollinger Bands. Uptrend jangka panjang mungkin akan mendapat support mendekati pergerakan sederhana 200 hari. Rata-rata, yang merupakan moving average jangka panjang yang paling populer Jika fakta, Rata-rata pergerakan 200 hari mungkin menawarkan dukungan atau penolakan hanya karena sangat banyak digunakan Ini hampir seperti ramalan yang dipenuhi sendiri. Bagan di atas menunjukkan Komposit NY dengan rata-rata pergerakan sederhana 200 hari dari pertengahan 2004 sampai akhir 2008 Dukungan 200 hari telah diberikan berkali-kali selama kemajuan. Setelah tren berbalik arah dengan jeda dukungan ganda, rata-rata pergerakan 200 hari bertindak sebagai resistance di sekitar 9500. Jangan mengharapkan level support dan resistance yang tepat dari moving averages, terutama pergerakan yang lebih panjang. Rata-rata Pasar didorong oleh emosi, yang membuat mereka cenderung mengalami overshoots Alih-alih tingkat yang tepat, rata-rata bergerak dapat digunakan untuk mengidentifikasi zona dukungan atau hambatan. Keuntungan menggunakan moving averages perlu dipertimbangkan terhadap kerugian Rata-rata pergerakan adalah tren berikut, atau Tertinggal, indikator yang akan selalu menjadi langkah di belakang Ini belum tentu hal yang buruk sekalipun. Toh, trennya adalah teman Anda dan yang terbaik adalah berdagang ke arah o F tren Moving averages memastikan bahwa trader sesuai dengan tren saat ini Meskipun trennya adalah teman Anda, sekuritas menghabiskan banyak waktu dalam rentang perdagangan, yang membuat rata-rata bergerak tidak efektif Sekali dalam tren, rata-rata bergerak akan membuat Anda tetap bertahan. In, tetapi juga memberikan sinyal terlambat Don t mengharapkan untuk menjual di atas dan membeli di bagian bawah menggunakan rata-rata bergerak Seperti kebanyakan alat analisis teknis lainnya, rata-rata bergerak tidak boleh digunakan sendiri, namun bersamaan dengan alat pelengkap lainnya, Chartists dapat menggunakan Bergerak rata-rata untuk menentukan keseluruhan tren dan kemudian menggunakan RSI untuk menentukan tingkat overbought atau oversold. Mengikuti Moving Averages to StockCharts Chart. Rata-rata bergerak tersedia sebagai fitur overlay harga pada meja kerja SharpCharts Dengan menggunakan menu drop-down Overlay, pengguna dapat memilih salah satu Rata bergerak sederhana atau rata-rata bergerak eksponensial Parameter pertama digunakan untuk menentukan jumlah periode waktu. Parameter opsional dapat ditambahkan untuk menentukan harga yang mana Ld harus digunakan dalam perhitungan - O untuk Open, H untuk High, L untuk Low, dan C untuk Close A Comma digunakan untuk parameter terpisah. Parameter opsional lainnya dapat ditambahkan untuk menggeser rata-rata bergerak ke kiri. Masa lalu atau masa depan Sebuah angka negatif -10 akan menggeser rata-rata bergerak ke kiri 10 periode Angka positif 10 akan menggeser rata-rata bergerak ke 10 periode yang tepat. Sebagian besar rata-rata bergerak dapat dilapisi dengan plot harga dengan hanya menambahkan garis overlay lainnya ke Anggota bursa StockCharts dapat mengubah warna dan gaya untuk membedakan antara beberapa moving averages Setelah memilih indikator, buka Advanced Options dengan mengklik segitiga hijau kecil. Opsi Lanjutan juga dapat digunakan untuk menambahkan overlay rata-rata bergerak ke indikator teknis lainnya seperti RSI, CCI, dan Volume. Klik di sini untuk grafik live dengan beberapa rata-rata bergerak yang berbeda. Menggunakan Moving Averages dengan StockCharts Scans. Berikut adalah beberapa contoh yang memindai StockCharts Anggota dapat menggunakan untuk memindai berbagai situasi rata-rata bergerak. Rata-rata Pindah Rata-rata Bergerak Pemindaian ini mencari saham dengan rata-rata pergerakan sederhana 150 hari yang meningkat dan umpan silang bullish EMA 5 hari dan EMA 35 hari Rata-rata pergerakan 150 hari Naik selama perdagangan di atas levelnya lima hari yang lalu Sebuah cross bullish terjadi ketika EMA 5 hari bergerak di atas EMA 35 hari di atas rata-rata volume. Bearish Moving Average Cross Pemindaian ini mencari saham dengan level jatuh 150- Hari rata-rata bergerak sederhana dan cross bearish EMA 5 hari dan EMA 35 hari Rata-rata pergerakan 150 hari turun selama diperdagangkan di bawah level lima hari yang lalu. Salib bearish terjadi ketika pergerakan EMA 5-hari Di bawah EMA 35 hari di abo Rata-rata volume. Further Study. John Murphy s buku memiliki bab yang dikhususkan untuk moving averages dan berbagai kegunaannya Murphy mencakup pro dan kontra dari moving averages. Selain itu, Murphy menunjukkan bagaimana rata-rata bergerak bekerja dengan Bollinger Bands dan sistem perdagangan berbasis channel. Analisis Pasar Keuangan John Murphy.