Simple Moving Average Forecast Excel

Moving Average Forecasting. Introduction Seperti yang Anda duga kita melihat beberapa pendekatan yang paling primitif terhadap peramalan Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam uraian ini, kita akan melanjutkan dengan Mulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average forecasts. Moving Average Forecasts Setiap orang mengetahui perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka percaya mereka Semua mahasiswa melakukannya sepanjang waktu Pikirkan skor tes Anda dalam kursus di mana Anda akan pergi ke Memiliki empat tes selama semester Mari s menganggap Anda mendapat 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda prediksikan untuk skor tes kedua Anda. Apa yang menurut Anda akan diprediksi oleh guru Anda untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, perkiraan teman Anda mungkin akan memprediksi Untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes Anda yang berikutnya. Terlepas dari semua kerutan yang mungkin Anda lakukan pada fr Anda? Iends dan orang tua, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda mendapatkan sesuatu di area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita berasumsi bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan sendiri Dan bayangkan Anda bisa belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan jadi Anda mendapatkan skor 73. Sekarang, apa yang menjadi perhatian dan tidak peduli yang akan Anda hadapi akan Anda dapatkan pada tes ketiga Anda Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan tanpa mempedulikan Apakah mereka akan membaginya dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, Orang ini selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, Baiklah, jadi Sejauh ini Anda sudah mencapai usia 85 dan 73, jadi mungkin Anda harus mencari tahu tentang hal 73 78 Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta dan tidak mengayunkan musang itu ke mana-mana dan jika Anda mulai melakukan Jauh lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. Kedua perkiraan ini sebenarnya Rata-rata perkiraan rata-rata bergerak adalah yang pertama yang menggunakan skor terakhir untuk meramalkan kinerja masa depan Anda Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Bahwa semua orang yang terhilang dengan pikiran hebat ini telah membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga untuk alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan sekutu Anda Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah Semua orang, termasuk dirimu sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester ini dan seperti biasa Anda merasa perlu memandu semua orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda akan melakukan tes terakhir. Nah, semoga Anda melihat Pola. Sekarang, mudah-mudahan Anda bisa melihat pola yang Anda yakini yang paling akurat. Whistle Sementara Kami Bekerja Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir. Diwakili oleh bagian berikut dari spreadsheet Kami pertama kali menyajikan data untuk perkiraan rata-rata bergerak tiga periode. Entri untuk sel C6 seharusnya. Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Tidak seperti bagaimana rata-rata bergerak. Selama data historis terbaru namun menggunakan tepat tiga periode terbaru yang tersedia untuk setiap prediksi Anda juga harus memperhatikan bahwa kami tidak perlu membuat prediksi untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kami. Hal ini jelas berbeda dengan Model smoothing eksponensial Saya telah menyertakan prediksi masa lalu karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Kini saya ingin menyajikan hasil yang serupa untuk perkiraan rata-rata bergerak dua periode. Entri untuk sel C5 seharusnya. Sekarang Anda Dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C6 sampai C11. Tidak bagaimana sekarang hanya dua potongan data historis terakhir yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya menyertakan D prediksi masa lalu untuk tujuan ilustrasi dan untuk kemudian digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang penting untuk diperhatikan. Untuk m-period moving average forecast hanya m nilai data terbaru yang 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 mengembangkannya. Kode untuk ramalan rata-rata bergerak yang dapat digunakan secara lebih fleksibel Kode berikut Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan susunan nilai historis Anda dapat menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage Historis, NumberOfPeriods Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi 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 ini. Bagaimana Menghitung Rata-rata Bergerak di Excel. Analisis Data Eksperimen Untuk Dummies, Edisi ke 2. Perintah Analisis Data menyediakan alat untuk menghitung rata-rata perataan bergerak dan eksponensial di Excel Misalkan, untuk kepentingan ilustrasi, Anda telah mengumpulkan suhu harian Informasi Anda ingin menghitung rata-rata pergerakan tiga hari rata-rata tiga hari terakhir sebagai bagian dari beberapa peramalan cuaca sederhana Untuk menghitung rata-rata bergerak untuk kumpulan data ini, ikuti langkah-langkah berikut. Untuk menghitung rata-rata bergerak, pertama klik tab Data S Data Analysis tombol perintah. Ketika Excel menampilkan kotak dialog Analisis Data, pilih t Dia Moving Average item dari daftar dan kemudian klik OK. Excel menampilkan kotak dialog Moving Average. Mengidentifikasi data yang ingin Anda gunakan untuk menghitung rata-rata bergerak. Klik di kotak teks Input Range dari kotak dialog Moving Average Kemudian identifikasikan Rentang masukan, baik dengan mengetikkan alamat kisaran worksheet atau dengan menggunakan mouse untuk memilih rentang worksheet. Referensi rentang Anda harus menggunakan alamat sel absolut Alamat sel absolut mendahului huruf kolom dan nomor baris dengan tanda, seperti pada A 1 A 10. Jika sel pertama di kisaran masukan Anda menyertakan label teks untuk mengidentifikasi atau menggambarkan data Anda, pilih kotak centang Label in First Row. Di kotak teks Interval, beri tahu Excel berapa nilai yang harus disertakan dalam perhitungan rata-rata bergerak. Anda dapat menghitung Rata bergerak menggunakan sejumlah nilai Secara default, Excel menggunakan tiga nilai paling baru untuk menghitung rata-rata bergerak. Untuk menentukan bahwa sejumlah nilai lain digunakan untuk menghitung rata-rata bergerak, masukkan nilai tersebut ke dalam Kotak teks Interval. Tell Excel mana untuk menempatkan data rata-rata bergerak. Gunakan kotak teks Output Range untuk mengidentifikasi kisaran lembar kerja di mana Anda ingin menempatkan data rata-rata bergerak Dalam contoh lembar kerja, data rata-rata bergerak telah dimasukkan ke dalam Rentang lembar kerja B2 B10. Opsional Tentukan apakah Anda menginginkan bagan. Jika Anda menginginkan bagan yang memplot informasi rata-rata bergerak, pilih kotak centang Chart Output. Opsional Tunjukkan apakah Anda menginginkan informasi kesalahan standar dihitung. Jika Anda ingin menghitung kesalahan standar untuk data, pilih kotak centang Standard Errors Excel menempatkan nilai kesalahan standar di samping nilai rata-rata bergerak Informasi kesalahan standar masuk ke C2 C10. Setelah Anda selesai Menentukan apa informasi rata-rata bergerak yang ingin Anda perhitungkan dan di mana Anda menginginkannya ditempatkan, klik OK. Excel menghitung informasi rata-rata bergerak. Perhatikan Jika Excel tidak memiliki cukup informasi untuk menghitung rata-rata bergerak untuk kesalahan standar, ini akan menempatkan pesan kesalahan ke dalam sel Anda dapat melihat beberapa sel yang menunjukkan pesan kesalahan ini sebagai nilai. Rata-rata Rata-rata - Rata-rata Sederhana dan Eksponensial. Rata-rata Rata-rata dan Rata-Rata Eksponensial. Rata-rata harga data menjadi tidak stabil sehingga tidak menunjukkan arah harga, namun menentukan Arah saat ini dengan lag Moving averages lag karena mereka didasarkan pada harga masa lalu. Meskipun lag ini, moving averages membantu kelancaran p Beras dan menyaring kebisingan Mereka juga membentuk blok bangunan untuk berbagai indikator dan lapisan teknis lainnya, seperti Bollinger Bands MACD dan McClellan Oscillator Dua tipe moving average yang paling populer adalah Simple Moving Average SMA dan Exponential Moving Average EMA. Rata-rata bergerak ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi arah tren atau menentukan tingkat dukungan dan resistensi potensial. Berikut adalah grafik dengan SMA dan EMA di atasnya. Klik grafik untuk versi live. Perhitungan Rata-rata Bergerak Rata-rata. Rata-rata terbentuk dengan menghitung harga rata-rata keamanan 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 yang disebutkan namanya, sebuah pergerakan Rata-rata adalah rata-rata yang bergerak Data lama dijatuhkan saat data baru tersedia. Hal ini menyebabkan rata-rata bergerak sepanjang skala waktu Berikut adalah contoh evol pergerakan rata-rata 5 hari. Berjangka waktu tiga hari. Hari pertama rata-rata bergerak hanya mencakup lima hari terakhir Hari kedua rata-rata bergerak menurunkan titik data pertama 11 dan menambahkan titik data baru 16 Hari ketiga dari rata-rata bergerak berlanjut dengan menjatuhkan yang pertama. Titik data 12 dan menambahkan titik data baru 17 Pada contoh di atas, harga meningkat secara bertahap dari 11 menjadi 17 selama total tujuh hari Perhatikan bahwa rata-rata pergerakan juga meningkat dari 13 menjadi 15 selama periode perhitungan tiga hari Perhatikan juga bahwa setiap pergerakan Nilai rata-rata berada di bawah harga terakhir Misalnya, rata-rata pergerakan 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 reduce Lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terakhir Bobot yang diterapkan pada harga terbaru bergantung pada jumlah periode dalam rata-rata bergerak Ada tiga langkah untuk menghitung pergerakan eksponensial a. Verage Pertama, hitung rata-rata bergerak sederhana Rata-rata bergerak eksponensial EMA harus dimulai di suatu tempat sehingga rata-rata bergerak sederhana digunakan sebagai EMA periode sebelumnya dalam perhitungan pertama Kedua, hitung pengganda bobot Ketiga, hitung rata-rata pergerakan eksponensial Rumus di bawah ini Adalah untuk rata-rata pergerakan eksponensial 10-hari EMA. A 10-berlaku 18 18 pembobotan ke harga terbaru EMA periode-10 juga dapat disebut 18 18 EMA A 20 periode EMA berlaku 9 52 menimbang ke Harga terbaru 2 20 1 0952 Perhatikan bahwa pembobotan untuk jangka waktu yang lebih pendek lebih banyak dari pada pembobotan untuk jangka waktu yang lebih lama Sebenarnya, bobot turun setengahnya setiap periode rata-rata bergerak rata-rata. Jika Anda menginginkan persentase tertentu Untuk EMA, Anda dapat menggunakan rumus ini untuk mengubahnya menjadi periode waktu dan kemudian memasukkan nilai tersebut sebagai parameter EMA. Berikut adalah contoh spreadsheet dari rata-rata pergerakan sederhana 10 hari dan rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari untuk Inte L 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 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 tampilan singkat - Periode belakang 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 pada awalnya. Perhitungan telah mereda sepenuhnya. Lag Factor. Semakin lama rata-rata bergerak, semakin lag A 10 hari eksponensial moving average akan memeluk harga cukup closel. Y dan berbalik tak lama 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 lambat Perubahan Dibutuhkan pergerakan harga yang lebih besar dan lebih lama untuk moving average 100 hari untuk mengubah arah. Klik di grafik untuk tabel live. Bagan di atas menunjukkan SP 500 ETF dengan EMA 10 hari mengikuti harga dan harga 100- Hari SMA menggiling lebih tinggi Bahkan dengan penurunan Januari-Februari, SMA 100 hari menyelenggarakan kursus dan tidak menolak SMA 50 hari cocok di suatu tempat antara rata-rata pergerakan 10 dan 100 hari ketika sampai pada faktor lag. Rata-rata Moving Exponential. Meskipun ada perbedaan yang jelas antara rata-rata bergerak 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 terkini - dan rec Perubahan harga bergerak Rata-rata bergerak eksponensial akan berubah sebelum rata-rata bergerak sederhana Rata-rata pergerakan sederhana, sebaliknya, merupakan rata-rata harga sebenarnya untuk keseluruhan periode waktu. Rata-rata pergerakan sederhana mungkin lebih sesuai untuk mengidentifikasi level support atau resistance. 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 EMA 50 hari di 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 lebih dari sebulan 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 minat Chartists. Ed dalam tren jangka menengah akan memilih untuk rata-rata bergerak yang lebih lama yang dapat memperpanjang 20-60 periode Investor jangka panjang akan memilih moving averages dengan periode 100 atau lebih. Beberapa panjang rata-rata bergerak lebih populer daripada yang lain Rata-rata pergerakan 200 hari mungkin Yang paling populer Karena 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 Short - Istilah, rata-rata pergerakan 10 hari cukup populer di masa lalu karena mudah untuk menghitung Satu hanya menambahkan angka dan memindahkan titik desimal. Identifikasi Identifikasi. 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 menunjukkan imp Ortant informasi tentang harga Sebuah kenaikan rata-rata bergerak menunjukkan bahwa harga umumnya meningkat Sebuah turun rata-rata bergerak menunjukkan bahwa harga rata-rata turun Sebuah naik jangka panjang rata-rata bergerak mencerminkan tren naik jangka panjang Sebuah jatuh jangka panjang rata-rata bergerak mencerminkan panjang - term downtrend. Bagan di atas menunjukkan MMM 3M dengan rata-rata pergerakan eksponensial 150 hari Contoh ini menunjukkan seberapa baik rata-rata bergerak bergerak saat tren kuat EMA 150 hari ditolak pada bulan November 2007 dan sekali lagi pada bulan Januari 2008 Perhatikan bahwa hal itu Mengalami 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 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 O menghasilkan sinyal crossover Dalam Analisis Teknis Pasar Keuangan 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 moving average mendefinisikan jangka waktu untuk Sistem 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 jangka panjang. Sebuah 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 crossover rata-rata 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 pada h Namun, sistem crossover rata-rata bergerak 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 lama. Sistem crossover triple sederhana mungkin melibatkan moving average 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 harian Close Menggunakan crossover rata-rata bergerak akan menghasilkan tiga whipsaws 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 bergerak kembali di atas pada pertengahan 2 November 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 ba D sinyal, 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 sampai 3 hari terakhir. Sebelum bertindak 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 selisih antara Dua 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 pergerakan eksponensial dan tidak akan sesuai Dengan rata-rata bergerak sederhana. Bagan ini menunjukkan Oracle ORCL dengan EMA 50 hari, EMA 200 hari dan MACD 50,200,1 Ada empat perpindahan rata-rata bergerak selama periode 2 1 2 tahun Tiga hasil pertama Ed di whipsaws atau perdagangan yang buruk Kecenderungan berkelanjutan dimulai dengan crossover keempat saat ORCL maju ke pertengahan 20-an Sekali lagi, pergerakan rata-rata crossover bekerja dengan baik saat tren kuat, namun menghasilkan kerugian karena tidak adanya tren. Harga Crossover. Rata-rata pergerakan Juga dapat digunakan untuk 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 dikombinasikan untuk diperdagangkan dalam tren yang lebih besar Rata-rata pergerakan yang lebih lama Menetapkan nada untuk tren yang lebih besar dan moving average yang lebih pendek digunakan untuk menghasilkan sinyal One akan mencari harga bullish cross only ketika harga sudah berada di atas moving average yang lebih panjang. Ini akan diperdagangkan selaras dengan trend yang lebih besar. Misalnya, jika harga Berada di atas rata-rata pergerakan 200 hari, para chartists hanya akan fokus pada sinyal ketika harga bergerak di atas rata-rata pergerakan 50 hari. Jelas, sebuah langkah di bawah 50-da Rata bergerak akan mendahului sinyal seperti itu, namun persilangan bearish seperti itu akan diabaikan karena tren yang lebih besar naik Sinyal bearish akan menunjukkan kemunduran dalam uptrend yang lebih besar. Sebuah cross back di atas moving average 50 hari akan memberi sinyal kenaikan harga. Dan kelanjutan dari tren naik 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 di awal bulan Februari Harga cepat bergerak kembali di atas EMA 50 hari untuk memberi sinyal bullish panah hijau selaras dengan MACD 1.5p1 yang lebih besar uptrend ditunjukkan di jendela indikator untuk mengkonfirmasi harga di atas atau di bawah 50 - day 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 average 50 hari. Juga bertindak sebagai support dalam uptrend dan Resistensi dalam tren turun Sebuah tren kenaikan jangka pendek mungkin menemukan support mendekati moving average 20 hari sederhana, yang juga digunakan pada Bollinger Bands. Uptrend jangka panjang mungkin akan mendapat support mendekati moving average 200 hari yang sederhana, yang paling populer. Rata bergerak jangka panjang 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 pergerakan sederhana 200 hari. Rata-rata dari pertengahan 2004 sampai akhir tahun 2008 200 hari telah memberikan dukungan berkali-kali selama kemajuan. Setelah tren berbalik arah dengan double support break, rata-rata pergerakan 200 hari bertindak sebagai resistance di sekitar 9500. Jangan mengharapkan support dan resistance yang tepat. Tingkat dari rata-rata bergerak, terutama moving average yang lebih lama Pasar didorong oleh emosi, yang membuat mereka rentan terhadap overshoots Alih-alih tingkat yang tepat, moving averages dapat digunakan untuk mengidentifikasi zona support atau resistance. Keuntungan dari Menggunakan moving averages perlu dipertimbangkan terhadap kerugian Moving averages adalah trend berikut, atau lagging, indikator yang akan selalu menjadi langkah di belakang Ini tidak selalu berarti buruk. Bagaimanapun, trennya adalah teman Anda dan yang terbaik adalah melakukan perdagangan Arah 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 berubah. Membuat Anda tetap dalam, tetapi juga memberi sinyal terlambat Don t mengharapkan untuk menjual di atas dan membeli di bagian bawah menggunakan moving averages Seperti kebanyakan alat analisis teknis lainnya, rata-rata bergerak tidak boleh digunakan sendiri, namun bersamaan dengan alat bantu pendamping lainnya Chartists Dapat menggunakan moving averages untuk menentukan keseluruhan trend dan kemudian menggunakan RSI untuk menentukan level overbought atau oversold. Mengikuti Moving Averages to StockCharts Chart. Rata-rata pergerakan tersedia sebagai harga ov. Fitur erlay di meja kerja SharpCharts Dengan menggunakan menu drop-down Overlay, pengguna dapat memilih moving average yang sederhana atau moving average eksponensial Parameter pertama digunakan untuk mengatur jumlah periode waktu. Parameter opsional dapat ditambahkan untuk menentukan harga mana Lapangan harus digunakan dalam perhitungan - O untuk Open, H untuk High, L untuk Low, dan C untuk Close A Comma digunakan untuk memisahkan parameter. 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.