Keuntungan dari moving average model

Rata-rata bergerak Rata-rata bergerak (sering disingkat menjadi penelitian kami) adalah salah satu indikator yang paling populer dan digunakan oleh analis teknis untuk berbagai tugas: untuk mengidentifikasi bidang dukungan jangka pendek yang dapat menentukan tren saat ini sebagai komponen di banyak Indikator lain seperti MACD, atau Bollinger bands. Keuntungan utama moving averages adalah pertama bahwa mereka memperlancar data dan dengan demikian memberikan gambaran visual yang lebih jelas tentang tren saat ini dan kedua, m. a. Sinyal dapat memberikan jawaban yang tepat mengenai trennya. Kerugian utama adalah bahwa mereka tertinggal daripada indikator utama tapi ini seharusnya tidak menjadi masalah bagi investor jangka panjang. Ada dua bentuk utama rata-rata bergerak: Rata-rata pergerakan sederhana (seperti namanya) menghitung harga rata-rata selama periode waktu bergerak tertentu. Misalnya, rata-rata bergerak sederhana 20 hari akan menghitung rata-rata harga rata-rata dari harga penutupan dua hari terakhir dan seterusnya. Rata-rata pergerakan eksponensial (ema) juga rata-rata x hari terakhir ditutup namun memberi bobot lebih besar pada harga yang lebih baru sehingga lebih sensitif terhadap aksi harga saat ini dan dengan demikian mengurangi efek lag. Menentukan support dan resistance jangka pendek Bagan di bawah ini menunjukkan indeks Nasdaq 100 dengan moving average eksponensial 50 hari (ema). Indeks tersebut membuat harga tertinggi dan posisi terendah yang lebih tinggi secara konsisten sepanjang tahun 2003 dan emans 50 hari memberikan indikasi yang baik mengenai di mana palung-palung ini akan berada di mana untuk memulai posisi perdagangan yang panjang. Orang tentu saja bisa mencoba periode pergerakan yang sedikit lebih lama untuk memastikan semua palung tetap di atas rata-rata tapi dari pengalaman kita telah menemukan ema 50 hari melakukan pekerjaan dengan baik. Membangkitkan sinyal perdagangan Metode crossover menghasilkan sinyal perdagangan otomatis yang cukup andal bila nilai rata-rata yang lebih pendek di atas rata-rata jangka panjang. Pada contoh di bawah ini kita telah menunjukkan 20 dan 50 hari emas untuk indeks Nasdaq 100. Metode crossover akan membeli indeks saat ema 20 hari yang lebih sensitif (cross line) melintasi di atas ema emo jangka panjang (garis merah) dan akan menjual indeks saat ema 20 hari melintasi kembali di bawah ema 50 hari. Kami telah menandai pembelian dengan panah biru dan menjual dengan panah merah sistem aturan jempol ini akan membuat kami dipasarkan dari sekitar 1000 sampai sekitar 1500. Akses ke layanan penelitian kami memerlukan penerimaan Persyaratan Bisnis kami dan tunduk pada Penolakan kami. Lihat Kebijakan Privasi kami. Layanan Saham AS dan layanan Timing Pasar AS disediakan oleh Chartcraft Inc (Chartcraft), yang bukan merupakan bisnis yang diatur. Semua layanan lainnya disediakan oleh Stockcube Research Limited (Stockcube) yang diberi wewenang dan diatur oleh Otoritas Perilaku Keuangan Inggris. Chartcraft dan Stockcube dimiliki sepenuhnya oleh Stockcube Ltd. sebuah perusahaan Inggris yang terdaftar di Inggris. 7 Perangkap Bergerak Rata-rata Rata-rata yang bergerak adalah harga rata-rata keamanan selama periode waktu tertentu. Analis sering menggunakan moving averages sebagai alat analisis untuk memudahkan tren pasar, karena efek bergerak naik turun. Moving averages dapat membentuk trend dan mengukur momentum. Oleh karena itu, mereka dapat digunakan untuk menunjukkan kapan investor harus membeli atau menjual keamanan tertentu. Investor juga dapat menggunakan moving averages untuk mengidentifikasi titik support atau resistance untuk mengukur ketika harga cenderung berubah arah. Dengan mempelajari rentang perdagangan historis, titik support dan resistance ditetapkan di mana harga sebuah keamanan membalikkan tren ke atas atau ke bawahnya, di masa lalu. Poin ini kemudian digunakan untuk membuat, membeli atau menjual keputusan. Sayangnya, rata-rata bergerak bukanlah alat yang sempurna untuk membangun tren dan menimbulkan banyak risiko yang tidak penting namun penting bagi investor. Selain itu, moving averages tidak berlaku untuk semua jenis perusahaan dan industri. Beberapa kelemahan utama dari moving averages meliputi: 1. Moving averages menarik tren dari informasi masa lalu. Mereka tidak memperhitungkan perubahan akun yang dapat mempengaruhi kinerja keamanan di masa depan, seperti pesaing baru, permintaan produk yang lebih tinggi atau lebih rendah untuk industri dan perubahan dalam struktur manajerial perusahaan. 2. Idealnya, rata-rata bergerak akan menunjukkan perubahan harga keamanan yang konsisten, dari waktu ke waktu. Sayangnya, rata-rata bergerak tidak bekerja untuk semua perusahaan, terutama bagi industri yang sangat tidak stabil atau yang sangat dipengaruhi oleh kejadian saat ini. Hal ini terutama berlaku untuk industri minyak dan industri yang sangat spekulatif, pada umumnya. 3. Moving averages dapat tersebar dalam jangka waktu tertentu. Namun, ini bisa menjadi masalah karena tren umum bisa berubah secara signifikan tergantung dari jangka waktu yang digunakan. Kerangka waktu yang lebih pendek memiliki volatilitas lebih, sedangkan kerangka waktu yang lebih lama memiliki volatilitas yang lebih rendah, namun jangan memperhitungkan perubahan baru di pasar. Investor harus berhati-hati dengan kerangka waktu yang mereka pilih, untuk memastikan trennya jelas dan relevan. 4. Perdebatan yang sedang berlangsung adalah apakah penekanan lebih lanjut harus dilakukan pada hari-hari terakhir dalam periode waktu tertentu. Banyak yang merasa bahwa data terakhir lebih mencerminkan arah keamanan bergerak, sementara yang lain merasa bahwa memberi bobot beberapa hari lebih banyak daripada yang lain, secara tidak benar memperdebatkan tren tersebut. Investor yang menggunakan metode yang berbeda untuk menghitung rata-rata dapat menarik tren yang sama sekali berbeda. (Pelajari lebih lanjut dalam Rata-rata Bergerak Sederhana vs. Eksponensial.) 5. Banyak investor berpendapat bahwa analisis teknis adalah cara yang tidak berarti untuk memprediksi perilaku pasar. Mereka bilang pasar tidak memiliki ingatan dan masa lalu bukan merupakan indikator masa depan. Apalagi ada penelitian substansial untuk mendukungnya. Sebagai contoh, Roy Nersesian melakukan penelitian dengan lima strategi yang berbeda menggunakan moving averages. Tingkat keberhasilan setiap strategi bervariasi antara 37 dan 66. Penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata bergerak hanya menghasilkan hasil sekitar setengah dari waktu, yang dapat membuat mereka menggunakan proposisi berisiko untuk secara efektif menentukan waktu pasar saham. 6. Efek sering menunjukkan pola perilaku siklis. Hal ini juga berlaku untuk perusahaan utilitas, yang memiliki permintaan yang mantap untuk produk mereka dari tahun ke tahun, namun mengalami perubahan musiman yang kuat. Meskipun rata-rata bergerak dapat membantu kelancaran tren ini, mereka juga dapat menyembunyikan fakta bahwa keamanan sedang tren dalam pola osilasi. (Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Keep An Eye On Momentum.) 7. Tujuan dari setiap tren adalah untuk memperkirakan di mana harga keamanan akan berada di masa depan. Jika keamanan tidak mengarah ke kedua arah, itu tidak memberikan kesempatan untuk mendapatkan keuntungan dari pembelian atau short selling. Satu-satunya cara seorang investor dapat memperoleh keuntungan adalah dengan menerapkan strategi berbasis pilihan yang canggih yang bergantung pada harga yang tetap stabil. Garis Dasar Rata-rata Bergerak telah dianggap sebagai alat analisis yang berharga oleh banyak orang, namun agar alat apapun efektif, Anda harus terlebih dahulu memahami fungsinya, kapan menggunakannya dan kapan tidak menggunakannya. Kebocoran yang dibahas di sini menunjukkan bila rata-rata bergerak mungkin bukan alat yang efektif, seperti bila digunakan dengan sekuritas yang mudah menguap, dan bagaimana mereka dapat mengabaikan informasi statistik penting tertentu, seperti pola siklus. Hal ini juga dipertanyakan seberapa efektif rata-rata bergerak untuk secara akurat menunjukkan tren harga. Mengingat kekurangannya, moving averages mungkin merupakan alat yang paling baik digunakan bersamaan dengan yang lain. Pada akhirnya, pengalaman pribadi akan menjadi indikator utama seberapa efektifnya portofolio mereka. (Untuk lebih banyak, lihat Apakah Rata-rata Bergerak Adaptif Memimpin Untuk Hasil yang Lebih Baik) net. sourceforge. openforecast. models Class MovingAverageModel Model perkiraan rata-rata bergerak didasarkan pada rangkaian waktu buatan yang dibuat dimana nilai untuk jangka waktu tertentu diganti dengan mean Dari nilai tersebut dan nilai untuk beberapa periode sebelumnya dan periode waktu berikutnya. Seperti yang telah Anda duga dari deskripsi, model ini paling sesuai untuk data deret waktu yaitu data yang berubah dari waktu ke waktu. Misalnya, banyak bagan saham individual di pasar saham menunjukkan rata-rata pergerakan 20, 50, 100, atau 200 hari sebagai cara untuk menunjukkan tren. Karena nilai perkiraan untuk periode tertentu adalah rata-rata periode sebelumnya, maka perkiraan akan selalu nampak tertinggal dibandingkan kenaikan atau penurunan nilai (dependen) yang teramati. Misalnya, jika rangkaian data memiliki tren kenaikan yang terlihat maka perkiraan rata-rata bergerak umumnya akan memberikan nilai yang rendah dari variabel dependen. Metode rata-rata bergerak memiliki keuntungan dibandingkan model peramalan lainnya karena ia melakukan kelancaran keluar puncak dan palung (atau lembah) dalam serangkaian pengamatan. Namun, hal itu juga memiliki beberapa kelemahan. Secara khusus model ini tidak menghasilkan persamaan yang sebenarnya. Oleh karena itu, tidak semua itu berguna sebagai alat peramalan jarak menengah. Ini hanya dapat dipercaya digunakan untuk meramalkan satu atau dua periode ke masa depan. Model rata-rata bergerak adalah kasus khusus dari rata-rata pergerakan tertimbang yang lebih umum. Dalam rata-rata bergerak sederhana, semua bobotnya sama. Sejak: 0,3 Penulis: Steven R. Gould Fields yang diwarisi dari kelas net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru. MovingAverageModel (int period) Buat model peramalan rata-rata pergerakan baru, dengan menggunakan periode yang ditentukan. GetForecastType () Mengembalikan nama kata satu atau dua jenis model peramalan ini. Init (DataSet dataSet) Digunakan untuk menginisialisasi model moving average. ToString () Ini harus diganti untuk memberikan deskripsi tekstual dari model peramalan saat ini termasuk, jika mungkin, parameter turunan yang digunakan. Metode yang diwarisi dari kelas net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru. Untuk model yang valid yang akan dibangun, Anda harus memanggil init dan lulus dalam kumpulan data yang berisi serangkaian titik data dengan variabel waktu yang diinisialisasi untuk mengidentifikasi variabel independen. MovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru, dengan menggunakan nama yang diberikan sebagai variabel independen. Parameter: independentVariable - nama variabel independen yang digunakan dalam model ini. MovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru, dengan menggunakan periode yang ditentukan. Untuk model yang valid yang akan dibangun, Anda harus memanggil init dan lulus dalam kumpulan data yang berisi serangkaian titik data dengan variabel waktu yang diinisialisasi untuk mengidentifikasi variabel independen. Nilai periode digunakan untuk menentukan jumlah pengamatan yang akan digunakan untuk menghitung moving average. Misalnya, untuk rata-rata pergerakan 50 hari di mana titik data adalah pengamatan harian, maka periode harus ditetapkan menjadi 50. Periode juga digunakan untuk menentukan jumlah periode mendatang yang dapat diperkirakan secara efektif. Dengan rata-rata pergerakan 50 hari, maka kita tidak dapat melakukannya - dengan tingkat akurasi - perkiraan lebih dari 50 hari di luar periode terakhir dimana data tersedia. Ini mungkin lebih bermanfaat daripada, katakanlah periode 10 hari, di mana kita hanya bisa memperkirakan 10 hari di luar periode terakhir. Parameter: periode - jumlah pengamatan yang akan digunakan untuk menghitung moving average. MovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru, dengan menggunakan nama yang diberikan sebagai variabel independen dan periode yang ditentukan. Parameter: independentVariable - nama variabel independen yang digunakan dalam model ini. Periode - jumlah pengamatan yang akan digunakan untuk menghitung moving average. Digunakan untuk menginisialisasi model moving average. Metode ini harus dipanggil sebelum metode lain di kelas. Karena model rata-rata bergerak tidak menghasilkan persamaan untuk peramalan, metode ini menggunakan input DataSet untuk menghitung nilai perkiraan untuk semua nilai valid dari variabel waktu independen. Ditentukan oleh: init in interface ForecastingModel Overrides: init in class AbstractTimeBasedModel Parameter: dataSet - kumpulan data pengamatan yang dapat digunakan untuk menginisialisasi parameter peramalan model peramalan. GetForecastType Mengembalikan satu atau dua kata nama model peramalan jenis ini. Jaga ini singkat. Uraian yang lebih panjang harus diimplementasikan dalam metode toString. Ini harus diganti untuk memberikan deskripsi tekstual dari model peramalan saat ini termasuk, jika mungkin, parameter turunan yang digunakan. Ditentukan oleh: toString in interface ForecastingModel Overrides: toString in class WeightedMovingAverageModel Returns: representasi string dari model perkiraan saat ini, dan parameternya.