Rumus Rata Rata Bergerak Rata

Moving Average Indikator Rata-rata Bergerak Rata-rata menunjukkan nilai rata-rata instrumen rata-rata untuk jangka waktu tertentu. Ketika seseorang menghitung rata-rata bergerak, rata-rata harga instrumen untuk periode waktu ini rata-rata. Seiring perubahan harga, rata-rata pergerakannya meningkat, atau menurun. Ada empat jenis rata-rata bergerak: Sederhana (juga disebut Aritmatika), Eksponensial. Merapikan dan tertimbang Moving Average dapat dihitung untuk kumpulan data sekuensial, termasuk harga pembukaan dan penutupan, harga tertinggi dan terendah, volume perdagangan atau indikator lainnya. Hal ini sering terjadi ketika rata-rata pergerakan ganda digunakan. Satu-satunya hal di mana rata-rata bergerak dari berbagai jenis berbeda satu sama lain, adalah ketika koefisien bobot, yang ditetapkan ke data terbaru, berbeda. Jika kita berbicara tentang Simple Moving Average. Semua harga periode waktu yang dimaksud sama nilainya. Pindah Eksponensial Rata-rata dan Rata-rata Bergerak Rata-rata Bergerak melambangkan nilai lebih pada harga terbaru. Cara yang paling umum untuk menafsirkan rata-rata pergerakan harga adalah membandingkan dinamikanya dengan aksi harga. Ketika harga instrumen naik di atas rata-rata bergeraknya, sinyal beli muncul, jika harga turun di bawah rata-rata pergerakannya, yang kita miliki adalah sinyal jual. Sistem perdagangan ini, yang berbasis pada moving average, tidak dirancang untuk memberikan akses masuk ke pasar tepat di titik terendahnya, dan pintu keluarnya tepat di puncak. Hal ini memungkinkan untuk bertindak sesuai dengan tren berikut: untuk membeli segera setelah harga mencapai bagian bawah, dan untuk menjual segera setelah harga mencapai puncaknya. Moving averages mungkin juga diterapkan pada indikator. Di situlah interpretasi indikator moving averages sama dengan interpretasi rata-rata pergerakan harga: jika indikator naik di atas rata-rata pergerakannya, itu berarti pergerakan indikator naik cenderung berlanjut: jika indikator berada di bawah rata-rata pergerakannya, ini Berarti kemungkinan akan terus turun. Berikut adalah jenis rata-rata bergerak pada grafik: Rata-rata Moving Average Moving Average (SMMA) Rata-rata Terputus Moving Average (LMA) Rata-rata Terputus Moving Average (LMA) Anda dapat menguji sinyal perdagangan dari indikator ini dengan membuat Expert Advisor Di MQL5 Wizard. Perhitungan Simple Moving Average (SMA) Sederhana, dengan kata lain, rata-rata pergerakan aritmatika dihitung dengan menjumlahkan harga penutupan instrumen selama periode satu periode (misalnya 12 jam). Nilai ini kemudian dibagi dengan jumlah periode tersebut. SMA SUM (CLOSE (i), N) N SUM jumlah CLOSE (i) harga penutupan periode berjalan N jumlah periode perhitungan. Exponential Moving Average (EMA) Rata-rata pergerakan yang dipercepat secara eksponensial dihitung dengan menambahkan bagian tertentu dari harga penutupan saat ini ke nilai rata-rata pergerakan sebelumnya. Dengan rata-rata bergerak yang rata-rata dihaluskan, harga penutupan terbaru lebih bernilai. P-percent exponential moving average akan terlihat seperti: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) TUTUP (i) harga penutupan saat ini EMA (i - 1) nilai Moving Average Dari periode sebelumnya P persentase menggunakan nilai harga. Rata-rata Moving Average (SMMA) Nilai pertama dari rata-rata bergerak merapikan ini dihitung sebagai rata-rata bergerak sederhana: SUM1 SUM (CLOSE (i), N) Rata-rata pergerakan kedua dihitung sesuai dengan rumus ini: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) CLOSE (i)) N Berhasil rata-rata bergerak dihitung sesuai dengan rumus di bawah ini: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) TUTUP (i)) N SUM sum SUM1 jumlah total harga penutupan untuk periode N dihitung dari bar sebelumnya PREVSUM jumlah smoothed dari bar sebelumnya SMMA (i-1) merapikan moving average dari bar sebelumnya SMMA (i) merapikan moving average dari bar saat ini (Kecuali untuk yang pertama) TUTUP (i) harga saat ini mendekati periode penghalusan N. Setelah konversi aritmatika, rumus dapat disederhanakan: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CLOSE (i)) N Linear Weighted Moving Average (LWMA) Dalam kasus rata - rata bergerak tertimbang, data terakhir adalah Lebih banyak nilai daripada data awal lebih banyak. Rata-rata pergerakan tertimbang dihitung dengan mengalikan masing-masing harga penutupan dalam rangkaian yang dipertimbangkan, dengan koefisien bobot tertentu: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) SUM sum CLOSE (i) harga penutupan saat ini SUM (i, N) jumlah total koefisien bobot N periode perataan. Linearly Weighted Moving Average DEFINISI Rata-rata Bergerak Tertimbang Linear Rata-rata moving average yang memberikan bobot lebih tinggi terhadap data harga terkini daripada rata-rata pergerakan sederhana yang umum. Rata-rata ini dihitung dengan mengambil masing-masing harga penutupan selama periode waktu tertentu dan mengalikannya dengan posisi tertentu dalam rangkaian data. Begitu posisi periode waktu diperhitungkan, mereka akan dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah periode waktu. BREAKING DOWN Rata-rata Tertimbang Rata-Rata Tertempel Misalnya, dengan rata-rata pergerakan tertimbang 15 hari, harga penutupan hari ini dikalikan dengan 15, kemarin hingga 14, dan seterusnya sampai hari ke 1 pada rentang periode tercapai. Hasil ini kemudian ditambahkan bersama dan dibagi dengan jumlah pengganda (15 14 13.3 2 1 120). Rata-rata pergerakan tertimbang linear adalah salah satu tanggapan pertama untuk menempatkan kepentingan yang lebih besar pada data terakhir. Popularitas rata-rata bergerak ini telah berkurang oleh rata-rata pergerakan eksponensial. Tapi tidak ada yang kurang terbukti masih sangat berguna. Makalah yang dimaksud tersedia di theastuteinvestorfIJEFPublishedPaper. pdf Bagian yang relevan adalah bagian 3 di mana dinyatakan dengan kutipan kalkulus, garis tren SMA sembilan dan dua bulan diubah menjadi model matematis. , Diikuti dengan deskripsi penggunaan di bagian 3.1 dan 3.2 ndash babelproofreader 17 Jul 11 ​​di 17:27 Rata-rata pergerakan adalah, menurut definisi, rata-rata beberapa jumlah titik data sebelumnya. Dalam kasus fungsi kontinu f: mathbb tomathbb, kita dapat menentukan rata-rata bergerak sederhana (SMA) dengan ukuran jendela mathbb ni w gt 0 menjadi fungsi Dalam kasus fungsi diskrit g: mathbb tomathbb cenderung terjadi pada kasus Aplikasi keuangan, SMA dengan ukuran jendela winmathbb adalah Sekarang, untuk kasus kontinu, dengan teorema dasar kalkulus, turunan dari SMA adalah sederhana dan untuk kasus diskrit, dengan menggunakan perbedaan hasil bagi, kita memiliki itu Perhatikan bahwa rumus Untuk turunan dari SMA adalah sama dalam diskrit dan terus menerus kasus Sekarang, saya tidak dapat menjelaskan kalimat Menggunakan kalkulus. Makalah yang Anda tautkan juga agak kurang rinci bagi saya untuk menguraikan apa sebenarnya yang penulis pikirkan. Satu kemungkinan, bagaimanapun, adalah bahwa mereka hanya bermaksud melakukan pengamatan di atas: walaupun data keuangan diberikan secara diskrit, dan tidak terus menerus dalam waktu, kita memiliki pengamatan tersebut atas fakta bagus berikut: Misalkan g: mathbb tomathbb adalah fungsi yang didefinisikan Hanya pada langkah-langkah bilangan bulat. Dan misalkan f: mathbb tomathbb adalah perpanjangan kontinyu sewenang-wenang yang tetap dari g yaitu, f adalah fungsi kontinyu dengan properti yang f (n) g (n) untuk bilangan bulat n. Tentukan SMA seperti di atas dan hitung turunannya, maka perlu frac bar w (n) D-bar w (n) untuk bilangan bulat n. Yang mengatakan bahwa tidak masalah bahwa kalkulus tidak dapat diterapkan pada fungsi yang didefinisikan pada domain diskrit saat berhadapan dengan SMA, gambar diskrit dan kontinu memberikan jawaban yang sama saat Anda mengevaluasinya pada momen timbal integral.