Metode Weight Moving Average Wma

Média em Movimento atau yang lebih dikenal dengan MA merupakan indikator yang paling sering digunakan dan paling standar. Meskipun sangat sederhana, tetapi Mudando média sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas. Dikatakan sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metodo rata-rata yang biasa kita kenal. Misalnya kita memiliki nilai 2,3,4,5,6 maka rata-rata dari nilai-nilai tersebut adalah (23456) / 5 4. Sebagaimana namanya Mudança Média adalah indicador yang menghitung rata-rata bergerak dari sebuah dados. Mengapa dikatakan menghitung rata-rata bergerak karena MA ini menghitung nilai dados dados de dados eang bergerak berubah. Jadi MA ini akan selalu menghitung setiap dados atau nilai yang baru terbentuk. Dalam kancah trading forex, secara umum Mudança média dikenal dengan tiga varian yang berbeda yaitu Simple Moving Average. Média móvel ponderada e média móvel exponencial. Masing-masing varian tersebut sesungguhnya adalah sama-sama menghitung rata-rata bergerak tetapi dengan metode yang berbeda dalam penghitunganya. A. Média de Movimento Simples (SMA) Média de Movimento Simples atau yang sering disingkat SMA adalah varian paling sederhana dari indicador Média de Movimento. Dikatakan paling sederhana karena SMA ini menggunakan metodo paling simples dalam menghitung rata-rata dados bergerak. Sebagai contoh: Jika kita mempunyai dados 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9 dan 10. Dan kemudian kita akan mencari nilai rata-rata dados dados tersebut maka kita jumlahkan semua dados tersebut dan kemudian hasilnya kita bagi dengan banyaknya dados pembagi Agar lebih mudah mari kita terapkan penghitunganya. Dados: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9,10 Bilangan pembagi. 8 Rata-rata jumlah dados dibagi bilangan pembagi Maka nilai rata-ratanya adalah 44/8 5,5 2. Média de Movimento Exponencial (XMA) Média de Movimento Exponencial atau yang sering disingkat XMA merupakan penyempurnaan dari metode SMA. Dikatakan sebagai penyempurnaan karena XMA menghitung rata-rata bergerak dengan pembobotan yang berbeda pada masing-masing dados yang telah terbentuk pada blok dados. Pada XMA terjadi sebaliknya yaitu semakin panjangperiode yang kita pakai maka semakin kecil pembobotan nilai terakhir yang kita pakai. Secara matematis XMA kita tuliskan dalam bentuk sebagai berikut: Ok, mari kita lihat contoh perhitungannya. Dibawah ini adalah perhitungan XMA 6 periode: Beberapa dari Anda yang memperhatikan dados-dados yang membosankan ini pastilah bertanya-tanya dari mana nilai anterior XMA pada data nomor 6 karena bukankah kita belum sama sekali memiliki nilai XMA pada bagian sebelumnya Jawabannya, nilai anterior XMA tersebut Adalah nilai SMA. Jadi, nilai XMA untuk dados pertama adalah sama persis dengan nilai SMA. Dalam contoh diatas besarnya adalah 25,666667. Diperoleh dari (252428242627) / 6 25,666667. Sama persis dengan cara menghitung SMA bukan (ayo lihat kembali pada bab sebelumnya). XMA pada nomor 6 diperoleh dari rumus diatas yaitu. Perhitungan terus dilakukan seperti cara diatas untuk memperoleh nilai XMA berikutnya. Tapi sudahlah, Anda tidak perlu melakukan perhitungan seperti saya karena semuanya sudah tersedia secara otomatis pada masa sekarang. Namun jika Anda tertarik untuk melakukan cheque cruzado dengan apa yang saya berikan, silakan saja. Tidak ada yang menghalangi Anda. 3. Média móvel ponderada (WMA) Média móvel ponderada atau yang lebih dikenal dengan WMA adalah salah satu varian MA yang menghitung rata-rata dados bergerak dengan pembobotan pada beberapa dados terakhir yang terbentuk. Pada SMA, dados de repetição de bobot yang telah terbentuk pada beberapa periode sebelumnya atau yang baru saja terbentuk memiliki bobot penilaian yang sama. Sementara pada WMA pada masing-masing dados yang telah terbentuk memiliki pembobotan yang berbeda. Data yang baru saja terbentuk pada blok dados memiliki pembobotan yang lebih ketimbang dados yang telah terbentuk pada blok dados sebelumnya. Pembobotan nilai pada WMA akan tergantung pada panjang periode yang kita tetapkan. Semakin panjang periode yang ditetapkan, maka semakin besar pula pembobotan yang diberikan pada data terbaru. Perhatikan tabel sederhana dibawah: Dalam Chart forex, penggunaan MA ini adalah untuk menghitung rata-rata bergerak dari blok dados atau yang lebih dikenal dengan istilah vela. Aplikasi MA memiliki beberapa metode dengan penghitungan yang berbeda: aberto. Menghitung rata-rata nilai abrir dados blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Abrir maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai abrir yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico Fechar. Menghitung rata-rata nilai perto dari blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Fechar yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico Alto. Menghitung rata-rata nilai High dari blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar High maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai High yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico baixo. Menghitung rata-rata nilai Baixo dados de dados de dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Baixa maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Baixa yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico Median Price (HL / 2): menghitung rata-rata Nilai mediana dari blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Tengah maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Tengah yaitu (nilai HighLow) / 3 yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico Preço típico (HLC / 3): menghitung Rata-rata nilai karakter dados de blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Preço típico maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Preço típico yaitu (nilai HighLowClose) / 3 yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico Weighted Close (HLCC / 4): menghitung rata-rata nilai karakter dados blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Weighted Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Ponderado Close yaitu (nilai HighLowCloseClose) / 4 yang terbentuk dari masing - masing blok data pada chart Obrigado por ler a média móvel nos Otopips Se aceito, compartilhe-o via FB, Twitter e escreva seus comentários para este artigo. Médias móveis: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a simples mudança média. O primeiro problema reside no prazo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acredita que a ação de preço. O preço das ações de abertura ou fechamento, não é suficiente para depender para prever corretamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento de MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel suavemente exponencial (EMA). (Saiba mais em Explorando a Média de Movimento Exponencialmente Pesada). Exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para leitura relacionada, verifique as Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.) Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel suavemente exponencial (EMA). Este indicador foi explicado de muitas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): a média móvel suavemente exponencial aborda os dois problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, enquanto atribui menor importância aos dados do preço passado, ele inclui no cálculo de todos os dados da vida útil do instrumento. Além disso, o usuário pode ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais é de até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias pode ser atribuído a um peso de 10 (.10), que é adicionado aos dias anteriores com peso de 90 (.90). Isso dá o último dia 10 da ponderação total. Este seria o equivalente a uma média de 20 dias, ao dar ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média de Movimento Suavemente Exagerada O gráfico acima mostra o Índice Composto Nasdaq desde a primeira semana em agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, o EMA, que neste caso está usando os dados de preço de fechamento ao longo de um Período de nove dias, tem sinais de venda definitivos no 8 de setembro (marcado por uma seta para baixo preta). Este foi o dia em que o índice caiu abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. A Nasdaq não conseguiu gerar volume e interesse suficientes dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Ele então mergulhou de novo para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui, o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gerentes de fundos institucionais começar a retirar algumas pechinchas como a Cisco, a Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes médios móveis: Refinando uma ferramenta de negociação popular e um salto médio em movimento.) Métodos de contabilidade que se concentram em impostos, em vez de aparência de demonstrações financeiras públicas. A contabilidade tributária é regida. O efeito boomer refere-se à influência que o cluster geracional nascido entre 1946 e 1964 tem na maioria dos mercados. Um aumento no preço das ações que muitas vezes ocorre na semana entre o Natal e o Ano Novo039s Day. Existem inúmeras explicações. Um termo usado por John Maynard Keynes usado em um de seus livros econômicos. Em sua publicação de 1936, a Teoria Geral do Emprego. Um ato de legislação que faz um grande número de reformas às leis e regulamentos dos planos de previdência dos EUA. Esta lei fez vários. Uma medida da parte ativa da força de trabalho de uma economia. A taxa de participação refere-se ao número de pessoas que são.