Apa itu Weighted Moving Average (WMA)?

Rata-rata pergerakan tertimbang (WMA) adalah indikator teknis yang digunakan pedagang untuk menghasilkan arah perdagangan dan membuat keputusan beli atau jual. Ini memberikan pembobotan yang lebih besar ke titik data terbaru dan pembobotan lebih sedikit pada titik data masa lalu. Rata-rata bergerak tertimbang dihitung dengan mengalikan setiap pengamatan dalam kumpulan data dengan faktor pembobotan yang telah ditentukan.

Pedagang menggunakan alat rata-rata tertimbang untuk menghasilkan sinyal perdagangan. Sebagai contoh, ketika aksi harga bergerak menuju atau di atas rata-rata bergerak tertimbang, sinyal dapat menjadi indikasi untuk keluar dari perdagangan. Namun, jika aksi harga turun mendekati atau tepat di bawah rata-rata pergerakan tertimbang, ini bisa menjadi indikasi waktu yang menguntungkan untuk memasuki perdagangan.

Menggunakan rata-rata bergerak tertimbang untuk menentukan arah tren lebih akurat daripada rata-rata bergerak sederhana, yang memberikan bobot identik untuk semua angka dalam kumpulan data.

Ringkasan

• Rata-rata pergerakan tertimbang (WMA) adalah indikator teknis yang memberikan bobot yang lebih besar ke titik data terbaru, dan lebih sedikit pembobotan ke titik data di masa lalu.
• WMA diperoleh dengan mengalikan setiap angka dalam kumpulan data dengan bobot yang telah ditentukan dan menjumlahkan nilai yang dihasilkan.
• Pedagang menggunakan rata-rata pembobotan bergerak untuk menghasilkan sinyal perdagangan, untuk menunjukkan kapan harus membeli atau menjual saham.

Cara Menghitung Rata-Rata Pergerakan Tertimbang

Saat menghitung rata-rata bergerak tertimbang, titik data terbaru diberi bobot yang lebih besar, sedangkan titik data masa lalu diberi bobot yang lebih sedikit. Ini digunakan ketika angka-angka dalam kumpulan data datang dengan bobot yang berbeda, relatif satu sama lain. Jumlah bobot harus sama dengan 1 atau 100%.

Berbeda dengan rata-rata bergerak sederhana, di mana semua angka diberi bobot yang sama. Nilai rata-rata bergerak tertimbang akhir mencerminkan pentingnya setiap titik data, dan itu, karena itu, lebih deskriptif frekuensi konkurensi daripada rata-rata bergerak sederhana.

Contoh 1

Ikuti langkah-langkah berikut saat menghitung rata-rata bergerak tertimbang:

1. Identifikasi angka yang ingin Anda rata-rata

Langkah pertama adalah membuat daftar angka yang dibutuhkan pengguna untuk menemukan rata-rata tertimbang. Di Sini, kita dapat menggunakan harga penutupan saham ABC untuk periode mulai 1 Januari hingga 5 Januari. Harga penutupan adalah $90, $88, $89, $90, dan $91, dengan nomor pertama adalah yang terbaru.

2. Tentukan bobot masing-masing bilangan

Setelah mengidentifikasi angka-angka untuk menghitung rata-rata tertimbang, langkah selanjutnya adalah menentukan bobot setiap angka untuk mengetahui berapa berat masing-masing angka. Dalam kasus seperti itu, kami memberikan bobot tertinggi ke titik data terbaru dari 15 titik acak, seperti terlihat pada tabel di bawah ini:

Tanggal Harga penutup Pembobotan 1 Januari$911/15Januari2$902/15Januari 3$893/15Januari4$884/15Januari5$905/15

3. Kalikan setiap angka dengan faktor bobot

Setelah menentukan bobot untuk setiap nomor, langkah selanjutnya adalah mengalikan setiap angka dari 1 hingga 5 Januari dengan faktor pembobotan yang sesuai dan kemudian menjumlahkan nilai yang dihasilkan. Hal ini ditunjukkan di bawah ini:

Tanggal Harga penutup Pembobotan Rata-rata tertimbang 1 Januari$911/15$6,072 Januari$902/15$12Januari 3$893/15$17,804 Januari$884/15$23,475 Januari$905/15$30

Rumus untuk rata-rata bergerak tertimbang dinyatakan sebagai berikut:

Di mana:

• N adalah periode waktu

4. Jumlahkan nilai yang dihasilkan untuk mendapatkan rata-rata tertimbang

Langkah terakhir adalah menjumlahkan nilai yang dihasilkan untuk mendapatkan rata-rata tertimbang untuk harga penutupan Saham ABC.

WMA =$30 + $23,47 + $17,80 + $12 + $6,07

WMA =$89,34

Karena itu, rata-rata bergerak tertimbang untuk periode 1 Januari sampai 5 Januari adalah $89,34 .

Contoh 2

Misalkan banyaknya periode adalah 10, dan kami menginginkan rata-rata pergerakan tertimbang dari empat harga saham sebesar $70, $66, $68, dan $69, dengan harga pertama menjadi yang terbaru.

Dengan menggunakan informasi yang diberikan, pembobotan terbaru adalah 4/10, periode sebelumnya sebelum itu adalah 3/10, dan periode berikutnya sebelum itu adalah 2/10, dan pembobotan periode awal akan menjadi 1/10.

Rata-rata pembobotan untuk keempat harga yang berbeda akan dihitung sebagai berikut:

WMA =[70 x (4/10)] + [66 x (3/10)] + [68 x (2/10)] + [69 x (1/10)]

WMA =$28 + $19,80 + $13,60 + $6,90 = $68.30

Rata-Rata Pergerakan Sederhana vs. Rata-Rata Pergerakan Tertimbang

Rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata bergerak tertimbang adalah dua statistik yang banyak digunakan di dunia, dan mereka digunakan untuk menemukan rata-rata pengamatan dalam kumpulan data.

Perbedaan utama antara dua ukuran statistik adalah bahwa rata-rata bergerak sederhana menghitung rata-rata dengan menjumlahkan semua pengamatan dalam kumpulan data dan membagi total dengan jumlah total pengamatan. Secara sederhana, itu berlaku pembobotan yang sama untuk semua pengamatan dalam sampel.

Di samping itu, rata-rata bergerak tertimbang memberikan bobot atau frekuensi tertentu untuk setiap pengamatan, dengan pengamatan terbaru diberi bobot yang lebih besar daripada pengamatan di masa lalu untuk mendapatkan rata-rata.

Bacaan Terkait

CFI adalah penyedia resmi Halaman Program Commercial Banking &Credit Analyst (CBCA)™ global - CBCADapatkan sertifikasi CBCA™ CFI dan menjadi Commercial Banking &Credit Analyst. Daftarkan dan tingkatkan karir Anda dengan program dan kursus sertifikasi kami. program sertifikasi, dirancang untuk membantu siapa saja menjadi analis keuangan kelas dunia. Untuk terus memajukan karir Anda, sumber daya CFI tambahan di bawah ini akan berguna:

• Cara Membaca Grafik SahamCara Membaca Grafik SahamJika Anda akan aktif berdagang saham sebagai investor pasar saham, maka Anda perlu tahu cara membaca grafik saham. Bahkan para pedagang yang terutama menggunakan analisis fundamental untuk memilih saham untuk berinvestasi masih sering menggunakan analisis teknis pergerakan harga saham untuk menentukan beli dan jual tertentu, grafik saham
• Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman dikembangkan oleh ahli teori keuangan kuantitatif Amerika, Perry J. Kaufman, pada tahun 1998. Tekniknya dimulai pada tahun 1972 tetapi Kaufman secara resmi memperkenalkannya kepada publik melalui bukunya, "Sistem dan Metode Perdagangan." Tidak seperti rata-rata bergerak lainnya
• Momentum InvestingMomentum InvestingMomentum Investing adalah strategi investasi yang ditujukan untuk membeli surat berharga yang telah menunjukkan tren harga naik atau short-selling surat berharga yang
• Noise TraderNoise TraderPedagang kebisingan adalah individu yang berdagang berdasarkan data yang tidak lengkap atau tidak akurat, sering berdagang secara tidak rasional. Pedagang kebisingan sering melakukan perdagangan berdasarkan hype