Rata-Rata Bergerak,

Rata-rata tertimbang dihitung dengan mengalikan harga yang diberikan dengan bobot terkait dan menjumlahkan nilainya. Rumus untuk WMA adalah sebagai berikut:

WMA = Harga 1 × n + Harga 2 × ( n - 1 ) + ⋯ Harga n n × ( n + 1 ) 2 di mana: n = Jangka waktu \begin{aligned} &\text{WMA} =\frac{ \text{Harga}_1 \times n + \text{Harga}_2 \times ( n - 1 ) + \cdots \text{ Harga}_n }{ \ frac{ n \times ( n + 1 ) }{ 2} } \\ &\textbf{where:} \\ &n =\text{Periode waktu} \\ \end{aligned} ​WMA=2n×(n+1)​Harga1​×n+Harga2​×(n−1)+⋯ Harga​​dengan:n=Periode waktu​

Penyebut dari WMA adalah jumlah dari jumlah periode harga sebagai angka segitiga. Dalam contoh dari tabel di atas, rata-rata pergerakan lima hari tertimbang akan menjadi $90,62:

( 90.90 × 5 15 ) + ( 90.36 × 4 15 ) + ( 90.28 × 3 15 ) + ( 90.83 × 2 15 ) + ( 90,91 × 1 15 ) = $ 90.62 \begin{aligned} ( 90.90 \times \tfrac{ 5 }{ 15 } )\ &+\ ( 90.36 \times \tfrac{ 4 }{ 15 } )\ +\ ( 90.28 \times \tfrac{ 3 }{ 15 } ) \\ &+ ( 90,83 \times \tfrac{ 2 }{ 15 } )\ +\ ( 90,91 \times \tfrac{ 1 }{ 15 } ) =\$90,62 \\ \end{aligned} (90.90×155​)​+ (90.36×154​) + (90.28×153​)+(90.83×152​) + (90.91×151​)=$90.62​

Dalam contoh ini, titik data terbaru diberi bobot tertinggi dari 15 poin yang sewenang-wenang. Anda dapat menimbang nilai dari nilai apa pun yang Anda inginkan. Nilai yang lebih rendah dari rata-rata tertimbang di atas relatif terhadap rata-rata sederhana menunjukkan bahwa tekanan jual baru-baru ini bisa lebih signifikan daripada yang diantisipasi beberapa pedagang. Bagi sebagian besar pedagang, pilihan paling populer saat menggunakan rata-rata bergerak berbobot adalah menggunakan pembobotan yang lebih tinggi untuk nilai terbaru.

Rata-Rata Pergerakan Eksponensial

Rata-rata pergerakan eksponensial (EMA) juga tertimbang terhadap harga terbaru, tetapi tingkat penurunan antara satu harga dan harga sebelumnya tidak konsisten. Perbedaan penurunan adalah eksponensial. Daripada setiap bobot sebelumnya menjadi 1,0 lebih kecil dari bobot di depannya, mungkin ada perbedaan antara dua bobot periode pertama 1,0, selisih 1,2 untuk dua periode setelah periode tersebut, dan seterusnya. Rumus untuk EMA adalah

EMA = Harga T × k + SMA kamu × ( 1 - k ) di mana: T = Hari ini k = 2 Jumlah hari dalam periode + 1 SMA = Simple Moving Average dari harga penutupan untuk jumlah hari dalam periode tersebut kamu = Kemarin \begin{aligned} &\text{EMA} =\text{Harga}_t \times k + \text{SMA}_y \times ( 1 - k ) \\ &\textbf{where:} \\ &t =\text {Hari ini} \\ &k =\frac { 2 }{ \text{Jumlah hari dalam periode} + 1 } \\ &\text{SMA} =\text{Simple Moving Average dari harga penutupan} \\ &\text{ untuk jumlah hari dalam periode} \\ &y =\text{Kemarin} \\ \end{selaras} ​EMA=Harga​×k+SMAy​×(1−k)di mana:t=Hari inik=Jumlah hari dalam periode+12​SMA=Simple Moving Average dari harga penutupan untuk jumlah hari dalam periode tersebut=Kemarin​

Menghitung EMA melibatkan tiga langkah. Langkah pertama adalah menentukan SMA periode, yang merupakan titik data pertama dalam rumus EMA. Kemudian, pengganda dihitung dengan mengambil 2 dibagi dengan jumlah periode ditambah 1. Langkah terakhir adalah mengambil harga penutupan dikurangi EMA hari sebelumnya dikalikan pengganda ditambah EMA hari sebelumnya.

Rata-Rata Pergerakan Mana yang Lebih Efektif?

Karena rata-rata pergerakan eksponensial (EMA) menggunakan pengganda berbobot eksponensial untuk memberi bobot lebih pada harga terkini, beberapa percaya itu adalah indikator tren yang lebih baik dibandingkan dengan WMA atau SMA. Beberapa percaya bahwa EMA lebih responsif terhadap perubahan tren. Di samping itu, smoothing yang lebih mendasar yang diberikan oleh SMA dapat membuatnya lebih efektif untuk menemukan area support dan resistance sederhana pada grafik. Secara umum, rata-rata bergerak data harga halus yang sebaliknya dapat secara visual berisik.

Fungsi EMA dan WMA serupa, mereka lebih bergantung pada harga terbaru dan menempatkan nilai yang lebih rendah pada harga yang lebih lama. Pedagang menggunakan EMA dan WMA ini daripada SMA jika mereka khawatir bahwa efek kelambatan dalam data dapat mengurangi daya tanggap indikator rata-rata bergerak.

Semua rata-rata bergerak memiliki kelemahan yang signifikan karena mereka adalah indikator lagging. Karena rata-rata bergerak didasarkan pada data sebelumnya, mereka mengalami jeda waktu sebelum mereka mencerminkan perubahan tren. Harga saham dapat bergerak tajam sebelum rata-rata bergerak dapat menunjukkan perubahan tren. Rata-rata pergerakan yang lebih pendek menderita lag yang lebih sedikit daripada rata-rata pergerakan yang lebih panjang.

Tetap, lag ini berguna untuk indikator teknis tertentu yang dikenal sebagai persilangan rata-rata bergerak. Indikator teknis yang dikenal sebagai death cross terjadi ketika SMA 50-hari melintasi di bawah SMA 200-hari, dan itu dianggap sebagai sinyal bearish. Indikator sebaliknya, dikenal sebagai salib emas, tercipta ketika SMA 50-hari melintasi di atas SMA 200-hari, dan itu dianggap sebagai sinyal bullish.