Weighted Moving Average Adalah

Beweglich Durchschnittlich atau yang lebih dikenal dengan MA merupakan Indikator yang paling sering digunakan dan paling standar. Meskipun sangat sederhana, tetapi Gleitender Durchschnitt sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas. Dikatakan sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metode 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 Gleitender Durchschnitt adalah Indikator yang menghitung rata-rata bergerak dari sebuah data. Mengapa dikatakan menghitung rata-rata bergerak karena MA ini menghitung nilai dari setiap Daten yang bergerak berubah. Jadi MA ini akan selbst menghitung setiap Daten atau nilai yang baru terbentuk. Dalam kancah trading forex, secara umum Beweglicher Durchschnitt dikenal dengan tiga varian yang berbeda yaitu Einfacher beweglicher Durchschnitt. Gewichteter gleitender Durchschnitt als exponentieller gleitender Durchschnitt. Masing-masing varian tersebut sesungguhnya adalah sama-sama menghitung rata-rata bergerak tetapi dengan metode yang berbeda dalam penghitunganya. A. Einfacher beweglicher Durchschnitt (SMA) Einfacher bewegender Durchschnitt atau yang sering disingkat SMA adalah varian paling sederhana dari Indikator Beweglicher Durchschnitt. Dikatakan paling sederhana karena SMA ini menggunakan metode paling einfach dalam menghitung rata-rata data bergerak. Sebagai contoh: Jika kita mempunyai Daten 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9 dan 10. Dan kemudian kita Akan mencari nilai rata-rata Dari Daten tersebut maka kita jumlahkan semua Daten tersebut dan kemudian hasilnya kita bagi dengan banyaknya Daten pembagi Agar lebih mudah mari kita terapkan penghitunganya. Daten: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10 Bilangan pembagi. 8 Rata-rata jumlah Daten dibagi bilangan pembagi Maka nilai rata-ratanya adalah 44/8 5,5 2. Exponentieller Gleitender Durchschnitt (XMA) Exponentieller Gleitender Mittelwert von XMA merupakan penyempurnaan dari metode SMA. Dikatakan sebagai penyempurnaan karena XMA menghitung rata-rata bergerak dengan pembobotan yang berbeda pada masing-masing daten yang telah terbentuk pada blok daten. Pada XMA terjadi sebaliknya yaitu semakin panjangperiode yang kita pakai maka semakin kecil pembobotan nilai terakhir yang kita pakai. Es ist dir nicht erlaubt, Anhänge hochzuladen. Es ist dir nicht erlaubt, deine Beiträge zu bearbeiten. BB-Code ist an. Smileys sind an. Dibawah ini adalah perhitungan XMA 6 periode: Beberapa Dari Anda Yang memperhatikan Daten-Daten Yang membosankan ini pastilah bertanya-tanya Dari Mana nilai vorherigen XMA Pada Daten Nomor 6 karena bukankah kita belum sama sekali memiliki nilai XMA Pada bagian sebelumnya Jawabannya, nilai vorherige XMA tersebut Adalah nilai SMA. Jadi, Nilai XMA untuk Daten pertama adalah sama persis dengan nilai SMA. Dalam siehe auch: besarnya adalah 25,666667. Diperole dari (252428242627) / 6 25,666667. Sama persis dengan cara menghitung Nicht vergeben SMA bukan (ayo lihat kembali pada bab sebelumnya). XMA pada nomor 6 diperoleh dari rumus diatas yaitu. Perhitungan terus dilakukan seperti von diatas untuk memperoleh nilai XMA berikutnya. Tapi sudahlah, And............................................., Nam...................................... Tidak ada yang menghalangi Übersetzung. 3. Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) Gewichteter gleitender Durchschnitt atau yang lebih dikenal dengan WMA adalah salah satu varianisch MA yang menghitung rata-rata Daten bergerak dengan pembobotan pada beberapa data terakhir yang terbentuk. Pada SMA, bobot setiap Daten Yang telah terbentuk Pada beberapa Periode sebelumnya atau yang baru saja terbentuk memiliki bobot penilaian yang sama. Sementara pada WMA pada masing-masing Daten Yang telah terbentuk memiliki pembobotan yang berbeda. Daten yang baru saja terbentuk pada blok daten memiliki pembobotan yang lebih ketimbang daten yang telah terbentuk pada blok daten sebelumnya. Pembobotan nilai pada WMA akan tergantung pada panjang periode yang kita tetapkan. .. Iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode......................... Perhatikan tabel sederhana dibawah: Dalam Diagramm forex, penggunaan MA ini adalah untuk menghitung rata-rata bergerak dari blok Daten atau yang lebih dikenal dengan istilah Kerze. Aplikasi MA memiliki beberapa metode dengan penghitungan yang berbeda: Offen. Menghitung rata-rata nilai öffnen dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan zutreffen Öffnen maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai öffnen yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada Diagramm Schließen. Menghitung rata-rata nilai schließen dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan anwenden Schließen maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Schließen yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart Hoch. Menghitung rata-rata nilai Hoch dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan anwenden High maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Hohe Yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada Diagramm Niedrig. menghitung rata-rata nilai Low Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan Low maka MA gelten ini hanya menghitung rata rata Dari setiap nilai Low Yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten Pada Chart Median Price (HL / 2): menghitung rata-rata nilai Median Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten Tengah maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Tengah yaitu (nilai HighLow) / 3 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Chart Typische Preis (HLC / 3): menghitung rata-rata nilai karakter Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten Typische Preis maka MA ini hanya menghitung rata rata Dari setiap nilai Typische Preis yaitu (nilai HighLowClose) / 3 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Chart Weighted Close (HLCC / 4): menghitung rata rata nilai karakter Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan Weighted Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Weighted Close yaitu (nilai HighLowCloseClose) / 4 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada gelten Chart Vielen Dank für das Lesen von Moving Average auf die Otopips Wenn akzeptiert, teilen Sie es via FB, Twitter und schreiben Sie Ihre Kommentare zu diesem ArtikelWeight Moving Average Der Weighted Moving Average mehr Wert auf die jüngsten Preisbewegungen daher, die Weighted Moving Average reagiert schneller auf Preisänderungen als der reguläre Simple Moving Average (siehe: Simple Moving Average). Ein grundlegendes Beispiel (3-Periode), wie der gewichtete bewegliche Durchschnitt berechnet wird, ist nachfolgend dargestellt: Die Preise der letzten 3 Tage betragen 5, 4 und 8. Da es 3 Perioden gibt, erhält der letzte Tag (8) Gewicht von 3, erhält der zweite jüngste Tag (4) ein Gewicht von 2, und der letzte Tag der 3 Perioden (5) erhält ein Gewicht von nur einem. Die Berechnung ist wie folgt: (3 · 8) (2 · 4) (1 · 5) / 6 6,17 Der Weighted Moving Average-Wert von 6,17 entspricht der Simple Moving Average-Berechnung von 5,67. Beachten Sie, wie die große Preiserhöhung von 8, die am letzten Tag auftrat, besser in der Berechnung des Weighted Moving Average berücksichtigt wurde. Das Diagramm unten von Wal-Mart-Lager illustriert die visuelle Differenz zwischen einem 10-tägigen Weighted Moving Average und einem 10-Tage Simple Moving Average: Potentielle Kauf - und Verkaufssignale für den Weighted Moving Average Indikator werden ausführlich mit dem Simple Moving Average-Indikator diskutiert (Siehe: Einfacher gleitender Durchschnitt).