Moving Average Google Finance

Simple Moving Averages Membuat Trends Stand Out Moving averages (MA) adalah salah satu indikator teknikal yang paling populer dan sering digunakan. Rata-rata bergerak mudah dihitung dan, setelah diplot pada grafik, adalah alat bercak visual yang kuat. Anda akan sering mendengar tentang tiga jenis moving average: sederhana. Eksponensial dan linier Tempat terbaik untuk memulai adalah dengan memahami yang paling dasar: simple moving average (SMA). Mari kita lihat indikator ini dan bagaimana cara membantu trader mengikuti tren menuju keuntungan lebih besar. (Untuk informasi lebih lanjut tentang rata-rata bergerak, lihat Perkembangan Forex kami.) Trendlines Tidak ada pemahaman yang lengkap mengenai moving averages tanpa memahami tren. Tren hanyalah harga yang terus bergerak ke arah tertentu. Hanya ada tiga tren nyata yang bisa diikuti keamanan: Uptrend. Atau tren bullish, berarti harga bergerak lebih tinggi. Sebuah tren turun. Atau tren bearish, berarti harga bergerak lebih rendah. Tren menyamping. Dimana harganya bergerak menyamping. Yang penting untuk diingat tentang tren adalah bahwa harga jarang bergerak dalam garis lurus. Oleh karena itu, garis rata-rata bergerak digunakan untuk membantu trader lebih mudah mengidentifikasi arah trend. (Untuk membaca lebih lanjut tentang topik ini, lihat Dasar-dasar Bollinger Bands dan Moving Average Envelopes: Refining Alat Perdagangan Populer.) Konstruksi Rata-Rata Bergerak Definisi buku teks dari rata-rata bergerak adalah harga rata-rata untuk keamanan menggunakan jangka waktu tertentu. Mari kita gunakan moving average 50 hari yang sangat populer sebagai contoh. Rata-rata pergerakan 50 hari dihitung dengan mengambil harga penutupan selama 50 hari terakhir dari sekuritas dan menambahkannya bersama-sama. Hasil dari perhitungan penambahan kemudian dibagi dengan jumlah periode, dalam hal ini 50. Agar dapat terus menghitung moving average setiap hari, ganti angka tertua dengan harga penutupan terbaru dan lakukan perhitungan yang sama. Tidak peduli berapa lama atau pendek rata-rata bergerak yang ingin Anda plot, perhitungan dasarnya tetap sama. Perubahannya akan menjadi jumlah harga penutupan yang Anda gunakan. Jadi, misalnya, rata-rata pergerakan 200 hari adalah harga penutupan selama 200 hari yang dijumlahkan dan kemudian dibagi dengan 200. Anda akan melihat semua jenis rata-rata bergerak, dari rata-rata pergerakan dua hari hingga rata-rata pergerakan 250 hari. Penting untuk diingat bahwa Anda harus memiliki sejumlah harga penutupan untuk menghitung rata-rata bergerak. Jika keamanannya baru atau baru satu bulan, Anda tidak akan bisa melakukan moving average 50 hari karena Anda tidak memiliki cukup jumlah titik data. Juga penting untuk dicatat bahwa kita telah memilih untuk menggunakan harga penutupan dalam perhitungan, namun rata-rata bergerak dapat dihitung dengan menggunakan harga bulanan, harga mingguan, harga pembukaan atau harga intraday. (Lihat selengkapnyanya tutorial Moving Averages) Gambar 1: Rata-rata pergerakan sederhana di Google Inc. Gambar 1 adalah contoh rata-rata pergerakan sederhana pada bagan saham Google Inc. (Nasdaq: GOOG). Garis biru mewakili rata-rata pergerakan 50 hari. Pada contoh di atas, Anda dapat melihat bahwa tren telah bergerak lebih rendah sejak akhir 2007. Harga saham Google turun di bawah rata-rata pergerakan 50 hari di bulan Januari 2008 dan berlanjut ke bawah. Bila harga melintasi di bawah rata-rata bergerak, ini bisa digunakan sebagai sinyal perdagangan sederhana. Pergerakan di bawah rata-rata bergerak (seperti yang ditunjukkan di atas) menunjukkan bahwa beruang mengendalikan tindakan harga dan aset tersebut kemungkinan akan bergerak lebih rendah. Sebaliknya, sebuah salib di atas rata-rata bergerak menunjukkan bahwa sapi jantan memegang kendali dan harganya mungkin akan siap untuk bergerak lebih tinggi. (Baca lebih lanjut dalam Harga Saham Track Dengan Trendlines.) Cara Lain untuk Menggunakan Rata-rata Bergerak Rata-rata bergerak digunakan oleh banyak trader untuk tidak hanya mengidentifikasi tren saat ini tetapi juga sebagai strategi masuk dan keluar. Salah satu strategi paling sederhana bergantung pada persimpangan dua atau lebih moving averages. Sinyal dasar diberikan ketika rata-rata jangka pendek melintasi di atas atau di bawah rata-rata bergerak jangka panjang. Dua atau lebih rata-rata bergerak memungkinkan Anda melihat tren jangka panjang dibandingkan dengan rata-rata pergerakan jangka pendek, ini juga merupakan metode yang mudah untuk menentukan apakah tren tersebut mendapatkan kekuatan atau jika akan berbalik arah. (Untuk lebih lanjut tentang metode ini, baca A Primer On The MACD.) Gambar 2: Rata-rata bergerak jangka panjang dan jangka pendek di Google Inc. Gambar 2 menggunakan dua moving averages, satu jangka panjang (50 hari, ditunjukkan oleh Garis biru) dan istilah pendek lainnya (15 hari, ditunjukkan oleh garis merah). Ini adalah grafik Google yang sama yang ditunjukkan pada Gambar 1, namun dengan penambahan dua rata-rata bergerak untuk menggambarkan perbedaan antara kedua panjang. Anda akan melihat bahwa moving average 50 hari lebih lambat untuk menyesuaikan dengan perubahan harga. Karena menggunakan lebih banyak titik data dalam perhitungannya. Di sisi lain, rata-rata pergerakan 15 hari dengan cepat merespons perubahan harga, karena setiap nilai memiliki bobot yang lebih besar dalam perhitungan karena horison waktu yang relatif singkat. Dalam kasus ini, dengan menggunakan strategi silang, Anda akan melihat rata-rata 15 hari untuk menyeberang di bawah rata-rata pergerakan 50 hari sebagai entri untuk posisi short. Gambar 3: Tiga bulan Berikut adalah grafik tiga bulan Minyak Amerika Serikat (AMEX: USO) dengan dua rata-rata bergerak sederhana. Garis merah adalah moving average 15 hari yang lebih pendek, sedangkan garis biru mewakili moving average 50 hari yang lebih panjang. Sebagian besar trader akan menggunakan cross moving average jangka pendek di atas moving average jangka panjang untuk memulai posisi long dan mengidentifikasi awal trend bullish. (Pelajari lebih lanjut tentang menerapkan strategi ini dalam Trading the MACD Divergence.) Dukungan ditetapkan saat harga sedang tren ke bawah. Ada titik di mana tekanan jual mereda dan pembeli bersedia untuk masuk. Dengan kata lain, lantai didirikan. Resistensi terjadi saat harga sedang naik ke atas. Ada saatnya ketika kekuatan beli berkurang dan para penjual masuk. Ini akan membentuk langit-langit. (Untuk penjelasan lebih lanjut, baca Support amp Resistance Basics.) Bagaimanapun, rata-rata bergerak mungkin dapat memberi sinyal tingkat dukungan awal atau tingkat resistensi. Misalnya, jika keamanan melayang lebih rendah dalam tren naik yang mapan, maka tidak mengherankan bila melihat saham menemukan support pada moving average 200 hari jangka panjang. Di sisi lain, jika harga tren turun, banyak pedagang akan mengamati agar sahamnya terpental dari resistance moving average (SMA 50 hari, 100 hari, 200 hari). (Untuk informasi lebih lanjut tentang penggunaan dukungan dan penolakan untuk mengidentifikasi tren, baca Trend-Spotting With The AccumulationDistribution Line.) Kesimpulan Moving averages adalah alat yang sangat berguna. Rata-rata pergerakan sederhana mudah dihitung, yang memungkinkannya digunakan dengan cukup cepat dan mudah. Kekuatan rata-rata bergerak adalah kemampuannya untuk membantu pedagang mengidentifikasi tren saat ini atau menemukan kemungkinan pembalikan tren. Moving averages juga dapat mengidentifikasi level support atau resistance untuk keamanan, atau bertindak sebagai sinyal masuk atau keluar sederhana. Bagaimana Anda memilih untuk menggunakan moving averages sepenuhnya terserah Anda. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit singkatan dari quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Kepemilikan aset dalam portofolio. Investasi portofolio dilakukan dengan harapan menghasilkan laba di atasnya. Ini. Selamat Datang di City-Data Dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber pemerintah dan swasta, dapat membuat profil informatif dan terperinci untuk setiap kota di Amerika Serikat. Dari tingkat kejahatan hingga pola cuaca, Anda akan menemukan data yang Anda cari di City-Data. City-Data melihat lebih dari 14 juta pengguna per bulan (Juli 2016) dan telah ditampilkan di 121 buku, di CNN, WABC di New York, Bay News 9 di Tampa Bay dan USA Todays Hot Sites, antara lain. Navigasi cepat FL TX NM AZ AK CA NV CO ATAU WA ID HI OK MT WY ND SD NE KS MN IA MO AR LA MS AL GA SC IL WI MI IN OH TN KY NC VA VA NY ME VT NH RI CT NJ DE MD MA DC Berdasarkan kategori Penilaian Lingkungan Temuan Pemeriksaan Restoran Perubahan peta data Interaktif sejak 2k Memuat data. Silahkan tunggu berdasarkan data Pemuatan data 2005-2014. Harap tunggu data kami dalam tindakan Blog Data-Kota. Hal aneh apa yang orang cari di Google Bagaimana pajak penghasilan mempengaruhi pola migrasi Fitur apa yang populer di jenis rumah di Blog Data-Kota. Penulis menggunakan data untuk menjawab pertanyaan yang tidak pernah Anda ketahui. Dari investigasi konyol dan ringan sampai ujian ekonomi yang kuat, kami membahas berbagai topik yang dapat dinikmati oleh semua penulis Kami, banyak di antaranya Ph. D. Lulusan atau kandidat, membuat artikel yang mudah dibaca pada beragam topik. Panduan Kota kami Ingin merencanakan liburan Bagaimana menemukan sesuatu yang baru untuk dilakukan di kota Anda sendiri Pemandu kota kami diperuntukkan bagi Anda. Pemandu kami memberikan gambaran umum kota-kota di seluruh A. S. serta informasi terperinci tentang atraksi tertentu termasuk museum, tempat makan, kehidupan malam dan banyak lagi. Mereka juga memasukkan saran praktis tentang transportasi, kesehatan dan layanan medis setempat. Mereka pergi ke sumber daya Anda untuk mendapatkan hasil maksimal dari kota mana pun Temukan kota yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Pilih hingga 10 kriteria dari database besar kami, tetapkan rentang yang diinginkan dengan kontrol visual yang mudah digunakan dan kurangi hasilnya menggunakan beberapa filter yang tersedia. Gunakan alat perbandingan kota kami untuk menganalisa dan membandingkan dua kota. Data geografis dan statistik, demografi, nilai terkini dan historis - semuanya ada di sini. Membuat keputusan tentang ke mana harus bergerak lebih mudah dari sebelumnya Kalkulator Bahan Bakar kami memungkinkan Anda untuk menentukan jumlah dan biaya bahan bakar untuk perjalanan, serta membandingkan biaya perjalanan dan biaya tahunan untuk dua kendaraan. Whats on City-Data Kami memiliki lebih dari 74.000 foto kota tidak ditemukan di tempat lain, grafik harga real estat terkini dan tren penjualan, penjualan rumah baru-baru ini, estimator nilai rumah, ratusan ribu peta, foto satelit, data demografi (ras, Pendapatan, keturunan, pendidikan, pekerjaan), data geografis, profil negara, data kejahatan, pelanggar seks terdaftar, biaya hidup, perumahan, agama, bisnis, tautan berita lokal berdasarkan teknologi eksklusif kami, tempat kelahiran orang-orang terkenal, kontribusi politik, kota Keuangan pemerintah, lapangan kerja, cuaca, bencana alam, rumah sakit, sekolah dan perpustakaan. Selain kumpulan data kami yang besar, kami juga telah menciptakan 100 Daftar Kota Teratas dan Daftar Wilayah 101 Terbaik kami. Daftar ini menampilkan kota-kota di ratusan kategori, termasuk pendapatan, kejahatan, kebanyakan pasangan gay, kebanyakan mobil, perjalanan terpendek, rumah terbesar, penduduk berpendidikan paling banyak dan banyak lagi. Kami juga memiliki ribuan gambar kota acak yang dikirimkan oleh pengguna kami. Mengeksplorasi Volatilitas Bergerak Rata-rata Tertimbang Rata-rata adalah ukuran risiko yang paling umum, namun ada beberapa rasa. Dalam artikel sebelumnya, kami menunjukkan bagaimana cara menghitung volatilitas historis sederhana. (Untuk membaca artikel ini, lihat Menggunakan Volatilitas untuk Mengukur Risiko Masa Depan.) Kami menggunakan data harga saham Googles aktual untuk menghitung volatilitas harian berdasarkan data stok 30 hari. Pada artikel ini, kami akan memperbaiki volatilitas sederhana dan mendiskusikan rata-rata bergerak tertimbang eksponensial (eksploitatif bergerak rata-rata) (EWMA). Sejarah Vs. Volatilitas Tersirat Pertama, mari kita letakkan metrik ini menjadi sedikit perspektif. Ada dua pendekatan yang luas: volatilitas historis dan tersirat (atau implisit). Pendekatan historis mengasumsikan bahwa masa lalu adalah prolog kita mengukur sejarah dengan harapan itu bersifat prediktif. Sebaliknya volatilitas tersirat, mengabaikan sejarah yang dipecahkannya untuk volatilitas yang tersirat oleh harga pasar. Ia berharap bahwa pasar tahu yang terbaik dan harga pasar mengandung, bahkan secara implisit, merupakan perkiraan konsensus volatilitas. (Untuk pembacaan yang terkait, lihat Kegunaan dan Batas Volatilitasnya.) Jika kita berfokus hanya pada tiga pendekatan historis (di sebelah kiri di atas), mereka memiliki dua kesamaan: Hitunglah serangkaian pengembalian periodik Terapkan skema pembobotan Pertama, kita Hitung kembali periodik. Itu biasanya serangkaian pengembalian harian dimana masing-masing imbal hasil dinyatakan dalam istilah yang terus bertambah. Untuk setiap hari, kita mengambil log natural dari rasio harga saham (yaitu harga hari ini dibagi dengan harga kemarin, dan seterusnya). Ini menghasilkan serangkaian pengembalian harian, dari u i sampai u i-m. Tergantung berapa hari (m hari) yang kita ukur. Itu membawa kita pada langkah kedua: Di sinilah ketiga pendekatan berbeda. Pada artikel sebelumnya (Menggunakan Volatilitas Untuk Mengukur Risiko Masa Depan), kami menunjukkan bahwa di bawah beberapa penyederhanaan yang dapat diterima, varians sederhana adalah rata-rata pengembalian kuadrat: Perhatikan bahwa jumlah ini masing-masing dari pengembalian periodik, kemudian dibagi total oleh Jumlah hari atau pengamatan (m). Jadi, yang benar-benar hanya rata-rata kuadrat periodik kembali. Dengan kata lain, setiap kuadrat kembali diberi bobot yang sama. Jadi, jika alfa (a) adalah faktor pembobotan (khusus, 1m), maka varians sederhana terlihat seperti ini: EWMA Meningkatkan Varians Sederhana Kelemahan pendekatan ini adalah bahwa semua pengembalian mendapatkan bobot yang sama. Kembali ke masa lalu (sangat baru) tidak berpengaruh lagi terhadap varians daripada return bulan lalu. Masalah ini diperbaiki dengan menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial (EWMA), di mana hasil yang lebih baru memiliki bobot lebih besar pada variansnya. Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial (EWMA) memperkenalkan lambda. Yang disebut parameter smoothing. Lambda harus kurang dari satu. Dengan kondisi seperti itu, daripada bobot yang sama, setiap kuadrat kembali dibobot oleh pengganda sebagai berikut: Misalnya, RiskMetrics TM, perusahaan manajemen risiko keuangan, cenderung menggunakan lambda 0,94, atau 94. Dalam kasus ini, yang pertama ( Paling akhir) kuadrat periodik kembali ditimbang oleh (1-0.94) (94) 0 6. Kuadrat berikutnya kembali hanyalah lambda-kelipatan dari berat sebelumnya dalam kasus ini 6 dikalikan 94 5.64. Dan hari ketiga berat sama dengan (1-0.94) (0.94) 2 5.30. Itulah makna eksponensial dalam EWMA: setiap bobot adalah pengganda konstan (yaitu lambda, yang harus kurang dari satu) dari berat hari sebelumnya. Hal ini memastikan varians yang berbobot atau bias terhadap data yang lebih baru. (Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Lembar Kerja Excel untuk Volatilitas Google). Perbedaan antara sekadar volatilitas dan EWMA untuk Google ditunjukkan di bawah ini. Volatilitas sederhana secara efektif membebani masing-masing dan setiap pengembalian periodik sebesar 0,1996 seperti yang ditunjukkan pada Kolom O (kami memiliki data harga saham dua tahun. Itu adalah 509 pengembalian harian dan 1509 0,1996). Tapi perhatikan bahwa Kolom P memberi bobot 6, lalu 5.64, lalu 5.3 dan seterusnya. Itulah satu-satunya perbedaan antara varians sederhana dan EWMA. Ingat: Setelah kita menghitung keseluruhan rangkaian (di Kolom Q), kita memiliki varians, yang merupakan kuadrat dari standar deviasi. Jika kita ingin volatilitas, kita perlu ingat untuk mengambil akar kuadrat varians itu. Apa perbedaan dalam volatilitas harian antara varians dan EWMA dalam kasus Googles Its signifikan: Variance sederhana memberi kita volatilitas harian sebesar 2,4 namun EWMA memberikan volatilitas harian hanya 1,4 (lihat spreadsheet untuk rinciannya). Rupanya, volatilitas Googles baru saja turun, oleh karena itu, varians sederhana mungkin sangat tinggi secara artifisial. Todays Varians Adalah Fungsi Varian Jurus Hari Ini, kami akan mempertimbangkan untuk menghitung deretan berat badan yang menurun secara eksponensial. Kami tidak akan melakukan matematika di sini, tapi salah satu fitur terbaik dari EWMA adalah keseluruhan rangkaian mudah direduksi menjadi formula rekursif: Rekursif berarti referensi varians hari ini (yaitu fungsi varians hari sebelumnya). Anda dapat menemukan formula ini di dalam spreadsheet juga, dan menghasilkan hasil yang sama persis dengan perhitungan longhand yang dikatakan: Variasi hari ini (di bawah EWMA) sama dengan varians kemarin (tertimbang oleh lambda) ditambah kembalinya kuadran kemarin (ditimbang oleh satu minus lambda). Perhatikan bagaimana kita hanya menambahkan dua istilah bersama: varians berbobot kemarin dan kemarin berbobot, kuadrat kembali. Meski begitu, lambda adalah parameter penghalusan kita. Lambda yang lebih tinggi (misalnya RiskMetrics 94) mengindikasikan peluruhan lambat dalam rangkaian - secara relatif, kita akan memiliki lebih banyak titik data dalam rangkaian dan akan jatuh lebih lambat. Di sisi lain, jika kita mengurangi lambda, kita mengindikasikan peluruhan yang lebih tinggi: bobotnya akan jatuh lebih cepat dan, sebagai akibat langsung dari pembusukan yang cepat, lebih sedikit titik data yang digunakan. (Dalam spreadsheet, lambda adalah masukan, jadi Anda bisa bereksperimen dengan sensitivitasnya). Ringkasan Volatilitas adalah deviasi standar instan dari stok dan metrik risiko yang paling umum. Ini juga merupakan akar kuadrat dari varians. Kita dapat mengukur varians secara historis atau implisit (volatilitas tersirat). Saat mengukur secara historis, metode termudah adalah varians sederhana. Tapi kelemahan dengan varians sederhana adalah semua kembali mendapatkan bobot yang sama. Jadi kita menghadapi trade-off klasik: kita selalu menginginkan lebih banyak data tapi semakin banyak data yang kita miliki, semakin banyak perhitungan kita yang terdilusi oleh data yang jauh (kurang relevan). Rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial (EWMA) meningkat dengan varians sederhana dengan menetapkan bobot pada return periodik. Dengan melakukan ini, kita berdua bisa menggunakan ukuran sampel yang besar namun juga memberi bobot lebih besar pada hasil yang lebih baru. (Untuk melihat tutorial film tentang topik ini, kunjungi Penyu Bionik.) Nilai total pasar dolar dari semua saham beredar perusahaan. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit singkatan dari quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Kepemilikan aset dalam portofolio. Investasi portofolio dilakukan dengan harapan menghasilkan laba di atasnya. Ini.