Moving average example excel

Cara Menghitung Rata-rata Berantai Rata-rata di Excel Menggunakan Exponential Smoothing Analisis Data Excel untuk Dummies, Edisi ke-2 Alat Eksponensial Smoothing di Excel menghitung rata-rata bergerak. Namun, bobot smoothing eksponensial nilai yang termasuk dalam perhitungan rata-rata bergerak sehingga nilai yang lebih baru memiliki efek yang lebih besar pada perhitungan rata-rata dan nilai lama memiliki efek yang lebih rendah. Bobot ini dilakukan melalui konstanta pemulusan. Untuk mengilustrasikan bagaimana alat Exponential Smoothing bekerja, anggaplah bahwa Anda kembali melihat informasi suhu harian rata-rata. Untuk menghitung rata-rata bergerak tertimbang dengan menggunakan smoothing eksponensial, lakukan langkah-langkah berikut: Untuk menghitung rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan, pertama-tama klik tombol data DataPS8217s Data Analysis. Saat Excel menampilkan kotak dialog Analisis Data, pilih item Exponential Smoothing dari daftar dan kemudian klik OK. Excel menampilkan kotak dialog Exponential Smoothing. Identifikasi data. Untuk mengidentifikasi data yang ingin Anda hitung rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan, klik di kotak teks Input Range. Kemudian identifikasikan range input, baik dengan mengetikkan alamat range worksheet atau dengan memilih range worksheet. Jika rentang masukan Anda menyertakan label teks untuk mengidentifikasi atau menggambarkan data Anda, pilih kotak centang Label. Berikan konstanta pemulusan. Masukkan nilai konstan smoothing pada kotak teks Damping Factor. File Bantuan Excel menunjukkan bahwa Anda menggunakan konstanta pemulusan antara 0,2 dan 0,3. Agaknya, bagaimanapun, jika Anda menggunakan alat ini, Anda memiliki gagasan sendiri tentang apa konstanta pemulusan yang benar. (Jika Anda tidak tahu apa-apa tentang konstanta pemulusan, mungkin sebaiknya Anda tidak menggunakan alat ini.) Beritahu Excel tempat untuk menempatkan data rata-rata bergerak rata-rata yang dihaluskan secara eksponensial. Gunakan kotak teks Output Range untuk mengidentifikasi kisaran lembar kerja tempat Anda ingin menempatkan data rata-rata bergerak. Dalam contoh lembar kerja, misalnya, Anda menempatkan data rata-rata bergerak ke dalam kisaran lembar kerja B2: B10. (Opsional) Bagilah data yang dihaluskan secara eksponensial. Untuk memetakan data yang dihaluskan secara eksponensial, pilih kotak centang Chart Output. (Opsional) Tunjukkan bahwa Anda menginginkan informasi kesalahan standar dihitung. Untuk menghitung kesalahan standar, pilih kotak centang Standard Errors. Excel menempatkan nilai kesalahan standar di samping nilai rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial. Setelah Anda selesai menentukan apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak yang ingin Anda hitung dan di mana Anda menginginkannya, klik OK. Excel menghitung informasi rata-rata bergerak. Rata-rata Pergerakan: Apa Artinya Diantara indikator teknis yang paling populer, rata-rata bergerak digunakan untuk mengukur arah tren saat ini. Setiap jenis moving average (biasanya ditulis dalam tutorial ini sebagai MA) adalah hasil matematis yang dihitung dengan rata-rata sejumlah titik data sebelumnya. Setelah ditentukan, rata-rata yang dihasilkan kemudian diplot ke bagan untuk memungkinkan pedagang melihat data yang merapikan daripada memusatkan perhatian pada fluktuasi harga sehari-hari yang melekat di semua pasar keuangan. Bentuk paling sederhana dari rata-rata bergerak, yang secara tepat dikenal sebagai moving average sederhana (SMA), dihitung dengan mengambil mean aritmetika dari serangkaian nilai yang diberikan. Misalnya, untuk menghitung rata-rata pergerakan 10 hari dasar, Anda akan menambahkan harga penutupan dari 10 hari terakhir dan kemudian membagi hasil dengan 10. Pada Gambar 1, jumlah harga selama 10 hari terakhir (110) adalah Dibagi dengan jumlah hari (10) sampai pada rata-rata 10 hari. Jika seorang pedagang ingin melihat rata-rata 50 hari, jenis perhitungan yang sama akan dilakukan, tapi itu akan mencakup harga selama 50 hari terakhir. Rata-rata yang dihasilkan di bawah (11) memperhitungkan 10 poin data terakhir untuk memberi gambaran kepada pedagang tentang bagaimana harga aset dibandingkan dengan 10 hari terakhir. Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa pedagang teknis menyebut alat ini sebagai moving average dan bukan hanya mean biasa. Jawabannya adalah bahwa saat nilai baru tersedia, titik data tertua harus dikeluarkan dari himpunan dan titik data baru harus masuk untuk menggantikannya. Dengan demikian, kumpulan data terus bergerak untuk memperhitungkan data baru saat tersedia. Metode perhitungan ini memastikan bahwa hanya informasi terkini yang dipertanggungjawabkan. Pada Gambar 2, setelah nilai 5 yang baru ditambahkan ke himpunan, kotak merah (mewakili 10 titik data terakhir) bergerak ke kanan dan nilai terakhir 15 dijatuhkan dari perhitungan. Karena nilai yang relatif kecil dari 5 menggantikan nilai tinggi 15, Anda akan berharap untuk melihat rata-rata penurunan data, yang terjadi, dalam hal ini dari 11 sampai 10. Rata-rata Moving Averages Like Once MA telah dihitung, mereka diplot ke grafik dan kemudian terhubung untuk menciptakan garis rata-rata bergerak. Garis melengkung ini biasa ditemukan pada grafik pedagang teknis, tapi bagaimana penggunaannya dapat bervariasi secara drastis (lebih lanjut tentang ini nanti). Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 3, adalah mungkin untuk menambahkan lebih dari satu moving average ke setiap grafik dengan menyesuaikan jumlah periode waktu yang digunakan dalam perhitungan. Garis melengkung ini mungkin tampak mengganggu atau membingungkan pada awalnya, tapi Anda akan terbiasa dengan mereka seiring berjalannya waktu. Garis merah hanya harga rata-rata selama 50 hari terakhir, sedangkan garis biru adalah harga rata-rata selama 100 hari terakhir. Sekarang setelah Anda memahami apa itu rata-rata bergerak dan seperti apa rasanya, perkenalkan jenis rata-rata bergerak yang berbeda dan periksa bagaimana perbedaannya dengan rata-rata bergerak sederhana yang disebutkan sebelumnya. Rata-rata pergerakan sederhana sangat populer di kalangan pedagang, namun seperti semua indikator teknis, memang ada kritiknya. Banyak orang berpendapat bahwa kegunaan SMA ini terbatas karena setiap titik dalam rangkaian data tertimbang sama, terlepas dari mana hal itu terjadi dalam urutan. Kritikus berpendapat bahwa data terbaru lebih signifikan daripada data yang lebih tua dan harus memiliki pengaruh lebih besar pada hasil akhir. Sebagai tanggapan atas kritik ini, para pedagang mulai memberi bobot lebih pada data terakhir, yang sejak saat ini menyebabkan penemuan berbagai tipe rata-rata baru, yang paling populer adalah Exponential Moving Average (EMA). (Untuk bacaan lebih lanjut, lihat Dasar-Dasar Rata-rata Bergerak Rata-rata dan Perbedaannya antara SMA dan EMA) Rata-rata Moving Exponential Rata-rata pergerakan eksponensial adalah jenis rata-rata bergerak yang memberi bobot lebih pada harga terakhir dalam upaya untuk membuatnya lebih responsif. Untuk informasi baru Mempelajari persamaan yang agak rumit untuk menghitung EMA mungkin tidak perlu bagi banyak pedagang, karena hampir semua paket charting melakukan perhitungan untuk Anda. Namun, bagi Anda ahli matematika matematika di luar sana, inilah persamaan EMA: Bila menggunakan rumus untuk menghitung titik pertama EMA, Anda mungkin memperhatikan bahwa tidak ada nilai yang tersedia untuk digunakan sebagai EMA sebelumnya. Masalah kecil ini bisa diatasi dengan memulai perhitungan dengan simple moving average dan melanjutkan dengan rumus di atas dari sana. Kami telah menyediakan contoh spreadsheet yang mencakup contoh kehidupan nyata tentang bagaimana menghitung rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial. Perbedaan Antara EMA dan SMA Sekarang setelah Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana SMA dan EMA dihitung, mari kita lihat bagaimana rata-rata ini berbeda. Dengan melihat perhitungan EMA, Anda akan melihat bahwa penekanan lebih banyak ditempatkan pada titik data terkini, menjadikannya sebagai jenis rata-rata tertimbang. Pada Gambar 5, jumlah periode waktu yang digunakan pada masing-masing rata-rata identik (15), namun EMA merespons lebih cepat terhadap harga yang berubah. Perhatikan bagaimana EMA memiliki nilai lebih tinggi saat harga naik, dan jatuh lebih cepat dari pada SMA ketika harganya sedang menurun. Responsivitas inilah yang menjadi alasan utama mengapa banyak trader lebih memilih untuk menggunakan EMA di atas SMA. Apa arti Hari yang Berbeda Berarti Moving averages adalah indikator yang benar-benar dapat disesuaikan, yang berarti bahwa pengguna dapat dengan bebas memilih kerangka waktu yang mereka inginkan saat membuat rata-rata. Periode waktu paling umum yang digunakan dalam moving averages adalah 15, 20, 30, 50, 100 dan 200 hari. Semakin pendek rentang waktu yang digunakan untuk menciptakan rata-rata, semakin sensitif akan perubahan harga. Semakin lama rentang waktu, kurang sensitif, atau lebih merapikan, rata-rata akan. Tidak ada kerangka waktu yang tepat untuk digunakan saat mengatur rata-rata bergerak Anda. Cara terbaik untuk mengetahui mana yang paling sesuai untuk Anda adalah bereksperimen dengan sejumlah periode waktu yang berbeda sampai Anda menemukan strategi yang sesuai dengan strategi Anda. Moving Averages: Bagaimana Menggunakan ThemMing Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analisis ToolPak. 3. Pilih Moving Average dan klik OK. 4. Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2: M2. 5. Klik di kotak Interval dan ketik 6. 6. Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3. 8. Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan: karena kita mengatur interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang semakin meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil interval, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual.