Kelebihan metode moving average

Berbagi Kelemahan dan Kelebihan LWMA Berbanding SMA Hallo. Bagaimana kabarnya trading anda Mudah mudahan tetap profit kosisten. Kali ini saya akan memcoba berbagi tentang kelemahan dan kelebihan LWMA (Linear Weighted Moving Average) berbanding SMA (Simple Moving Average). Dalam perdagangan sehari - hari. Bukan saya merasa sudah jago dalam forek dan saya juga sedang berusaha memahami tentang teknikal analisis forex. Karena merupakan analisa forex fundamental dalam cara bermain forex. Forex adalah seni untuk mengolah data dari forex indikator yang segera di padukan dengan informasi dari grafik yang terus berubah secara dinamis. Forex indikator yang selama ini saya baca dalam cara bermain forex adalah salah satunya MA (Moving averge) dan di bawah saya sajikan rumus perhitungan MA dai ini sudah tersedia dalam platform Metatrader. Rumus perhitungan MA yang saya kutip dari forum forexindo. Simple Moving Average (SMA) Moving Average memiliki beberapa metode atau jenis perhitungan Perhitungannya dengan menjumlahkan harga yang akan dihitung dibagi dengan periode. Contoh: kita akan mencari nilai SMA dari 5 harga dekat tiap candle, yang mana yang dekat masing-masing candle adalah 5,7,2,9,3 Exponential Moving Average (EMA) yang EMA bisa dihitung dengan menggunakan rumus berikut dilihat dari rumus di atas sangat Mudah untuk menghitung EMA karena hanya membutuhkan harga sekarang dan untuk EMA sebelumnya. Tapi kalau diteliti lagi, darimana kita akan mendapatkan EMA. Yah kalo ada lagi data sebelumnya tinggal jawab aja dari EMA sebelumnya lagi. sebenarnya EMA previouse itu adalah nilai SMA contoh perhitungan: nah data previouse EMA yang ke 6 itu diambil dari perhitungan: (252428242627) 6 25,666667 (sama dengan menghitung nilai SMA) Nah dari pernyataan diatas kita bisa mengambil kesimpulan bahwa EMA akan memberi sinyal lebih dini dibanding SMA. Smoothed Moving Average (SMMA) SMMA memiliki perhitungan bertahap. - untuk menghitung nilai SMMA awal sama dengan menghitung SMA yaitu (total data dibagi periode) - untuk SMMA ke dua dan seterusnya menggunakan rumus contoh: kita akan menghitung SMMA menggunakan periode 3, dari data 1,2,3,4,5, 6,7 dst bertahap dari 3 bar pertama SMMA (PRICE 1 PRICE 2 PRICE 3) PERIODE SMMA (123) 3 2 lalu SMMA pada bar ke 4 dihitung menggunakan rumus: SMMA (PREVIOUS SUM - PREVIOUS AVG data ke 4) PERIODE SMMA (6 - 2 4) 3 8 3 2,67 SMMA pada bar ke 5 SMMA (8 - 2,67 5) 3 10,333 3,44 SMMA pada bar ke 6 SMMA (10.33 - 3.44 6) 3 12.89 3 4.30 dst. Rear Weighted Moving Average (LWMAWMA) Pembobotan pada WMA tergantung dari periode yang kita tentukan. Semakin besar periode maka semakin pesar pembobotan nilai perhitungannya. Menurut pengalaman saya LWMA respon terhadap harga lebih cepat. Jadi kita kalau melihat trend lebih cepat. Kelemahannya karena kecepatnya itu. Kadang kita salah menafsirkan arah harga bila dilihat dari kacamata SMA. Trader kan tidak semua pakai LWMA jadi kadang kita keliru. Contoh Pair EUUSD - SMA Periode. Harga bermain di daerah Sd1 dan Sd2 (warna biru) jadi menurut prinsip BBMA harga sedang sedang sedang tren. Spoiler (Gerakkan mouse anda ke area spoiler untuk mengungkap isinya) Contoh Pasangan EUUSD - LWMA Periode. Harga sedang bermain di daerah Sd1 dan Midle bulanan (warna biru) berarti menurut prinsip BBMA harga sedang normal. Spoiler (Pindahkan mouse anda ke area spoiler untuk mengungkap isinya) Jadi mana yang lebih baik ternyata semuanya baik dan akurat dan kita juga harus responsif pada saat batas LWMA tembus, kita juga harus melihat batas SMA begitu pula sebaliknya, pada saat batas sudah SMA Tidak valid kita juga lihat LWMA. Karena setiap trader tidak sama dan itu tercermin pada pergerakan harga, begitulah antara harga beli. Karena forex adalah seni dalam mengolah informasi dari Forex Indikator maka kita harus bisa menikmatinya dalam cara kita bermain forek sehai - hari. Semoga bermanfaat. Happy trading. Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Cara Rata-Rata (Moving Avarage) Cara Rata-Rata (Moving Avarage). Cara ini beranggapan, apakah ada perubahan jumlah barang barang, baik karena pembelian maupun karena adanya penjualan yang dilakukan oleh perusahaan, sisa barang barang yang masih ada diambil dari rata-ratanya. Nilai rata-rata barang yang masih ada hasil dengan jumlah barang barang yang bersangkutan. Dengan demikian, harga pokok barang yang dijual, harga berdasarkan harga rata-rata barang itu. 1. Persediaan Awal. 100 satuan Rp 9, - 2. Pembelian. 100 satuan Rp12, - 3. Pembelian. 100 satuan Rp11,25 4. Penjualandipakai. 100 satuan 5. Penjualandipakai. 100 satuan Penghitungan harga pokok penjualan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: ARIMA (p, d, q) atau dikenal juga dengan model Box-Jenkins merupakan sebuah teknik untuk meraalkan data deret waktu. Data deret waktu merupakan sekumpulan data pada suatu benda yang sama yang dilihat secara periodik. Contoh data deret waktu adalah data saham, data harga bahan pokok yg dapat dibaca setiap minggu dan lain-lain. Pada tahun 1970 dua orang statistikawan bernama George Box dan Gwilym Jenkins membuat metode ARIMA ini untuk memodelkan data ekonomi pada saat itu. Namun demikian perkembangan zaman yang semakin kompleks, beberapa tahun terakhir kondisi sedang diserap negara goncangan ekonomi serta semakin sensitifnya akan terjadi isu maka model ARIMA sudah mulai tidak cocoktidak mampu untuk memodelkan data ekonomi dunia. Metode peramalan ARIMA (p, d, q) merupakan metode peramalan yang menggunakan sifat dari data tersebut untuk meramal seri selanjutnya. Metode peramalan menggunakan ARIMA dibagi atas 2 jenis yaitu ARIMA non-musiman dan arima musiman, yang membedakan antara ARIMA musiman dan tidak musiman adalah pada data yang ada pola yang jelas. Pola tersebut bisa menjadi pola hidup bulanan, 3 bulanan, tahunan dan lain sebagainya. Secara umum kekurangan ARIMA adalah Model arima sudah tidak dapat menampung harga lonjakan atau penurunan harga yang tajam. Secara teori dan keadaan lapang jarang ada data yang bisa mermalkan diri sendiri. Data deret waktu yang ada saat ini oleh faktor-faktor laindan isu-isu yang isu. Misalnya harga minyak dunia akibat permintaan dan penawaran akan minyak itu sendiri. Jika digunakan untuk waktu yang lama maka hasil dari peramalannya akan terus konstan Penjelasan lebih dalam tentang ARIMA aan diberikan pada posting berikutnya.