Moving averages adalah alat favorit pedagang aktif. Namun, ketika pasar berkonsolidasi, indikator ini mengarah ke banyak perdagangan gergaji tangan, menghasilkan serangkaian kemenangan dan kerugian kecil yang mengecewakan. Analis telah menghabiskan beberapa dekade mencoba untuk meningkatkan rata-rata bergerak sederhana., kami melihat upaya ini dan menemukan bahwa pencarian mereka telah menghasilkan alat perdagangan yang bermanfaat. (Untuk membaca latar belakang rata-rata bergerak sederhana, lihat Simple Moving Average Membuat Tren menonjol .)
Pro dan Kontra Rata-Rata Bergerak
Keuntungan dan kerugian dari rata-rata bergerak diringkas oleh Robert Edwards dan John Magee dalam edisi pertama Analisis Teknis Tren Saham , ketika mereka mengatakan "dan, pada tahun 1941 kami dengan senang hati membuat penemuan (meskipun banyak yang lain telah membuat sebelumnya) bahwa dengan rata-rata data untuk jumlah hari yang dinyatakan… seseorang dapat memperoleh semacam garis tren otomatis yang pasti akan menafsirkan perubahan tren… Tampaknya hampir terlalu bagus untuk menjadi kenyataan. Faktanya, itu terlalu bagus untuk menjadi kenyataan."
Dengan kerugian melebihi kelebihannya, Edwards dan Magee dengan cepat meninggalkan impian mereka untuk berdagang dari bungalo pantai. Tetapi 60 tahun setelah mereka menulis kata-kata itu, yang lain tetap berusaha mencari alat sederhana yang dengan mudah akan menghasilkan kekayaan pasar.
Rata-Rata Bergerak Sederhana
Untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana, tambahkan harga untuk periode waktu yang diinginkan dan bagi dengan jumlah periode yang dipilih. Menemukan rata-rata pergerakan lima hari akan membutuhkan penjumlahan dari lima harga penutupan terbaru dan membaginya dengan lima.
- Jika penutupan terbaru berada di atas moving average, saham akan dianggap berada dalam tren naik. Trend penurunan didefinisikan oleh harga perdagangan di bawah moving average. (Untuk lebih lanjut, lihat tutorial Moving Averages kami.)
Properti penentu tren ini memungkinkan pergerakan rata-rata untuk menghasilkan sinyal perdagangan. Dalam penerapannya yang paling sederhana, pedagang membeli ketika harga bergerak di atas rata-rata bergerak dan menjual ketika harga melintas di bawah garis itu. Pendekatan seperti ini dijamin untuk menempatkan pedagang di sisi kanan setiap perdagangan yang signifikan. Sayangnya, sambil merapikan data, moving average akan tertinggal di belakang aksi pasar dan pedagang akan hampir selalu memberikan kembali sebagian besar keuntungan mereka bahkan pada perdagangan pemenang terbesar.
Rata-Rata Bergerak Eksponensial
Analis tampaknya menyukai gagasan moving average dan telah menghabiskan waktu bertahun-tahun untuk mengurangi masalah yang terkait dengan keterlambatan ini. Salah satu inovasi ini adalah moving average eksponensial (EMA). Pendekatan ini memberikan bobot yang relatif lebih tinggi untuk data terkini, dan sebagai hasilnya ia lebih dekat dengan aksi harga daripada rata-rata bergerak sederhana. Rumus untuk menghitung rata-rata bergerak eksponensial adalah:
EMA = (Berat × Tutup) + ((1 − Berat) × EMAy) di mana: Berat = konstanta penghalusan yang dipilih oleh analis
Nilai bobot umum adalah 0, 181, yang dekat dengan rata-rata bergerak sederhana 20 hari. Lainnya adalah 0, 10, yang merupakan rata-rata bergerak 10 hari.
Meskipun mengurangi lag, rata-rata bergerak eksponensial gagal untuk mengatasi masalah lain dengan rata-rata bergerak, yaitu bahwa penggunaannya untuk sinyal perdagangan akan menyebabkan sejumlah besar perdagangan yang hilang. Dalam Konsep Baru dalam Sistem Perdagangan Teknis , Welles Wilder memperkirakan bahwa pasar hanya tren seperempat waktu. Hingga 75% aksi perdagangan terbatas pada kisaran sempit, ketika sinyal beli-dan-jual rata-rata bergerak akan berulang kali dihasilkan ketika harga bergerak cepat di atas dan di bawah rata-rata bergerak. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa analis telah menyarankan memvariasikan faktor bobot perhitungan EMA. (Untuk lebih lanjut, lihat Bagaimana rata-rata bergerak digunakan dalam perdagangan? )
Menyesuaikan Rata-Rata Bergerak ke Aksi Pasar
Salah satu metode untuk mengatasi kerugian dari moving average adalah mengalikan faktor pembobotan dengan rasio volatilitas. Melakukan ini berarti bahwa moving average akan lebih jauh dari harga saat ini di pasar yang bergejolak. Ini akan memungkinkan pemenang berjalan. Ketika tren berakhir dan harga berkonsolidasi, rata-rata bergerak akan bergerak lebih dekat ke aksi pasar saat ini dan, secara teori, memungkinkan pedagang untuk mempertahankan sebagian besar keuntungan yang ditangkap selama tren. Dalam praktiknya, rasio volatilitas dapat menjadi indikator seperti Bollinger Band®width, yang mengukur jarak antara Bollinger Bands® yang terkenal. (Untuk lebih lanjut tentang indikator ini, lihat The Basics Of Bollinger Bands® .)
Perry Kaufman menyarankan untuk mengganti variabel "berat" dalam formula EMA dengan konstanta berdasarkan rasio efisiensi (ER) dalam bukunya, Sistem dan Metode Perdagangan Baru . Indikator ini dirancang untuk mengukur kekuatan tren, yang didefinisikan dalam rentang dari -1.0 hingga +1.0. Itu dihitung dengan rumus sederhana:
ER = jumlah perubahan harga absolut untuk setiap perubahan harga bartotal untuk periode di mana:
Pertimbangkan saham yang memiliki rentang lima poin setiap hari, dan pada akhir lima hari telah memperoleh total 15 poin. Ini akan menghasilkan ER sebesar 0, 67 (15 poin gerakan ke atas dibagi dengan total 25 poin). Seandainya stok ini turun 15 poin, ER akan menjadi -0, 67. (Untuk saran perdagangan lebih lanjut dari Perry Kaufman, baca Losing To Win , yang menguraikan strategi untuk mengatasi kerugian perdagangan.)
Prinsip efisiensi tren didasarkan pada berapa banyak pergerakan arah (atau tren) yang Anda dapatkan per unit pergerakan harga selama periode waktu tertentu. ER dari +1.0 menunjukkan bahwa stok berada dalam tren naik yang sempurna; -1.0 mewakili tren turun yang sempurna. Secara praktis, ekstrem jarang tercapai.
Untuk menerapkan indikator ini untuk menemukan rata-rata bergerak adaptif (AMA), pedagang perlu menghitung bobot dengan rumus berikut, yang agak rumit:
C = 2di sini: SCF = konstanta eksponensial untuk EMA tercepat yang diijinkan (biasanya 2) SCS = konstanta eksponensial untuk EMA paling lambat yang diijinkan (seringkali 30)
Nilai untuk C kemudian digunakan dalam rumus EMA alih-alih variabel bobot yang lebih sederhana. Meskipun sulit untuk dihitung dengan tangan, rata-rata bergerak adaptif dimasukkan sebagai opsi di hampir semua paket perangkat lunak perdagangan. (Untuk lebih lanjut tentang EMA, baca Menjelajahi Rata-Rata Bergerak Tertimbang Secara Eksponensial .)
Contoh rata-rata bergerak sederhana (garis merah), rata-rata bergerak eksponensial (garis biru) dan rata-rata bergerak adaptif (garis hijau) ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1: AMA berwarna hijau dan menunjukkan tingkat perataan terbesar dalam rentang tindakan yang terlihat di sisi kanan grafik ini. Dalam kebanyakan kasus, rata-rata bergerak eksponensial, ditampilkan sebagai garis biru, paling dekat dengan aksi harga. Rata-rata bergerak sederhana ditampilkan sebagai garis merah.
Tiga moving average yang ditunjukkan dalam gambar semua rentan terhadap perdagangan gergaji besi di berbagai waktu. Kelemahan untuk rata-rata bergerak sejauh ini tidak mungkin untuk dihilangkan.
Kesimpulan
Robert Colby menguji ratusan alat analisis teknis dalam The Encyclopedia of Technical Market Indicators . Dia menyimpulkan, "Meskipun rata-rata bergerak adaptif adalah ide baru yang menarik dengan daya tarik intelektual yang cukup besar, tes pendahuluan kami gagal menunjukkan keunggulan praktis nyata pada metode penghalusan tren yang lebih kompleks ini." Ini tidak berarti pedagang harus mengabaikan ide itu. AMA dapat dikombinasikan dengan indikator lain untuk mengembangkan sistem perdagangan yang menguntungkan. (Untuk lebih lanjut tentang topik ini, baca Menemukan Saluran Keltner dan Oscillator Chaikin .)
ER dapat digunakan sebagai indikator tren yang berdiri sendiri untuk melihat peluang perdagangan yang paling menguntungkan. Sebagai salah satu contoh, rasio di atas 0, 30 menunjukkan tren naik yang kuat dan mewakili potensi beli. Atau, karena volatilitas bergerak dalam siklus, saham dengan rasio efisiensi terendah dapat ditonton sebagai peluang pelarian.
Untuk lebih lanjut, lihat Dasar-Dasar Rata-Rata Bergerak Tertimbang .
