Rata-rata bergerak tertimbang (WMA) adalah indikator teknis yang digunakan pedagang untuk menghasilkan arah perdagangan dan membuat keputusan beli atau jual. Ini memberikan bobot yang lebih besar ke poin data terbaru dan lebih sedikit bobot pada poin data sebelumnya. Rata-rata bergerak tertimbang dihitung dengan mengalikan setiap pengamatan dalam kumpulan data dengan faktor bobot yang telah ditentukan sebelumnya.
Pedagang menggunakan alat rata-rata tertimbang untuk menghasilkan sinyal perdagangan. Misalnya, ketika aksi harga bergerak menuju atau di atas rata-rata bergerak tertimbang, sinyal dapat menjadi indikasi untuk keluar dari perdagangan. Namun, jika aksi harga turun di dekat atau tepat di bawah rata-rata bergerak tertimbang, ini bisa menjadi indikasi waktu yang menguntungkan untuk memasuki perdagangan.
Menggunakan rata-rata bergerak tertimbang untuk menentukan arah tren lebih akurat daripada rata-rata bergerak sederhana, yang memberikan bobot yang identik ke semua angka dalam kumpulan data.
Ringkasan
- Rata-rata bergerak tertimbang (WMA) adalah indikator teknis yang memberikan bobot lebih besar ke titik data terbaru, dan mengurangi bobot ke titik data di masa lalu.
- WMA diperoleh dengan mengalikan setiap angka dalam kumpulan data dengan bobot yang telah ditentukan dan menjumlahkan nilai yang dihasilkan.
- Pedagang menggunakan rata-rata bergerak pembobotan untuk menghasilkan sinyal perdagangan, untuk menunjukkan kapan harus membeli atau menjual saham.
Bagaimana Menghitung Rata-Rata Bergerak Tertimbang
Saat menghitung rata-rata bergerak tertimbang, titik data terbaru diberi bobot yang lebih besar, sedangkan titik data sebelumnya diberi bobot yang lebih sedikit. Ini digunakan saat angka dalam kumpulan data memiliki bobot yang berbeda, relatif satu sama lain. Jumlah bobot harus sama dengan 1 atau 100%.
Ini berbeda dari rata-rata bergerak sederhana, di mana semua angka diberi bobot yang sama. Nilai rata-rata bergerak tertimbang akhir mencerminkan pentingnya setiap titik data, dan oleh karena itu, frekuensi konkurensi lebih deskriptif daripada rata-rata bergerak sederhana.
Contoh 1
Ikuti langkah-langkah berikut saat menghitung rata-rata bergerak tertimbang:
1. Identifikasi angka yang ingin Anda ratakan
Langkah pertama adalah membuat daftar angka yang pengguna perlu mencari rata-rata tertimbang. Di sini, kita bisa menggunakan harga penutupan saham ABC untuk periode mulai 1 Januari hingga 5 Januari. Harga penutupan adalah $ 90, $ 88, $ 89, $ 90, dan $ 91, dengan angka pertama adalah yang terbaru.
2. Tentukan bobot setiap bilangan
Setelah mengidentifikasi angka-angka yang akan dihitung rata-rata tertimbangnya, langkah selanjutnya adalah menentukan bobot tiap angka untuk mengetahui berapa berat tiap angka tersebut. Dalam kasus seperti itu, kami memberikan pembobotan tertinggi ke titik data terbaru dari 15 poin acak, seperti yang ditunjukkan pada tabel di bawah ini:
| Tanggal | Harga penutup | Pembobotan | |
| 1 Januari | $ 91 | 1/15 | |
| 2 Januari | $ 90 | 15/2 | |
| 3 Januari | $ 89 | 15/3 | |
| 4 Januari | $ 88 | 15/4 | |
| 5 Januari | $ 90 | 5/15 |
3. Kalikan setiap angka dengan faktor bobot
Setelah menentukan pembobotan untuk setiap angka, langkah selanjutnya adalah mengalikan setiap angka dari 1 sampai 5 Januari dengan faktor pembobot yang sesuai dan kemudian menjumlahkan nilai yang dihasilkan. Itu ditunjukkan di bawah ini:
| Tanggal | Harga penutup | Pembobotan | Rata-rata Tertimbang |
| 1 Januari | $ 91 | 1/15 | $ 6,07 |
| 2 Januari | $ 90 | 15/2 | $ 12 |
| 3 Januari | $ 89 | 15/3 | $ 17,80 |
| 4 Januari | $ 88 | 15/4 | $ 23,47 |
| 5 Januari | $ 90 | 5/15 | $ 30 |
Rumus rata-rata bergerak tertimbang dinyatakan sebagai berikut:
Dimana:
- N adalah periode waktu
4. Tambahkan nilai yang dihasilkan untuk mendapatkan rata-rata tertimbang
Langkah terakhir adalah menjumlahkan nilai yang dihasilkan untuk mendapatkan rata-rata tertimbang untuk harga penutupan Saham ABC.
WMA = $ 30 + $ 23,47 + $ 17,80 + $ 12 + $ 6,07
WMA = $ 89,34
Oleh karena itu, rata-rata bergerak tertimbang untuk periode dari 1 Januari hingga 5 Januari adalah $ 89,34 .
Contoh 2
Asumsikan bahwa jumlah periode adalah 10, dan kita ingin rata-rata bergerak tertimbang dari empat harga saham $ 70, $ 66, $ 68, dan $ 69, dengan harga pertama adalah yang terbaru.
Dengan menggunakan informasi yang diberikan, pembobotan terakhir adalah 4/10, periode sebelumnya menjadi 3/10, dan periode berikutnya sebelumnya adalah 2/10, dan pembobotan periode awal adalah 1/10.
Rata-rata pembobotan untuk empat harga berbeda akan dihitung sebagai berikut:
WMA = [70 x (4/10)] + [66 x (3/10)] + [68 x (2/10)] + [69 x (1/10)]
WMA = $ 28 + $ 19,80 + $ 13,60 + $ 6,90 = $ 68,30
Rata-rata Pergerakan Sederhana vs. Rata-Rata Pergerakan Tertimbang
Rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata bergerak tertimbang adalah dua statistik yang banyak digunakan di dunia, dan keduanya digunakan untuk menemukan rata-rata pengamatan dalam kumpulan data.
Perbedaan utama antara kedua ukuran statistik tersebut adalah rata-rata bergerak sederhana menghitung rata-rata dengan menjumlahkan semua pengamatan dalam kumpulan data dan membagi total dengan jumlah total pengamatan. Secara sederhana, ini menerapkan pembobotan yang sama untuk semua observasi dalam sampel.
Di sisi lain, rata-rata bergerak tertimbang memberikan bobot atau frekuensi tertentu untuk setiap pengamatan, dengan pengamatan terbaru diberi bobot yang lebih besar daripada pengamatan di masa lalu untuk mendapatkan rata-rata.
Bacaan Terkait
Finance adalah penyedia resmi Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Certification Akreditasi Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ adalah standar global untuk analis kredit yang mencakup keuangan, akuntansi, analisis kredit, analisis arus kas , pemodelan perjanjian, pembayaran kembali pinjaman, dan lainnya. program sertifikasi, yang dirancang untuk membantu siapa pun menjadi analis keuangan kelas dunia. Untuk terus memajukan karier Anda, sumber daya Keuangan tambahan di bawah ini akan berguna:
- Bagaimana Membaca Grafik Saham Bagaimana Membaca Grafik Saham Jika Anda akan secara aktif berdagang saham sebagai investor pasar saham, maka Anda perlu tahu bagaimana membaca grafik saham. Bahkan pedagang yang terutama menggunakan analisis fundamental untuk memilih saham untuk diinvestasikan masih sering menggunakan analisis teknis dari pergerakan harga saham untuk menentukan beli dan jual tertentu, pembuatan grafik saham.
- Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) dikembangkan oleh ahli teori keuangan kuantitatif Amerika, Perry J. Kaufman, pada tahun 1998. Teknik ini dimulai pada tahun 1972 tetapi Kaufman secara resmi mempresentasikannya ke publik melalui bukunya, "Sistem dan Metode Perdagangan." Tidak seperti rata-rata bergerak lainnya
- Investasi Momentum Investasi Momentum Investasi Momentum adalah strategi investasi yang bertujuan untuk membeli sekuritas yang telah menunjukkan tren harga naik atau sekuritas short-selling yang
- Noise Trader Noise Trader Seorang noise trader adalah individu yang berdagang berdasarkan data yang tidak lengkap atau tidak akurat, seringkali berdagang secara tidak rasional. Pedagang bising sering melakukan perdagangan berdasarkan sensasi
