moving average| resume | akuntansi | pasar modal

moving average

1. RESUME PRAKTIKUM PASAR MODAL
ANALISIS TEKNIKAL MOVING AVERAGE
Dosen Pembimbing:
Dr. Zul Azmi, SE, M.Si,.Ak, CA, CSRS, CSRA
Disusun Oleh Kelompok 2
Via Mustika Irawan (220301008)
Indah Sukma (220301015)
PROGAM STUDI AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
ßloving Averages
Dari Charles D. Kirkpatrick II dan Julie R. Dahlquist, Technical Analysis. The Complete Resource for
Financial Market Technicians, Edisi ke-3 (Old Tappan, New Jersey: Pearson Education, Inc., 2016), Bab
14.
• Daftarkan indikator amplop, saluran, dan pita yang umum serta karakteristiknya

2. Salah satu metode yang paling sukses untuk mengidentifikasi dan mendapatkan keuntungan dari tren
adalah penggunaan rata-rata bergerak. Rata-rata bergerak adalah rata-rata periode konstan, biasanya
dari harga, yang dihitung untuk setiap interval periode grafik yang berturut-turut. Hasilnya, ketika
dipetakan pada grafik harga, menunjukkan garis halus yang mewakili harga rata-rata yang berturut-
turut. Rata-rata bergerak meredam efek osilasi jangka pendek. Banyak manajer investasi teknis yang
paling sukses menggunakan rata-rata bergerak untuk menentukan kapan tren berubah arah. Rata-rata
bergerak sangat berguna di pasar yang cenderung memiliki tren. Rata-rata bergerak telah diuji oleh
akademisi dan terbukti memiliki signifikansi statistik
Tiperata-rata bergerakyang paling umum digunakan adalahrata-rata bergerak sederhana
(SMA),kadang-kadang disebutsebagai rata-rata bergerak aritmatika.SMAdibangun dengan
menambahkansekumpulan data dan kemudian membagidengan jumlah pengamatan dalamperiode
yang sedang diperiksa.Sebagai contoh, lihatSMA sepuluh hari di Tabel 6.1.Kami mulai dengan
menjumlahkanharga penutupan untuk sepuluh hari pertama.Kami kemudian membagi jumlah
inidengan 10 untuk memberikan kamiharga rata-rata untuk periode sepuluh hari itu.Dengan
demikian, pada hari kesepuluh,rata-rata bergerak sederhana sepuluh hariakan menjadi harga
penutupan rata-rata untuk WMTuntuk Hari 1 hingga 10, atau $85.35.Pada Hari 11, rata-rata bergerak
berubah.Untuk menghitung rata-rata bergerak untuk Hari 11,kami menghitung harga rata-rata untuk
Hari 2 hingga 11.Dengan kata lain, harga penutupan untuk Hari 1dihapus dari set data, sedangkan
harga untuk Hari 11ditambahkan.Rumus untuk menghitungrata-rata bergerak sederhana sepuluh hari
adalah sebagai berikut:SMA = jumlah data / 10.
Sebuah rata-rata bergerak yang meningkat menunjukkan tren naik, sedangkan rata-rata bergerak yang
menurun menunjukkan tren turun. Meskipun rata-rata bergerak membantu kita membedakan sebuah
tren, hal itu dilakukan setelah tren dimulai. Dengan demikian, rata-rata bergerak adalah indikator yang
tertinggal. Secara definisi, rata-rata bergerak adalah indikator yang didasarkan pada harga-harga masa
lalu.
Karena rata-rata bergerak dapat dihitung untuk berbagai panjang waktu, panjang mana yang terbaik
untuk digunakan? Tentu saja, periode waktu yang lebih lama mencakup lebih banyak pengamatan data,
dan, dengan demikian, lebih banyak informasi. Dengan memasukkan lebih banyak data dalam
perhitungan rata-rata bergerak, data setiap hari menjadi relatif kurang penting dalam perhitungan. Oleh
karena itu, perubahan besar dalam nilai pada satu hari tidak memiliki dampak besar pada rata-rata
bergerak yang lebih panjang. Ini bisa menjadi keuntungan jika perubahan besar ini adalah outlier tidak
teratur dalam data selama satu hari.
Namun, jika pergerakan besar ini mewakili awal dari perubahan signifikan dalam tren, maka akan
memakan waktu lebih lama untuk perubahan tren yang mendasarinya dapat terdeteksi. Dengan
demikian, rata-rata bergerak yang lebih panjang lebih lambat dalam menangkap perubahan tren tetapi
kurang mungkin untuk secara salah menunjukkan perubahan tren akibat lonjakan jangka pendek dalam
data.
Analisis tidak terbatas pada informasi yang diberikan oleh satu rata-rata bergerak. Mempertimbangkan
berbagai rata-rata bergerak dengan berbagai panjang secara bersamaan dapat meningkatkan.
Sebuah tren ada sebelum menggunakan crossover moving average untuk sinyal. Jika tidak—dan
beberapa trader bersedia mengambil risiko jangka pendek sehingga mereka tidak melewatkan tren

3. utama—sejumlah besar sinyal akan salah dan menghasilkan kerugian kecil sambil menunggu satu sinyal
yang akan menghasilkan keuntungan besar. Ini bisa menjadi metode yang sangat menguntungkan
asalkan analis memiliki keberanian dan disiplin untuk terus dengan kerugian kecil, dan ini sering menjadi
dasar bagi banyak sistem tren jangka panjang. Ini juga menunjukkan bagaimana, dengan disiplin yang
tepat, seseorang dapat mendapatkan keuntungan sambil tetap kalah dalam sebagian besar perdagangan
kecil.
Meskipun kita telah membahas berbagai panjang rata-rata bergerak, hingga saat ini diskusi kita telah
berfokus pada jenis perhitungan rata-rata bergerak yang paling dasar—SMA. Ingatlah bahwa
perhitungan SMA setiap hari mewakili penambahan angka harga hari terbaru dan menghapus angka
harga hari terawal. Ketika.
Menghitung Rata-Rata Bergerak Sederhana
Rata-rata bergerak sederhana, bobot yang sama diberikan kepada setiap pengamatan harian. Untuk
SMA sepuluh hari, informasi yang terkandung dalam harga saham untuk masing-masing dari sepuluh
hari diberikan kepentingan yang sama. Namun, dalam situasi tertentu, harga saham terbaru mungkin
memiliki pengaruh lebih besar terhadap arah masa depan saham dibandingkan dengan harga saham
sepuluh hari yang lalu. Jika pengamatan yang lebih baru mengandung informasi yang lebih relevan
daripada pengamatan sebelumnya, kita ingin memberikan bobot data yang mendukung pengamatan
terbaru. Dengan menghitung rata-rata bergerak berbobot, informasi dari hari terbaru diberi bobot lebih
berat. Skema pembobotan ini memberikan pengamatan terbaru lebih banyak kepentingan dalam
perhitungan rata-rata bergerak.
Rata-Rata Bergerak Bobot Linier (LWMA)
Mari kita kembali ke contoh di Tabel 6.1 untuk menghitung rata-rata bergerak berbobot linier. Rata-rata
bergerak berbobot linier sepuluh hari mengalikan pengamatan hari kesepuluh dengan 10, hari
kesembilan dengan 9, hari kedelapan dengan 8, dan seterusnya. Total dari angka-angka ini dijumlahkan
dan dibagi dengan jumlah semua pengali. Dalam hal ini, total akan dibagi dengan jumlah 10 + 9 + 8 + 7 +
6 + 5 + 4 + 3 + 2 + 1, atau 55. Oleh karena itu, sama seperti dengan rata-rata bergerak sederhana, saat
rata-rata bergerak dihitung untuk setiap hari berturut-turut, informasi dari hari perdagangan paling awal
dihapus dari set data yang digunakan dalam perhitungan.
Rata-Rata Bergerak Halus Eksponensial (EMA)
Bagi beberapa analis, penghapusan data hari perdagangan paling awal yang terjadi dengan SMA atau
rata-rata bergerak berbobot linier adalah masalah. Jika harga terbaru mencerminkan sedikit perubahan,
tetapi harga paling awal, yang sekarang dihilangkan, menunjukkan perubahan yang cukup besar, rata-
rata bergerak dapat dipengaruhi secara tidak semestinya oleh penghapusan data yang lebih lama.
Perubahan besar dalam rata-rata bergerak yang dihasilkan dari penghapusan data awal berpotensi
menghasilkan sinyal palsu. Ini disebut "efek drop-off" (Kaufman, 1998) dan mungkin merupakan aspek
yang paling banyak dikritik dari rata-rata bergerak sederhana. Meskipun mudah untuk melihat
bagaimana data awal ini tidak selalu sepenting dalam menentukan pergerakan harga masa depan
seperti harga terbaru, itu masih merupakan informasi yang mungkin memiliki nilai. Dengan baik rata-
rata bergerak sederhana maupun rata-rata bergerak berbobot linier, informasi yang lebih tua ini, yang
berada di luar panjang rata-rata bergerak.

4. 106 Average, Is Being Totally Ignored.
Untuk mengatasi masalah ini dan mempertahankan informasi lama ini dalam perhitungan rata-rata
bergerak, analis menggunakan rata-rata bergerak eksponensial (EMA).
Rumus umum untuk menentukan bobot data hari ini dalam perhitungan rata-rata bergerak eksponensial
adalah sebagai berikut:
WEIGHT current' = 2 + (number of days in moving average + 1)
Jika kita menggunakan rata-rata bergerak yang lebih panjang, bobot ini akan menurun nilainya. Untuk
EMA 19 hari, perhitungannya akan menjadi 2 (19 + 1) atau 10%; EMA 39 hari akan memiliki bobot 2 (39
+ 1), atau 5%.
Rumus umum untuk menentukan bobot yang diberikan pada rata-rata bergerak dalam perhitungan rata-
rata bergerak eksponensial adalah sebagai berikut:
WEIGHT ma = 100% - WEIGHT current
Setelah kita memiliki bobot, rumus untuk menghitung rata-rata bergerak eksponensial adalah sebagai
berikut:
Moving Average day i
Rata-rata bergerak eksponensial untuk Hari 11 dalam contoh kita di Tabel 6.1 dihitung sebagai berikut:
85.08 = 85.05.
Untuk menghitung rata-rata bergerak eksponensial untuk Hari 12, kita hanya perlu dua informasi—rata-
rata bergerak eksponensial untuk Hari 11 dan harga penutupan untuk Hari 12. EMA I2 akan dihitung
sebagai berikut: EMAI 2 .1818 84.76 + .8182 85 .05 = 85 .00
Alasan penggunaan EMA adalah bahwa ia mudah dihitung dan bahwa ia memberikan bobot lebih kuat
pada harga yang lebih baru. Oleh karena itu, disebut rata-rata bergerak berbobot eksponensial.
ketika harga mulai tren. Keinginannya adalah untuk mengurangi jumlah sinyal negatif selama rentang
perdagangan. Ada sejumlah variasi dari tema ini. Misalnya, rata-rata bergerak adaptif Kaufman (KAMA)
melibatkan formula yang sangat rumit yang menyesuaikan EMA untuk volatilitas dan tren (Kaufman,
1998).
Kami telah melihat sejumlah cara untuk menghitung rata-rata bergerak. Meskipun masing-masing
metode ini memiliki kelebihan dan kekurangan, perhatian utama kami bukanlah bagaimana menghitung
rata-rata bergerak tetapi bagaimana menggunakan rata-rata bergerak untuk menghasilkan uang. Rata-
rata bergerak banyak digunakan dalam praktik analisis teknis. Mereka adalah alat dasar dengan
serangkaian penggunaan yang luas. Analis teknis menggunakan rata-rata bergerak untuk menentukan
tren, untuk menentukan level dukungan dan resistensi, untuk menemukan ekstrem harga, dan untuk
sinyal perdagangan spesifik.

5. Menentukan Ekstrem Harga
Ketiga, rata-rata bergerak adalah indikator ekstrem harga. Karena rata-rata bergerak adalah rata-rata,
setiap pengembalian ke rata-rata cenderung mendekati rata-rata bergerak. Untuk tujuan perdagangan,
pengembalian ini terkadang menguntungkan ketika harga saat ini telah menyimpang secara substansial
dari rata-rata atau rata-rata bergerak tersebut. Harga memiliki kecenderungan untuk kembali ke rata-
rata. Dengan demikian, penyimpangan dari rata-rata bergerak adalah ukuran seberapa banyak harga
telah naik atau turun di depan kecenderungan sentral mereka yang biasa, dan menjadi.
Kemungkinan untuk kembali ke rata-rata itu, deviasi ini kemudian menjadi kesempatan untuk berdagang
dengan dan melawan tren. Seperti biasa, berdagang melawan tren itu berbahaya dan memerlukan stop
yang ketat, tetapi pengembalian juga memberikan kesempatan untuk berposisi dengan tren ketika itu
terjadi. Selain itu, ketika harga terus jauh dari tren, mereka sering kali memberi sinyal bahwa tren
sedang berubah arah.
Memberikan Sinyal Spesifik
Keempat, beberapa analis teknis menggunakan rata-rata bergerak untuk memberikan sinyal spesifik. Ini
dapat terjadi ketika harga melintasi rata-rata bergerak, ketika rata-rata bergerak yang lebih pendek
melintasi rata-rata bergerak yang lebih panjang, dan dalam beberapa kasus, ketika rata-rata bergerak
ketiga, yang bahkan lebih pendek, melintasi dua yang lebih panjang. Secara umum, menggunakan dua
rata-rata bergerak dan persilangan mereka sebagai sinyal telah berhasil, tetapi dengan penarikan modal
yang substansial di pasar menyamping karena banyaknya perdagangan kecil yang tidak menguntungkan
yang terjadi dari banyak sinyal palsu.
Dari empat strategi, penggunaan rata-rata bergerak yang paling masuk akal adalah penentuan tren. Tren
adalah tempat analis teknis mendapatkan keuntungan. Jika rata-rata bergerak dapat membantu dalam
menentukan tren, itu adalah alat yang berguna. Memang, hanya selama pasar yang sedang tren bahwa
sinyal rata-rata bergerak menguntungkan. Pasar menyamping mahal dalam hampir semua kasus, tetapi
terutama jika investor bergantung pada persilangan rata-rata bergerak untuk sinyal.
■ Apa Itu Pergerakan Arah?
Salah satu kontribusi besar terhadap konsep tren dan arah adalah konsep pergerakan arah yang
dikembangkan oleh Welles Wilder (1978) dalam bukunya New Concepts In Technical Trading Systems.
114 Menggunakan Indikator Atonement Arah
Persilangan besar pertama terjadi pada awal Oktober ketika DI+ melintasi di atas DI— (ditandai dengan
“X1”) yang menunjukkan adanya kenaikan dalam tren harga, dan yang kedua terjadi pada akhir Januari
ketika DI— melintasi di atas DI+ (ditandai dengan “X2”) dan memperingatkan kita bahwa tren telah
berbalik ke bawah. Ini mengonfirmasi penurunan sebelumnya dari garis tren. Dengan demikian,
persilangan DMI adalah sinyal penting dalam menganalisis tren.
Kedua, persilangan kecil yang terjadi pada awal Februari (ditandai dengan “mc”) dan hanya berlangsung
satu hari adalah tanda penting. Ini menunjukkan bahwa arah tren sekarang menyamping dan, seperti

6. area kongesti, dapat pecah ke arah mana pun. Seringkali, kedua DIs mencapai keseimbangan dan
kemudian berpisah ke arah asalnya, seperti yang terjadi di sini, di mana tren sebelumnya dilanjutkan.
Cross More Dramatically and Incisively
Ketika mereka melintasi lebih dramatis dan tajam, seperti yang mereka lakukan pada akhir Januari, dan
menandakan pembalikan tren. Ketika kedua garis bertemu, oleh karena itu, adalah periode yang
penting. Wilder menyarankan untuk menempatkan stop beli atau jual pada harga ketika keduanya
pertama kali bersilangan.
Indikator ADX berharga dalam menentukan kapan menerapkan sistem mengikuti tren rata-rata
bergerak. ADX yang meningkat menunjukkan kecenderungan yang meningkat untuk tren dalam harga
yang sesuai. ADX yang rendah atau yang menurun menunjukkan tren datar atau membosankan pada
satu yang kehilangan momentum. Kita tahu bahwa sistem persilangan rata-rata bergerak memiliki
banyak whipsaw ketika pasar tidak dalam tren arah tetapi memiliki hasil yang menguntungkan ketika
pasar bergerak dalam arah naik atau turun. Banyak model mengikuti tren menggunakan ADX untuk
menentukan kapan uang harus diinvestasikan ke pasar.
Fifth, ADX Peaks and Troughs Provide Valuable Information About the Price Trend
Puncak dan lembah ADX memberikan informasi berharga tentang tren harga. Ketika ADX mencapai
puncak, itu sering menandakan puncak atau lembah dalam harga.
meningkatkan momentum. Ketika lembah ADX terjadi, trader atau investor harus memperhatikan harga
dengan cermat untuk breakout ke arah mana pun. ADX dan DMI dapat digunakan pada grafik mingguan,
bulanan, dan bahkan grafik intraday jangka pendek untuk petunjuk tentang kekuatan dan arah tren.
Salah satu masalah utama dengan envelope persentase tetap adalah bahwa mereka tidak
memperhitungkan volatilitas yang berubah dari harga yang mendasarinya. Selama tren sideways, ketika
volatilitas biasanya menurun, aksi harga dapat terkurung dalam envelope yang relatif.
Bands
Bands juga merupakan envelope di sekitar rata-rata bergerak tetapi, alih-alih tetap dalam ukuran,
dihitung untuk menyesuaikan dengan volatilitas harga di sekitar rata-rata bergerak. Mereka, dengan
demikian, menyusut ketika harga menjadi tenang dan meluas ketika harga menjadi volatil. Band yang
paling banyak digunakan adalah Bollinger Band, dinamai setelah John Bollinger (2002).
Bollinger Band
Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, ada dua cara utama untuk mengukur volatilitas harga. Satu
adalah deviasi standar tentang rata-rata atau rata-rata bergerak, dan yang lainnya adalah ATR. Bollinger
Bands menggunakan perhitungan deviasi standar. Untuk membangun Bollinger Bands, pertama hitung
rata-rata bergerak sederhana dari harga. Bollinger menggunakan SMA karena sebagian besar
perhitungan menggunakan deviasi standar menggunakan SMA. Selanjutnya, gambar band sejumlah
deviasi standar di atas dan di bawah rata-rata bergerak.

7. Faktanya, ini tidak sepenuhnya benar karena aksi harga bersifat nonstasioner dan nonrandom dan,
dengan demikian, tidak mengikuti sifat statistik dari perhitungan deviasi standar dengan tepat. Namun,
ini adalah perkiraan yang baik dari mayoritas aksi harga. Memang, seperti yang ditunjukkan grafik, aksi
harga tampaknya berosilasi antara band dengan cukup teratur. Aksi ini mirip dengan aksi di area
kongesti atau pola persegi panjang, kecuali bahwa harga juga cenderung berosilasi di dalam band saat
tren harga naik dan turun.
Ini karena rata-rata bergerak mereplikasi tren harga dan menyesuaikan untuk mereka sementara band
menggambarkan batas atas dan bawah normal mereka di sekitar tren saat volatilitas harga berubah.
120 Trading Strategies Using Bands and Envelopes
Sejalan dengan konsep dasar mengikuti tren, band dan amplop digunakan untuk memberi sinyal kapan
perubahan tren telah terjadi dan untuk mengurangi jumlah whipsaw yang terjadi dalam rentang
perdagangan yang ketat.
Saat melihat amplop atau band pada grafik, seseorang mungkin berpikir bahwa penggunaan terbaik dari
mereka adalah untuk berdagang di dalamnya dari ekstrem tinggi ke ekstrem rendah dan kembali, mirip
dengan strategi untuk pola persegi panjang. Namun, perdagangan antara band itu sulit. Pertama,
berdasarkan definisi, kecuali untuk amplop tetap, band menyusut selama tren samping yang
membosankan dan meninggalkan sedikit ruang untuk bermanuver dengan cara yang hemat biaya dan
dengan hasil yang menguntungkan.
Kedua, ketika harga tiba-tiba bergerak pada tren baru, mereka cenderung tetap dekat dengan band
dalam arah tren dan memberikan banyak sinyal keluar yang salah. Ketiga, ketika band mengembang,
mereka menunjukkan bahwa volatilitas telah meningkat, biasanya disebabkan oleh awal tren baru, dan
posisi apa pun yang dimasuki dalam antisipasi lebih lanjut terhadap volatilitas rendah dengan cepat
dihentikan.
Oleh karena itu, band telah menjadi metode untuk menentukan awal tren dan umumnya tidak
digunakan untuk perdagangan rentang di antara mereka. Ketika tepi luar band dilanggar, bukti empiris
menunjukkan bahwa entri harus dilakukan dalam arah breakout, tidak berbeda dengan breakout dari
garis tren atau level dukungan atau resistensi.
TRENDS DAN VOLATILITAS
Tampaknya tetap dalam tren untuk periode yang lebih lama dan tidak terombang-ambing sebanyak tren
jangka pendek. Sistem mengikuti tren yang paling menguntungkan adalah jangka panjang, dan seperti
yang telah dipelajari oleh para trader jangka pendek, kemampuan harga untuk berosilasi tajam lebih
besar daripada ketika itu diratakan selama periode yang lebih lama. Dengan demikian, whipsaw yang
melekat dalam data jangka pendek menjadi berkurang selama periode yang lebih lama, dan sistem
mengikuti tren yang melacak tren yang lebih lama memiliki lebih sedikit sinyal yang tidak
menguntungkan. Band lebih sukses di pasar yang sedang tren dan, oleh karena itu, lebih cocok untuk
pasar komoditas daripada pasar saham.

8. KANAL
Dalam membahas garis tren, kami mencatat bahwa garis sering kali dapat digambar sejajar dengan garis
tren yang mencakup aksi harga dalam apa yang disebut sebagai kanal. Untuk tujuan saat ini, definisi itu
sedikit berubah dengan melonggarkan persyaratan untuk garis sejajar. Kanal telah dijelaskan sebagai
sesuatu yang lebih sederhana daripada dua garis sejajar. Kami menyebutkan metode kanal Donchian
yang telah sangat sukses meskipun telah dikenal luas selama bertahun-tahun. Sinyal terjadi dengan
kanal Donchian ketika terjadi pemecahan di atas atau di bawah tinggi atau rendah selama beberapa
periode lalu (lihat Gambar 6.12). Metode ini tidak memerlukan konstruksi garis tren; satu-satunya
persyaratan adalah catatan dari tinggi dan rendah selama beberapa periode lalu.
■ Kesimpulan
Cara dasar analis teknis menghasilkan keuntungan adalah dengan mengidentifikasi tren dalam harga dan
mengikuti tren tersebut. Terkadang, fluktuasi harian dalam harga membuatnya sulit bagi analis untuk
melihat tren dasar yang mendasari harga. Rata-rata bergerak adalah alat yang digunakan untuk
memperhalus data yang tidak teratur ini, sehingga lebih mudah untuk membedakan tren yang
sebenarnya. Meskipun ada berbagai metode untuk menghitung rata-rata bergerak, ide dasarnya adalah
memberikan ringkasan dari sejarah harga rata-rata atau normal dari periode tertentu. Karena rata-rata
bergerak didasarkan pada harga historis, secara alami, mereka akan menjadi indikator tertinggal dari
tren. Semakin pendek periode yang dicakup oleh rata-rata bergerak, semakin sedikit keterlambatan
yang akan ada. Namun, menggunakan periode yang lebih pendek juga mengarah pada lebih banyak
sinyal palsu.