Rata-rata bergerak berbobot linear (LWMA) dan perhitungan

Apa Rata-rata bergerak berbobot linear (LWMA) dan perhitungan?

Rata-rata bergerak tertimbang linier (LWMA) adalah perhitungan rata-rata bergerak yang lebih membebani data harga terbaru. Harga terbaru memiliki bobot paling tinggi, dan setiap harga sebelumnya bobotnya semakin berkurang. Bobot turun secara linier. LWMA lebih cepat bereaksi terhadap perubahan harga daripada simple moving averages (SMA) dan exponential moving averages (EMA).

Rumus untuk Rata-Rata Bergerak Tertimbang Linier (LWMA) adalah:

LWMA=(P.n∗W1)+(P.n-1∗W2)+(P.n-2∗W3)…∑Wwhere:P = Price for the periodn = The most recent period, n-1 is the prior period,and n-2 is two periods priorW = The assigned weight to each period, with thehighest weight going first and then descending linearlybased on the number of periods being used\ mulai {rata} & \ teks {LWMA} = \ frac {\ kiri (P_n * W_1 \ kanan) + \ kiri (P_ {n-1} * W_2 \ kanan) + \ kiri (P_ {n-2} * W_3 \ kanan) …} {\ sum {W}} \\ & \ textbf {di mana:} \\ & \ text {P = Harga untuk periode} \\ & \ text {n = Periode terbaru, n-1 adalah periode sebelumnya,} \\ & \ text {dan n-2 adalah dua periode sebelum} \\ & \ text {W = Bobot yang ditetapkan untuk setiap periode, dengan} \\ & \ text {bobot tertinggi pergi pertama dan kemudian turun secara linier} \\ & \ text {berdasarkan jumlah periode yang digunakan} \\ \ end {aligned} orang LWMA=∑W

Cara Menghitung Linearly Weighted Moving Average (LWMA)

1. Pilih periode lihat-balik. Ini adalah berapa banyak nilai n yang akan dihitung ke dalam LWMA.
2. Hitung bobot linier untuk setiap periode. Ini dapat dicapai dengan beberapa cara. Cara termudah adalah dengan menetapkan n sebagai bobot untuk nilai pertama. Misalnya, jika menggunakan lookback 100 periode, maka nilai pertama dikalikan dengan bobot 100, nilai selanjutnya dikalikan dengan bobot 99. Cara yang lebih kompleks adalah memilih bobot yang berbeda untuk nilai terbaru, seperti 30. Sekarang setiap nilai harus turun 30/100 sehingga ketika n-99 (periode ke-100) tercapai, bobotnya adalah satu.
3. Kalikan harga untuk setiap periode dengan bobotnya masing-masing, lalu dapatkan jumlah totalnya.
4. Bagilah di atas dengan jumlah semua bobot.

Katakanlah kita tertarik untuk menghitung rata-rata bergerak tertimbang linier dari harga penutupan saham selama lima hari terakhir.

Mulailah dengan mengalikan harga hari ini dengan 5, kemarin dengan 4, dan harga hari sebelumnya dengan 3. Lanjutkan mengalikan harga setiap hari dengan posisinya dalam rangkaian data hingga mencapai harga pertama dalam rangkaian data tersebut, yang dikalikan dengan 1. Tambahkan hasil ini bersama-sama, bagi dengan jumlah bobot, dan Anda akan mendapatkan rata-rata bergerak tertimbang linier untuk periode ini.

((P5 * 5) + (P4 * 4) + (P3 * 3) + (P2 * 2) + (P1 * 1)) / (5 + 4 + 3 + 2 + 1)

Misalkan harga saham ini berfluktuasi sebagai berikut:

Hari 5: $ 90,90 Hari 4: $ 90,36 Hari 3: $ 90,28 Hari 2: $ 90,83 Hari 1: $ 90,91

((90,90 * 5) + (90,36 * 4) + (90,28 * 3) + (90,83 * 2) + (90,91 * 1)) / (5 + 4 + 3 + 2 + 1) = 90,62

LWMA saham ini selama periode waktu ini adalah $ 90,62.

Apa yang Diberitahukan oleh Linearly Weighted Moving Average (LWMA)?

Rata-rata bergerak tertimbang linier adalah metode untuk menghitung harga rata-rata suatu aset selama periode waktu tertentu. Metode ini lebih membebani data terbaru daripada data lama, dan digunakan untuk menganalisis tren pasar .

Umumnya, ketika harga berada di atas LWMA, dan LWMA naik, harga berada di atas rata-rata tertimbang yang membantu mengkonfirmasi tren naik. Jika harga di bawah LWMA, dan LWMA mengarah ke bawah, ini membantu mengkonfirmasi tren turun harga.

Ketika harga melintasi LWMA itu bisa menandakan perubahan tren. Misalnya, jika harga berada di atas LWMA dan kemudian turun di bawahnya, itu bisa mengindikasikan pergeseran dari tren naik ke tren turun.

Saat menilai tren, pedagang harus menyadari periode lihat balik. Periode lihat balik adalah berapa banyak periode yang sedang dihitung ke dalam LWMA. LWMA lima periode akan melacak harga dengan sangat dekat dan berguna untuk melacak tren kecil karena garis akan mudah ditembus bahkan oleh osilasi harga kecil. LWMA periode 100 tidak akan melacak harga sedekat mungkin, yang berarti akan sering ada ruang antara LWMA dan harga. Hal ini memungkinkan penentuan tren dan pembalikan jangka panjang.

Seperti jenis MA lainnya, LWMA terkadang dapat digunakan untuk menunjukkan area support dan resistance. Misalnya, di masa lalu, harga memantul dari LWMA beberapa kali dan kemudian naik lebih tinggi. Ini menunjukkan bahwa garis tersebut bertindak sebagai dukungan. Saluran tersebut dapat terus berfungsi sebagai dukungan di masa mendatang. Kegagalan untuk melakukannya dapat mengindikasikan tren harga telah mengalami perubahan. Ini bisa berbalik ke sisi bawah atau mungkin memulai periode di mana ia bergerak lebih ke samping.

Apa Perbedaan Antara Linearly Weighted Moving Average (LWMA) dan Double Exponential Moving Average (DEMA)?

Kedua moving average ini dirancang untuk mengurangi lag yang melekat pada SMA. LWMA melakukan ini dengan menerapkan bobot yang lebih besar pada harga terkini. The eksponensial ganda rata-rata bergerak (DEMA) melakukan hal ini melalui mengalikan EMA selama jangka waktu tertentu oleh dua, dan kemudian mengurangkan EMA merapikan. Karena MA dihitung secara berbeda, MA akan memberikan nilai yang berbeda pada grafik harga.

Batasan Penggunaan Linearly Weighted Moving Average (LWMA)

Semua rata-rata bergerak membantu menentukan tren saat tren tersebut ada, tetapi memberikan sedikit informasi saat aksi harga berombak atau sebagian besar bergerak ke samping. Selama waktu tersebut harga akan berosilasi di sekitar MA. MA tidak akan memberikan sinyal crossover atau support / resistance yang baik selama waktu tersebut.

Sebuah LWMA mungkin tidak memberikan support atau resistance. Hal ini sangat mungkin terjadi jika belum pernah dilakukan sebelumnya.

Beberapa sinyal palsu juga dapat terjadi sebelum tren yang signifikan berkembang. Sinyal palsu adalah ketika harga melintasi LWMA tetapi kemudian gagal bergerak ke arah yang diharapkan, mengakibatkan perdagangan yang buruk.