Contoh Proses Rata Rata Bergerak

Moving Average. Contoh ini mengajarkan kepada Anda bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar kejenuhan puncak dan lembah agar mudah mengenali tren.1 Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita.2 Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan tidak dapat menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analysis ToolPak 3. Pilih Moving Average dan klik OK.4 Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2 M2. 5 Klik di kotak Interval dan ketik 6.6 Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3.8 Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan karena kita menetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan Titik data saat ini Akibatnya, puncak dan lembah dihalangi Grafik menunjukkan tren Excel yang meningkat tidak dapat menghitung rata-rata pergerakan untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup titik data sebelumnya.9 Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 Dan interval 4.Conclusion The la Rol interval, semakin puncak dan lembah diratakan. Semakin kecil intervalnya, semakin mendekati rata-rata bergerak ke titik data aktual. Anda bisa memberi contoh kehidupan nyata dari deret waktu dimana proses rata-rata order yang bergerak q , Yaitu yt sum q thetai varepsilon varepsilont, teks varepsilont sim mathcal 0, sigma 2 memiliki beberapa alasan apriori untuk menjadi model yang baik Setidaknya bagi saya, proses autoregresif tampaknya cukup mudah dipahami secara intuitif, sementara proses MA tidak tampak seperti Alami sekilas Perhatikan bahwa saya tidak tertarik dengan hasil teoritis di sini seperti Teorema Wold atau invertibilitas. Sebagai contoh dari apa yang saya cari, anggaplah bahwa Anda memiliki pengembalian saham harian rt sim teks 0, sigma 2 Kemudian, rata-rata mingguan Tingkat pengembalian saham akan memiliki struktur MA 4 sebagai artefak statistik murni. kan pada tanggal 3 Desember di 19 02. Basj Di AS, toko dan produsen sering mengeluarkan kupon yang dapat ditukarkan dengan diskon atau potongan harga ketika membeli ap Roduct Mereka sering didistribusikan secara luas melalui surat, majalah, surat kabar, internet, langsung dari pengecer, dan perangkat mobile seperti ponsel Kebanyakan kupon memiliki tanggal kedaluwarsa setelah mana mereka tidak akan dihormati oleh toko tersebut, dan inilah yang menghasilkan Vintages Kupon mungkin meningkatkan penjualan, tapi berapa banyak yang ada di luar sana atau seberapa besar rabatnya tidak selalu diketahui analis data Anda dapat menganggapnya kesalahan positif Dimitriy V Masterov 28 Jan 16 at 21 51.di artikel kami Scaling portfolio volatility Dan menghitung kontribusi risiko dengan adanya korelasi silang serial, kita menganalisis model pengembalian aset multivariat Karena waktu penutupan bursa saham yang berbeda, struktur ketergantungan oleh kovarians muncul Ketergantungan ini hanya berlaku untuk satu periode. Jadi, kita modelkan ini sebagai vektor Proses rata-rata bergerak order 1 lihat halaman 4 dan 5. Proses portofolio yang dihasilkan adalah transformasi linear dari proses VMA 1 yang pada umumnya adalah proses MA S dengan q ge1 melihat rincian pada halaman 15 dan 16. Dijawab pada 3 Desember di 21 39. Rata-rata Rata-rata - Rata-rata Sederhana dan Eksponensial. Moving Rata-Rata - Sederhana dan Eksponensial. Moding rata-rata memperlancar data harga untuk membentuk indikator tren berikut Mereka tidak memprediksi Arah harga, tapi lebih menentukan arah saat ini dengan lag Moving averages lag karena didasarkan pada harga masa lalu. Kendati lag ini, moving averages membantu tindakan harga yang lancar dan menyaring noise. Mereka juga membentuk blok bangunan untuk banyak indikator teknis dan overlay lainnya. , Seperti Bollinger Bands MACD dan McClellan Oscillator Dua jenis moving average yang paling populer adalah Simple Moving Average SMA dan Exponential Moving Average EMA Rata-rata pergerakan ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi arah tren atau menentukan level support dan resistance potensial. . Berikut adalah bagan dengan SMA dan EMA di atasnya. Klik grafik untuk versi live. Simple Moving Average Calculation. Rata-rata pergerakan sederhana dibentuk oleh com. Menempatkan harga rata-rata keamanan selama periode tertentu Rata-rata bergerak rata-rata didasarkan pada harga penutupan Rata-rata pergerakan sederhana 5 hari adalah jumlah lima hari harga penutupan dibagi lima seperti namanya, rata-rata bergerak adalah rata-rata Yang bergerak Data lama dijatuhkan saat data baru tersedia. Hal ini menyebabkan rata-rata bergerak sepanjang skala waktu Berikut adalah contoh rata-rata pergerakan 5 hari yang berkembang selama tiga hari. Hari pertama rata-rata bergerak hanya mencakup lima hari terakhir. Hari kedua dari rata-rata bergerak menurunkan titik data pertama 11 dan menambahkan titik data baru 16 Hari ketiga dari rata-rata bergerak berlanjut dengan menjatuhkan titik data pertama 12 dan menambahkan titik data baru 17 Pada contoh di atas, harga meningkat secara bertahap. Dari 11 sampai 17 di atas total tujuh hari Perhatikan bahwa rata-rata bergerak juga naik dari 13 menjadi 15 selama periode perhitungan tiga hari Perhatikan juga bahwa setiap nilai rata-rata bergerak tepat di bawah harga terakhir. Misalnya, pergerakan Rata-rata untuk hari pertama sama dengan 13 dan harga terakhir adalah 15 Harga empat hari sebelumnya lebih rendah dan ini menyebabkan rata-rata bergerak ke lag. Exponential Moving Average Calculation. Exponential moving averages mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih terhadap harga terakhir. Bobot yang diterapkan pada Harga yang paling baru tergantung pada jumlah periode dalam moving average Ada tiga langkah untuk menghitung moving average eksponensial Pertama, hitung rata-rata bergerak sederhana EMA eksponensial moving average harus dimulai di suatu tempat sehingga rata-rata bergerak sederhana digunakan seperti sebelumnya. Periode s EMA dalam perhitungan pertama Kedua, hitung pengganda bobot Ketiga, hitung rata-rata pergerakan eksponensial Rumus di bawah ini adalah untuk rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari EMA. A 10 hari menerapkan bobot 18 18 ke harga terbaru A 10 - period EMA juga dapat disebut 18 18 EMA A 20-periode EMA berlaku 9 52 menimbang ke harga terbaru 2 20 1 0952 Perhatikan bahwa pembobotan untuk jangka pendek Jangka waktu er lebih dari sekedar pembobotan untuk jangka waktu yang lebih lama Sebenarnya, pembobotan turun setengahnya setiap kali periode rata-rata bergerak menjadi dua kali lipat. Jika Anda menginginkan persentase tertentu untuk EMA, Anda dapat menggunakan rumus ini untuk mengubahnya menjadi Periode waktu dan kemudian masukkan nilai itu sebagai parameter EMA. Berikut adalah contoh spreadsheet dari rata-rata pergerakan sederhana 10 hari dan rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari untuk rata-rata bergerak sederhana Intel lurus ke depan dan memerlukan sedikit penjelasan 10 hari Rata-rata hanya bergerak karena harga baru sudah tersedia dan harga lama turun. Rata-rata bergerak eksponensial dimulai dengan nilai rata-rata bergerak sederhana 22 22 pada perhitungan pertama Setelah perhitungan pertama, rumus normal mengambil alih Karena EMA dimulai dengan rata-rata bergerak sederhana, Nilai sebenarnya tidak akan direalisasikan sampai 20 atau lebih periode kemudian Dengan kata lain, nilai pada spreadsheet excel mungkin berbeda dari nilai grafik karena periode lihat belakang yang pendek spreadsh ini. Eet hanya akan kembali 30 periode, yang berarti pengaruhnya terhadap rata-rata bergerak sederhana yang memiliki 20 periode untuk menghilangkan StockCharts yang terjadi setidaknya 250 periode yang biasanya jauh lebih jauh untuk perhitungannya sehingga efek rata-rata bergerak sederhana pada perhitungan pertama sepenuhnya. Mereda. Faktor Lag. Semakin lama rata-rata bergerak, semakin banyak lag Rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari akan memeluk harga cukup dekat dan berbalik segera setelah harga berbalik Rata-rata bergerak pendek seperti kapal cepat - gesit dan cepat berubah Sebaliknya, Rata-rata pergerakan 100 hari berisi banyak data masa lalu yang memperlambatnya. Rata-rata bergerak yang lebih panjang sama seperti kapal tanker laut - lesu dan lamban untuk berubah Dibutuhkan pergerakan harga yang lebih besar dan lebih lama untuk pergerakan 100 hari untuk mengubah arah. Bagan untuk bagan hidup. Bagan di atas menunjukkan SP 500 ETF dengan EMA 10 hari mengikuti harga dan SMA 100 hari yang digiling lebih tinggi Bahkan dengan penurunan Januari-Februari, SMA 100 hari mengadakan co Urse dan tidak menolak SMA 50 hari cocok di suatu tempat antara rata-rata pergerakan 10 dan 100 hari ketika sampai pada faktor lag. Rata-rata vs Rata-rata Bergerak Eksponensial. Meskipun ada perbedaan yang jelas antara rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata bergerak eksponensial, Satu tidak harus lebih baik daripada rata-rata bergerak eksponensial lainnya yang memiliki sedikit lag dan oleh karena itu lebih sensitif terhadap harga baru-baru ini - dan perubahan harga terkini Rata-rata pergerakan eksponensial akan berubah sebelum rata-rata bergerak sederhana Rata-rata pergerakan sederhana, sebaliknya, merupakan rata-rata yang sebenarnya dari Harga untuk keseluruhan periode waktu Dengan demikian, rata-rata pergerakan sederhana mungkin lebih sesuai untuk mengidentifikasi level support atau resistance. Rata-rata preferensi yang bergerak tergantung pada tujuan, gaya analisis dan horizon waktu Chartists harus bereksperimen dengan kedua jenis rata-rata bergerak serta rentang waktu yang berbeda dengan Temukan yang paling sesuai Bagan di bawah ini menunjukkan IBM dengan SMA 50 hari berwarna merah dan EMA 50 hari berwarna hijau Kedua memuncak di Akhir Januari, namun penurunan EMA lebih tajam daripada penurunan di SMA EMA muncul pada pertengahan Februari, namun SMA terus berlanjut hingga akhir Maret Perhatikan bahwa SMA tersebut muncul lebih dari sebulan setelah EMA. Panjang dan Jangka waktu dari rata-rata bergerak bergantung pada tujuan analitis Rata-rata pergerakan pendek 5-20 periode paling sesuai untuk tren jangka pendek dan perdagangan Chartists yang tertarik pada tren jangka menengah akan memilih moving average yang lebih lama yang dapat memperpanjang 20-60 periode Investor jangka panjang akan memilih moving averages dengan periode 100 atau lebih. Beberapa panjang rata-rata bergerak lebih populer daripada yang lain Rata-rata pergerakan 200 hari mungkin yang paling populer Karena panjangnya, ini jelas merupakan moving average jangka panjang Selanjutnya, Rata-rata pergerakan 50 hari cukup populer untuk tren jangka menengah Banyak chartis menggunakan rata-rata pergerakan 50 hari dan 200 hari bersama Jangka pendek, rata-rata pergerakan 10 hari cukup populer di masa lalu karena mudah dilakukan. Calc Ulate Seseorang hanya menambahkan angka dan memindahkan titik desimalnya. Identifikasi Identifikasi. Sinyal yang sama dapat dihasilkan dengan menggunakan rata-rata bergerak sederhana atau eksponensial Seperti disebutkan di atas, preferensi bergantung pada masing-masing individu. Contoh di bawah ini akan menggunakan rata-rata bergerak sederhana dan eksponensial. Istilah Rata bergerak rata-rata berlaku untuk rata-rata bergerak sederhana dan eksponensial. Arah rata-rata bergerak menyampaikan informasi penting tentang harga Rata-rata pergerakan yang meningkat menunjukkan bahwa harga pada umumnya meningkat Rata-rata pergerakan yang bergerak mengindikasikan bahwa harga rata-rata turun. Moving average mencerminkan uptrend jangka panjang Jatuh jangka panjang rata-rata bergerak mencerminkan tren turun jangka panjang. Bagan di atas menunjukkan MMM 3M dengan rata-rata pergerakan eksponensial 150 hari Contoh ini menunjukkan seberapa baik rata-rata bergerak bekerja bila trennya kuat. EMA 150 hari ditolak pada bulan November 2007 dan sekali lagi pada bulan Januari 2008 Perhatikan bahwa dibutuhkan 15 penurunan untuk membalikkan arah o F moving average ini Indikator lagging ini mengidentifikasi pembalikan tren karena terjadi paling baik atau setelah terjadi pada MMM terburuk terus berlanjut hingga Maret 2009 dan kemudian melonjak 40-50 Perhatikan bahwa EMA 150 hari tidak muncul sampai setelah gelombang ini. Namun, MMM terus berlanjut dalam 12 bulan ke depan Rata-rata bergerak bekerja dengan cemerlang dalam tren yang kuat. Crossover Kembar. Dua rata-rata bergerak dapat digunakan bersamaan untuk menghasilkan sinyal crossover. Dalam Analisis Teknis Pasar Keuangan John Murphy menyebutnya metode crossover ganda Double crossover Melibatkan satu moving average yang relatif pendek dan satu moving average yang relatif panjang Seperti semua moving averages, panjang umum moving average mendefinisikan timeframe untuk sistem. Sistem yang menggunakan EMA 5 hari dan EMA 35 hari akan dianggap jangka pendek. Sebuah sistem yang menggunakan SMA 50 hari dan SMA 200 hari akan dianggap jangka menengah, bahkan mungkin jangka panjang. Crossover bullish terjadi saat rata-rata moving average di atas lon Ger moving average Ini juga dikenal sebagai golden cross Sebuah crossover bearish terjadi ketika moving average yang lebih pendek melintasi di bawah moving average yang lebih lama. Ini dikenal sebagai dead cross. Crossover rata-rata menghasilkan sinyal yang relatif terlambat. Bagaimanapun, sistem ini menggunakan dua indikator lagging. Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin besar jeda sinyal. Sinyal ini bekerja dengan baik saat tren yang baik terjadi. Namun, sistem crossover rata-rata bergerak akan menghasilkan banyak whipsaws tanpa adanya tren yang kuat. Ada juga triple crossover. Metode yang melibatkan tiga rata-rata bergerak Sekali lagi, sinyal dihasilkan saat rata-rata bergerak terpendek melintasi dua rata-rata bergerak yang lebih lama Sistem crossover tiga sederhana mungkin melibatkan rata-rata pergerakan 5 hari, 10 hari dan 20 hari. Bagan di atas menunjukkan Home Depot HD dengan garis putus-putus 10 hari EMA hijau dan garis merah EMA 50 hari Garis hitam adalah penutup harian Menggunakan crossover rata-rata bergerak akan menghasilkan tiga befo whipsaws. Kembali menangkap perdagangan yang baik EMA 10 hari pecah di bawah EMA 50 hari pada akhir Oktober 1, tapi ini tidak berlangsung lama selama 10 hari bergerak kembali di atas pada pertengahan November 2 Cross ini bertahan lebih lama, namun crossover bearish berikutnya. Pada 3 Januari terjadi di dekat level harga akhir November, mengakibatkan whipsaw lain. Salib bearish ini tidak bertahan selama EMA 10 hari bergerak kembali di atas 50 hari beberapa hari kemudian 4 Setelah tiga sinyal buruk, sinyal keempat meramalkan sebuah kekuatan yang kuat. Bergerak sebagai saham maju di atas 20.Ada dua takeaways di sini Pertama, crossover rentan terhadap whipsaw Filter harga atau waktu dapat diterapkan untuk membantu mencegah whipsaws Pedagang mungkin memerlukan crossover sampai 3 hari terakhir sebelum melakukan akselerasi atau memerlukan EMA 10 hari. Untuk bergerak di atas di bawah EMA 50 hari dengan jumlah tertentu sebelum bertindak Kedua, MACD dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengukur crossover MACD 10,50,1 ini akan menunjukkan garis yang mewakili selisih antara dua rata-rata bergerak eksponensial MACD berubah positif selama Sebuah golde N silang dan negatif selama dead cross Persentase Harga Oscillator PPO dapat digunakan dengan cara yang sama untuk menunjukkan perbedaan persentase Perhatikan bahwa MACD dan PPO didasarkan pada moving average eksponensial dan tidak akan sesuai dengan rata-rata pergerakan sederhana. Bagan ini menunjukkan Oracle ORCL Dengan EMA 50 hari, EMA 200 hari dan MACD 50,200,1 Ada empat perpindahan rata-rata bergerak selama periode 2 1 2 tahun Tiga yang pertama menghasilkan whipsaws atau perdagangan buruk Tren berkelanjutan dimulai dengan crossover keempat saat ORCL maju ke Pertengahan 20-an Sekali lagi, pergerakan rata-rata crossover bekerja dengan baik saat tren kuat, namun menghasilkan kerugian karena tidak adanya tren. Harga Crossover. Moving rata-rata juga dapat digunakan untuk menghasilkan sinyal dengan crossover harga sederhana Sinyal bullish dihasilkan saat harga Bergerak di atas rata-rata bergerak Sinyal bearish dihasilkan saat harga bergerak di bawah moving average Crossover harga dapat dikombinasikan untuk diperdagangkan dalam tren yang lebih besar Semakin lama rata-rata bergerak menentukan nada Untuk tren yang lebih besar dan moving average yang lebih pendek digunakan untuk menghasilkan sinyal One akan mencari harga bullish cross only bila harga sudah di atas moving average yang lebih panjang. Ini akan diperdagangkan selaras dengan trend yang lebih besar. Misalnya, jika harga di atas Rata-rata pergerakan 200 hari, chartists hanya akan fokus pada sinyal ketika harga bergerak di atas rata-rata pergerakan 50 hari. Jelas, pergerakan di bawah rata-rata pergerakan 50 hari akan mendahului sinyal semacam itu, namun persilangan bearish semacam itu akan diabaikan karena tren yang lebih besar. Naik Salib bearish hanya akan menyarankan pullback dalam uptrend yang lebih besar Sebuah cross back di atas moving average 50 hari akan memberi sinyal kenaikan harga dan kelanjutan dari tren naik yang lebih besar. Bagan berikutnya menunjukkan Emerson Electric EMR dengan EMA 50 hari. Dan EMA 200 hari Stok bergerak di atas dan bertahan di atas rata-rata pergerakan 200 hari di bulan Agustus Ada penurunan di bawah EMA 50 hari pada awal November dan lagi di awal bulan Februari Harga dengan cepat bergerak kembali di atas 5 0 hari EMA untuk memberi sinyal bullish panah hijau selaras dengan MACD 1.50,1 yang lebih besar naik ditunjukkan di jendela indikator untuk mengkonfirmasi harga di atas atau di bawah EMA 50 hari EMA 1 hari sama dengan harga penutupan MACD 1,50,1 positif saat penutupan berada di atas EMA 50 hari dan negatif saat penutupan berada di bawah EMA. Support and Resistance. Moving 50 hari juga dapat bertindak sebagai pendukung dalam uptrend dan resistance dalam tren turun A Uptrend jangka pendek mungkin menemukan dukungan di dekat rata-rata pergerakan sederhana 20 hari, yang juga digunakan di Bollinger Bands Pergerakkan jangka panjang dapat menemukan dukungan di dekat rata-rata pergerakan sederhana 200 hari, yang merupakan rata-rata pergerakan jangka panjang yang paling populer Jika fakta, rata-rata pergerakan 200 hari mungkin menawarkan dukungan atau penolakan hanya karena sangat banyak digunakan Ini hampir seperti ramalan yang dipenuhi sendiri. Bagan di atas menunjukkan Komposit NY dengan rata-rata pergerakan sederhana 200 hari dari pertengahan 2004 sampai Akhir tahun 2008 Dukungan 200 hari telah diberikan berkali-kali Selama kemajuan Setelah tren berbalik arah dengan double support break, moving average 200 hari bertindak sebagai resistance di sekitar 9500. Jangan mengharapkan level support dan resistance yang tepat dari moving averages, terutama moving average yang lebih lama. Pasar didorong oleh emosi, yang membuat Mereka cenderung mengalami overshoots Alih-alih tingkat yang tepat, rata-rata bergerak dapat digunakan untuk mengidentifikasi zona pendukung atau hambatan. Keuntungan menggunakan moving averages perlu dipertimbangkan terhadap kerugian Rata-rata pergerakan adalah tren mengikuti, atau tertinggal, indikator yang akan selalu menjadi langkah Balik Ini belum tentu hal yang buruk sekalipun Bagaimanapun, trennya adalah teman Anda dan yang terbaik adalah berdagang ke arah tren Moving averages memastikan bahwa trader sesuai dengan trend saat ini. Meski trendnya adalah teman Anda, Sekuritas menghabiskan banyak waktu dalam rentang perdagangan, yang membuat rata-rata bergerak tidak efektif Sekali dalam tren, rata-rata bergerak akan membuat Anda tetap bertahan, namun juga memberikan sinyal akhir D Pada t mengharapkan untuk menjual di atas dan membeli di bagian bawah menggunakan rata-rata bergerak Seperti kebanyakan alat analisis teknis lainnya, rata-rata bergerak tidak boleh digunakan sendiri, namun bersamaan dengan alat pelengkap lainnya, Chartists dapat menggunakan rata-rata bergerak untuk menentukan keseluruhan tren. Dan kemudian gunakan RSI untuk menentukan tingkat overbought atau oversold. Mengikuti Moving Averages to StockCharts Chart. Rata-rata bergerak tersedia sebagai fitur overlay harga pada workbench SharpCharts Dengan menggunakan menu drop-down Overlay, pengguna dapat memilih moving average yang sederhana atau eksponensial. Moving average Parameter pertama digunakan untuk mengatur jumlah periode waktu. Parameter opsional dapat ditambahkan untuk menentukan bidang harga mana yang harus digunakan dalam perhitungan - O untuk Open, H untuk High, L untuk Low, dan C Untuk koma Close A digunakan untuk parameter yang terpisah. Parameter opsional lainnya dapat ditambahkan untuk menggeser rata-rata bergerak ke masa lalu atau masa depan kiri Angka negatif -10 akan menggeser avera bergerak Ge ke kiri 10 periode Angka positif 10 akan menggeser rata-rata bergerak ke 10 periode yang tepat. Beberapa rata-rata bergerak dapat dilapisi dengan plot harga dengan hanya menambahkan garis hamparan lainnya ke meja kerja anggota StockCharts dapat mengubah warna dan gaya untuk membedakan antara Beberapa moving averages Setelah memilih indikator, buka Advanced Options dengan mengklik segitiga hijau kecil. Opsi Lanjutan juga dapat digunakan untuk menambahkan overlay rata-rata bergerak ke indikator teknis lainnya seperti RSI, CCI, dan Volume. Klik di sini untuk grafik live dengan beberapa rata-rata bergerak yang berbeda. Menggunakan Moving Averages dengan StockCharts Scans. Berikut adalah beberapa contoh yang memindai StockCharts Anggota dapat menggunakan untuk memindai berbagai situasi rata-rata bergerak. Rata-rata Pindah Rata-rata Bergerak Pemindaian ini mencari saham dengan rata-rata pergerakan sederhana 150 hari yang meningkat dan umpan silang bullish EMA 5 hari dan EMA 35 hari Rata-rata pergerakan 150 hari Naik selama perdagangan di atas levelnya lima hari yang lalu Sebuah cross bullish terjadi ketika EMA 5 hari bergerak di atas EMA 35 hari di atas rata-rata volume. Bearish Moving Average Cross Pemindaian ini mencari saham dengan level jatuh 150- Hari rata-rata bergerak sederhana dan cross bearish EMA 5 hari dan EMA 35 hari Rata-rata pergerakan 150 hari turun selama diperdagangkan di bawah level lima hari yang lalu. Salib bearish terjadi ketika pergerakan EMA 5-hari Di bawah EMA 35 hari di abo Rata-rata volume. Further Study. John Murphy s buku memiliki bab yang dikhususkan untuk moving averages dan berbagai kegunaannya Murphy mencakup pro dan kontra dari moving averages. Selain itu, Murphy menunjukkan bagaimana rata-rata bergerak bekerja dengan Bollinger Bands dan sistem perdagangan berbasis channel. Analisis Pasar Keuangan John Murphy.