Manajemen risiko rata rata 10 bulan

Moving Averages: Apakah Mereka Diantara indikator teknis yang paling populer, moving averages digunakan untuk mengukur arah dari trend saat ini. Setiap jenis moving average (biasanya ditulis dalam tutorial ini sebagai MA) adalah hasil matematis yang dihitung dengan rata-rata sejumlah titik data sebelumnya. Setelah ditentukan, rata-rata yang dihasilkan kemudian diplot ke bagan untuk memungkinkan pedagang melihat data yang merapikan daripada memusatkan perhatian pada fluktuasi harga sehari-hari yang melekat di semua pasar keuangan. Bentuk paling sederhana dari rata-rata bergerak, yang secara tepat dikenal sebagai moving average sederhana (SMA), dihitung dengan mengambil mean aritmetika dari serangkaian nilai yang diberikan. Misalnya, untuk menghitung rata-rata pergerakan 10 hari dasar, Anda akan menambahkan harga penutupan dari 10 hari terakhir dan kemudian membagi hasil dengan 10. Pada Gambar 1, jumlah harga selama 10 hari terakhir (110) adalah Dibagi dengan jumlah hari (10) sampai pada rata-rata 10 hari. Jika seorang pedagang ingin melihat rata-rata 50 hari, jenis perhitungan yang sama akan dilakukan, tapi itu akan mencakup harga selama 50 hari terakhir. Rata-rata yang dihasilkan di bawah (11) memperhitungkan 10 poin data terakhir untuk memberi gambaran kepada pedagang tentang bagaimana harga aset dibandingkan dengan 10 hari terakhir. Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa pedagang teknis menyebut alat ini sebagai moving average dan bukan hanya mean biasa. Jawabannya adalah bahwa saat nilai baru tersedia, titik data tertua harus dikeluarkan dari himpunan dan titik data baru harus masuk untuk menggantikannya. Dengan demikian, kumpulan data terus bergerak untuk memperhitungkan data baru saat tersedia. Metode perhitungan ini memastikan bahwa hanya informasi terkini yang dipertanggungjawabkan. Pada Gambar 2, setelah nilai 5 yang baru ditambahkan ke himpunan, kotak merah (mewakili 10 titik data terakhir) bergerak ke kanan dan nilai terakhir 15 dijatuhkan dari perhitungan. Karena nilai yang relatif kecil dari 5 menggantikan nilai tinggi 15, Anda akan berharap untuk melihat rata-rata penurunan data, yang terjadi, dalam hal ini dari 11 sampai 10. Rata-rata Moving Averages Like Once MA telah dihitung, mereka diplot ke grafik dan kemudian terhubung untuk menciptakan garis rata-rata bergerak. Garis melengkung ini biasa ditemukan pada grafik pedagang teknis, tapi bagaimana penggunaannya dapat bervariasi secara drastis (lebih lanjut tentang ini nanti). Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 3, adalah mungkin untuk menambahkan lebih dari satu moving average ke setiap grafik dengan menyesuaikan jumlah periode waktu yang digunakan dalam perhitungan. Garis melengkung ini mungkin tampak mengganggu atau membingungkan pada awalnya, tapi Anda akan terbiasa dengan mereka seiring berjalannya waktu. Garis merah hanya harga rata-rata selama 50 hari terakhir, sedangkan garis biru adalah harga rata-rata selama 100 hari terakhir. Sekarang setelah Anda memahami apa itu rata-rata bergerak dan seperti apa rasanya, perkenalkan jenis rata-rata bergerak yang berbeda dan periksa bagaimana perbedaannya dengan rata-rata bergerak sederhana yang disebutkan sebelumnya. Rata-rata pergerakan sederhana sangat populer di kalangan pedagang, namun seperti semua indikator teknis, memang ada kritiknya. Banyak orang berpendapat bahwa kegunaan SMA ini terbatas karena setiap titik dalam rangkaian data tertimbang sama, terlepas dari mana hal itu terjadi dalam urutan. Kritikus berpendapat bahwa data terbaru lebih signifikan daripada data yang lebih tua dan harus memiliki pengaruh lebih besar pada hasil akhir. Sebagai tanggapan atas kritik ini, para pedagang mulai memberi bobot lebih pada data terakhir, yang sejak saat ini menyebabkan penemuan berbagai tipe rata-rata baru, yang paling populer adalah Exponential Moving Average (EMA). (Untuk bacaan lebih lanjut, lihat Dasar-Dasar Rata-rata Bergerak Rata-rata dan Perbedaannya antara SMA dan EMA) Rata-rata Moving Exponential Rata-rata pergerakan eksponensial adalah jenis rata-rata bergerak yang memberi bobot lebih pada harga terakhir dalam upaya untuk membuatnya lebih responsif. Untuk informasi baru Mempelajari persamaan yang agak rumit untuk menghitung EMA mungkin tidak perlu bagi banyak pedagang, karena hampir semua paket charting melakukan perhitungan untuk Anda. Namun, bagi Anda ahli matematika matematika di luar sana, inilah persamaan EMA: Bila menggunakan rumus untuk menghitung titik pertama EMA, Anda mungkin memperhatikan bahwa tidak ada nilai yang tersedia untuk digunakan sebagai EMA sebelumnya. Masalah kecil ini bisa diatasi dengan memulai perhitungan dengan simple moving average dan melanjutkan dengan rumus di atas dari sana. Kami telah menyediakan contoh spreadsheet yang mencakup contoh kehidupan nyata tentang bagaimana menghitung rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial. Perbedaan Antara EMA dan SMA Sekarang setelah Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana SMA dan EMA dihitung, mari kita lihat bagaimana rata-rata ini berbeda. Dengan melihat perhitungan EMA, Anda akan melihat bahwa penekanan lebih banyak ditempatkan pada titik data terkini, menjadikannya sebagai jenis rata-rata tertimbang. Pada Gambar 5, jumlah periode waktu yang digunakan pada masing-masing rata-rata identik (15), namun EMA merespons lebih cepat terhadap harga yang berubah. Perhatikan bagaimana EMA memiliki nilai lebih tinggi saat harga naik, dan jatuh lebih cepat dari pada SMA ketika harganya sedang menurun. Responsivitas inilah yang menjadi alasan utama mengapa banyak trader lebih memilih untuk menggunakan EMA di atas SMA. Apa arti Hari yang Berbeda Berarti Moving averages adalah indikator yang benar-benar dapat disesuaikan, yang berarti bahwa pengguna dapat dengan bebas memilih kerangka waktu yang mereka inginkan saat membuat rata-rata. Periode waktu paling umum yang digunakan dalam moving averages adalah 15, 20, 30, 50, 100 dan 200 hari. Semakin pendek rentang waktu yang digunakan untuk menciptakan rata-rata, semakin sensitif akan perubahan harga. Semakin lama rentang waktu, kurang sensitif, atau lebih merapikan, rata-rata akan. Tidak ada kerangka waktu yang tepat untuk digunakan saat mengatur rata-rata bergerak Anda. Cara terbaik untuk mengetahui mana yang paling sesuai untuk Anda adalah bereksperimen dengan sejumlah periode waktu yang berbeda sampai Anda menemukan strategi yang sesuai dengan strategi Anda. Moving Averages: Bagaimana Menggunakan TheMManaging risk with Simple Moving Average (SMA) Simple Moving Average (SMA) adalah indikator tren berikut yang populer. Bila diberi grafik pada grafik, ini akan menyaring kebisingan harian dengan harga keamanan, yang menunjukkan tren jangka panjang. Bagan berikut menunjukkan Dana TSP C bersama dengan SMA 10 bulannya: Investor dapat menggunakan SMA sebagai sinyal terhadap waktu pembelian dan penjualan suatu keamanan. Dalam tren kenaikan, investor membeli keamanan saat harga penutupan bulanannya di atas SMA, mengendarai tren, dan kemudian menjualnya saat arah tren berbalik dan harga turun di bawah SMA. Berikut adalah grafik yang sama seperti sebelumnya, dengan sinyal perdagangan Beli (B) dan Sell (S) ditambahkan. Anda dapat melihat bahwa strategi tersebut memiliki sinyal Buy terakhir di 1312012: Sekarang mari kita gunakan sinyal BUYSELL ini dalam sistem berikut yang mengikuti tren sederhana dengan aturan berikut: Beli Dana TSP C saat harga penutupan bulanan naik di atas SMA 10 bulannya. Jika tidak, jual dan investasikan hasilnya di G Fund (investasi bebas risiko). Hasil. Anda mungkin menyukai tulisan FBI TSP lainnya: Ini dia lagi: Kehebatan Irrational Rencana Tabungan Hemat Biaya (TSP) Opsi Roth Prospek untuk obligasi: Strategi Perdagangan Rotasi Sektor TSP F dan Fund Fund Strategi Sektor Rotasi Strategi Sektor Rotasi berbasis perdagangan Strategi populer karena mereka dapat memperbaiki hasil yang disesuaikan dengan risiko dan mengotomatisasi proses investasi. Momentum investasi, yang merupakan jantung dari strategi rotasi sektor, berusaha untuk berinvestasi di sektor yang menunjukkan kinerja terkuat selama jangka waktu tertentu. Momentum investasi adalah bentuk lain dari investasi kekuatan relatif. Artikel ini akan menjelaskan strategi dan menunjukkan kepada investor bagaimana menerapkan strategi ini dengan menggunakan alat-alat di StockCharts. Faber dan O039Shaunessey Ada banyak makalah yang mendukung konsep investasi momentum dan investasi kekuatan relatif. Dalam bukunya, What Works on Wall Street. James O039Shaunessey merinci strategi berkinerja terbaik selama lima puluh tahun terakhir. Sekarang dalam edisi keempat, O039Shaunessey menemukan bahwa strategi kekuatan relatif konsisten di bagian atas daftar kinerja. Investor mendapat ganjaran untuk membeli saham terkuat dan menghindari yang terlemah. Yang kuat cenderung semakin kuat, sedangkan yang lemah cenderung melemah. Ini masuk akal karena Wall Street mencintai para pemenangnya dan membenci orang-orang yang kalah. Mebane Faber, dari Cambria Investment Management, menulis sebuah makalah putih berjudul, Strategi Kekuatan Relatif untuk Investasi. Google namanya dan nama kopinya untuk detailnya. Dengan menggunakan data kelompok industri sektor industri yang kembali ke tahun 1920an, Faber menemukan bahwa strategi momentum sederhana mengungguli buy-and-hold sekitar 70 dari waktu. Dengan kata lain, membeli kelompok sektor industri dengan kenaikan terbesar mengungguli buy-and-hold selama periode uji yang melampaui 80 tahun. Strategi ini bekerja untuk interval kinerja 1 bulan, 3 bulan, 6 bulan, 9 bulan dan 12 bulan. Lebih jauh lagi, Faber juga menemukan bahwa kinerja dapat ditingkatkan dengan menambahkan tren sederhana mengikuti persyaratan sebelum mempertimbangkan posisi. Rincian Strategi Strategi yang ditunjukkan saat ini didasarkan pada temuan di kertas putih Faber039. Pertama, strateginya didasarkan pada data bulanan dan portofolio di rebalanced sekali per bulan. Chartists dapat menggunakan hari terakhir bulan itu, hari pertama bulan atau tanggal yang ditetapkan setiap bulan. Strategi ini panjang ketika SampP 500 berada di atas rata-rata pergerakan sederhana 10 bulan dan keluar dari pasar saat SampP 500 berada di bawah SMA 10 bulannya. Teknik penentuan waktu dasar ini memastikan bahwa investor berada di luar pasar selama tren turun yang meluas dan di pasar selama perpanjangan uptrend. Strategi semacam itu akan menghindari pasar beruang 2001-2002 dan penurunan yang memukau pada tahun 2008. Dalam tes punggungnya, Faber menggunakan 10 kelompok sektor industri dari Perpustakaan Data CRSP Prancis-Fama. Ini termasuk Consumer Non-Durables, Consumer Durables, Manufaktur, Energi, Teknologi, Telekomunikasi, Toko, Kesehatan, Utilitas dan Lainnya. Pengelompokan industri sektor terakhir (lainnya) meliputi Pertambangan, Konstruksi, Transportasi, Hotel, Layanan Bisnis, Hiburan dan Keuangan. Alih-alih mencari ETF individual untuk mencocokkan kelompok-kelompok ini, strategi ini hanya akan menggunakan sembilan sektor SPDR. Langkah selanjutnya adalah memilih interval kinerja. Chartis dapat memilih apapun dari satu bulan sampai dua belas bulan. Satu bulan mungkin sedikit pendek dan menyebabkan penyeimbangan berlebihan. Dua belas bulan mungkin agak panjang dan kehilangan terlalu banyak gerak. Sebagai kompromi, contoh ini akan menggunakan tiga bulan dan menentukan kinerja dengan Rate-of-Change tiga bulan, yang merupakan persentase kenaikan selama periode tiga bulan. Chartist kemudian harus memutuskan berapa modal yang akan dialokasikan ke masing-masing sektor dan strategi secara keseluruhan. Chartists bisa membeli tiga sektor teratas dan mengalokasikan jumlah yang sama untuk ketiganya (33). Sebagai alternatif, investor dapat menerapkan strategi tertimbang dengan berinvestasi paling banyak di sektor atas dan jumlah yang lebih rendah di sektor berikutnya. Beli Sinyal: Ketika SampP 500 berada di atas rata-rata pergerakan sederhana 10 bulan, belilah sektor dengan kenaikan terbesar dalam jangka waktu tiga bulan. Sinyal Jual: Keluar dari semua posisi saat SampP 500 bergerak di bawah rata-rata pergerakan sederhana 10 bulan pada basis penutupan bulanan. Rebalance: Sekali per bulan, jual sektor yang jatuh dari level atas (tiga) dan beli sektor yang masuk ke level atas (tiga). Ringkasan Sektor StockCharts Ringkasan Sektor pada StockCharts dapat digunakan untuk menerapkan strategi ini secara bulanan. Sembilan sektor SPDR ditampilkan pada satu halaman yang mudah digunakan dengan pilihan untuk mengurutkan berdasarkan perubahan persentase. Pertama, pilih jangka waktu kinerja yang diinginkan dengan menggunakan menu dropdown tepat di atas tabel. Contoh ini menggunakan kinerja tiga bulan. Kedua, klik judul Chg untuk mengurutkan menurut persentase perubahan. Ini akan menempatkan sektor dengan kinerja terbaik di puncak. Dengan risiko kurva yang pas, nampaknya rata-rata pergerakan sederhana 12 bulan memiliki tren yang kuat lebih baik daripada SMA 10 bulan. Pada grafik di bawah ini, panah biru menunjukkan di mana SampP 500 memecahkan SMA 10 bulan, namun diadakan di SMA 12 bulan. Perbedaan antara dua moving averages cukup kecil dan perbedaan ini cenderung bahkan keluar dari waktu ke waktu. Rata-rata pergerakan 12 bulan, bagaimanapun, memang mewakili rata-rata satu tahun, yang merupakan kerangka waktu yang menarik dari sudut pandang jangka panjang. Harga memiliki bias naik bila berada di atas rata-rata bergerak satu tahun ini dan bias turun saat berada di bawahnya. Kesimpulan Strategi rotasi sektor ini dibangun di atas premis bahwa sektor tertentu akan mengungguli dan berinvestasi di sektor ini akan mengungguli pasar secara keseluruhan. Meskipun tes mundur 80 tahun menegaskan asumsi ini, kinerja masa lalu bukanlah jaminan kinerja masa depan. Seperti strategi apapun, disiplin diri dan ketaatan terhadap strategi adalah yang terpenting. Akan ada bulan-bulan buruk, bahkan mungkin tahun-tahun buruk sekalipun. Namun, bukti jangka panjang menunjukkan bahwa saat-saat indah akan lebih banyak daripada saat-saat buruk. Strategi ini juga bisa dijadikan potongan pertama untuk seleksi saham. Pedagang dapat memfokuskan usaha mereka pada saham di tiga sektor teratas dan menghindari saham di posisi enam terbawah. Perlu diingat bahwa artikel ini dirancang sebagai titik awal pengembangan strategi trading. Gunakan ide-ide ini untuk menambah proses analisis dan preferensi risiko-hadiah Anda. Poin Studi Lebih Lanjut Diagram Gambar Thomas Dorsey Analisis Teknis Pasar Keuangan John J. Murphy