Simple Moving Average Calculation

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 dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Kalkulator Rata-rata Bergerak. Mengikuti daftar data sekuensial, Anda dapat membuat n-point moving average. Atau rata-rata bergulir dengan menemukan rata-rata setiap rangkaian n poin berturut-turut Misalnya, jika Anda memiliki kumpulan data yang dipesan.10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11. rata-rata pergerakan 4 titik adalah .11 75, 12 5, 13 25, 13 5, 12 25, 11 75. Rata-rata pergerakan digunakan untuk memperlancar data berurutan sehingga menghasilkan puncak yang tajam dan penurunan yang kurang jelas karena setiap titik data mentah hanya diberi bobot fraksional dalam rata-rata bergerak. Semakin besar nilai n semakin halus grafik rata-rata bergerak dibandingkan dengan grafik data asli, analis saham sering melihat rata-rata pergerakan data harga saham untuk memprediksi tren dan melihat pola lebih jelas Anda dapat menggunakan kalkulator di bawah ini untuk menemukan Memindahkan rata-rata kumpulan data. Jumlah Persyaratan dalam n - P sederhana Om Moving Average. Jika jumlah istilah dalam himpunan asli adalah d dan jumlah istilah yang digunakan pada masing-masing rata-rata adalah n maka jumlah istilah dalam urutan rata-rata bergerak akan menjadi. Misalnya, jika Anda memiliki urutan 90 saham Harga dan mengambil rata-rata rolling 14-hari dari harga, urutan rata-rata bergulir akan memiliki 90 - 14 1 77 poin. Kalkulator ini menghitung rata-rata bergerak di mana semua istilah dibebani sama-sama Anda juga dapat membuat rata-rata bergerak tertimbang di mana beberapa persyaratan diberikan. Berat yang lebih besar daripada yang lain Misalnya, memberi bobot lebih pada data yang lebih baru, atau membuat mean tertimbang terpusat di mana istilah tengah dihitung lebih banyak. Lihat artikel bobot tertimbang tertimbang dan kalkulator untuk informasi lebih lanjut Seiring dengan rata-rata aritmatika yang bergerak, beberapa analis juga melihat Median rata-rata data yang dipesan karena median tidak terpengaruh oleh outlier aneh. Rata-rata bergerak - Rata-rata sederhana dan eksponensial. Rata-rata bergerak - sederhana dan eksponensial. Rata-rata pergerakan harga Data untuk membentuk tren mengikuti indikator Mereka tidak memprediksi arah harga, melainkan 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. Bentuk blok bangunan untuk banyak indikator dan lapisan teknis 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 yang potensial. Berikut grafiknya dengan sebuah SMA dan EMA di atasnya. Klik grafik untuk versi live. Perhitungan Rata-rata Bergerak Rata-rata. Rata-rata pergerakan sederhana terbentuk dengan menghitung 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 penutupan pr Es dibagi dengan 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 berevolusi selama tiga Hari pertama hari rata-rata bergerak hanya mencakup lima hari terakhir Hari kedua 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 secara bertahap meningkat dari 11 menjadi 17 selama total tujuh hari Perhatikan bahwa rata-rata pergerakan juga meningkat dari 13 menjadi 15 selama periode perhitungan tiga hari Perhatikan juga bahwa setiap nilai rata-rata pergerakan adalah Tepat di bawah harga terakhir Misalnya, rata-rata bergerak 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 pada harga terakhir. Bobot yang diterapkan pada harga terbaru bergantung pada jumlah periode dalam moving average. Ada tiga langkah untuk menghitung moving average eksponensial. Pertama, hitung rata-rata bergerak sederhana. Eksponensial bergerak. Rata-rata EMA harus dimulai di suatu tempat sehingga rata-rata bergerak sederhana digunakan sebagai periode sebelumnya EMA pada perhitungan pertama Kedua, hitung pengganda bobot Ketiga, hitung rata-rata pergerakan eksponensial Rumus di bawah ini adalah untuk EMA. A 10 hari. 10- Periode moving average eksponensial menerapkan 18 18 pembobotan ke harga terbaru EMA 10-periode juga dapat disebut 18 18 EMA A 20 periode EMA menerapkan 9 52 dengan berat harga tertinggi 2 20 1 0952 Perhatikan bahwa bobot Untuk periode waktu yang lebih pendek lebih dari pembobotan untuk jangka waktu yang lebih lama Sebenarnya, bobot turun setengahnya setiap kali rata-rata bergerak rata-rata bergandakan. Jika Anda menginginkan gambaran yang spesifik Ntage untuk EMA, Anda dapat menggunakan rumus ini untuk mengubahnya menjadi periode waktu dan kemudian memasukkan nilai tersebut sebagai parameter EMA. Berikut adalah contoh spreadsheet dari rata-rata pergerakan sederhana 10 hari dan rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari untuk Intel Rata-rata bergerak sederhana lurus ke depan dan memerlukan sedikit penjelasan Rata-rata 10 hari hanya bergerak saat harga baru mulai 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, nilainya sebenarnya tidak akan terealisasi sampai 20 atau lebih periode kemudian. Dengan kata lain, nilai pada spreadsheet excel mungkin berbeda dari nilai grafik karena back-back Periode Spreadsheet ini hanya akan kembali 30 periode, yang berarti pengaruhnya terhadap rata-rata pergerakan sederhana yang memiliki 20 periode untuk menghilangkan StockCharts yang terjadi setidaknya 250 periode yang biasanya jauh lebih jauh untuk Perhitungannya sehingga efek dari rata-rata bergerak sederhana dalam perhitungan pertama telah sepenuhnya hilang. Lag Factor. Semakin lama rata-rata bergerak, semakin lag A 10 hari eksponensial bergerak rata-rata 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 seperti kapal tanker laut - lesu dan lamban untuk berubah Dibutuhkan yang lebih besar dan lebih lama. Pergerakan harga untuk moving average 100 hari untuk mengubah course. Click pada grafik untuk live version. Bagan di atas menunjukkan SP 500 ETF dengan EMA 10 hari mengikuti harga dan SMA 100 hari semakin tinggi. Penurunan Januari-Februari, SMA 100 hari menyelenggarakan kursus dan tidak menolak SMA 50 hari itu cocok di suatu tempat antara rata-rata pergerakan 10 dan 100 hari ketika sampai pada faktor lag. Rata-rata vs Rata-rata Movon Average. Berikut adalah perbedaan yang jelas antara rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial, yang tidak selalu lebih baik daripada rata-rata pergerakan eksponensial lainnya yang memiliki tingkat lag lebih sedikit dan oleh karena itu lebih sensitif terhadap harga terkini - dan perubahan harga terkini Rata-rata bergerak eksponensial akan berubah sebelum rata-rata bergerak sederhana Sederhana Rata-rata bergerak, di sisi lain, mewakili rata-rata harga sebenarnya untuk keseluruhan periode waktu. Rata-rata pergerakan sederhana semacam itu mungkin lebih sesuai untuk mengidentifikasi level support atau resistance. Rata-rata preferensi bergerak bergantung pada tujuan, gaya analisis dan cakrawala waktu. Chartists harus Bereksperimen dengan kedua jenis rata-rata bergerak serta rentang waktu yang berbeda untuk menemukan yang paling sesuai Bagan di bawah ini menunjukkan IBM dengan SMA 50 hari dalam warna merah dan EMA 50 hari berwarna hijau Kedua memuncak pada 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 SM A muncul lebih dari satu bulan setelah EMA. Length dan Timeframes. Panjang 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 rata-rata bergerak yang lebih panjang 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 rata-rata bergerak jangka panjang Selanjutnya, rata-rata pergerakan 50 hari cukup populer untuk tren jangka menengah Banyak chartis menggunakan moving average 50 hari dan 200 hari bersama Jangka pendek, pergerakan 10 hari Rata-rata cukup populer di masa lalu karena mudah untuk menghitung Satu hanya menambahkan angka dan memindahkan titik desimal. Identifikasi Identifikasi. Sinyal yang sama dapat dihasilkan dengan menggunakan rata-rata bergerak sederhana atau eksponensial Seperti disebutkan di atas, pra Ference tergantung pada masing-masing individu Contoh di bawah ini akan menggunakan rata-rata bergerak sederhana dan eksponensial Rata-rata pergerakan bergerak 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. Perputaran rata-rata bergerak menunjukkan bahwa harga rata-rata turun Rata-rata pergerakan jangka panjang yang meningkat mencerminkan tren kenaikan jangka panjang Sebuah jatuhnya moving average jangka pendek mencerminkan tren turun jangka panjang. Bagan di atas menunjukkan MMM 3M dengan tingkat 150- Hari rata-rata bergerak eksponensial 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 penurunan 15 untuk membalikkan arah rata-rata pergerakan ini. Indikator mengidentifikasi pembalikan tren karena terjadi paling baik atau setelah terjadi pada MMM terburuk terus berlanjut hingga Maret 2009 dan kemudian melonjak 40-50 Noti Jika EMA 150 hari tidak muncul sampai setelah lonjakan ini. Begitu berhasil, MMM terus berlanjut dalam 12 bulan ke depan. Rata-rata bergerak dengan sangat baik dalam tren yang kuat. Crossover ganda. Dua rata-rata bergerak dapat digunakan bersamaan untuk menghasilkan sinyal crossover. Dalam Analisis Teknis Pasar Keuangan John Murphy menyebut ini metode crossover ganda Crossover ganda 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 A system. Menggunakan EMA 5 hari dan EMA 35 hari akan dianggap sistem jangka pendek A menggunakan SMA 50 hari dan SMA 200 hari akan dianggap jangka menengah, bahkan mungkin jangka panjang. Crossover bullish terjadi saat semakin pendek. Moving average cross di atas moving average yang lebih panjang Ini juga dikenal sebagai golden cross Sebuah crossover bearish terjadi ketika moving average yang lebih pendek melintasi di bawah moving average yang lebih panjang Ini dikenal sebagai dead cross. Pindah rata-rata crossover menghasilkan sinyal yang relatif terlambat Bagaimanapun, sistem ini menggunakan dua indikator lagging Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin besar lag sinyal. Sinyal ini bekerja dengan baik saat tren yang baik terjadi. Namun, sistem crossover moving average akan menghasilkan banyak Dari whipsaws tanpa adanya tren yang kuat. Ada juga metode triple crossover yang melibatkan tiga moving averages. Sekali lagi, sinyal dihasilkan saat moving average terpendek melintasi dua moving average yang lebih panjang. Sebuah sistem crossover tiga sederhana mungkin melibatkan 5 hari, Rata-rata pergerakan 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 penutupan harian Dengan menggunakan crossover rata-rata bergerak akan menghasilkan tiga Whipsaws sebelum 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 Salib ini bertahan lama. Er, namun crossover bearish berikutnya pada 3 Januari terjadi di dekat level harga akhir November, yang 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 pergerakan yang kuat saat saham menguat di atas 20. Ada dua takeaways di sini Pertama, crossover cenderung 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 perbedaan antara keduanya. Rata rata bergerak eksponensial MACD berubah positif selama salib emas dan negatif selama salib mati Harga Persentase Oscillator PPO dapat digunakan dengan cara yang sama untuk menunjukkan perbedaan persentase Perhatikan bahwa MACD dan PPO didasarkan pada eksponensial Bergerak rata-rata dan tidak akan sesuai dengan rata-rata bergerak 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 dihasilkan Di whipsaws atau perdagangan yang buruk Tren yang 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 dapat Juga 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 rata-rata bergerak Crossover harga dapat dikombinasikan untuk diperdagangkan dalam tren yang lebih besar Semakin lama rata-rata bergerak Nada untuk tren yang lebih besar dan moving average yang lebih pendek digunakan untuk menghasilkan sinyal One akan mencari harga bullish cross only ketika harga sudah berada di atas moving average yang lebih panjang. Ini akan diperdagangkan selaras dengan tren yang lebih besar. Misalnya, jika harga di atas rata-rata pergerakan 200 hari, para chartists hanya akan fokus pada sinyal ketika harga bergerak di atas rata-rata pergerakan 50 hari. Jelas, pergerakan di bawah pergerakan 50 hari. Rata-rata akan mendahului sinyal seperti itu, namun persilangan bearish seperti itu akan diabaikan karena tren yang lebih besar naik Sinyal bearish akan menunjukkan kemunduran dalam uptrend yang lebih besar. Sebuah cross back di atas moving average 50 hari akan memberi sinyal kenaikan harga dan kelanjutan Dari grafik uptrend 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 di awal November. Dan lagi di awal Februari Harga cepat bergerak kembali di atas EMA 50 hari untuk memberi sinyal bullish panah hijau selaras dengan MACD 1.5p1 yang lebih besar naik ditunjukkan di jendela indikator untuk mengkonfirmasi harga di atas atau di bawah 50 hari. EMA 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 Dukungan dalam tren naik dan resistance dalam tren turun Sebuah tren kenaikan jangka pendek mungkin akan menemukan support mendekati moving average 20 hari yang sederhana, yang juga digunakan pada Bollinger Bands. Uptrend jangka panjang mungkin akan mendapatkan support mendekati 200-day simple moving average, Yang merupakan moving average 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 jeda dukungan ganda, rata-rata pergerakan 200 hari bertindak sebagai resistance di sekitar 9500.Do not Mengharapkan dukungan dan tingkat resistensi yang tepat Dari rata-rata bergerak, terutama moving average yang lebih lama Pasar didorong oleh emosi, yang membuat mereka rentan terhadap overshoots Alih-alih tingkat yang tepat, moving averages dapat digunakan untuk mengidentifikasi zona support atau resistance. Keuntungan menggunakan moving averages perlu dipertimbangkan terhadap kerugiannya. Moving averages adalah trend berikut, atau lagging, indikator yang akan selalu menjadi langkah di belakang Ini tidak selalu berarti buruk. Bagaimanapun, trennya adalah teman Anda dan yang terbaik adalah berdagang ke arah tren Moving averages memastikan bahwa sebuah Trader sesuai dengan tren saat ini Meskipun trennya 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 memberi sinyal terlambat. T berharap untuk menjual di atas dan membeli di bagian bawah menggunakan moving averages Seperti kebanyakan alat analisis teknis lainnya, rata-rata bergerak tidak boleh digunakan sendiri, namun bersamaan dengan itu. Alat pendamping lainnya Chartists dapat menggunakan rata-rata bergerak untuk menentukan keseluruhan tren dan kemudian menggunakan RSI untuk menentukan tingkat overbought atau oversold. Mengikuti Moving Averages to StockCharts Chart. Rata-rata bergerak tersedia sebagai fitur overlay harga pada meja kerja SharpCharts Menggunakan Overlay drop - Down menu, pengguna dapat memilih moving average yang sederhana atau moving average eksponensial Parameter pertama digunakan untuk mengatur jumlah periode waktu. Parameter opsional dapat ditambahkan untuk menentukan bidang harga mana yang harus digunakan dalam perhitungan - O untuk Buka, H untuk Tinggi, L untuk Rendah, dan C untuk Tutup Sebuah koma digunakan untuk memisahkan parameter. Parameter opsional lainnya dapat ditambahkan untuk menggeser rata-rata bergerak ke masa lalu atau masa lalu kiri Angka negatif -10 akan bergeser Rata bergerak 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 ov lain. Garis erlay ke meja kerja Anggota StockCharts dapat mengubah warna dan gaya untuk membedakan antara rata-rata bergerak ganda Setelah memilih indikator, buka Opsi Lanjutan 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.