Apa Itu Contoh Perhitungan WMA?

Jawaban langsung

Contoh perhitungan WMA (Weighted Moving Average) menunjukkan secara tepat bagaimana Anda mengubah serangkaian singkat nilai masa lalu menjadi satu angka dengan menerapkan bobot—paling sering memberikan bobot lebih besar pada nilai terbaru. Kuncinya adalah menyatakan ukuran jendela (berapa banyak nilai yang Anda gunakan) dan aturan pembobotan (bagaimana bobot ditetapkan), lalu menghitung jumlah tertimbang dan membaginya dengan total bobot.

Mekanisme atau definisi

Rata-Rata Bergerak Tertimbang (WMA) adalah rata-rata bergerak di mana setiap observasi dalam jendela lookback berkontribusi dengan bobot yang berbeda. Secara formal, Anda memilih jendela dengan N nilai:

• Misalkan nilai terbaru adalah (x_1)
• Nilai sebelumnya adalah (x_2)
• …dan nilai tertua dalam jendela adalah (x_N)

Anda juga memilih bobot (w_1, w_2, …, w_N). Pilihan umum adalah bobot yang meningkat secara linear menuju saat ini, sehingga (w_1 = N, w_2 = N-1, …, w_N = 1). WMA kemudian dihitung sebagai:

[ \text{WMA} = \frac{w_1 x_1 + w_2 x_2 + … + w_N x_N}{w_1 + w_2 + … + w_N} ]

Penting: platform yang berbeda dapat menggunakan konvensi bobot yang berbeda, sehingga data yang sama dapat menghasilkan nilai WMA yang berbeda jika bobot atau panjang jendela berbeda.

Bukti atau contoh (perhitungan lengkap)

Asumsi untuk contoh ini (dinyatakan agar Anda dapat memverifikasi secara mandiri):

1. Kami menggunakan WMA 5 periode, jadi (N = 5).
2. Bobot meningkat menuju saat ini: (w_1 = 5, w_2 = 4, w_3 = 3, w_4 = 2, w_5 = 1).
3. Nilai dari terbaru ke tertua adalah: (x_1 = 108), (x_2 = 106), (x_3 = 103), (x_4 = 101), (x_5 = 99).

Langkah 1: Hitung jumlah tertimbang:

• (w_1 x_1 = 5 \times 108 = 540)
• (w_2 x_2 = 4 \times 106 = 424)
• (w_3 x_3 = 3 \times 103 = 309)
• (w_4 x_4 = 2 \times 101 = 202)
• (w_5 x_5 = 1 \times 99 = 99)

Total jumlah tertimbang = (540 + 424 + 309 + 202 + 99 = 1574).

Langkah 2: Hitung jumlah bobot: (5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 15).

Langkah 3: Bagi: [ \text{WMA} = \frac{1574}{15} \approx 104.93 ]

Jadi nilai WMA untuk titik waktu ini adalah sekitar 104.93, berdasarkan secara ketat pada asumsi di atas.

Keterbatasan dan risiko (mode kegagalan material)

1. Sensitivitas pilihan: Mengubah panjang jendela (N) atau aturan pembobotan mengubah hasil. WMA bukanlah angka universal tunggal—ia didefinisikan oleh pengaturan perhitungannya.
2. Lag dan penghalusan: WMA menghaluskan noise tetapi masih bereaksi dengan penundaan relatif terhadap perubahan mendadak. Jika nilai bergerak cepat, WMA mungkin tertinggal.
3. Perubahan rezim: Hubungan yang diamati dalam data historis tidak menjamin perilaku serupa di kemudian hari, karena kondisi pasar dapat berubah.

Verifikasi atau pertanyaan lanjutan

Untuk memverifikasi secara mandiri WMA apa pun yang Anda lihat dilaporkan, periksa input perhitungan berikut: (1) panjang jendela, (2) pola bobot persis yang digunakan, dan (3) titik mana yang dianggap “paling terbaru” dalam jendela. Jika Anda membagikan N dan aturan bobot WMA Anda (atau rumus platform), Anda dapat menghitung ulang angka tersebut dengan cara yang sama seperti contoh perhitungan di atas.