Indikator teknik Standar Deviaasi merupakan sebuah teknik yang digunakan untuk mengukur pergerakan perubahan pasar atau mengukur volatilitas instrumen pasar. Indikator ini dapat digunakan untuk mengukur fluktuasi rata-rata pergerakan harga antara sebuah level harga (high, low, close dan open). Masing-masing level harga tersebut dengan nilai rata-rata tinggi jika nilai tingkat volatilitasnya pun semakin tinggi. Demikian juga sebaliknya semakin kecil jarak level harga terhadap nilai rata-rata, maka semakin rendah juga standar deviasi dan volatilitasnya.
Indikator standar deviasi adalah bagian dari perhitungan Bollinger bands, dan juga praktis identik dengan volatilitas.
Untuk mengilustrasikan penggunaan indikator Distribusi Standar, kami telah memilih grafik bulanan pasangan USDCAD pada seri panjang yang membentang hingga 1989. Periode indikator Deviasi Standar kami adalah 100. Trader umumnya menggunakan kebijaksanaan mereka untuk memutuskan periode indikator apa pun, tetapi karena tren forex, terutama tren dolar bertahan lama, adalah ide yang baik untuk memilih periode yang lebih lama untuk indikator (meskipun 100 tidak terlalu praktis dalam kondisi perdagangan yang sebenarnya).
Apa yang kami amati adalah bahwa setelah puncak dolar pada periode antara 2000-2001, tren penurunan yang ditetapkan dalam pasangan USDCAD berlanjut sampai tahun 2004 tanpa menyebabkan pergerakan signifikan dalam indikator Standar Deviasi. Periode ini, dengan kata lain, adalah saat yang tepat untuk bergabung dengan tren, karena tidak ada tanda bahwa pasangan itu meluap, atau memperoleh momentum yang tidak rasional. Setelah 2004, kami mencatat bahwa indikator mulai meningkat dengan cepat, hingga tren turun berakhir pada Desember 2007. Meskipun nilai standar deviasi tidak mencapai tingkat signifikansi statistik pertama (yaitu standar deviaton pertama di 0,34), kami memiliki sinyal bahwa gelembung sedang berkembang. Dan setelah 2007, volatilitas yang signifikan dalam harga dipasangkan dengan periode ketidakpastian, yang menunjukkan bahwa gelembung tersebut sedang dilikuidasi.
Di belakang, strategi optimal adalah untuk memperdagangkan pola ini antara 2001-2004, sedangkan tahap akhir setelah 2007 tidak cocok untuk perdagangan dengan indikator ini karena volatilitas ekstrim, dan mungkin distribusi non-gaussian.
Cara Menghitung Standar Deviasi
Di sebagian besar situs web yang terkait dengan perdagangan forex, standar deviasi dijelaskan sebagai ukuran volatilitas. Tetapi itu tidak menjelaskan apa itu karena beberapa pedagang memiliki pemahaman yang baik tentang volatilitas. Untuk memahami apa standar deviasi itu, kita perlu mengenal beberapa konsep dasar dari teori probabilitas, dan statistik.
Mean
Mean atau rata-rata harga dalam jangka waktu didefinisikan sebagai
(Jumlah (Harga x Frekuensi Harga)) / Periode. Atau (Jumlah Semua Harga) / Jumlah Periode
Jadi misalnya, jika harga penutupan dari lima hari terakhir adalah 1,25, 1,25, 1,24, 1,20, dan 1,23, di mana frekuensi item pertama adalah 2, mean akan menjadi
((1,25 x 2) + 1,24 + 1,20 + 1,23) / 5 = 1,23
Mari perhatikan probabilitas dari setiap harga hanyalah jumlah kali perdagangan dalam suatu periode, dibagi dengan jumlah total nilai harga dalam seri. Sebagai contoh, jika pasar EURUSD ditutup pada 1,2 untuk 3 dari sepuluh hari yang ingin kita periksa, probabilitas akan ditentukan sebagai 0,3 untuk waktu yang bersangkutan. Aturan penting tentang probabilitas adalah bahwa hal itu harus selalu positif, dan penjumlahannya atas semua hasil yang mungkin, harus menjadi satu.
Istilah-istilah yang diharapkan dari nilai dan mean adalah sinonim satu sama lain. Seperti yang disiratkan oleh istilah, nilai yang diharapkan adalah angka yang kita harapkan dari hasil tes dan percobaan berulang untuk berkumpul selama periode waktu tertentu. Jika, misalnya, ada 365 hari dalam seminggu, dan kita tahu nilai yang diharapkan untuk sepanjang tahun, kita akan mengharapkan harga rata-rata dari setiap periode sepanjang tahun untuk mendekati rata-rata tahunan seperti jumlah perdagangan, dan waktu yang terlibat meningkat.
Trader valas akrab dengan konsep mean dan average, karena moving average yang populer dan umum bergantung pada gagasan bahwa harga berosilasi di sekitar pusat yang ditetapkan oleh mean. Moving average menjumlahkan semua nilai harga dalam suatu periode dan membaginya dengan jumlah segmen waktu di mana mean (meskipun terkadang dimodifikasi oleh pilihan tambahan) adalah nilai MA.
Mean Deviasi
Sekarang kita mengerti apa artinya, sekarang saatnya untuk memperkenalkan konsep penting lain yang penting untuk pengukuran volatilitas dan standar deviasi. Misalkan kita memiliki serangkaian harga dengan mean tertentu, atau average, apa perbedaan antara setiap harga dan mean dari seri? Nilai ini disebut deviasi rata-rata. Mari kita menghitung penyimpangan rata-rata dari seri harga dalam contoh kita sebelumnya di mana mean adalah 1,234, dan harga = {1,25,1,24, 1,23, 1,2}. Penyimpangan harga pertama adalah 1,25-1,234 = 0,016, dan dengan cara yang sama, kita menemukan penyimpangan dari harga yang tersisa pada 0,006, -0,004, dan -0,034, dan penyimpangan absolut pada 0,016, 0,006, 0,004, dan 0,034 ( deviasi absolut memiliki angka negatif yang dikonversi menjadi positif). Jumlah penyimpangan dari mean dalam seri selalu nol, misalnya 0,016 × 2-0,034-0,004 + 0,006 = 0
Bisakah kita mendefinisikan nilai yang diharapkan untuk deviasi absolut dari harga? Dengan kata lain, dapatkah kita mengambil mean dari mean deviasi absolut dari sampel kami? Tentu saja kita bisa, ingat bahwa kita menghitung mean dengan menjumlahkan kelipatan harga dan probabilitasnya, dan membaginya dengan jumlah periode (atau dalam istilah yang lebih sederhana, kita hanya menjumlahkan harga dan membagi hasilnya dengan jumlah total harga dalam seri). Kami menghitung nilai yang diharapkan untuk mean deviasi (atau mean deviasi absolut) menurut rumus berikut
E (D) = (Jumlah Penyimpangan Mutlak) / Jumlah Elemen.
Jadi dalam daftar deviasi absolut kami di 0,016, 0,016, 0,006, 0,004, 0,034, deviasi absolut rata-rata adalah (0,016 × 2 + 0,006 + 0,004 + 0,034) / 5 = 0,0152.
Apa artinya ini? Sama seperti dalam rangkaian, mean menentukan di mana harga akan cenderung condong ke ukuran sampel yang meningkat (misalnya, ketika kita bergerak dari sampel harga mingguan dari satu minggu, ke dua bulan, dan seterusnya), mean deviasi absolut mengatakan pada kita di mana deviasi harga akan menyatu sebagai ukuran sampel yang naik.
Varian
Kami telah mendefinisikan deviasi absolut sebagai nilai absolut dari perbedaan antara setiap harga dan mean harga. (Mean dari | Harga – Mean dari Harga |). Varians adalah konsep yang serupa, tetapi didefinisikan sebagai (Mean dari (Harga-Mean dari Harga) ^ 2), dan satu-satunya perbedaan adalah bahwa di sini kita mengambil mean dari kuadrat dari mean deviasi. Varian juga disebut momen kedua, dan akar kuadratnya adalah standar deviasi. Karena hubungan tertentu dalam aljabar linear, itu juga dapat didefinisikan sebagai perbedaan antara mean kuadrat harga dan kuadrat dari mean harga. Dengan kata lain,
Varian = Mean dari (Harga-Mean) ^ 2 = Rata-rata kuadrat dari Harga – kuadrat dari harga mean.
Standar deviasi adalah akar kuadrat dari varian. Alasan mengapa kita tidak menggunakan mean deviasi dan lebih memilih varian adalah deviasi dapat berarti kedua nilai positif maupun negative, sementara varian, sebagai kuadrat, selalu positif.
(Yn)
Speak Your Mind