Moving average pe ratio

Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Sebagai contoh SMA, pertimbangkan keamanan dengan harga penutupan berikut selama 15 hari: Minggu 1 (5 hari) 20, 22, 24, 25, 23 Minggu 2 (5 hari) 26, 28, 26, 29, 27 Minggu 3 (5 hari) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 hari akan rata-rata menutup harga untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama. Titik data berikutnya akan menurunkan harga paling awal, tambahkan harga pada hari ke 11 dan ambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti disebutkan sebelumnya, MAs lag tindakan harga saat ini karena mereka didasarkan pada harga masa lalu semakin lama periode MA, semakin besar lag. Jadi MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena mengandung harga selama 200 hari terakhir. Panjang MA yang digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek dan MA jangka panjang lebih sesuai untuk investor jangka panjang. MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah rata-rata pergerakan ini dianggap sebagai sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting tersendiri, atau bila dua rata-rata melintas. MA yang sedang naik menunjukkan bahwa keamanan dalam tren naik. Sementara MA yang menurun menunjukkan bahwa tren turun. Begitu pula, momentum ke atas dikonfirmasi dengan crossover bullish. Yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi MA jangka panjang. Momentum turun dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di bawah Rasio MA. Price150Earnings jangka panjang sebagai Pengamat Pengembalian: Prospek Pasar Saham pada tahun 1996 oleh Robert J. Shiller Teori bahwa pasar saham adalah Kira-kira berjalan acak tidak terlihat benar sama sekali: Gambar 1 adalah diagram hamburan (log-log) yang menunjukkan rasio setiap tahun 19011501986 dari Indeks Standar dan Poor yang sebenarnya sepuluh tahun kemudian ke indeks sebenarnya hari ini (pada sumbu y) Versus rasio price150earnings tertentu: rasio Indeks Komposit Standard dan Poor yang sebenarnya untuk tahun pertama dari interval sepuluh tahun, dibagi dengan rata-rata pergerakan pendapatan riil yang tertinggal tiga tahun yang sesuai dengan Indeks Standard and Poor (pada sumbu x) . Nilai indeks untuk bulan Januari, konversi nilai nominal menjadi nilai sebenarnya dilakukan oleh Indeks Harga Produsen Januari. Variabel yang ditunjukkan pada sumbu x diketahui publik pada awal setiap interval sepuluh tahun. Jika harga saham riil adalah jalan acak, mereka harus tak terduga, dan seharusnya tidak ada hubungan antara y dan x. Tentu ada hubungan negatif yang jelas di sini. Nilai Januari 1996 untuk rasio yang ditunjukkan pada sumbu horizontal adalah 29,72, yang ditunjukkan pada gambar dengan garis vertikal. Melihat diagramnya, sulit untuk pergi tanpa perasaan bahwa pasar sangat mungkin menurun secara substansial dalam nilai selama sepuluh tahun berikutnya, tampaknya investor jangka panjang harus tetap berada di luar pasar selama dekade berikutnya. Apakah kesimpulan ini benar Bagaimana kita dapat mendamaikannya dengan kesan publik yang meluas bahwa hipotesis acak berjalan setidaknya kira-kira Rasio yang Benar sebagai Indikator Overpricing Pasar Diagram hamburan yang ditunjukkan pada Gambar 1 (dan pada gambar berikutnya) tidak biasa, karena Langkah yang ditunjukkan pada kedua sumbu berhubungan dengan jangka panjang. Rasio indeks pasar saham terhadap ukuran nilai fundamental (seperti pendapatan) karena indikator prospek pasar tampaknya sangat berguna bila dikaitkan dengan baik dalam jangka panjang, ini adalah pelajaran dari sejumlah makalah baru-baru ini. Penyebut rasio tersebut harus merupakan ukuran nilai fundamental jangka panjang, seperti laba jangka panjang, dan prospek pasar yang akan diperkirakan harus berjangka panjang. John Campbell dan saya mempelajari hubungan yang digambarkan dalam gambar dalam serangkaian makalah yang ditulis pada akhir 1980an. R 2 dalam regresi diagram hamburan yang ditunjukkan pada Gambar 1, yaitu rasio log harga terhadap rasio pendapatan harga log, adalah 0,514, yang berarti bahwa selama interval ini dari 1901 sampai 1986, lebih dari setengah dari Perbedaan perubahan harga (log) bisa dijelaskan sebelumnya dengan rasio sederhana ini. Ada beberapa kekhawatiran tentang interpretasi scatter ini, karena kemungkinan efek sampel kecil, namun kekuatan asosiasi nampaknya sangat kuat untuk menyarankan agar hubungan ini tidak sesuai dengan pasar yang efisien atau model jalan acak. Rasio yang digunakan di sini untuk memprediksi perubahan harga saham, rasio harga riil terhadap rata-rata pemasukan riil tiga puluh tahun, cenderung lebih tinggi daripada rasio pendapatan harga konvensional karena laba cenderung tumbuh lebih dari tiga puluh tahun, sehingga penyebutnya Rasio cenderung rendah. Dengan demikian, rasio rata-rata lebih tinggi dari yang diperkirakan, rasio rata-rata di atas sampel yang ditunjukkan adalah 18,28. Hari ini, dengan rasio 29,72, jauh di atas rata-rata meski tidak pada tingkat rekor. Nilai pas hari ini untuk regresi adalah 150,479, menyiratkan penurunan yang diharapkan pada Indeks Standard and Poor yang sebenarnya selama 10 tahun ke depan 38,07. Diagram scatter yang ditunjukkan pada Gambar 1 tidak biasa dalam dua cara: rasio pendapatan harga didefinisikan dalam rata-rata tiga puluh tahun pendapatan, daripada pendapatan tahun lalu, dan interval di mana perkiraan harga riil adalah sepuluh tahun, lebih lama lagi. Dari kebanyakan yang biasa. Rasio yang paling sederhana dan paling banyak digunakan untuk memprediksi pasar adalah rasio price150earnings. Penggunaan pendapatan satu tahun dalam rasio price150earnings adalah konvensi yang tidak menguntungkan, direkomendasikan oleh tradisi dan kenyamanan daripada logika apapun. Sejak tahun 1934, Benjamin Graham dan David Dodd, dalam buku Analisis Keamanan mereka yang sekarang terkenal, mengatakan bahwa untuk keperluan memeriksa rasio tersebut, orang harus menggunakan rata-rata pendapatan kuotot kurang dari lima tahun, lebih disukai tujuh atau sepuluh tahun. (Hal 452) Penghasilan dalam satu tahun cenderung dipengaruhi oleh pertimbangan jangka pendek, yang tidak dapat diharapkan berlanjut. Pada saat ini, pendapatan tiba-tiba meningkat dalam beberapa tahun terakhir, sehingga rasio harga turun secara dramatis, namun diragukan bahwa perubahan mendadak tersebut sangat berarti. Kami memperluas rata-rata pergerakan kami lebih jauh dari pada Graham dan Dodd, dengan anggapan bahwa perataan yang lebih baik itu menguntungkan, dan Graham dan Dodd tidak memiliki data untuk melakukan perataan seperti itu. Kami memilih untuk mewakili prospek jangka panjang, sepuluh tahun, karena itulah yang benar-benar penting bagi kebanyakan investor, karena pada saat ini sangat banyak minat investasi jangka panjang, dan karena ada bukti baru-baru ini dalam literatur statistik bahwa long - Cakrawala kembali lebih dapat diperkirakan. Ini mungkin bertentangan dengan harapan seseorang yang mungkin berpikir bahwa lebih mudah memperkirakannya dalam waktu dekat daripada ke masa depan yang jauh, namun data tersebut bertentangan dengan intuisi semacam itu. Peramalan pasar ini bukanlah jenis yang memungkinkan kita meramalkan bahwa ada benturan di tikungan, ini meramalkan tren bertahap, serupa dengan meramalkan prospek sebuah kota berdasarkan tren populasi, atau meramalkan keberhasilan sebuah universitas. Dalam hal jumlah anak muda yang mendaftar. Perhatikan bahwa hubungan prediktif yang nyata sebenarnya bukanlah artefak dari kecelakaan 1929, karena beberapa mungkin menduga. Tahun 1929 tidak benar-benar menonjol dalam plot, dan tahun-tahun sesudah perang 1972 dan 1966 menawarkan dukungan yang lebih dramatis untuk teori bahwa perubahan harga terkait dengan rasio harga150 belajar. Tidak pula kecelakaan 1987 yang sangat penting bagi hasil ini: poin yang sesuai dengan tahun 1978 (sepuluh tahun sebelum pengamatan pasca-kecelakaan pertama kami di sini pada bulan Januari 1988) tidak menonjol dalam plot ini. Variabel price150earnings kami adalah 11,12 pada tahun 1978, di bawah rata-rata 18,28 dalam kumpulan data ini, dan perubahan harga log dari tahun 1978 sampai 1988 adalah 0,57, agak lebih tinggi daripada perubahan harga log rata-rata sepuluh tahun sebesar 0,16, menawarkan beberapa dukungan ringan untuk teori kami. . Kecelakaan tahun 1987 sendiri benar-benar bekerja melawan teori tersebut, karena model tersebut memperkirakan kenaikan harga saham riil di atas rata-rata selama interval sepuluh tahun 197815088, dan tabrakan tersebut membuat kenaikan tersebut tidak jauh di atas rata-rata. Gambar 2 menunjukkan diagram hamburan yang terhubung dengan waktu mengenai return kotor riil (inflasi terkoreksi) pada indeks Harga Saham Gabungan Standar dan Indeks Harga Saham Gabungan versus rasio harga riil yang sama dengan rata-rata 30 tahun dari pendapatan riil yang tertinggal. Pada diagram ini, relasi terlihat semakin mencolok, yaitu hubungan negatif antara price earning ratio dan return selanjutnya yang lebih kuat, lebih linier dalam tampilannya. Alasan untuk lebih cocok dalam hubungan ini adalah tingkat pengembalian dipengaruhi oleh rasio price150earnings dalam dua cara: dengan efek pada perubahan harga berikutnya, seperti yang terlihat pada Gambar 1, dan juga akibat pengaruhnya terhadap hasil dividen. Waktu rasio pendapatan dengan harga sangat tinggi cenderung kali menghasilkan dividen rendah. Rendahnya hasil dividen dalam keadaan seperti itu cenderung bertahan selama bertahun-tahun, sehingga memberikan kontribusi lebih jauh terhadap tingkat pengembalian yang rendah. Untuk meramalkan pengembalian tiga tahun Campbell dan I 1988 mencapai R 2 dari 0,199 dengan variabel peramalan tunggal ini sendiri untuk meramalkan pengembalian sepuluh tahun, kita mencapai R 2 dari, 536. Sebaliknya, jika kita menggunakan rasio harga arus kas sederhana sebagai variabel independen, R 2 untuk meramalkan pengembalian tiga tahun hanya 0,090, dan untuk peramalan pengembalian sepuluh tahun adalah 0,296. Data sembilan tahun tambahan sejak makalah tahun 1988 kami sesuai dengan hasil kami: R 2 dalam regresi pengembalian riil sepuluh tahun pada rasio harga riil terhadap rata-rata pergerakan pendapatan riil tiga puluh tahun untuk sampel penuh menjadi 0,624 . Dengan memperluas data kami melewati tahun 1987, sekarang kami dapat mengamati interval sepuluh tahun mulai tahun 1982, dan pengembalian sepuluh tahun yang tinggi yang diprakirakan oleh rasio rendah pada tahun 1982 terbawa dengan baik oleh pengembalian yang sebenarnya. Jika kita mengganti rasio Januari 1996 untuk rasio tersebut, yaitu 29,72, maka perkiraan pengembalian sepuluh tahun obligasi adalah 1500,06, hampir nol. Tentu saja, ini tidak sama dengan yang diharapkan kembali. Jika pengembalian miring ke kanan, seperti yang disarankan oleh distribusi lognormal, maka pengembalian yang diharapkan mungkin jauh lebih tinggi. Asumsi lognormal dan model regresi yang diperkirakan akan menyiratkan bahwa return yang diharapkan adalah exp (mean variance2) dimana mean adalah return return dan return log yang diharapkan adalah error standar kuadrat dari regresi: dengan ini kita menghasilkan return total yang diharapkan Sepuluh tahun yang berhasil di tahun 009, atau sekitar sepersepuluh persen setahun. Prediktabilitas ini di pasar bukan karena respons pasar terhadap perkiraan tingkat suku bunga. Campbell dan Shiller 1988 menemukan bahwa jika seseorang mengganti sebagai variabel dependen dalam persamaan pengembalian sepuluh tahun, log satu ditambah pengembalian sepuluh tahun pada standar dan Komposit Buruk dikurangi log satu ditambah pengembalian investasi sepuluh tahun di 41506 Bulan perdana kertas komersial, hasilnya hampir tidak berubah, R 2 dalam regresi masih 0,480. Semua hasil ini signifikan secara statistik: dengan menggunakan uji Wald yang memperhitungkan pengamatan yang tumpang tindih terhadap variabel dependen, kami menemukan bahwa tingkat signifikansi untuk real return sepuluh tahun adalah 0,000 untuk persamaan return sepuluh tahun yang sama 0.002. Kemungkinan bias dalam hubungan Karena regresi memiliki regresi stokastik, kita harus mengharapkan beberapa bias dalam koefisien perkiraan. Secara sederhana, walaupun harga saham sama sekali tidak memiliki hubungan sama sekali dengan pendapatan sederhana, asalkan pendapatan cukup merapikan untuk menghasilkan rasio harga150 belajar, akan cenderung ada korelasi negatif sampel kecil antara rasio pendapatan harga dan tiga puluh tahun Rata-rata penghasilan. Korelasi negatif muncul terutama karena mean sampel diestimasi dari keseluruhan sampel, dan harga secara alami akan tampak berarti kembali ke mean sampel mereka, walaupun tidak ada mean sebenarnya. Saya melakukan percobaan monte carlo sederhana untuk menunjukkan betapa pentingnya bias semacam itu. Kami menghasilkan pengamatan 96 (tahunan) dari jalan acak (nomor ini sesuai dengan 96 pengamatan 1901 sampai 1996 yang digunakan untuk menghasilkan 86 poin yang ditunjukkan pada diagram pencar pada Gambar 2), dan mengalami kemunduran perubahan sepuluh tahun dalam perjalanan acak pada Tingkat di awal acak berjalan. Regresi ini menunjukkan semacam kasus pembatas dari cerita kita, di mana pendapatan begitu merapikan sehingga menjadi konstan, dan sehingga pendapatan tidak berperan dalam analisis kita. Dalam percobaan monte carlo ini, dengan 10.000 iterasi, kami menemukan bahwa R 2 memang cenderung positif: rata-rata R 2 adalah 0,26. Namun, dalam eksperimen monte carlo ini, kita mencapai R 2 dari 0,624 hanya 1,9 dari waktu yang menunjukkan bahwa hasilnya memang sangat signifikan. Dalam eksperimen monte carlo lain, saya berusaha mewakili rata-rata penghasilan 30 tahun dari pergerakan sebagai sesuatu selain konstan: kami menggantinya dengan rata-rata pergerakan harga berjangka tiga puluh tahun ini yang sepertinya merupakan eksperimen yang menarik, dalam rata-rata tiga puluh tahun Dari pendapatan log terlihat cukup mirip dengan rata-rata harga log 30 tahun dengan data aktual, sampai dengan konstanta aditif. Dalam setiap iterasi percobaan monte carlo, sebuah random random 126 menghasilkan (126) yang baru, dan untuk elemen 31 sampai 116, vektor perubahan sepuluh tahun berikutnya diciptakan, sebagai variabel dependen. Sebuah vektor pengamatan variabel independen diambil dengan terlebih dahulu membuat vektor elemen 1 sampai 116, dan kemudian mengurangi dari rata-rata harga rata-rata 30 tahun yang tertinggal. Dalam setiap iterasi, kami menurunkan variabel dependen ini pada variabel independen, dan mencatat R 2. Dalam 100.000 iterasi, rata-rata R 2 adalah 0,1224, jauh di bawah apa yang telah kita amati, dan hanya 0,26 dari iterasi adalah R 2 yang lebih besar daripada 0,62. Kemungkinan Kesalahan dalam Indeks yang Digunakan untuk Mengkonversi Nilai Nominal ke Nilai Nyata Perhatikan bahwa diagram hamburan kita mengacu pada harga riil, pengembalian riil, dan pendapatan riil. Penting untuk memeriksa analisis kami dalam persyaratan ini, karena kami memperhatikan jumlah nyata, bukan nominal. Tapi, mengenalkan indeks inflasi harga mengenalkan kemungkinan terjadinya kesalahan. Periode sekitar tahun 1920 tampaknya memiliki banyak pengaruh, dan mungkin juga terhitung karena terlalu banyak kecocokan kita. Perilaku seri kita sekitar tahun 1920 mungkin bisa menjadi artefak dari indeks harga kita, sebuah indeks harga produsen, yang mungkin menunjukkan volatilitas yang jauh lebih besar di sekitar resesi tahun 192015021 daripada indeks harga lainnya. Mengapa Long Horizon Mengembalikan Ada beberapa kebingungan populer tentang pentingnya prediktabilitas ini dalam meramalkan kembalinya horizon panjang. Sumber kekhawatiran yang banyak diungkapkan orang, jika pengembalian satu tahun tidak dapat diperkirakan secara signifikan, mengapa pengembalian sepuluh tahun, yang rata-rata hanya sepuluh tahun dari imbal hasil satu tahun, dapat diperkirakan secara signifikan. Alasan untuk semakin besar Kekuatan tes yang memprediksi pengembalian sepuluh tahun dijelaskan di Campbell 1992. Kebingungan terkait menyangkut properti berjalan acak satu tahun dari pengembalian satu tahun. Bagaimana, beberapa orang akan bertanya, mungkinkah pengembalian satu tahun itu ternyata acak, namun pengembalian sepuluh tahun sebagian besar dapat diperkirakan. Jawabannya adalah diketahui bahwa proses stokastik yang berada di dekat unit root untuk interval satu tahun dapat dilakukan. Secara substansial dapat diperkirakan dalam interval yang lebih lama. Dalam melihat pengembalian satu tahun, seseorang melihat banyak kebisingan, namun interval waktu yang lebih lama, kebisingan ini efektif rata-rata, dan kurang penting. Peringatan Tentang Analisis di Atas Kesimpulan dari makalah ini bahwa pasar saham diperkirakan akan menurun selama sepuluh telinga berikutnya dan untuk mendapatkan pengembalian total hampir tidak ada yang harus ditafsirkan dengan sangat hati-hati. Pencarian kami atas hubungan ekonomi yang kita pelajari harga dibagi dengan rata-rata pergerakan 30 tahun dari laba mungkin telah menemukan hubungan kebetulan tanpa signifikansinya. Dengan kata lain, relasi yang dipelajari di sini mungkin merupakan hubungan palsu, hasil data mining. Baik uji statistik maupun percobaan monte carlo memperhitungkan pencarian atas hubungan lain yang mungkin terjadi. Hal ini juga berbahaya untuk mengasumsikan bahwa hubungan historis harus berlaku untuk masa depan. Mungkin ada perubahan struktural mendasar yang terjadi sekarang yang berarti bahwa masa lalu pasar saham tidak lagi menjadi panduan masa depan. Campbell, John Y. dan Robert J. Shiller, quotstock Prices, Earnings, dan Expected Dividends, quot Jurnal Keuangan. 43 (3): 661-76, Juli 1988., Model Dividen Rasio dan Bias Contoh Kecil: Studi Monte Carlo, dengan judul Ekonomi. 29: 325-31, 1989. Graham, Benjamin, dan David L. Dodd, Analisis Keamanan. Edisi Pertama, McGraw Hill, New York, 1934. Helwege, Jean, David Laster, dan Kevin Cole, quotStock Market Valuation Indicators Indicators: Apakah Waktu Ini Berbeda dengan Federal Reserve Bank of New York Research Paper No. 9520, September 1995. 1996 Robert J. Shiller Data mentah yang digunakan untuk menghasilkan angka juga ada di situs ini. Model Timing Pasar Waktu Alat ini memungkinkan Anda untuk menguji timing pasar dan model alokasi aset taktis yang berbeda berdasarkan rata-rata bergerak, momentum, valuasi pasar dan volatilitas target. Model yang didukung meliputi: Rasio Pengambilan Rasio Pasar Imaging Rata-rata Bergerak - Rata-rata Bergerak Aset Rata-rata - Aset Portofolio Momentum - Momentum Kekuatan Relatif - Momentum Momentum Ganda - Alokasi Adaptif Volatilitas Target Anda dapat menemukan ringkasan model alokasi aset taktis yang dipilih di bawah ini, dan sebuah Deskripsi lebih rinci di bagian FAQ. Rasio PE Shiller PE Valuation Shiller PE Ratio (PE10) berdasarkan model penentuan harga pasar menggunakan pergeseran alokasi antara saham dan obligasi sebagai berikut: PE10 gt 22 - 40 saham, 60 obligasi 14 PE30 22.60 saham, 40 obligasi PE10 lt 14 - 80 saham, 20 obligasi Sisa 60 saham dan 40 alokasi obligasi digunakan sebagai patokan portfolio. Moving Averages - Single Asset Model timing rata-rata bergerak baik diinvestasikan dalam saham tertentu, ETF atau reksadana, atau secara tunai atau tunai Aset bebas risiko lainnya berdasarkan sinyal rata-rata bergerak. Model diinvestasikan pada aset ketika harga penutupan yang mendekati akhir bulan lebih besar daripada rata-rata pergerakan dan model bergerak untuk menghasilkan uang tunai ketika harga penutupan yang mendekati bulan yang akan datang kurang dari rata-rata pergerakan. Model ini juga mendukung penggunaan moving average cross-over sebagai sinyal. Moving Averages - Portfolio Assets Model moving average menerapkan sinyal rata-rata bergerak ke masing-masing aset portofolio. Model ini diinvestasikan dalam aset portofolio bila harga penutupan yang mendekati akhir bulan lebih besar daripada rata-rata pergerakan dan alokasi tersebut akan dipindahkan ke kas ketika harga penutupan yang mendekati bulan yang akan datang kurang dari rata-rata pergerakan. Model ini juga mendukung penggunaan moving average cross-over sebagai sinyal. Momentum - Kekuatan Relatif Model momentum kekuatan relatif berinvestasi pada aset berkinerja terbaik dalam model berdasarkan pada setiap pengembalian aset masa lalu. Momentum dapat didasarkan pada periode waktu tunggal, atau beberapa periode waktu tertimbang. Selain itu model ini mendukung penggunaan moving averages sebagai kontrol risiko untuk memutuskan apakah investasi harus dipindahkan ke uang tunai. Momentum - Momentum Ganda Model momentum ganda menggunakan momentum relatif untuk memilih aset model berkinerja terbaik dan memasukkan momentum absolut sebagai filter untuk menginvestasikan uang tunai jika pengembalian kelebihan aset yang dipilih melebihi uang negatif. Alokasi Adaptif Model alokasi aset adaptif menggabungkan model momentum kekuatan relatif dengan bobot aset yang berbeda. Model kekuatan relatif menggunakan alokasi bobot yang sama untuk aset model yang dipilih, sedangkan alokasi aset adaptif menggunakan alokasi paritas risiko volatilitas atau inversi varians minimum untuk aset model untuk meminimalkan volatilitas yang diharapkan. Volatilitas Sasaran Model volatilitas target menyesuaikan eksposur pasar portofolio berdasarkan volatilitas historis yang direalisasikan dan target volatilitas yang diberikan. Alokasi kas dalam portofolio meningkat atau menurun sesuai kebutuhan untuk memenuhi tingkat volatilitas yang ditargetkan agar dapat meningkatkan kinerja yang disesuaikan dengan risiko. Temukan ETF, Sasaran atau Simbol Saham