Double Bottom

Double bottom adalah pola pembalikan yang terbentuk setelah suatu tren turun yang berkepanjangan. Sebagaimana diimplikasikan oleh namanya, pola ini terbentuk dari 2 palung berurutan yang sama, dengan puncak moderat di antaranya. Meskipun bisa terdapat beberapa variasi, double bottom klasik biasanya menandai perubahan tren jangka menengah atau jangka panjang. Beberapa potensi double bottom dapat terbentuk sepanjang penurunan, dan kita akan melihat pada poin kunci di formasi tersebut.
1. Tren Sebelumnya: Pola penurunan apapun dapat mengawali pola double bottom ini.
2. Palung Pertama: Palung yang pertama harus menandai poin terendah pada tren saat ini. Kemudian dilanjutkan dengan pembentukan puncak moderatnya.
3. Puncak: Stelah palung yang pertama, volume meningkat sebesar 10% sampai 20%. Pembentukan palung yang pertama biasanya tidak konsekuen karena terjadi pertarungan yang kuat antara permintaan dan penjualan. Tinggi puncak dari lembah nanti akan digunakan sebagai target price yang diinginkan.
4. Palung Kedua: Volume yang rendah akan menyebabkan penurunan dari puncak moderat, dan akan menuju support pada harga terendah sebelumnya. Support dari harga terendah sebelumnya dapat diperkirakan, dan jika harga bias ditutup diatas support maka kemungkinan harga akan kembali naik. Jangka waktu antara palung yang satu dengan yang lain dapat berbeda-beda dari mingguan hingga bulanan, dengan waktu normal 3 bulan.
5. Kelanjutan dari Palung: Volume sangat penting untuk pola double top, terutama pada saat pembentukan palung yang kedua. Volume yang tinggi menyebabkan harga bergerak naik. Terdapat bukti yang jelas bahwa volume dan tekanan beli saling berakselerasi selama kenaikan menuju palung yang kedua. Peningkatan ini juga ditandai dengan adanya satu atau dua gap.
6. Penembusan Resistance: Walaupun sudah terjadi transaksi diatas resistance, pola doule bottom lengkap sebelum terjadi penembusan resistance dari puncak yang terbentuk. Hal ini juga akan terjadi dengan adanya peningkatan volume dan/atau percepatan gerak naik.
7. Resistance Berbalik Support: Setelah harga terus bbergerak naik maka resistance pun akhirnya jebol. Pada posisi ini bisa digunakan untuk menutup posisi short atau berinisiatif menentukan posisi long, tergantung dari penutupan harga.
8. Target Harga: Target harga adalah jarak antara puncak moderat dengan palung. Hal ini menunjukkan bahwa semakin besar formasinya maka akan semakin besar pula potensi peningkat-an yang akan terjadi.

Double bottom merupakan pola pembalikan jangka menengah dan jangka panjang. Pola ini tidak akan terjadi hanya dalam beberapa hari. Untuk data terendah/palung, setidaknya dibutuhkan waktu 4 minggu. Terkadang bottom terbentuk lebih lama dari pada top. Dibutuhkan kesabaran sambil menunggu perkembangan dari pola dan cari petunjuk yang layak. Peningkatan dari palung harus 10% - 20%. Palung yang kedua akan membentuk harga terendah dengan 3% dari harga terendah sebelumnya. Perlu diingat juga bahwa volume dan tekanan beli sangat berpengaruh dalam pembentukan pola ini. Indikator volume seperti sthocastic ocilator dapat digunakan untuk mencari sinyal oversold. Begitu pula dengan double top, adalah penting untuk menunggu resistance breakout. Pembentukan tidak akan lengkap sampai reaksi tertinggi sebelumnya telah terjadi.



Double Bottom pada saham US T-bonds.

Setelah bergerak turun selama enam bulan, pergerakan saham us t-bonds membentuk double bottom dan break pada resistance dengan pertambahan volume. Analisisnya adalah sebagai berikut:
1. Dari titik tertinggi pada kisaran januari 2006, harga terus mengalami penurunan sampai dengan bulan may. Setelah volume hampir tidak ada pada awal bulan may, terjadi kenaikan volume pada pertengahan may yang menyebabkan terbentuknya palung yang pertama. Harga mulai bergerak naik, ditandai dengan bertambahnya jumlah volume.
2. Pada periode berikutnya, walaupun volume semakin meningkat, tetapi terjadi tekanan jual yang cukup tinggi sehingga menyebabkan saham gagal breakout. Saham pun kembali terkoreksi, namun volume meningkat.

4. Setelah terbentuk puncak moderat, volume penjualan kembali menghilang. Harga semakin cepat bergerak kebawah. Namun dalam kurun waktu sekitar 3 minggu aksi beli kembali terjadi. Dan mulai terbentuk Palung yang kedua dengan harga terendah sama dengan harga terendah sebelumnya.
5. Peningkatan harga dari harga terendah yang kedua menunjukkan akselerasi pergerakan dengan pertambahan volume.
6. Resistance berhasil ditembus pada awal bulan agustus. Walaupun sempat terjadi sekali koreksi dan sekali koreksi, namun secara konsisten harga terus bergerak naik dan target harga berhasil dicapai pada pertengahan september.

Simple Moving Average (SMA)

Suatu simple moving average dibentuk dengan menghitung rata-rata (mean) harga saham selama periode waktu tertentu. Pada satu hari perdagangan terdapat empat macam harga yang terbentuk yaitu pembukaan (open), tertinggi (high), terendah (low), dan penutupan (close). Namun kebanyakan moving averages diciptakan dengan menggunakan data harga penutupan (close). Sebagai contoh, simple moving average 5-hari dihitung dengan menjumlahkan harga-harga penutupan 5 hari terakhir dan membagi totalnya dengan 5.
∑xi = 6+ 7 + 8 + 9 + 10 = 40
= (40/5) = 8
Nilai ini diulang untuk setiap ada data harga baru. Nilai-nilai rata-rata tersebut kemudian digabungkan untuk membentuk kurva yang membetuk kurva moving average. Melanjutkan contoh di atas, jika harga penutupan pada hari berikutnya adalah 11, maka harga baru ini akan ditambahkan sehingga hari yang pertama, dalam hal ini adalah 6, akan dihilangkan. Simple moving average 5-hari yang baru akan mendapatkan nilai sebagai berikut:
∑xi = 7 + 8 + 9 + 10 + 11 = 45
= (40/5) = 9
Selama 2 hari terakhir, SMA bergerak dari 8 ke 9. Setiap kali data hari baru ditambahkan, data hari yang terakhir akan dihilangkan dan moving average akan melanjutkan gerak dengan bertambahnya waktu. Demikian seterusnya.

Untuk contoh selanjutnya pada tabel di bawah, dengan menggunakan data harga penutupan dari saham, disajikan contoh perhitungan simple moving average dengan periode 5-hari. Jika perhitungan dilanjutkan, setiap data hari terbaru ditambahkan maka data hari terakhir dibuang. SMA 5-hari untuk hari ke-5 dihitung dengan menjumlahkan data harga dari hari ke-1 sampai hari ke-5 dan membaginya dengan 5. SMA 5-hari untuk hari yang ke-6 dihitung dengan menjumlahkan data harga dari hari ke-2 sampai hai ke-6 dan kemudian dibagi dengan 5. Proses perata-rataan kemudian bergerak ke hari selanjutnya di mana SMA 10-hari untuk hari ke-7 dihitung dengan menjumlahkan data harga dari hari ke-3 sampai dengan hari ke-7, dan membaginya dengan 5.

Daftar harga
N Harga SMA
1 60
2 70
3 80
4 90
5 100 80
6 110 90
7 130 102
8 140 114
9 120 120
10 110 122
11 90 118
12 90 110
13 90 100
14 100 96
15 110 96
16 120 102
17 130 110
18 150 122
19 170 136
20 160 146
21 150 154
22 130 152
23 120 146
24 110 134
25 90 120
26 80 106
27 60 92
28 50 78
29 70 70

Dari tabel harga dan SMA diatas akan terbentuk dua kurva harga dan SMA dibawah ini.



Grafik dengan berwarna biru menunjukkan pergerakan harga. Sedangkan yang berwarna ungu merupakan grafik SMA dengan periode 5. Dari grafik tersebut dapat dilihat terjadi 4 kali perpotongan antara grafik harga dengan grafik SMA 5-hari. Pada perpotongan pertama grafik SMA memotong grafik harga dari bawah, merupakan sinyal jual, sedang terjadi tren penurunan. Pada perpotongan kedua gantian grafik harga memotong grafik SMA dari bawah, merupakan sinyal beli, mulai terjadi tren menguat. Kemudian pada hari ke 21, setelah terjadi tren penguatan harga mulai bergerak turun dan kembali memotong grafik SMA dari atas, merupakan sinyal jual, tren menurun. Terakhir pada hari ke 29 harga mulai bergerak keatas dan memotong grafik SMA dari bawah, sinyal beli, tren naik.

Grafik diatas adalah contoh perhitungan sederhana dari SMA. Tentu untuk penerapan pada saham yang sebenarnya tidak sesederhana itu. Dimana data harga saham berubah setiap hari dan dari pertama kali perusahaan tersebut memutuskan untuk go public. Jika kita memakai data harian, dan perusahaan itu telah go public bertahun-tahun maka tentu data yang dipakai sangat banyak. Maka untuk memudahkan penulis melakukan analisis, penulis menggunakan software metastock profesional 10.1. Dibawah ini disajikan contoh grafik saham PT ADARO ENERGY Tbk. Beserta indikator SMA dengan periode 5-hari dan 50-hari.


Grafik saham PT ADARO ENERGY Tbk. Diatas menggunakan kombinasi antara dua SMA dengan periode pendek dan SMA dengan periode lebih panjang. Sinyal beli atau jual adalah dengan terjadinya perpotongan antara dua garis SMA tersebut. Sinyal beli terjadi ketika SMA pendek memotong SMA panjang dari bawah. Pada saat itu terjadi tren penguatan. Sebaliknya ketika SMA panang memotong SMA pendek dari bawah adalah sinal jual. Saat itu terjadi sinyal jual karena terjadi tren penurunan.

Pada contoh kasus diatas terjadi beberapa kali perpotongan anatara SMA pendek dengan SMA panjang. Pertama pada sekitar akhir maret 2009 SMA pendek memotong SMA panjang dari bawah, saham PT ADARO mengalami penguatan hingga awal juni. Selanjutnya harga mulai mengalami koreksi. Dilanjutkan dengan garis SMA panjang memotong SMA pendek dari bawah. Setelah mengalami koreksi pada akhir juli garis SMA pendek kembali memotong SMA panjang dari bawah, terjadi sinyal beli. Harga pun kembali menguat sampai awal agustus. Setelah periode itu beberapa kali garis SMA pendek memotong SMA panjang dari bawah. Pada bulan september SMA pendek kembali memotongSMA panjang dari bawah, artinya kembali tren penguatan harga. Tren penguatan tersebut terus berlanjut sampai bulan januari 2010. Kemudian terjadi koreksi kembali dan terjadi penurunan harga. SMA panjang kembali memotong SMA pendek dari bawah. Terakhir pada awal bulan maret SMA pendek memotong SMA panjang dari bawah merupakan sinyal beli. Harga kembali mengalami penguatan.

RELATIVE STRENGTH INDEX

Relative strength index adalah indikator daya gerak yang digunakan dalam analisis teknis yang diperkenalkan oleh George Lane pada tahun 1950-an, untuk membandingkan harga penutupan suatu komoditi terhadap rentang harga dalam suatu periode tertentu. Pada dasarnya indikator ini digunakan untuk mengukur kekuatan relatif dari harga terakhir terhadap rentang harga tertinggi dan harga terendah selama periode rentang waktu yang kita inginkan.
Pemikiran yang melatar belakangi indikator ini adalah kecenderungan harga untuk mendekati harga tertinggi yang pernah dicapai sebelumnya pada saat nilai pasar naik (bullish) dan mendekati nilai terendah yang pernah dicapai sebelumnya pada saat nilai pasar menurun (bearish). Sinyal transaksi dapat ditentukan saat osilator stochastic memotong garis pergerakan rata-rata (moving average).
Dua indikator biasanya digunakan untuk menghitung variasi pergerakan harga kedepan, yaitu suatu stochastic cepat (%K) dan sochastic lambat (%D). Perbandingan dari statistik ini adalah merupakan suatu indikator kecepatan yang bagus guna menentukan pada harga berapakah perubahan akan terjadi . Stochastic cepat atau %K adalah sama dengan Williams %R, dengan menggunakan skala 0 hingga 100 dan bukannya -100 ke 0, tetapiterminologi keduanya tetap berbeda .
Para trader yang melihat waktu masuk berdasarkan pembacaan jenuh beli atau jenuh jual pada RSI mungkin akan men-dapati diri mereka tetap berada pada pergerakan mendatar. Untuk meningkatkan sensitivitas dari metode identifikasi tingkat jenuh beli dan jenuh jual dalam RSI, Chande dan Kroll mengembangkan Stochastic RSI. RSI yang dikembangkan oleh Welles Wilder adalah oscillator momentum yang membandingkan besarnya keuntungan dengan besarnya kerugian selama periode waktu tertentu. Perhitungan untuk masing-masing indikator diberikan di bawah ini.

RSI:
RSI = 100 – 100/(1+RS)
RS = (Total Gain/n)/(Total Losses/n)
N = Periods

Stochastics:
%K = 100 x {Recent close- Lowest Low(n)/Highest high(n)- Lowest Low(n)}

StochRSI:
StochRSI = {RSI(n) - RSI Lowest Low(n)} / {RSI Highest High(n) - RSI Lowest Low(n)}

Dari formula di atas dapat dilihat bahwa Stochastic RSI adalah formula stochastic yang diterapkan untuk RSI; dengan demikian hal itu dapat dikatakan sebagai suatu indikator dari RSI. Stochastic RSI mengukur nilai RSI relatif terhadap wilayah tinggi-rendahnya selama peri-ode waktu tertentu. Ketika RSI mencatat titik rendah baru dalam periodenya, Stochastic RSI akan berada pada nilai 0. Ketika RSI mencatat titik tinggi baru dalam periodenya, Stochastic RSI akan berada pada nilai 100. Suatu pembacaan 0,20 akan berarti bahwa RSI saat ini berada pada 20% di atas level terendah dari periodenya, atau 80% di bawah level terting-ginya. Suatu pembacaan 0,80 akan berarti bahwa RSI berada pada 80% di atas level terendah pada periodenya, atau 20% di bawah level tertingginya.

Sinyal Stochastic RSI

• Perpotongan Jenuh Beli dan Jenuh Jual. Jika suatu tren naik telah teridentifikasi pada sekuritas yang sedang diamati, maka sinyal beli akan dimunculkan saat Stochastic RSI bergerak maju dari area jenuh jual (di bawah 0,20) ke atas dari 0,20. Sebaliknya, jika suatu tren turun telah teridentifikasi, maka suatu sinyal jual akan dimunculkan saat Stochastic RSI menurun dari area jenuh beli (di atas 0,80) ke bawah dari 0,80.
• Perpotongan Garis Tengah. Beberapa trader memperhatikan gerakan di atas atau di bawah level 0,50 (garis tengah) untuk mengkonfirmasi sinyal dan mengurangi tipuan. Suatu pergerakan dari area jenuh jual ke atas level 0,50 dapat memunculkan sinyal beli dan akan tetap berada di posisinya sampai terjadi penurunan di bawah 0,50. Sebaliknya, suatu pergerakan dari area jenuh beli ke bawah level 0,50 akan dapat bertindak sebagai sinyal jual yang akan tetap di posisinya sampai suatu gerak maju berbalik di atas 0,50.
• Divergensi Positif dan Negatif. Suatu divergensi positif yang diikuti oleh gerak maju konfirmasi di atas level 0,20 dapat memunculkan sinyal beli. Sebaliknya, suatu divergensi negatif yang diikuti oleh gerak turun di bawah 0,80 dapat bertindak sebagai sinyal jual.
• Kegagalan. Chande dan Kroll juga memberikan catatan bahwa gerak balik di belakang garis pemicu akan mengindikasikan suatu sinyal gagal. Suatu gerak balik di atas 0,80 juga akan mengindikasikan suatu sinyal gagal dan para trader disarankan untuk menutup posisinya.
• Tren Kuat. Sebagaimana banyak oscillator lainnya, Stochastic RSI dapat menjadi jenuh beli (atau jenuh jual) dan tetap berada pada kondisi tersebut untuk periode yang ver-kepanjangan. Suatu gerakan di atas 0,80 dapat mengimplikasikan jenuh beli, tetapi hal itu dapat juga mengindikasikan suatu tren naik yang kuat dan tetap berada di atas level 0,80 untuk periode yang berkepanjangan. Sebaliknya, suatu gerak cepat ke ba-wah 0,20 dapat mengindikasikan permulaan tren turun yang kuat. Gerakan ke arah 1 dipertimbangkan sebagai sangat kuat, dan gerakan ke arah 0 adalah sangat lemah.

Sumber: http://id.wikipedia.org/wiki/Osilator_stokastik
Modul Teknikal analisis

INDIKATOR-INDIKATOR ANALISIS TEKNIKAL

MOVING AVERAGES

Moving averages adalah salah satu alat yang paling populer dan mudah digunakan untuk para analis teknikal. Cara kerja dari indikator ini adalah dengan menghitung rata-rata tertimbang dari harga saham berdasarkan periode waktu. Alat ini berfungsi untuk memuluskan satu serial data dan memudahkan kita untuk memetakan tren, sesuatu yang khususnya akan sangat membantu dalam pasar yang volatil. Moving averages dibagi menjadi beberapa macam diantaranya Simple Moving Average (SMA) dan Exponential Moving Average (EMA), Weight Moving Average (WMA), Tringular Moving Average (WMA).

Simple Moving Average (SMA)
Suatu simple moving average dibentuk dengan menghitung rata-rata (mean) harga suatu sekuritas selama periode waktu tertentu. Walaupun dimungkinkan untuk menciptakan moving averages dari data harga pembukaan (open), tertinggi (high), dan terendah (low), namun keba-nyakan moving averages diciptakan dengan menggunakan data harga penutupan (close). Sebagai contoh, simple moving average 5-hari dihitung dengan menjumlahkan harga-harga penutupan 5 hari terakhir dan membagi totalnya dengan 5.
jumlah = 10 + 11 + 12 + 13 + 14 = 60
rata-rata = (60/5) = 12
Kalkulasi ini diulang untuk setiap batang harga pada grafik. Nilai-nilai rata-rata tersebut kemudian digabungkan untuk membentuk kurva yang dimuluskan – garis moving average. Melanjutkan contoh kita di atas, jika harga penutupan berikutnya dalam rata-rata adalah 15, maka periode baru ini akan ditambahkan sehingga hari yang tertua, dalam hal ini adalah 10, akan dibuang. Simple moving average 5-hari yang baru kemudian akan dikalkulasikan sebagai berikut:
jumlah = 11 + 12 + 13 + 14 + 15 = 65
rata-rata = (65/5) = 13
Selama 2 hari terakhir, SMA bergerak dari 12 ke 13. Setiap kali data hari baru ditambahkan, data hari yang tertua akan dihilangkan dan moving average akan melanjutkan gerak dengan bertambahnya waktu. Demikian seterusnya.

Exponential Moving Average (EMA)
Dalam rangka untuk mengurangi efek lambat pada simple moving average, para teknikalis sering menggunakan exponential moving averages (sering juga disebut exponentially weighted moving averages). EMA mengurangi kelambatan dengan memberikan bobot lebih pada harga-harga yang lebih kini relatif terhadap harga-harga yang lebih lampau. Pembobotan lebih yang dibe-rikan pada harga-harga terkini tergantung pada spesifikasi periode moving average. Semakin pendek periode EMA yang dipakai, semakin besar bobot yang akan diberikan pada harga-harga terkininya. Sebagai contoh, EMA 10-hari memberi bobot pada harga terkininya sebesar 18,18%, sementara EMA 20-hari memberinya bobot sebesar 9,52%. Sebagaimana yang akan ditunjukkan kemudian, kalkulasi EMA jauh lebih rumit dari pada kalkulasi SMA. Hal penting yang mesti diingat adalah bahwa exponential moving average memberikan bobot lebih pada harga terkininya. Dikarenakan oleh hal tersebut, maka EMA akan bereaksi lebih cepat pada perubahan harga terkininya dari pada SMA.

Weight Moving Average (WMA)
Moving average jenis ini menggunakan pembobotan pada perhitungannya. Asumsi yang muncul berdaar pada berbagai anggapan. Pada metode ini memberikan bobot yang lebih besar pada harga periode terakhir. Nilai WMA berasal dari jumlah seluruh nilai saham yang telah diberi pembobotan dibagi dengan jumlah bobot. Harga saham yang pertama diberi bobot satu, kemudian dengan angka 2, lalu 3 dan seterusnya. Berikut contoh perhitungan WMA dengan time period 5.
Jumlah = (1x10)+(2x11)+(3x12)+(4x13)+(5x14)= 190
Rata-rata = 190/15 = 12,67
Sama seperti SMA kalkulasi ini dihitung setiap batang harga. Nilai-nilai rata-rata tersebut kemudian digabungkan yang akan mebentuk suatu garis WMA. Demikin seterusnya.

Tringular Moving Average
Metode ini memberikan bobot yang lebih berat pada harga yang berada di tengah. Sistemnya bermacam-macam, ada yang memakai segitiga pascal, ada yang memakai sistem pada metastock. Misal untuk rentang waktu 5 hari, hari pertama diberi bobot 1, hari kedua diberi bobot 2, ketiga 4, keempat 2, dan kelima 1.
Jumlah = (1x10)+(2x11)+(4x12)+(2x13)+(1x14)= 12o
Rata-rata= 120/10 = 12
Dari perhitungan tersebut dapat diketahui untuk metode Tringular Moving Average didapatkan hasil 12. Untuk kalkulasi serta garisnya sama dengan tiga metode sebelumnya.
MA jenis apapun yang dipakai, namun prinsip dasarnya adalah menghitung rata-rata dari harga saham dengan periode waktunya.