अर - चलती - औसत

चलती औसत - एमए एक मुव्हिंग औसत क्या है - एमए तकनीकी विश्लेषण में एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया सूचक है जो यादृच्छिक मूल्य में उतार-चढ़ाव से शोर को छानने के द्वारा मूल्य को कम करने में मदद करता है। एक चल औसत (एमए) एक प्रवृत्ति के बाद या पीछे सूचक है क्योंकि यह पिछले कीमतों पर आधारित है। दो बुनियादी और आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले एमए सरल चल औसत (एसएमए) हैं, जो एक परिभाषित संख्या की अवधि के दौरान एक सुरक्षा का सरल औसत और घातीय चलती औसत (एएमए) है, जो हाल के मूल्यों के लिए बड़ा वजन देता है। एमए के सबसे सामान्य अनुप्रयोग प्रवृत्ति दिशा की पहचान करने और समर्थन और प्रतिरोध स्तर निर्धारित करने के लिए हैं। जबकि एमए अपने दम पर पर्याप्त उपयोगी होते हैं, वे दूसरे संकेतकों के आधार भी बनाते हैं जैसे मूविंग औसत कनवर्जेन्स डिवर्जेंस (एमएसीडी)। खिलाड़ी लोड हो रहा है नीचे की ओर बढ़ते औसत - एमए एक एसएमए उदाहरण के रूप में, निम्न समापन कीमतों के साथ 15 दिनों के दौरान एक सुरक्षा पर विचार करें: सप्ताह 1 (5 दिन) 20, 22, 24, 25, 23 सप्ताह 2 (5 दिन) 26, 28, 26, 29, 27 सप्ताह 3 (5 दिन) 28, 30, 27, 29, 28 एक 10-दिन एमए पहले डेटा बिंदु के रूप में पहले 10 दिनों के लिए समापन कीमतों का औसत होगा। अगले डेटा बिंदु जल्द से जल्द कीमत को छोड़ देगा, 11 दिन की कीमत बढ़ाएं और औसत ले लें, और नीचे दिखाए गए अनुसार। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एमए की वर्तमान कीमत कार्रवाई की वजह से वे पिछले कीमतों पर आधारित हैं, एमए के लिए समय अवधि, अधिक से अधिक अंतराल इस प्रकार 200-दिवसीय एमए में 20-दिवसीय एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों के लिए मूल्य शामिल हैं। एमए का उपयोग करने की लंबाई व्यापारिक उद्देश्यों पर निर्भर करती है, अल्प अवधि के व्यापार के लिए इस्तेमाल होने वाले कम एमए और लंबी अवधि के निवेशकों के लिए अधिक उपयुक्त एमए हैं। 200-दिवसीय एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों द्वारा पीछा किया जाता है, इसके साथ-साथ इस चलती औसत से नीचे के ब्रेक और महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों के रूप में माना जाता है। एमए भी अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापारिक संकेत देते हैं, या जब दो औसत पार हो जाते हैं एक बढ़ते हुए एमए इंगित करता है कि सुरक्षा एक अपट्रेंड में है। जबकि गिरावट एमए इंगित करता है कि यह एक डाउनट्रेंड में है। इसी तरह, ऊपर की गति को एक तेजी के क्रॉसओवर से पुष्ट किया जाता है। जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए एक लंबी अवधि के एमए ऊपर पार डाउनवर्ड गति को एक मंदी क्रॉसओवर के साथ की पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए लंबी अवधि के एमए। मूव की औसत से नीचे पार करता है: वे क्या हैं सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों में से, चलती औसत मौजूदा रुझान की दिशा को मापने के लिए उपयोग किया जाता है । प्रत्येक प्रकार की चलती औसत (आमतौर पर इस ट्यूटोरियल में एमए के रूप में लिखा गया है) एक गणितीय परिणाम है, जो पिछले डेटा बिंदुओं की संख्या के आधार पर गणना की जाती है। एक बार निर्धारित होने पर, परिणामस्वरूप औसत एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है ताकि व्यापारियों को हर वित्तीय बाजारों में निहित दिन-प्रतिदिन की कीमत में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करने की बजाय चिकनी डेटा देखने की इजाजत मिल सके। एक चलती औसत का सरलतम रूप, जिसे सरल चलती औसत (एसएमए) के रूप में जाना जाता है, की गणना मूल्यों के निर्धारित सेट के अंकगणित माध्य के आधार पर की जाती है। उदाहरण के लिए, मूल 10-दिन की चलती औसत की गणना करने के लिए आप पिछले 10 दिनों से समापन कीमतें बढ़ा सकते हैं और फिर 10 के परिणाम विभाजित करेंगे। 1 चित्रा में, पिछले 10 दिनों (110) के लिए कीमतों का योग 10 दिनों की औसत पहुंचने के लिए दिनों की संख्या (10) से विभाजित। यदि कोई व्यापारी बजाय 50-दिवसीय औसत देखना चाहता है, तो उसी प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन इसमें पिछले 50 दिनों में कीमत शामिल होगी। पिछले 10 दिनों के सापेक्ष परिसंपत्ति की कीमत कैसे तय की गई है, इसके बारे में व्यापारियों को यह बताने के लिए पिछले 10 डेटा पॉइंट्स के बारे में नीचे दिए गए औसत औसत (11) का अनुमान लगाया गया है। शायद आप सोच रहे हैं कि क्यों तकनीकी व्यापारियों ने इस उपकरण को एक औसत चलती औसत कहते हैं और न सिर्फ एक नियमित मतलब। इसका जवाब यह है कि नए मानों के उपलब्ध होने के नाते, सबसे पुराने डेटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और उन्हें बदलने के लिए नए डेटा बिंदु आने चाहिए। इस प्रकार, डेटा सेट लगातार नए डेटा के लिए खाते में बढ़ रहा है क्योंकि यह उपलब्ध हो जाता है। गणना की यह विधि यह सुनिश्चित करती है कि केवल वर्तमान जानकारी का हिसाब किया जा रहा है। चित्रा 2 में, जब एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ा जाता है, तो लाल बॉक्स (पिछले 10 डेटा पॉइंट्स का प्रतिनिधित्व करता है) सही पर चलता है और 15 के अंतिम मान को गणना से हटा दिया गया है। चूंकि 5 का अपेक्षाकृत छोटा मान 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, आप इस स्थिति में 11 से 10 के बीच डेटा सेट कम की औसत देखने की उम्मीद करेंगे। क्या चलते हुए औसत की तरह दिखते हैं एक बार जब मूल्य एमए गणना की गई है, उन्हें एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है और फिर चलती औसत रेखा बनाने के लिए जुड़ा हुआ है इन कर्लिंग लाइनें तकनीकी व्यापारियों के चार्ट पर आम हैं, लेकिन इसका इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है (अधिक बाद में इस पर)। जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, गणना में उपयोग की जाने वाली समयावधियों की संख्या को समायोजित करके एक चार्ट से अधिक चलती औसत जोड़ना संभव है। ये घुमावदार रेखाएं पहले पर ध्यान भंग या भ्रामक लग सकती हैं, लेकिन आप समय के साथ उनसे आदी हो जाएंगे। लाल रेखा बस पिछले 50 दिनों में औसत मूल्य है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों से औसत कीमत है। अब जब आप समझते हैं कि चलती औसत क्या है और यह कैसा दिखता है, तो एक अलग प्रकार की चलती औसत का परिचय दें और जांचें कि यह पहले उल्लेखित सरल चलती औसत से कैसे अलग है। सरल चलती औसत व्यापारियों में बेहद लोकप्रिय है, लेकिन सभी तकनीकी संकेतकों की तरह, इसके आलोचक हैं कई व्यक्तियों का तर्क है कि एसएमए की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु को वही भारित किया जाता है, चाहे वह अनुक्रम में क्यों न हो। आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों के मुकाबले अधिक महत्वपूर्ण है और अंतिम परिणाम पर अधिक प्रभाव होना चाहिए। इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने हालिया आंकड़ों को और अधिक वजन देना शुरू कर दिया, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत का आविष्कार हुआ, जो सबसे अधिक प्रचलित गति औसत (एएमए) है। (आगे पढ़ने के लिए, वेटेड मूविंग एवरेज की मूल बातें देखें और एसएमए और ईएमए के बीच का अंतर देखें) घातीय मूविंग एवल एक्सपेंलेनेबल मूविंग एवरल एक प्रकार का चलती औसत है जो हालिया कीमतों को और अधिक संवेदनशील बनाने के प्रयास में अधिक वजन देता है नई जानकारी के लिए ईएमए की गणना के लिए कुछ जटिल समीकरण सीखना कई व्यापारियों के लिए अनावश्यक हो सकता है, क्योंकि लगभग सभी चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं हालांकि, आप गणित के लिए बाहर गीके, यहाँ EMA समीकरण है: जब ईएमए के पहले बिंदु की गणना करने के लिए सूत्र का उपयोग करते हुए, आप देख सकते हैं कि पिछले ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। इस छोटी सी समस्या को सरल चलती औसत के साथ गणना शुरू करने और वहां से ऊपर के सूत्र के साथ जारी करके हल किया जा सकता है। हमने आपको एक नमूना स्प्रैडशीट प्रदान किया है जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण शामिल हैं, जिनमें एक सरल चलती औसत और एक घातीय चलती औसत दोनों की गणना की जाती है। एएमए और एसएमए के बीच का अंतर अब जब आपको एसएमए और एएमए की गणना की जाने वाली समझ है, तो यह देखें कि यह औसत कैसे अलग है। ईएमए की गणना को देखते हुए, आप देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, जिससे यह एक औसत भारित औसत बना सकता है। चित्रा 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या एक समान (15) है, लेकिन ईएमएम बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से जवाब देती है। ध्यान दें कि कीमत बढ़ने पर ईएमए का क्या उच्च मूल्य है, और जब कीमत में गिरावट आ रही है तो एसएमए की तुलना में तेजी से गिरता है। इस जवाबदेही का मुख्य कारण यह है कि कई व्यापारिक एसएमए पर एएमए का उपयोग करना पसंद करते हैं। अलग दिन क्या होता है बढ़ते औसत एक पूरी तरह से अनुकूलन योग्य सूचक है, जिसका अर्थ है कि औसत बनाने के दौरान उपयोगकर्ता जो भी समय सीमा चाहते हैं, उन्हें स्वतंत्र रूप से चुन सकते हैं चलने की औसत में सबसे सामान्य समय अवधि 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन होती है। औसत बनाने के लिए कम समय अवधि, अधिक संवेदनशील यह मूल्य परिवर्तनों के लिए होगा। अब समय अवधि, कम संवेदनशील, या अधिक चिकनाई, औसत हो जाएगा आपकी चलती औसत सेट करते समय उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं है यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा कौन काम करता है, वह कई अलग-अलग समय अवधि के साथ प्रयोग करना है जब तक कि आप अपनी रणनीति को फिट नहीं कर पाते। चलने की औसत: स्थिर एटरेसेसिव (एआर) प्रक्रियाएं स्थिर आटोरेसेगेस (एआर) प्रक्रियाएं सैद्धांतिक आत्मसम्मिलन कार्यों (एसीएफ) को शून्य के लिए क्षय के रूप में स्थिर एटरेसेसिव (एआर), चलती औसत (एमए), और स्थाई मिश्रित (एआरएमए) प्रक्रियाओं का उपयोग कैसे करती हैं , शून्य को बंद करने के बजाय स्वत: सहसंबंध गुणांक बार-बार हस्ताक्षर में वैकल्पिक हो सकते हैं, या एक तरंग-समान पैटर्न दिखा सकते हैं, लेकिन सभी मामलों में, वे शून्य की ओर पूंछ करते हैं इसके विपरीत, ऑर्डर पी के साथ एआर प्रक्रिया सैद्धांतिक आंशिक autocorrelation कार्य (पीएसीएफ) है जो अंतराल पी के बाद शून्य में कट जाता है। (अंतिम पीएसीएफ स्पाइक के अंतराल की लंबाई प्रक्रिया के एआर क्रम के बराबर होती है।) औसत चलती (एमए) प्रक्रिया एमए के सैद्धांतिक एसीएफ (चलती औसत) प्रक्रियाएं क्रमशः Q के साथ शून्य के बाद शून्य में कट जाती हैं, एमए ऑर्डर प्रक्रिया की हालांकि, उनके सैद्धांतिक पीएसीएफ शून्य की ओर क्षय (अंतिम एसीएफ स्पाइक की अंतराल की लंबाई प्रक्रिया के एमए ऑर्डर के बराबर होती है।) स्थिर मिश्रित (एआरएमए) प्रक्रिया स्थिर मिश्रित (एआरएमए) प्रक्रियाएं एआर और एमए विशेषताओं का मिश्रण दर्शाती हैं। दोनों सैद्धांतिक एसीएफ और पीएसीएफ पूंछ शून्य की ओर कॉपीराइट 2016 मिनिटैब इंक। सभी अधिकार सुरक्षित। कैसे स्थानांतरण औसत का उपयोग करने के लिए औसत चल रहा है, हमें प्रवृत्ति को परिभाषित करने और दूसरे, प्रवृत्ति में बदलावों को पहचानने में मदद करता है। बस। वहाँ कुछ भी नहीं है कि वे अच्छे हैं। कोई और चीज समय की बर्बादी है मैं उनका निर्माण कैसे किया जा रहा है, इस बारे में धमाकेदार विवरणों में शामिल नहीं हो रहा। इसमें लगभग एक लाख वेबसाइटें हैं जो उनके गणितीय मेकअप की व्याख्या करेंगे। बीमार आपको एक ही दिन ऐसा करते हैं जब आप अपने दिमाग से बेहद ऊब जाते हैं लेकिन आपको सचमुच पता होना चाहिए कि चलती औसत रेखा समय के साथ स्टॉक का औसत मूल्य है। बस। दो चलती औसत मैं दो चलती औसत का उपयोग करता हूं: 10 अवधि की सरल चलती औसत (एसएमए) और 30 अवधि घातीय चलती औसत (एएमए)। मैं एक धीमी और एक तेज़ का उपयोग करना चाहता हूं क्यों जब तेज़ एक (10) धीमे एक (30) से अधिक हो जाता है, तो यह अक्सर प्रवृत्ति परिवर्तन को संकेत देगा। एक उदाहरण को देखने देता है: आप ऊपर दिए गए चार्ट में देख सकते हैं कि ये रेखाएं रुझानों को परिभाषित करने में आपकी सहायता कैसे कर सकती हैं। चार्ट के बाईं ओर 10 एसएमए 30 ईएमए से ऊपर है और यह प्रवृत्ति ऊपर है। अगस्त के मध्य में 10 एसएमए 30 ईएमए नीचे नीचे गिरता है और यह रुझान नीचे है। फिर, 10 एसएमए सितंबर में 30 एएमए के माध्यम से वापस ऊपर जाता है और यह रुझान फिर से आता है - और उसके बाद कई महीनों तक यह रहता है। यहां नियम हैं: केवल 10 एसएमए 30 एएमए के ऊपर होने पर ही लंबी स्थिति पर फोकस करें। छोटी स्थिति पर फोकस केवल 10 एसएमए 30 एएमए के नीचे है। यह उस की तुलना में किसी भी सरलता प्राप्त नहीं करता है और यह हमेशा आपको प्रवृत्ति के दाहिने हिस्से में रखता है ध्यान दें कि चलती औसत केवल एक स्टॉक के चलते ही अच्छे से काम करते हैं - जब वे किसी व्यापारिक सीमा में नहीं होते हैं जब कोई शेयर (या खुद का बाजार) ढीला हो जाता है तो आप चलती औसत को अनदेखा कर सकते हैं - वे काम नहीं करते हैं ये याद रखने के लिए महत्वपूर्ण चीजें हैं (लंबी स्थिति के लिए - शॉर्ट पोजिशन के लिए रिवर्स।): 10 एसएमए 30 ईएमए से ऊपर होना चाहिए। चलती औसत के बीच में बहुत सारे स्थान होंगे। दोनों चलती औसत को ऊपर की तरफ ढोलना चाहिए। 200 अवधि की चलती औसत 200 एसएमए का उपयोग भालू क्षेत्र से बल क्षेत्र को अलग करने के लिए किया जाता है। अध्ययनों से पता चला है कि इस रेखा से ऊपर लंबी और लंबी पंक्तियों पर ध्यान केंद्रित करके इस रेखा के नीचे आपको थोड़ी सी बढ़त दी जा सकती है। आपको अपने सभी चार्ट्स के सभी समय सीमाओं में इस चलती औसत को जोड़ना चाहिए। हाँ। साप्ताहिक चार्ट, दैनिक चार्ट, और इंट्रा-डे (15 मिनट, 60 मिनट) चार्ट स्टॉक चार्ट पर 200 एसएमए सबसे महत्वपूर्ण चलती औसत है आप इस बात पर हैरान होंगे कि इस क्षेत्र में स्टॉक कितनी बार उलट जाएगा। अपने लाभ के लिए इसका इस्तेमाल करें इसके अलावा, जब शेयरों के लिए स्कैन लिखते हैं, तो आप इस रेखा से नीचे की संभावित लंबी स्थापनाओं और इस रेखा के नीचे की संभावित कम स्थापनाओं को खोजने के लिए इसे एक अतिरिक्त फिल्टर के रूप में उपयोग कर सकते हैं समर्थन और प्रतिरोध लोकप्रिय धारणा के विपरीत, शेयर चलने वाली औसत पर समर्थन नहीं मिलते हैं या प्रतिरोध में नहीं चलते हैं। कई बार आप व्यापारियों को कहेंगे सुनेंगे, अरे, इस शेयर को देखो यह 50 दिनों के चलते औसत से बाउंस हो गया क्यों एक शेयर अचानक एक लाइन से उछलता है जो कुछ व्यापारी स्टॉक चार्ट पर डालता है यह नहीं होता। एक स्टॉक केवल उछाल करेगा (यदि आप इसे कॉल करना चाहते हैं) जो कि अतीत में हुई महत्वपूर्ण मूल्य स्तरों से दूर है - चार्ट पर एक पंक्ति नहीं स्टॉक कीमतों पर लोकप्रिय हो रहे औसत पर करीब (ऊपर या नीचे) रिवर्स कर देगा, लेकिन वे लाइन पर खुद ही पीछे नहीं हटते हैं। तो, मान लीजिए कि आप एक चार्ट को देख रहे हैं और आप देखते हैं कि स्टॉक वापस खींच रहा है, बताइए, 200 की अवधि चलती औसत। उस चार्ट पर कीमत के स्तर पर गौर करें जो कि पिछले दिनों में महत्वपूर्ण समर्थन या प्रतिरोध क्षेत्र साबित हुआ। वे ऐसे क्षेत्र हैं जहां शेयर की संभावना रिवर्स हो जाएगी।