रैखिक भारित चलती - औसत - विकी

तकनीकी विश्लेषण चलते हुए औसत। अधिकांश चार्ट पैटर्न मूल्य आंदोलन में बहुत भिन्नता दिखाते हैं व्यापारियों को एक सुरक्षा के समग्र रुझान का विचार प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है एक साधारण विधि व्यापारी इसका मुकाबला करने के लिए उपयोग करते हैं जो चलती औसत लागू होते हैं एक चल औसत एक निर्धारित समय पर सुरक्षा की औसत कीमत सुरक्षा की औसत कीमत की साजिश रचने से कीमतों में कमी आती है एक बार जब दिन-दर-दिन उतार-चढ़ाव हटा दिया जाता है, तो व्यापारियों ने सही प्रवृत्ति की पहचान करने और संभावना बढ़ाने में सक्षम कि यह उनके पक्ष में काम करेगा अधिक जानने के लिए, मूविंग एवरेज ट्यूटोरियल पढ़ें। चलने की औसत विविधताएं विभिन्न प्रकार की औसत औसत चल रही हैं जो उनकी गणना के अनुसार भिन्न होती हैं, लेकिन प्रत्येक औसतन व्याख्या की जाती है कि यह एक समान है गणना केवल मूल्य के आधार पर भार के संदर्भ में भिन्न होती है, जो प्रत्येक मूल्य बिंदु के बराबर भार से हाल के आंकड़ों पर रखे जा रहे वजन को बदलते हैं तीन सबसे आम चलती औसत के ypes सरल रेखीय और घातीय हैं। सरल मूविंग औसत एसएमए यह कीमतों की चलती औसत की गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे आम विधि है। यह केवल समयावधि के आखिरी समापन मूल्यों का योग लेता है और परिणाम को विभाजित करता है। गणना में प्रयुक्त होने वाली कीमतों की संख्या उदाहरण के लिए, 10-दिवसीय चलती औसत में, पिछले 10 बंद कीमतें एक साथ जोड़ दी जाती हैं और फिर 10 से विभाजित की जाती हैं, जैसा कि आप चित्रा 1 में देख सकते हैं, एक व्यापारी औसत कम जवाबदेह बनाने में सक्षम है गणना में इस्तेमाल की जाने वाली अवधि की संख्या में वृद्धि करके मूल्यों में बदलाव, गणना में समय की अवधि बढ़ाने से दीर्घकालिक प्रवृत्ति की ताकत को मापने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक और संभावना है कि यह उलटा होता है। कई व्यक्तियों का तर्क है कि औसत के इस प्रकार की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु के परिणामों पर एक ही प्रभाव पड़ता है, इसके बावजूद यह अनुक्रम में होने के बावजूद आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा अधिक महत्व है rtant और, इसलिए, यह भी एक उच्च भार होना चाहिए इस प्रकार की आलोचना मुख्य कारकों में से एक है जो चलती औसत के अन्य रूपों के आविष्कार की ओर अग्रसर है। लाइनर भारित औसत यह चालू औसत सूचक तीन से कम आम है और बराबर भार की समस्या को हल करने के लिए प्रयोग किया जाता है रैखिक भारित चलती औसत की गणना एक निश्चित समय अवधि में सभी समापन मूल्यों का योग लेती है और उन्हें डेटा बिंदु की स्थिति से गुणा करके और फिर संख्या के योग से विभाजित करके गणना की जाती है अवधि के लिए, उदाहरण के लिए, पांच दिवसीय रेखीय भारित औसत में, आज की समाप्ति मूल्य पांच गुणा करके, कल के चार और इतने पर है जब तक अवधि अवधि में पहले दिन तक नहीं पहुंच जाता है ये संख्या एक साथ जोड़ दी जाती है और विभाजित हो जाती है मल्टीप्लायरों का योग। एक्सपेननेशन मूविंग औसत ईएमए यह चलती औसत गणना हाल के डेटा बिंदुओं पर एक उच्च वजन रखने के लिए एक चौरसाई कारक का उपयोग करती है और इसे रेखीय से ज्यादा कुशल माना जाता है भारित औसत गणना की समझ रखने के लिए ज्यादातर व्यापारियों के लिए आम तौर पर जरूरी नहीं होता क्योंकि अधिकांश चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं घातीय चलती औसत के बारे में याद रखना सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि सरल चलती औसत के सापेक्ष नई जानकारी यह जवाबदेही महत्वपूर्ण कारकों में से एक है, क्यों यह कई तकनीकी व्यापारियों के बीच चलती औसत पसंद है जैसा कि आप चित्रा 2 में देख सकते हैं, 15-अवधि की ईएमए बढ़ जाती है और 15-अवधि के एसएमए की तुलना में तेजी से गिरता है यह मामूली अंतर नहीं लगता ज्यादा की तरह, लेकिन इसके बारे में जागरूक होना एक महत्वपूर्ण कारक है, क्योंकि यह वापसी को प्रभावित कर सकता है। मूविंग एवरेज मूविंग एवरेज की प्रमुख प्रयोगों का उपयोग मौजूदा रुझानों और प्रवृत्ति उल्लुओं की पहचान करने के साथ-साथ समर्थन और प्रतिरोध स्तर सेट करने के लिए भी किया जाता है। जल्दी से पहचानने के लिए कि क्या एक सुरक्षा चलती औसत की दिशा के अनुसार एक अपट्रेंड या डाउनट्रेंड में चल रही है या नहीं, जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, औसत ऊपर की तरफ बढ़ रहा है और इसकी कीमत ऊपर है, सुरक्षा एक अपट्रेंड में है, इसके विपरीत, नीचे की कीमत के साथ नीचे की ओर चलती हुई औसत औसत डाउनटरेंड संकेत करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। गति का निर्धारण करने की एक अन्य विधि एक जोड़ी के क्रम को देखना है चलती औसत की तुलना में जब एक अल्पकालिक औसत एक लंबी अवधि के औसत से ऊपर है, तो प्रवृत्ति ऊपर है दूसरी तरफ, कम अवधि के औसत से ऊपर एक दीर्घकालिक औसत प्रवृत्ति में नीचे की ओर बढ़ता है। औसत औसत प्रवृत्ति उल्टा है दो मुख्य तरीकों से बनता है जब मूल्य एक चलती औसत से बढ़ता है और जब यह औसत क्रॉसओवर चलती है तब पहला सामान्य संकेत होता है जब कीमत एक महत्वपूर्ण चलती औसत से बढ़ जाती है उदाहरण के लिए, जब एक सुरक्षा की कीमत एक अपट्रेंड गिर गई एक 50-अवधि की चलती औसत से नीचे, जैसे चित्रा 4 में, यह एक संकेत है कि अपट्रेंड पीछे हो सकता है। प्रवृत्ति के उलट होने का दूसरा संकेत तब होता है जब एक चलती औसत दूसरे के माध्यम से पार करता है उदाहरण के लिए, जैसा कि आप चित्रा 5 में देख सकते हैं, मैं च 15 दिन की चलती औसत 50-दिवसीय चलती औसत से अधिक है, यह एक सकारात्मक संकेत है कि मूल्य में वृद्धि शुरू हो जाएगी। यदि गणना में इस्तेमाल की जाने वाली अवधि अपेक्षाकृत कम है, उदाहरण के लिए 15 और 35, यह एक संकेत कर सकता है शॉर्ट-टर्म ट्रेंड रिवर्सल दूसरी तरफ, जब अपेक्षाकृत लंबी समय सीमाओं के साथ दो औसत 50 और 200 से अधिक हो जाते हैं, उदाहरण के लिए, यह प्रवृत्ति में एक दीर्घकालिक बदलाव का सुझाव देने के लिए प्रयोग किया जाता है। समर्थन और प्रतिरोध स्तर यह एक ऐसा स्टॉक देखने को असामान्य नहीं है जो इसकी गिरावट को रोकना पड़ रहा है और एक बार एक बड़ी चलती औसत का समर्थन करता है जब एक प्रमुख चलती औसत के माध्यम से एक कदम तकनीकी व्यापारीओं द्वारा एक संकेत के रूप में उपयोग किया जाता है प्रवृत्ति उलटा रही है उदाहरण के लिए, यदि 200 दिनों की औसत औसत से नीचे की दिशा में कीमत टूट जाती है, तो यह एक संकेत है कि अपट्रेंड रिवर्सिंग हो रही है। मौन की औसत एक सुरक्षा में रुझान का विश्लेषण करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, वे उपयोगी आधार प्रदान करते हैं ort और प्रतिरोध अंक और प्रयोग करने में बहुत आसान है चलने की औसत बनाने के दौरान उपयोग किए जाने वाले सबसे आम समय के फ्रेम 200-दिन, 100-दिन, 50-दिवसीय, 20-दिन और 10-दिन हैं 200-दिवसीय औसत माना जाता है एक कारोबारी वर्ष का एक अच्छा उपाय, एक आधा वर्ष का 100 दिवसीय औसत, एक वर्ष का एक चौथाई का 50 दिन का औसत, एक महीने का 20-दिन का औसत और दो सप्ताह की 10-दिवसीय औसत। औसत चलते हुए तकनीकी व्यापारियों ने कुछ ऐसे शोर को सुचारू रूप से बाहर कर दिया है जो दिन-प्रति-दिन मूल्य आंदोलनों में पाए जाते हैं, जिससे व्यापारियों को मूल्य प्रवृत्ति का स्पष्ट नज़र आता है अब तक हम मूल्य आंदोलन पर ध्यान केंद्रित कर चार्ट और औसत के माध्यम से अगले भाग में , हम मूल्य आंदोलन और पैटर्न की पुष्टि करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली कुछ अन्य तकनीकों को देखेंगे। भारित मूवमेंट औसत। भारित मूविंग औसत हाल की कीमत पर अधिक महत्व देता है इसलिए, वेटेड मूविंग औसत सामान्य सरल मूविंग औसत से मूल्य परिवर्तन के लिए और अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया करता है सरल मूविंग औसत एक मूल उदाहरण 3-अवधि कैसे वजन टेड मूविंग एवर की गणना नीचे दी गई है। पिछले 3 दिनों के लिए मूल्य 5, 4 और 8 रहा है। चूंकि 3 अवधियां हैं, सबसे हाल के दिन 8 को 3 का वजन मिलता है, दूसरा हाल के दिन 4 को वजन मिलता है 2, और 3-अवधि 5 का आखिरी दिन सिर्फ एक का वजन प्राप्त करता है। गणना के अनुसार निम्नानुसार है 3 x 8 2 x 4 1 x 5 6 6 17. भारित चलने वाला औसत मूल्य 6 17 की सरल चालन की तुलना 5 67 की औसत गणना नोट करें कि हाल के दिनों में हुई 8 की बड़ी कीमतों में वेटेड मूविंग औसत गणना में बेहतर प्रतिबिंबित था। वाल-मार्ट स्टॉक के नीचे के चार्ट में 10-दिन भारित मूविंग औसत के बीच दृश्य अंतर को दिखाया गया है। और 10-दिन का सरल मूविंग एवरेज। वेटेड मूविंग औसत सूचक के लिए संभावित खरीद और बेचने के संकेत सरल मूविंग औसत सूचक के साथ गहराई से चर्चा की जाती है सरल चलती औसत। एक्सपेन्नीय मूविंग औसत ईएमए। क्लासिक ईएमए फॉर्मूला है। सरल मूविंग औसत जहां सभी के पूर्व वजन ious सलाखों के बराबर है, घातीय मूविंग औसत सबसे हालिया बार अधिक महत्वपूर्ण बनाता है प्रत्येक पुरानी पट्टी का वजन तेजी से घटता है नीचे एन 10 1 के लिए एक वजन चार्ट है वर्तमान मूल्य, 2 पिछला और इसी तरह। वजन सूत्र है । जहां मैं सबसे हाल की बार 0 की दूरी है, इसका मतलब सबसे हाल का है, 1 पिछला बार और इसी तरह. पहले मूल्य। सूत्र के पिछले मूल्य के संदर्भ और कोई मानक समझौता नहीं है जो सबसे पहले सबसे पुराना मान है। ईएमए का उपयोग करता है। पहली कीमत एमटी 4, मार्केटस्कोप। पहले एन की कीमतों की सरल चलती औसत स्टॉकचार्ट्स। सरल स्थानांतरित औसत के स्थान पर। घातीय मूविंग औसत का प्रयोग सरल रूप से सरल चलती औसत के रूप में किया जा सकता है विशेष रूप से स्थिति में जब सरल चलती औसत को अनदेखा नहीं किया जा सकता है केवल एएमए 10 और एमवीए 10 की तुलना समान कीमत पर की जाती है। एक्सपेंनेबल मूविंग औसत अपने सभी पिछले मूल्यों पर आधारित है, इसलिए, एक विशेष पट्टी के लिए सूचक परिणाम यह निर्भर करता है कि उसका torical डेटा को ध्यान में रखा जाता है इसलिए, स्थिति में जब अधिक ऐतिहासिक डेटा लोड हो जाता है, सूचक का मान पहले की गणना से अलग हो सकता है। अन्य भाषाओं में यह आलेख।