विषय - सूची
- मूविंग एवरेज क्या है?
- आगे बढ़ने के लिए सूत्र
- क्या चल रहा है तुम बताओ
- सरल बनाम घातीय मूविंग औसत
- मूविंग एवरेज का उदाहरण
- मूविंग एवरेज इंडिकेटर्स के उदाहरण
मूविंग एवरेज क्या है?
एक चलती औसत (एमए) तकनीकी विश्लेषण में एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला संकेतक है जो यादृच्छिक अल्पकालिक मूल्य में उतार-चढ़ाव से "शोर" को फ़िल्टर करके मूल्य कार्रवाई को सुचारू बनाने में मदद करता है। यह एक प्रवृत्ति-अनुगमन, या लैगिंग, संकेतक है क्योंकि यह पिछले मूल्यों पर आधारित है।
दो बुनियादी और आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला मूविंग एवरेज सिंपल मूविंग एवरेज (SMA) है, जो एक निर्धारित समय अवधि में सुरक्षा का सरल औसत है, और घातीय मूविंग एवरेज (ईएमए), जो हाल ही की कीमतों में अधिक वजन देता है। ।
चलती औसत का सबसे आम अनुप्रयोग प्रवृत्ति दिशा की पहचान करना और समर्थन और प्रतिरोध स्तर निर्धारित करना है। जबकि चलती औसत अपने आप में पर्याप्त उपयोगी होती है, वे अन्य तकनीकी संकेतकों के लिए आधार भी बनाते हैं जैसे कि चलती औसत अभिसरण विचलन (मैकिंग)।
क्योंकि हमारे पास विशिष्ट प्रकार की चलती औसत के आसपास व्यापक परिभाषाएं और लेख हैं, हम केवल "चलती औसत" शब्द को यहां आम तौर पर परिभाषित करेंगे।
आगे बढ़ने के लिए सूत्र हैं
सिंपल मूविंग एवरेज
SMA = nA1 + A2 +… + एक जहाँ: A = पीरियड में औसत nn = समय अवधि की संख्या
सरल चलती औसत समय अवधि, ए की संख्या (एन) पर एक सुरक्षा के अंकगणितीय माध्य की गणना करती है।
घातीय मूविंग एवरेज
EMAt = + EMAy × जहाँ: EMAt = EMA TodayVt = मान TodayEMAt = EMA Todays = smoothingd = दिनों की संख्या
ईएमए की गणना करने के लिए, आपको पहले किसी विशेष समय अवधि में सरल चलती औसत (एसएमए) की गणना करनी चाहिए। अगला, आपको ईएमए ( चौरसाई ) को भारित करने के लिए गुणक की गणना करनी चाहिए, जो आमतौर पर सूत्र का अनुसरण करता है:। तो, 20-दिवसीय चलती औसत के लिए, गुणक = 0.0952 होगा। फिर आप वर्तमान मूल्य पर पहुंचने के लिए पिछले ईएमए के साथ संयुक्त चौरसाई कारक का उपयोग करते हैं। ईएमए इस प्रकार हाल की कीमतों के लिए एक उच्च भार देता है, जबकि एसएमए सभी मूल्यों के लिए समान भार प्रदान करता है।
मूविंग एवरेज आपको क्या बताते हैं?
मूविंग एवरेज वर्तमान मूल्य कार्रवाई से पीछे रह जाते हैं क्योंकि वे पिछले मूल्यों पर आधारित होते हैं; चलती औसत के लिए समय अवधि जितनी अधिक होगी, अंतराल उतना अधिक होगा। इस प्रकार, 200-दिवसीय एमए में 20-दिवसीय एमए की तुलना में बहुत अधिक डिग्री होगी क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों के मूल्य शामिल हैं।
उपयोग करने के लिए मूविंग एवरेज की लंबाई ट्रेडिंग उद्देश्यों पर निर्भर करती है, छोटी अवधि के औसत के लिए शॉर्ट-टर्म ट्रेडिंग के लिए उपयोग किया जाता है और लंबी अवधि के निवेशकों के लिए दीर्घकालिक मूविंग एवरेज अधिक अनुकूल होता है। 50-दिवसीय और 200-दिवसीय एमए का व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों द्वारा अनुसरण किया जाता है, जो महत्वपूर्ण व्यापारिक संकेतों के रूप में माने जाने वाले इस चलती औसत से ऊपर और नीचे के विराम हैं।
मूविंग एवरेज अपने आप महत्वपूर्ण ट्रेडिंग सिग्नल भी प्रदान करते हैं, या जब दो औसत क्रॉस ओवर करते हैं। एक बढ़ती चलती औसत इंगित करता है कि सुरक्षा एक अपट्रेंड में है, जबकि एक गिरती चलती औसत इंगित करती है कि यह डाउनट्रेंड में है।
इसी तरह, ऊपर की ओर गति की पुष्टि एक तेजी से क्रॉसओवर के साथ की जाती है, जो तब होती है जब एक अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के चलती औसत से ऊपर पार करती है। डाउनवर्ड गति एक मंदी के क्रॉसओवर के साथ पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के चलती औसत से नीचे पार करती है।
शेयर बाजार में रुझान की भविष्यवाणी करना कोई सरल प्रक्रिया नहीं है। यद्यपि आप यह अनुमान नहीं लगा सकते हैं कि वास्तव में क्या होगा, आप तकनीकी विश्लेषण और अनुसंधान का उपयोग करके अपने आप को बेहतर संभावनाएं दे सकते हैं। बाजार में परीक्षण के लिए अपने अनुसंधान और तकनीकी विश्लेषण को डालकर एक ब्रोकरेज खाते की आवश्यकता होगी। एक दलाल को चुनना उनके बीच की विविधता के कारण निराशाजनक हो सकता है, लेकिन आप अपनी आवश्यकताओं के लिए सही मंच खोजने के लिए सबसे अच्छे ऑनलाइन स्टॉकब्रोकर में से एक चुन सकते हैं।
मूविंग एवरेज पूरी तरह से कस्टमाइजेबल इंडिकेटर है, जिसका मतलब है कि उपयोगकर्ता औसत बनाते समय जो भी समय सीमा चाहते हैं, उसे स्वतंत्र रूप से चुन सकते हैं। चलती औसत में उपयोग किए जाने वाले सबसे सामान्य समय अवधि 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन हैं। औसत बनाने के लिए जितना कम समय का उपयोग किया जाता है, मूल्य परिवर्तनों के प्रति उतना ही संवेदनशील होगा। जितना लंबा समय होगा, उतना कम संवेदनशील, या अधिक चिकना होगा, औसत होगा।
अपनी 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 सा काम करता है, जब तक कि आप अपनी रणनीति में फिट नहीं हो जाते, तब तक विभिन्न समय अवधि के साथ कई प्रयोग करें।
चाबी छीन लेना
- एक चलती औसत अक्सर तकनीकी विश्लेषण में उपयोग की जाने वाली तकनीक होती है जो कुछ समय की अवधि में दैनिक कीमतों की औसत कीमतों को नियंत्रित करती है। औसत चलती औसत (SMA) किसी दिए गए सेट के अंकगणितीय माध्य को पिछले दिनों की कीमतों पर ले जाती है, उदाहरण के लिए पिछले 15, 30, 100 या 200 दिनों से अधिक समय तक चलती औसत (ईएमए) एक भारित औसत का उपयोग करती है जो अधिक हाल के दिनों में अधिक वजन देता है ताकि यह नई जानकारी के लिए अधिक प्रतिक्रियाशील हो जाए। जब संपत्ति की कीमतें चलती औसत को पार करती हैं, तो यह हो सकता है तकनीकी व्यापारियों के लिए एक व्यापारिक संकेत उत्पन्न करना।
सरल बनाम घातीय मूविंग औसत
मूविंग एवरेज का सरलतम रूप, जिसे सरल मूविंग एवरेज (एसएमए) के रूप में जाना जाता है, की गणना मानों के दिए गए सेट के अंकगणितीय माध्य को ले कर की जाती है। दूसरे शब्दों में, वित्तीय साधनों के मामले में संख्याओं या मूल्यों के एक समूह को एक साथ जोड़ा जाता है और फिर सेट में कीमतों की संख्या से विभाजित किया जाता है।
घातांक मूविंग एवरेज एक प्रकार का मूविंग एवरेज है जो हाल ही में नई जानकारी के प्रति अधिक उत्तरदायी बनाने के प्रयास में हाल की कीमतों को अधिक भार देता है। 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।
अब जब आपको एसएमए और ईएमए की गणना कैसे की जाती है, इसकी बेहतर समझ है, तो आइए एक नज़र डालते हैं कि ये औसत कैसे भिन्न हैं। ईएमए की गणना को देखकर, आप देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, जिससे यह एक प्रकार का भारित औसत बन जाता है।
नीचे दिए गए आंकड़े में, प्रत्येक औसत में उपयोग किए जाने वाले समयावधि की संख्या समान (15) है, लेकिन ईएमए बदलती कीमतों के लिए अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया करता है। ध्यान दें कि मूल्य बढ़ने पर ईएमए का उच्च मूल्य कैसे होता है, और कीमत में गिरावट आने पर एसएमए की तुलना में तेजी से गिरता है। यह जवाबदेही मुख्य कारण है कि कई व्यापारी एसएमए पर ईएमए का उपयोग करना पसंद करते हैं।
मूविंग एवरेज की गणना का उदाहरण
सामान्य गति
एक चलती औसत (एमए) की गणना उसके प्रकार के आधार पर विभिन्न तरीकों से की जाती है। नीचे, हम 15 दिनों में निम्नलिखित बंद कीमतों के साथ सुरक्षा के एक साधारण चलती औसत (SMA) को देखते हैं:
- सप्ताह 1 (5 दिन): 20, 22, 24, 25, 23Week 2 (5 दिन): 26, 28, 26, 29, 27Week 3 (5 दिन): 28, 30, 27, 29, 28
एक 10-दिवसीय मूविंग एवरेज पहले डेटा बिंदु के रूप में पहले 10 दिनों के लिए समापन कीमतों को औसत करेगा। अगला डेटा पॉइंट शुरुआती कीमत को गिरा देगा, दिन 11 पर कीमत जोड़ देगा और औसत ले जाएगा, और इसी तरह नीचे दिखाया गया है। (संबंधित पढ़ने के लिए, "डे ट्रेडिंग के लिए परफेक्ट मूविंग अवेर्स" देखें)
मूविंग एवरेज इंडिकेटर्स के उदाहरण
मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डाइवर्जेंस (एमएसीडी)
मूविंग एवरेज कन्वर्जेन्स डाइवर्जेंस (एमएसीडी) का इस्तेमाल व्यापारियों द्वारा दो मूविंग एवरेज के बीच संबंधों की निगरानी के लिए किया जाता है। यह आमतौर पर 12-दिन की घातीय चलती औसत से 26-दिन की घातीय चलती औसत घटाकर गणना की जाती है।
जब एमएसीडी सकारात्मक होता है, तो अल्पकालिक औसत लंबी अवधि के औसत से ऊपर स्थित होता है। यह ऊपर की ओर गति का एक संकेत है। जब अल्पकालिक औसत लंबी अवधि के औसत से नीचे होता है, तो यह संकेत है कि गति नीचे है। कई व्यापारी शून्य रेखा से ऊपर या नीचे की चाल के लिए भी देखेंगे। शून्य से ऊपर एक कदम खरीदने के लिए एक संकेत है, जबकि शून्य से नीचे एक क्रॉस बेचने का संकेत है।
सिग्नल / ट्रिगर लाइन
मूविंग एवरेज किसी भी प्रकार के डेटा के लिए बनाया जा सकता है जो अक्सर बदलता रहता है। एमएसीडी जैसे तकनीकी संकेतक की चलती औसत लेना भी संभव है। उदाहरण के लिए, एमएसीडी मानों की नौ-अवधि की घातीय चलती औसत चित्र 1 में चार्ट में जोड़ा गया है।
जब संकेतक का मान सिग्नल लाइन (डॉटेड लाइन) से ऊपर हो जाता है, तो सिग्नल खरीदें, जबकि सिग्नल लाइन के नीचे एक क्रॉस से शॉर्ट सिग्नल जेनरेट होते हैं।
आकृति 1
बोलिंगर बैंड®
एक बोलिंगर बैंड® तकनीकी संकेतक में आमतौर पर दो मानक विचलन को एक साधारण चलती औसत से दूर रखा गया है। सामान्य तौर पर, ऊपरी बैंड की ओर बढ़ने से पता चलता है कि परिसंपत्ति अधिक हो गई है, जबकि निचले बैंड के करीब एक चाल से पता चलता है कि संपत्ति ओवरसोल्ड हो रही है। चूंकि मानक विचलन का उपयोग अस्थिरता के सांख्यिकीय उपाय के रूप में किया जाता है, इसलिए यह संकेतक बाजार की स्थितियों में खुद को समायोजित करता है।
चित्र 2
