मूविंग एवरेज तकनीकी स्टॉक मार्केट विश्लेषण में व्यापक हैं क्योंकि वे मूल्य डेटा को सुचारू बनाने, ट्रेंडलाइन बनाने और आसानी से व्याख्या करने वाली दृश्य सहायता बनाने में सक्षम हैं। डेटा सेट के साथ संयोजन के रूप में उपयोग के लिए एक सांख्यिकीय उपकरण के रूप में विकसित किया गया है, जो एक निश्चित अवधि के लिए चलती है, मूविंग औसत मूल्य चार्ट और अन्य संकेतकों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल साबित हुआ है।
साधारण मूविंग एवरेज (SMAs) की गणना एक समय अंतराल में डेटा अंकों के योग से की जाती है, जिसमें समय अवधि की संख्या से विभाजित किया जाता है। उदाहरण के लिए, कैंडलस्टिक प्राइस चार्ट पर एक मानक 10-दिवसीय मूविंग एवरेज प्रत्येक समापन मूल्य का मूल्य लेता है, उन्हें एक साथ जोड़ता है, फिर परिणामी आकृति को 10. से विभाजित करता है। चुने गए अंतराल और डेटा बिंदुओं की लंबाई को व्यक्तिगत तक छोड़ दिया जाता है व्यापारी, चलती औसत को अत्यधिक व्यवहार्य बनाता है।
एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए) एसएमए के समान सिद्धांतों का उपयोग करता है, सिवाय इसके कि यह सबसे हालिया प्राइस बार पर अधिक वजन लागू करता है। हाल की कार्रवाई पर जोर देकर, ईएमए समय डेटा में अंतराल को कम करते हैं और उन सूचनाओं से विकृतियों से बचते हैं जो अब प्रासंगिक नहीं हो सकती हैं।
कभी-कभी चलती औसत समर्थन और प्रतिरोध के क्षेत्रों की पहचान करने में मदद कर सकती है। इन परिस्थितियों में, घातीय या भारित चलती औसत के बजाय सरल का उपयोग करें।
चलती औसत अनुप्रयोग और व्याख्या की सादगी एक ही समय में कई अलग-अलग चलती औसत लाइनों को साजिश करना संभव बनाती है, एक लाभ कई अन्य तकनीकी संकेतकों की कमी है। छोटी और लंबी चलती औसत प्रवृत्तियों के बीच संबंध कई अध्ययनों का विषय है, और व्यापारी खरीदने, बेचने या कम करने के अवसरों के लिए क्रॉसओवर को देखते हैं। किसी भी चलती औसत संकेत की तरह, क्रॉसओवर को दूसरे संकेतक के साथ पुष्टि की जानी चाहिए। (आगे पढ़ने के लिए, देखें: "चलती औसत रणनीतियाँ।")
