मूविंग एवरेज (एमए), भारित एमए, और एक्सपोनेंशियल एमए

मूविंग एवरेज गति को मापने के लिए सक्रिय व्यापारियों के पसंदीदा उपकरण हैं। एक साधारण चलती औसत, भारित चलती औसत और घातीय चलती औसत के बीच प्राथमिक अंतर औसत बनाने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला सूत्र है।

सरल चलती औसत

NS सरल चलती औसत (एसएमए) कंप्यूटर के उद्भव से पहले प्रचलित था क्योंकि इसकी गणना करना आसान है। आज की प्रसंस्करण शक्ति ने अन्य प्रकार के मूविंग एवरेज और तकनीकी संकेतकों को मापना आसान बना दिया है। एक चलती औसत की गणना एक निर्दिष्ट अवधि के लिए औसत समापन कीमतों से की जाती है। एक चलती औसत आम तौर पर दैनिक समापन कीमतों का उपयोग करती है, लेकिन इसकी गणना अन्य समय-सीमा के लिए भी की जा सकती है। अन्य मूल्य डेटा जैसे शुरुआती कीमत या औसत मूल्य का भी उपयोग किया जा सकता है। नई मूल्य अवधि के अंत में, उस डेटा को गणना में जोड़ा जाता है जबकि श्रृंखला में सबसे पुराना मूल्य डेटा समाप्त हो जाता है।

एक साधारण चलती औसत के लिए, सूत्र एक निश्चित अवधि में डेटा बिंदुओं का योग है जो अवधियों की संख्या से विभाजित होता है। उदाहरण के लिए, समापन मूल्य एप्पल इंक (AAPL) 20 से 26 जून 2014 तक, इस प्रकार थे:

दिनांक	AAPL का क्लोजिंग प्राइस
26 जून।	$22.73.
25 जून।	$22.59.
24 जून।	$22.57.
23 जून।	$22.71
20 जून।	$22.73.

उपरोक्त कीमतों के आधार पर पांच-अवधि की चलती औसत की गणना निम्न सूत्र का उपयोग करके की जाएगी:

​एमए=5पी1​+पी2​+पी3​+पी4​+पी5​​कहाँ पे:पीएन​=समय अवधि के लिए मूल्य​

या:

$\begin{array}{c}\frac{9.0..9.0.+9.0..3.6.+9.0..2.8.+9.0..8.3.+9.0..9.1.}{5.}=9.0..6.5.6.\end{array}$​590.90+90.36+90.28+90.83+90.91​=90.656​

उपरोक्त समीकरण से पता चलता है कि औसत मूल्य सूचीबद्ध अवधि में $90.66 थी। मूविंग एवरेज का उपयोग करना कीमतों में मजबूत उतार-चढ़ाव को खत्म करने का एक प्रभावी तरीका है। मुख्य सीमा यह है कि पुराने डेटा के डेटा बिंदुओं को डेटा सेट की शुरुआत के निकट डेटा बिंदुओं की तुलना में अलग तरीके से भारित नहीं किया जाता है। यह वह जगह है जहां भारित चलती औसत खेल में आती है।

भारित चलती औसत

भारित चलती औसत अधिक वर्तमान डेटा बिंदुओं को अधिक भार प्रदान करें क्योंकि वे सुदूर अतीत में डेटा बिंदुओं की तुलना में अधिक प्रासंगिक हैं। भार का योग 1 (या 100 प्रतिशत) तक जोड़ना चाहिए। सरल चलती औसत के मामले में, भार समान रूप से वितरित किया जाता है, यही कारण है कि उन्हें ऊपर की तालिका में नहीं दिखाया गया है।

उदाहरण के लिए:

दिनांक	AAPL का क्लोजिंग प्राइस	भार
26 जून।	$22.73.	5/15.
25 जून।	$22.59.	4/15.
24 जून।	$22.57.	3/15.
23 जून।	$22.71.	2/15.
20 जून।	$22.73.	1/15.

NS भारित औसत दिए गए मूल्य को उसके संबद्ध भार से गुणा करके और मानों का योग करके परिकलित किया जाता है। WMA का सूत्र इस प्रकार है:

​अर्थोपाय अग्रिम=2एन×(एन+1)​कीमत1​×एन+कीमत2​×(एन−1)+⋯ कीमतएन​​कहाँ पे:एन=समय सीमा​

WMA का हर एक त्रिकोणीय संख्या के रूप में मूल्य अवधियों की संख्या का योग है। ऊपर दी गई तालिका के उदाहरण में, भारित पांच-दिवसीय चलती औसत $90.62 होगी:

(90.90×155​)​+(90.36×154​)+(90.28×153​)+(90.83×152​)+(90.91×151​)=$90.62​

इस उदाहरण में, हाल के डेटा बिंदु को मनमाने ढंग से 15 अंकों में से सबसे अधिक भार दिया गया था। आप मूल्यों को किसी भी मूल्य से तौल सकते हैं जिसे आप फिट देखते हैं। साधारण औसत के सापेक्ष ऊपर भारित औसत से कम मूल्य से पता चलता है कि हाल ही में बिकने वाला दबाव कुछ व्यापारियों के अनुमान से अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है। अधिकांश व्यापारियों के लिए, भारित चलती औसत का उपयोग करते समय सबसे लोकप्रिय विकल्प हाल के मूल्यों के लिए उच्च भार का उपयोग करना है।

एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज

घातीय चलती औसत (ईएमए) को भी सबसे हाल की कीमतों की ओर भारित किया जाता है, लेकिन एक कीमत और इसकी पिछली कीमत के बीच कमी की दर सुसंगत नहीं है। कमी में अंतर घातीय है। प्रत्येक पूर्ववर्ती भार उसके सामने के भार से 1.0 छोटा होने के बजाय, अंतर हो सकता है 1.0 के पहले दो अवधि भारों के बीच, उन अवधियों के बाद की दो अवधियों के लिए 1.2 का अंतर, और इसलिए पर। ईएमए का सूत्र है।

​ईएमए=कीमतटी​×क+एसएमएआप​×(1−क)कहाँ पे:टी=आजक=अवधि में दिनों की संख्या+12​एसएमए=समापन मूल्य का सरल मूविंग एवरेजअवधि में दिनों की संख्या के लिएआप=बिता कल​

ईएमए की गणना में तीन चरण शामिल हैं। पहला कदम अवधि के लिए एसएमए निर्धारित करना है, जो ईएमए फॉर्मूला में पहला डेटा बिंदु है। फिर, एक गुणक की गणना 2 को आवर्तों की संख्या प्लस 1 से भाग देकर की जाती है। अंतिम चरण में समापन मूल्य घटाकर पूर्व दिन ईएमए गुणा गुणक और पूर्व दिन ईएमए लेना है।

कौन सा मूविंग एवरेज अधिक प्रभावी है?

चूंकि एक एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए) हाल की कीमतों को अधिक वजन देने के लिए एक तेजी से भारित गुणक का उपयोग करता है, कुछ का मानना ​​​​है कि यह एक बेहतर संकेतक है। ट्रेंड WMA या SMA की तुलना में। कुछ का मानना ​​है कि ईएमए में परिवर्तनों के प्रति अधिक प्रतिक्रियाशील है प्रवृत्तियों. दूसरी ओर, एसएमए द्वारा प्रदान की गई अधिक बुनियादी चौरसाई चार्ट पर सरल समर्थन और प्रतिरोध क्षेत्रों को खोजने के लिए इसे और अधिक प्रभावी प्रदान कर सकती है। सामान्य तौर पर, मूविंग एवरेज सुचारू मूल्य डेटा जो अन्यथा नेत्रहीन हो सकता है शोर.

ईएमए और डब्लूएमए के कार्य समान हैं, वे सबसे हाल की कीमतों पर अधिक भरोसा करते हैं और पुरानी कीमतों पर कम मूल्य रखते हैं। व्यापारी एसएमए पर इन ईएमए और डब्लूएमए का उपयोग करते हैं यदि वे चिंतित हैं कि डेटा में अंतराल के प्रभाव से चलती औसत संकेतक की प्रतिक्रिया कम हो सकती है।

सभी चलती औसत में एक महत्वपूर्ण कमी है कि वे हैं पीछे रहने के निशान. चूंकि मूविंग एवरेज पूर्व डेटा पर आधारित होते हैं, इसलिए प्रवृत्ति में बदलाव को प्रतिबिंबित करने से पहले उन्हें एक समय अंतराल का सामना करना पड़ता है। मूविंग एवरेज दिखाने से पहले स्टॉक की कीमत तेजी से बढ़ सकती है ट्रेंड परिवर्तन। एक छोटी चलती औसत लंबी चलती औसत की तुलना में कम अंतराल से ग्रस्त है।

फिर भी, यह अंतराल कुछ तकनीकी संकेतकों के लिए उपयोगी है जिन्हें चलती औसत क्रॉसओवर कहा जाता है। तकनीकी संकेतक जिसे के रूप में जाना जाता है डेथ क्रॉस तब होता है जब 50-दिवसीय एसएमए 200-दिवसीय एसएमए से नीचे हो जाता है, और इसे एक मंदी का संकेत माना जाता है। एक विपरीत संकेतक, जिसे के रूप में जाना जाता है स्वर्ण क्रॉस, तब बनाया जाता है जब 50-दिवसीय एसएमए 200-दिवसीय एसएमए से ऊपर हो जाता है, और इसे एक तेजी का संकेत माना जाता है।