एन - चल - औसत

औसत चल रहा है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे की जा सकती है एक चलती औसत का प्रयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हम अपने समय की श्रृंखला देखें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूंढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन को लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। चलना औसत चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सीमा B2 M2 चुनें। 5 अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का ग्राफ़ करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु, नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती हुई प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा बिंदु नहीं हैं। दोहराव 2 से 8 अंतराल के लिए दोहराएं और अंतराल 4. सम्मेलन ला अंतराल को रगड़ना, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म कर दिया जाता है छोटे अंतराल, वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब चलती औसत। सरल मूविंग एवरेज - एसएमए। डाउनिंग डाउन सरल मूविंग औसत - एसएमए। सरल चलती औसत अनुकूलन योग्य है इसमें समय की एक संख्या के लिए सुरक्षा की समाप्ति मूल्य को जोड़कर समय की एक अलग अवधि के लिए गणना की जा सकती है, और फिर समय अवधि की संख्या से यह कुल विभाजित करके, जो सुरक्षा की औसत कीमत देता है समय की अवधि एक सरल चलती औसत में अस्थिरता को चिकना होता है, और सुरक्षा की कीमत प्रवृत्ति को देखना आसान बनाता है यदि सरल चलती औसत अंक ऊपर, इसका मतलब यह है कि सुरक्षा की कीमत बढ़ रही है यदि यह इंगित हो रहा है तो इसका मतलब है कि सुरक्षा चलती औसत के लिए अब समय सीमा, चिकनी सरल चलती औसत एक छोटी अवधि की चलती औसत अधिक अस्थिर है, लेकिन इसके पढ़ने स्रोत डेटा के करीब है। विश्लेषणात्मक l महत्वपूर्णता। औसत की औसत एक महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक उपकरण है जिसका उपयोग वर्तमान मूल्य प्रवृत्तियों और एक स्थापित प्रवृत्ति में बदलाव की संभावना को पहचानने में किया जाता है। सरल चलने वाले औसत विश्लेषण का उपयोग करने का सरलतम रूप यह उपयोग करने के लिए तेजी से पहचानता है कि क्या कोई सुरक्षा एक अपट्रेंड में है या डाउनथ्रेंड थोड़ा और जटिल विश्लेषणात्मक उपकरण हालांकि, एक और लोकप्रिय, प्रत्येक को अलग-अलग समय के फ्रेम के साथ सरल चलती औसत की एक जोड़ी की तुलना करना है यदि एक छोटी-सी अवधि की सरल चलती औसत एक लंबी अवधि के औसत से ऊपर है, तो एक अपट्रेंड की उम्मीद है दूसरे पर हाथ, कम अवधि के औसत से ऊपर एक दीर्घकालिक औसत प्रवृत्ति में एक निम्न गति का संकेत देता है। लोकप्रिय व्यापार पैटर्न। दो लोकप्रिय व्यापारिक पैटर्न जो साधारण चलती औसत का उपयोग करते हैं उनमें मौत पार और एक सुनहरा क्रॉस शामिल होता है एक मौत पार तब होता है जब 50- दिन की साधारण चलती औसत 200-दिवसीय चलती औसत से नीचे पार होती है यह एक मंदी का संकेत माना जाता है, जिससे कि आगे नुकसान स्टोर में हो रहा है जब एक लघु अवधि के चलते हुए सोने का क्रॉस होता है लंबी अवधि के चलने वाले औसत से ऊपर का टूटना उच्च व्यापारिक संस्करणों से मजबूत होता है, यह संकेत कर सकता है कि आगे लाभ स्टोर में हैं.मव्वेज औसत क्या है वे हैं। सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों के बीच, चलती औसत का उपयोग वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा को मापने के लिए किया जाता है सामान्यतः इस ट्यूटोरियल में लिखा जाने वाला चलती औसत प्रकार एमए एक गणितीय परिणाम है, जो कि पिछले डेटा बिंदुओं के एक नंबर की गणना करके निर्धारित किया जाता है, एक बार निर्धारित किया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप औसत एक चार्ट पर प्लॉट लगाया जाता है ताकि व्यापारियों को खराब डाटा को देखने की अनुमति मिल सके सभी वित्तीय बाजारों में निहित दिन-प्रतिदिन की कीमत में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करते हुए। चलती औसत का सरलतम रूप, एक सरल चलती औसत एसएमए के रूप में जाना जाता है, मानों के निर्धारित सेट का अंकगणितीय मतलब लेने के द्वारा गणना की जाती है उदाहरण के लिए , एक मूल 10-दिन चलती औसत की गणना करने के लिए आप पिछले 10 दिनों से समापन कीमतों को जोड़ सकते हैं और फिर 10 के परिणाम को 10 में विभाजित करेंगे, चित्रा 1 में, अतीत के लिए कीमतों का योग 10 दिन 110 10 दिनों के औसत पर पहुंचने के लिए 10 दिनों की संख्या से विभाजित किया जाता है। यदि कोई व्यापारी 50-दिवसीय औसत को देखना चाहता है, तो उसी प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन इसमें अतीत से कीमतें शामिल होंगी 50 दिन 11 के नीचे होने वाले औसत से पिछले 10 डेटा पॉइंट्स को ध्यान में रखते हुए व्यापारियों को एक विचार मिलता है कि पिछले 10 दिनों के दौरान किसी परिसंपत्ति की कीमत कितनी है। शायद आप सोच रहे हैं कि तकनीकी व्यापारियों ने इस उपकरण को एक औसत चलने वाले औसत पर कॉल क्यों नहीं किया है सिर्फ एक नियमित मतलब यह है कि नए मान के रूप में उपलब्ध हो जाते हैं, सबसे पुराने डेटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और नए डेटा बिंदुओं को उन्हें बदलने के लिए आना चाहिए, इसलिए डेटा सेट लगातार नए डेटा के लिए खाते में बढ़ रहा है क्योंकि यह हो जाता है उपलब्ध गणना की यह पद्धति यह सुनिश्चित करती है कि केवल मौजूदा सूचना का आंकड़ा 2 चित्रा में हो, एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ा जाता है, पिछले 10 डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करने वाला लाल बॉक्स सही और अंतिम मान 15 टी से गिरा दिया है वह गणना क्योंकि 5 का अपेक्षाकृत छोटा मान 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, तो आप इस स्थिति में 11 से 10 तक डेटा सेट कम की औसत देखने की उम्मीद करेंगे। क्या चलते हुए औसत की तरह दिखते हैं एक बार मान एमए की गणना की गई है, उन्हें एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है और फिर चलती औसत रेखा बनाने के लिए जुड़ा हुआ है ये कर्लिंग लाइन तकनीकी व्यापारी के चार्ट पर आम हैं, लेकिन उनका उपयोग कैसे किया जाता है इस पर बाद में काफी अधिक भिन्न हो सकते हैं जैसा कि आप देख सकते हैं चित्रा 3 में, गणना में इस्तेमाल की जाने वाली समयावधि की संख्या को समायोजित करके एक से अधिक चलती औसत को किसी चार्ट में जोड़ना संभव है ये घुमावदार रेखाएं पहले पर ध्यान भंग या भ्रामक लग सकती हैं, लेकिन समय के रूप में आप उन्हें आदी हो जाना पसंद करेंगे लाल रेखा बस पिछले 50 दिनों में औसत कीमत है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों में औसत कीमत है। अब आप समझते हैं कि चलती औसत क्या है और यह कैसा दिखता है, हम एक अलग प्रकार का परिचय देंगे आगे बढ़ रहा एवे क्रोध और यह पहले उल्लिखित सरल चल औसत से भिन्न है कि कैसे जांच करते हैं। 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 प्रत्येक बिंदु डेटा श्रृंखला को वही भारित किया जाता है, चाहे अनुक्रम में यह क्या होता है, आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है और अंतिम परिणाम पर इसका अधिक प्रभाव होना चाहिए। इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने शुरू करना शुरू कर दिया हाल के आंकड़ों के लिए और अधिक वजन, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत के आविष्कार का कारण बन गया है, जिनमें से सबसे अधिक लोकप्रिय है घातीय चलती औसत ईएमए, आगे पढ़ने के लिए, भारित मूविंग औसत की मूल बातें देखें और एसएमए और एक EMA. Exponential मूविंग औसत घातीय चलती औसत एक प्रकार की चलती औसत है जो हाल के दामों को और अधिक वजन बढ़ाने के प्रयास में अधिक वजन देता है नई जानकारी के लिए ईपीन्सिव एएमए 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 हैं, यहां EMA समीकरण है। सूत्र का उपयोग करते समय ईएमए के पहले बिंदु की गणना, आप देख सकते हैं कि पिछला ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। यह छोटी सी समस्या सरल चलती औसत के साथ गणना शुरू करने और वहां से उपरोक्त फार्मूले से जारी रखने के द्वारा हल किया जा सकता है। आप एक नमूना स्प्रैडशीट में हैं जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण 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 जाती है, ईएएम की गणना को देखते हुए, ये कैसे इन औसतों की भिन्नता पर एक नजर डालते हैं, आप देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, जिससे इसे भारित औसत के ype में चित्रा 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या समान 15 है, लेकिन ईएमए बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया देती है ध्यान दें कि कीमत बढ़ने पर एएमए का मूल्य कितना ऊंचा है और इससे तेज़ी से गिरता है एसएमए जब कीमत में गिरावट होती है यह मुख्य कारण है कि कई व्यापारिक एसएमए पर एएमए का उपयोग करना पसंद करते हैं। क्या अलग दिन का मतलब है बढ़ते औसत एक पूरी तरह से अनुकूलन सूचक है, जिसका मतलब है कि उपयोगकर्ता स्वतंत्र रूप से समय सीमा का चयन कर सकते हैं चाहते हैं कि औसत बनाते समय मूविंग एवरेज में उपयोग की जाने वाली सबसे सामान्य समय अवधि 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन होती है, औसत बनाने के लिए इस्तेमाल होने वाले कम समय अवधि, अधिक संवेदनशील यह कीमत परिवर्तन के लिए होगा समय अवधि, कम संवेदनशील, या अधिक चिकनाई, औसत होगा आपकी चलती औसत की स्थापना के समय का उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं है, यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा काम किसका होता है च अलग समय अवधि जब तक आप अपनी रणनीति फिट बैठता है कि एक मिल