स्थानांतरण - औसत - दृष्टिकोण

मूविंग एवरेज - एमए। 4. डाउन मूविंग एवरेज - एमए। एसएमए उदाहरण के रूप में, 15 दिनों में निम्नलिखित समापन कीमतों के साथ सुरक्षा पर विचार करें। सप्ताह 1 5 दिन 20, 22, 24, 25, 23। वीक 2 5 दिन 26, 28 , 26, 29, 27.Week 3 5 दिन 28, 30, 27, 29, 28. एक 10-दिन एमए पहले डेटा बिंदु के रूप में पहले 10 दिनों के लिए समापन कीमतों का औसत होगा अगले डेटा बिंदु जल्द से जल्द छोड़ देंगे कीमत, दिन 11 पर कीमत जोड़ते हैं और औसत लेते हैं, और इसी तरह नीचे दिखाए गए हैं। जैसा कि पहले लिखा गया है, एमए की वर्तमान कीमत कार्रवाई क्योंकि वे पिछले कीमतों पर आधारित हैं, एमए के लिए समय अवधि, अधिक से अधिक अंतराल एक 200 दिवसीय एमए में 20-दिवसीय एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों के लिए कीमतें शामिल हैं एमए का उपयोग करने के लिए व्यापारिक उद्देश्यों पर निर्भर करता है, अल्पकालिक व्यापार के लिए इस्तेमाल होने वाले कम एमए के साथ और दीर्घकालिक एमए लंबे समय तक निवेशकों के लिए अधिक उपयुक्त 200-दिन एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों द्वारा पीछा किया जाता है, इस चलती औसत कज़ी के ऊपर और नीचे के ब्रेक के साथ महत्वपूर्ण व्यापारिक संकेत होने के लिए महत्वपूर्ण हैं। एमए अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों को भी प्रदान करते हैं, या जब बढ़ते एमए से दो औसत पार हो जाते हैं, तो यह संकेत मिलता है कि सुरक्षा एक अपट्रेंड में है, जबकि गिरावट आई एमए इंगित करता है कि यह डाउनटेन्ड में है इसी तरह, ऊपर की गति एक तेजी से क्रॉसओवर के साथ पुष्टि की जाती है, जो तब होती है जब एक अल्पावधि एमए नीचे एक लंबी अवधि के एमए डाउनवर्ड गति से ऊपर की ओर बढ़ता है, जो एक मंदी के क्रॉसओवर के साथ पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए लंबे समय तक एमए के नीचे पार करता है। औसत और भारित चलती औसत चलती है। ऊपर की कीमतों के आधार पर 5-अवधि की चलती औसत, ऊपर दिए गए सूत्र का उपयोग करके गणना की जाएगी। ऊपर समीकरण पर आधारित, ऊपर सूचीबद्ध अवधि के औसत मूल्य 90 66 चलती औसत का उपयोग करना है मजबूत मूल्य में उतार-चढ़ाव को दूर करने के लिए प्रभावी तरीका महत्वपूर्ण सीमा यह है कि डेटा डेटा के शुरुआती बिंदुओं के निकट पुराने आंकड़ों के डेटा बिंदुओं की तुलना में किसी भी तरह अलग नहीं किया जाता है यह वह जगह है जहां वज़न एडिटिंग मूविंग एवरेस प्ले में आती हैं। औसत दर्जे के औसत से अधिक मौजूदा डेटा पॉइंट्स को भारी भार देते हैं क्योंकि वे दूर के समय में डेटा पॉइंट से अधिक प्रासंगिक हैं भार का योग 1 या 100 तक जोड़ना चाहिए सरल चलती औसत के मामले में , वेटिंग समान रूप से वितरित की जाती है, यही वजह है कि वे ऊपर तालिका में नहीं दिखाए जाते हैं। एएपीएल की कीमत को बंद करना.जब चलने की औसत औसत की गणना होती है, औसत समय मध्य में रखकर समझ में आता है। पिछले उदाहरण में हमने औसत पहले 3 समय की अवधि और इसे अगले अवधि के लिए रखा 3 हम तीन अवधि के अंतराल के मध्य में औसत रखा हो सकता था, जो कि, अवधि के बगल में 2 यह अजीब समय अवधि के साथ अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन इसके लिए अच्छा नहीं है यहां तक ​​कि समय अवधि इसलिए हम पहली चलती औसत जब एम 4 होगा। तकनीकी, चलते औसत टी 2 5, 3 5 पर गिर जाएगा। इस समस्या से बचने के लिए हम एम 2 का उपयोग कर एमए को चिकना करते हैं इसलिए हम सुचारू मूल्यों को चिकना करते हैं। अगर हम एक औसत संख्या भी औसत शर्तों के बियर, हमें चिकना मूल्यों को सुचारू बनाने की आवश्यकता है। निम्नलिखित तालिका एम 4 का उपयोग करते हुए परिणामों को दर्शाती है।