घातीय मूविंग एवरेज - ईएमए परिभाषा

एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज - ईएमए क्या है?

एक घातीय मूविंग एवरेज (ईएमए) एक प्रकार का मूविंग एवरेज (एमए) है जो सबसे अधिक डेटा पॉइंट पर अधिक वजन और महत्व रखता है। घातीय मूविंग एवरेज को घातीय मूविंग एवरेज भी कहा जाता है। एक घातीय रूप से भारित चलती औसत एक साधारण चलती औसत (SMA) की तुलना में हालिया मूल्य परिवर्तनों के लिए काफी अधिक प्रतिक्रिया करता है, जो कि अवधि में सभी टिप्पणियों के लिए एक समान भार लागू होता है।

चाबी छीन लेना

• ईएमए एक चलती औसत है जो सबसे हालिया डेटा बिंदुओं पर अधिक वजन और महत्व रखता है।
• सभी चलती औसत की तरह, इस तकनीकी संकेतक का उपयोग ऐतिहासिक औसत से क्रॉसओवर और डायवर्जेंस के आधार पर सिग्नल खरीदने और बेचने के लिए किया जाता है।
• व्यापारी अक्सर कई अलग-अलग ईएमए दिनों का उपयोग करते हैं, उदाहरण के लिए, 20-दिन, 30-दिन, 90-दिन और 200-दिवसीय चलती औसत।

ईएमए के लिए सूत्र है

EMAToday = (ValueToday od (Smoothing1 + दिन)) जहाँ: \ start {align} & \ _ {align} EMA _ {\ text {Today}} = & \ left (\ text {value} = {text {Today}) शुरू करें। } \ ast \ left (\ frac {\ text {स्मूथिंग}} {1+ \ text {दिन}} \ right) \ right) \\ & + EMA _ {\ text {कल}} \ ast \ left (1- \ _) बायाँ (\ frac {\ text {स्मूथिंग}} {1+ \ text {डेज}} \ राइट) \ राइट) \ एंड {एलाइड} \\ & \ textbf {जहां:} \\ & EMA = \ टेक्स्ट {एक्सपोनेंट मूविंग एवरेज } \ end {संरेखित} EMAToday = (ValueToday 1 (1 + दिनसमूह)) जहां:

ईएमए की गणना करने के तीन मूल चरण हैं:

1. SMA की गणना करें।
2. पिछले ईएमए के लिए चौरसाई / भार कारक के लिए गुणक की गणना करें।
3. वर्तमान ईएमए की गणना करें।

ईएमए की गणना

ईएमए की गणना करने के लिए, आपको पहले किसी विशेष समय अवधि में सरल चलती औसत (एसएमए) की गणना करनी चाहिए। SMA के लिए गणना सीधी है: यह समयावधि में समयावधि के लिए स्टॉक के समापन मूल्यों का योग है, उसी अवधि की संख्या से विभाजित। इसलिए, उदाहरण के लिए, एक 20-दिवसीय एसएमए, पिछले 20 ट्रेडिंग दिनों के लिए समापन मूल्यों का योग है, जिसे 20 से विभाजित किया गया है।

अगला, आपको ईएमए को चौरसाई (भार करने) के लिए गुणक की गणना करनी चाहिए, जो आमतौर पर सूत्र का अनुसरण करता है: [2 period (चयनित समय अवधि + 1)]। तो, 20-दिवसीय चलती औसत के लिए, गुणक [2 / (20 + 1)] = 0.0952 होगा।

अंत में, वर्तमान ईएमए की गणना करने के लिए, निम्न सूत्र का उपयोग किया जाता है: [समापन मूल्य-ईएमए (पिछला दिन)] x गुणक + ईएमए (पिछला दिन)

ईएमए हाल की कीमतों के लिए एक उच्च भार देता है, जबकि एसएमए सभी मूल्यों के लिए समान भार प्रदान करता है। सबसे हाल की कीमत के लिए दिया गया भार एक छोटी अवधि की ईएमए की तुलना में लंबी अवधि के ईएमए के लिए अधिक है। उदाहरण के लिए, 10.1-अवधि ईएमए के लिए सबसे हाल के मूल्य डेटा पर 18.18% गुणक लागू किया जाता है, जबकि 20-अवधि ईएमए के लिए, केवल 9.52% गुणक भार का उपयोग किया जाता है। ईएमए की थोड़ी भिन्नताएं भी हैं, जो समापन मूल्य का उपयोग करने के बजाय खुले, उच्च, निम्न या औसत मूल्य का उपयोग करके आती हैं।

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सरल बनाम। एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज

घातीय मूविंग औसत आपको क्या बताता है ">

12- और 26-दिवसीय घातीय मूविंग एवरेज (EMAs) अक्सर सबसे लोकप्रिय उद्धृत या अल्पकालिक औसत विश्लेषण किया जाता है। 12- और 26-दिन का उपयोग चलती औसत अभिसरण विचलन (एमएसीडी) और प्रतिशत मूल्य दोलक (पीपीओ) जैसे संकेतक बनाने के लिए किया जाता है। सामान्य तौर पर, 50- और 200-दिवसीय ईएमए का उपयोग दीर्घकालिक रुझानों के संकेतों के रूप में किया जाता है। जब एक शेयर की कीमतें अपने 200-दिवसीय चलती औसत को पार करती हैं, तो यह एक तकनीकी संकेतक है जो एक उलट हुआ है।

तकनीकी विश्लेषण को नियोजित करने वाले व्यापारी सही ढंग से लागू होने पर मूविंग एवरेज को बहुत उपयोगी और आनंददायक पाते हैं लेकिन अनुचित तरीके से उपयोग किए जाने पर कहर पैदा करते हैं या गलत तरीके से व्याख्या की जाती है। तकनीकी विश्लेषण में आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले सभी मूविंग एवरेज, उनके स्वभाव से, लैगिंग संकेतक द्वारा होते हैं। नतीजतन, किसी विशेष बाजार चार्ट में एक चलती औसत को लागू करने से निकाले गए निष्कर्षों को बाजार की चाल की पुष्टि करने या अपनी ताकत का संकेत देने के लिए होना चाहिए। बहुत बार, जब तक एक चलती औसत सूचक रेखा ने बाजार में एक महत्वपूर्ण कदम को प्रतिबिंबित करने के लिए एक बदलाव किया है, तब तक बाजार में प्रवेश का इष्टतम बिंदु पहले ही पारित हो चुका है। एक ईएमए इस दुविधा को कुछ हद तक कम करने का काम करता है। क्योंकि ईएमए गणना नवीनतम डेटा पर अधिक भार डालती है, इसलिए यह मूल्य कार्रवाई को थोड़ा और अधिक कड़ा करता है और इसलिए अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया करता है। यह वांछनीय है जब एक ईएमए का उपयोग ट्रेडिंग एंट्री सिग्नल प्राप्त करने के लिए किया जाता है।

ईएमए की व्याख्या करना

सभी चलती औसत संकेतकों की तरह, वे ट्रेंडिंग बाजारों के लिए बेहतर अनुकूल हैं। जब बाजार एक मजबूत और निरंतर अपट्रेंड में होता है, तो ईएमए इंडिकेटर लाइन एक डाउन ट्रेंड के लिए एक अपट्रेंड और इसके विपरीत भी दिखाएगी। एक सतर्क व्यापारी न केवल ईएमए लाइन की दिशा पर ध्यान देगा, बल्कि एक बार से दूसरे में परिवर्तन की दर का संबंध भी बताएगा। उदाहरण के लिए, एक मजबूत अपट्रेंड की कीमत कार्रवाई समतल और उलट शुरू होती है, ईएमए की एक बार से अगली बार में परिवर्तन की दर कम हो जाएगी जब तक कि सूचक रेखा समतल न हो जाए और परिवर्तन की दर शून्य हो।

इस बिंदु से पिछड़ने के प्रभाव के कारण, या कुछ बार पहले भी, मूल्य कार्रवाई पहले ही उलट जानी चाहिए थी। इसलिए, यह माना जाता है कि ईएमए के परिवर्तन की दर में लगातार कमी को देखते हुए खुद को एक संकेतक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है जो चलती औसत के लैगिंग प्रभाव के कारण होने वाली दुविधा का सामना कर सकता है।

ईएमए के सामान्य उपयोग

ईएमए आमतौर पर महत्वपूर्ण बाजार चालों की पुष्टि करने और उनकी वैधता का आकलन करने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में उपयोग किया जाता है। उन व्यापारियों के लिए जो इंट्राडे और तेजी से बढ़ते बाजारों में व्यापार करते हैं, ईएमए अधिक लागू होता है। बहुत बार, व्यापारी ईएमए का उपयोग व्यापारिक पूर्वाग्रह निर्धारित करने के लिए करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एक दैनिक चार्ट पर एक ईएमए एक मजबूत ऊपर की ओर रुझान दिखाता है, तो इंट्राडे ट्रेडर की रणनीति केवल इंट्राडे चार्ट पर लंबी ओर से व्यापार करने के लिए हो सकती है।

ईएमए और एसएमए के बीच अंतर

एक घातीय मूविंग एवरेज और एक साधारण मूविंग एवरेज के बीच का मुख्य अंतर यह है कि प्रत्येक व्यक्ति अपनी गणना में उपयोग किए गए डेटा में परिवर्तन दिखाता है।

अधिक विशेष रूप से, ईएमए हाल की कीमतों के लिए एक उच्च भार देता है, जबकि एसएमए सभी मूल्यों को समान भार देता है। दो औसत समान हैं क्योंकि उन्हें एक ही तरीके से व्याख्या की जाती है और दोनों का उपयोग तकनीकी व्यापारियों द्वारा आमतौर पर मूल्य में उतार-चढ़ाव को सुचारू करने के लिए किया जाता है। चूंकि ईएमए पुराने डेटा की तुलना में हालिया डेटा पर अधिक भार डालते हैं, इसलिए वे एसएमएएस की तुलना में नवीनतम मूल्य परिवर्तनों के लिए अधिक प्रतिक्रियाशील हैं, जो ईएमए से परिणाम को अधिक समय पर बनाता है और बताता है कि ईएमए कई व्यापारियों के बीच पसंदीदा औसत क्यों है।

ईएमए की सीमाएं

यह स्पष्ट नहीं है कि समयावधि में हाल के दिनों में या अधिक दूर के आंकड़ों पर अधिक जोर दिया जाना चाहिए या नहीं। कई व्यापारियों का मानना ​​है कि नया डेटा बेहतर रूप से उस प्रवृत्ति को प्रतिबिंबित करेगा जो सुरक्षा के साथ चल रही है; इस बीच दूसरों को लगता है कि दूसरों की तुलना में कुछ तारीखों का विशेषाधिकार प्रवृत्ति को कम करेगा। इसलिए, ईएमए पूर्वाग्रह पूर्वाग्रह के अधीन है।

इसी तरह, ईएमए ऐतिहासिक डेटा पर पूरी तरह निर्भर करता है। बहुत से लोग (अर्थशास्त्रियों सहित) मानते हैं कि बाजार कुशल हैं - अर्थात, बाजार की मौजूदा कीमतें पहले से ही सभी उपलब्ध सूचनाओं को दर्शाती हैं। यदि बाजार वास्तव में कुशल हैं, तो ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके हमें संपत्ति की कीमतों की भविष्य की दिशा के बारे में कुछ नहीं बताना चाहिए।

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संबंधित शर्तें

मूविंग एवरेज (एमए) को समझना एक चलती औसत एक तकनीकी विश्लेषण संकेतक है जो यादृच्छिक मूल्य उतार-चढ़ाव से "शोर" को फ़िल्टर करके मूल्य कार्रवाई को सुचारू बनाने में मदद करता है। अधिक रैखिक भारित मूविंग एवरेज (LWMA) परिभाषा और गणना एक रैखिक भारित चलती औसत एक प्रकार का मूविंग एवरेज है जहां गणना में अधिक हाल के मूल्यों को अधिक वजन दिया जाता है, और पूर्व की कीमतों को कम वजन दिया जाता है। अधिक सरल मूविंग एवरेज (SMA) परिभाषा एक साधारण मूविंग एवरेज (SMA) एक अंकगणितीय मूविंग एवरेज है जिसे हाल ही में बंद कीमतों को जोड़कर और फिर उस अवधि की संख्या से विभाजित करके गणना की जाती है। अधिक मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डाइवर्जेंस - एमएसीडी डेफिनिशन मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डाइवर्जेंस (एमएसीडी) को एक ट्रेंड-फॉलोइंग गति संकेतक के रूप में परिभाषित किया गया है जो सुरक्षा के मूल्य के दो चलती औसत के बीच संबंध को दर्शाता है। अधिक गप्पी मल्टीपल मूविंग एवरेज - जीएमएमए परिभाषा और उपयोग करता है गप्पी मल्टीपल मूविंग एवरेज (जीएमएमए) मूविंग एवरेज (एमए) के दो सेटों को कई समय अवधि के साथ जोड़कर बदलते रुझानों की पहचान करता है। सूचक में कुल 12 एमए तक प्रत्येक सेट में छह मूविंग एवरेज होते हैं। अधिक ट्रिपल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज - टीईएमए परिभाषा और गणना ट्रिपल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (टीईएमए) कई ईएमए गणना का उपयोग करता है और लैग आउट को घटाता है जो कि संकेतक के बाद एक प्रवृत्ति बनाता है जो मूल्य परिवर्तनों के लिए तुरंत प्रतिक्रिया करता है। इसका उपयोग मूल्य रुझानों और अल्पकालिक दिशा परिवर्तन की पहचान करने के लिए किया जाता है। अधिक साथी लिंक