मुख्य » एल्गोरिथम ट्रेडिंग » मूविंग एवरेज, वेटेड मूविंग एवरेज, और एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज

मूविंग एवरेज, वेटेड मूविंग एवरेज, और एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज

एल्गोरिथम ट्रेडिंग : मूविंग एवरेज, वेटेड मूविंग एवरेज, और एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज

गति औसत 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 उपयोग किया जाने वाला सूत्र है।

सिंपल मूविंग एवरेज

सरल मूविंग एवरेज (SMA) कंप्यूटर के उद्भव से पहले प्रचलित था क्योंकि इसकी गणना करना आसान है। आज की प्रसंस्करण शक्ति ने अन्य प्रकार की चलती औसत 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 करता है, लेकिन यह अन्य टाइमफ्रेम के लिए भी गणना की जा सकती है। अन्य मूल्य डेटा जैसे प्रारंभिक मूल्य 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 की संख्या से विभाजित की गई अवधि का योग है। उदाहरण के लिए, 20 से 26 जून, 2014 तक Apple Inc (AAPL) के बंद भाव इस प्रकार थे:

दिनांक


AAPL का समापन मूल्य


26 जून


$ 90.90


25 जून


$ 90.36


24 जून


$ 90.28


23 जून


$ 90.83


20 जून


$ 90.91


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

MA = P1 + P2 + P3 + P4 + P55where: Pn = समय अवधि के लिए मूल्य {start {Alliance} और \ text {MA} = \ frac {P_1 + P_2 + P_3 + P_4 + P55} {5} \\ & \ textbf {जहाँ:} \\ & P_n = \ text {समय अवधि के लिए मूल्य} \\ \ end {संरेखित करें} MA = 5P1 + P2 + P3 + P4 + P5 जहाँ: Pn = के लिए मूल्य समय अवधि

या:

90.90 + 90.36 + 90.28 + 90.83 + 90.915 = 90.656 \ _ {गठबंधन} और \ frac {90.90 + 90.36 + 90.28 + 90.83 + 90.91} ​​{5} = 90.656 \\ \ अंत {गठबंधन} 590.90 + 90.36 + 90.28 + शुरू। 90, 83 + 90, 91 = 90, 656

ऊपर दिए गए समीकरण से पता चलता है कि सूचीबद्ध अवधि की औसत कीमत $ 90.66 थी। मूविंग एवरेज का उपयोग करना मजबूत कीमत में उतार-चढ़ाव को खत्म करने के लिए एक प्रभावी तरीका है। महत्वपूर्ण सीमा यह है कि पुराने डेटा के डेटा बिंदुओं को डेटा सेट की शुरुआत के पास डेटा बिंदुओं की तुलना में किसी भी तरह से अलग नहीं किया जाता है। यह वह जगह है जहाँ भारित चलती औसत खेल में आती है।

1:34

सामान्य गति

भारित चलती औसत

वेटिंग मूविंग एवरेज अधिक वर्तमान डेटा बिंदुओं को एक भारी भार प्रदान करते हैं क्योंकि वे दूर के अतीत में डेटा बिंदुओं से अधिक प्रासंगिक हैं। वेटिंग का योग 1 (या 100 प्रतिशत) तक जोड़ना चाहिए। सरल चलती औसत के मामले में, भार को 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 समापन मूल्य


भार


26 जून


$ 90.90


5/15


25 जून


$ 90.36


4/15


24 जून


$ 90.28


3/15


23 जून


$ 90.83


2/15


20 जून


$ 90.91


1/15


भारित औसत की गणना उसके संबद्ध भार और मूल्यों को जोड़कर दी गई कीमत को गुणा करके की जाती है। WMA के लिए सूत्र इस प्रकार है:

WMA = Price1 × n + Price2 × (n + 1) + × Pricenn × (n + 1) 2where: n = समयावधि \ _ {गठबंधन} और \ पाठ {WMA} = \ frac {\ पाठ {मूल्य} _1 \ बार n + \ पाठ {मूल्य} _2 \ गुना (n - 1) + \ cdots \ पाठ {मूल्य} _n} {\ frac {n \ समय (n + 1)} {2}} \\ & \ textbf { जहां:} \\ & n = \ text {समय अवधि} \\ \ end {संरेखित करें = WMA = 2n × (n + 1) Price1 × n + Price2 × (n) 1) + en Pricen जहां : n = समय अवधि

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

(90.90 × 515) + (90.36 × 415) + (90.28 × 315) + (90.83 × 215) + (90.91 × 115) = $ 90.62 \ _ {संरेखित} {90.90 \ "tfrac {5} {15}) \ & + \ _ (90.36 \ गुना \ tfrac {4} {15}) \ + \ (90.28 \ बार \ tfrac {3} {15}) \\ & + (90.83 \ गुना \ tfrac / 2) {15}) \ + \ (90.91 \ बार \ tfrac {1} {15}) = \ $ 90.62 \\ \ अंत {गठबंधन} (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 उच्चतम भार दिया गया था। आप किसी भी मूल्य के मूल्यों को फिट कर सकते हैं जिसे आप फिट देखते हैं। साधारण औसत के सापेक्ष भारित औसत से कम मूल्य बताता है कि हाल ही में बिकने वाला दबाव कुछ व्यापारियों द्वारा अनुमानित 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। (अधिक जानकारी के लिए, देखें: मूविंग एवरेज ट्यूटोरियल। )

एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज

घातीय मूविंग एवरेज (ईएमए) भी सबसे हाल की कीमतों की ओर झुके हुए हैं, लेकिन एक कीमत और इसकी पूर्ववर्ती कीमत के बीच कमी की दर सुसंगत नहीं है। कमी में अंतर घातीय है। प्रत्येक पूर्ववर्ती वजन की तुलना में इसके सामने के वजन की तुलना में 1.0 छोटा है, पहले दो 1.0 अवधि के बीच का अंतर हो सकता है, उन अवधि के बाद दो अवधि के लिए 1.2 का अंतर, और इसी तरह। ईएमए के लिए सूत्र है

EMA = Pricet × k + SMAy × (1 where k) जहां: t = Todayk = 2Number of days पीरियड में + 1SMA = सरल मूविंग एवरेज ऑफ क्लोजिंग मूल्‍य perforody में दिनों की संख्‍या = कल \ _ {संशोधित} & \ _ पाठ {EMA} = \ पाठ {मूल्य} _t \ टाइम्स k + पाठ {SMA} _y \ गुना (1 - k) \\ & \ textbf {जहां:} \\ & t = \ पाठ {आज} \\ और = = \ frac {2} {\ text {अवधि में दिनों की संख्या} + 1} \\ & \ पाठ {SMA} = \ पाठ {समापन मूल्य का सरल मूविंग औसत} \\ और \ पाठ {दिनों की संख्या के लिए { अवधि} \\ & y = \ पाठ {कल} \\ \ अंत {संरेखित} EMA = Pricet × k + SMAy × (1) k) जहां: t = Todayk = अवधि में दिनों की संख्या + 12 SMA = समापन का सरल मूविंग एवरेज पेरियोडी में कल की संख्या = कल तक की कीमत

ईएमए की गणना में तीन चरण शामिल हैं। पहला कदम अवधि के लिए एसएमए निर्धारित करना है, जो ईएमए सूत्र में पहला डेटा बिंदु है। फिर, एक गुणक की गणना अवधियों की संख्या से विभाजित 2 से अधिक की जाती है। 1. अंतिम चरण ईएमए गुणक के पूर्व दिन के समापन मूल्य को घटाकर पूर्व दिन के ईएमए से अधिक लेना है। (संबंधित पढ़ने के लिए, देखें: एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए) फॉर्मूला परिकलन कैसे होता है? )

कौन सा मूविंग एवरेज अधिक प्रभावी है?

क्योंकि एक घातीय मूविंग एवरेज (EMA) हाल की कीमतों के लिए अधिक वजन देने के लिए एक घातीय भारित गुणक का उपयोग करता है, कुछ का मानना ​​है कि यह WMA या SMA की तुलना में एक प्रवृत्ति का एक बेहतर संकेतक है। कुछ का मानना ​​है कि प्रवृत्तियों में परिवर्तन के लिए ईएमए अधिक उत्तरदायी है। दूसरी ओर, SMA द्वारा प्रदान की जाने वाली अधिक बुनियादी चौरसाई एक चार्ट पर सरल समर्थन और प्रतिरोध क्षेत्रों को खोजने के लिए इसे और अधिक प्रभावी बना सकती है। सामान्य तौर पर, चलती औसत चिकनी कीमत डेटा जो अन्यथा नेत्रहीन शोर हो सकता है।

एक ईएमए और एक डब्ल्यूएमए के कार्य समान हैं, वे हाल की कीमतों पर अधिक निर्भर करते हैं और पुरानी कीमतों पर कम मूल्य रखते हैं। व्यापारी एसएमए पर इन ईएमए और डब्ल्यूएमए का उपयोग करते हैं यदि वे चिंतित हैं कि डेटा में लैग का प्रभाव चलती औसत संकेतक की प्रतिक्रियाशीलता को कम कर सकता है।

सभी चलती औसत में एक महत्वपूर्ण खामी है कि वे संकेतक खो रहे हैं। चूंकि मूविंग एवरेज पूर्व डेटा पर आधारित होते हैं, इसलिए वे ट्रेंड में बदलाव को दर्शाते हैं। एक चल औसत एक प्रवृत्ति परिवर्तन दिखा सकता है इससे पहले एक शेयर की कीमत तेजी से आगे बढ़ सकती है। 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 के रूप में जाना जाता है। डेथ क्रॉस के रूप में जाना जाने वाला तकनीकी संकेतक तब होता है जब 50-दिवसीय एसएमए 200-दिवसीय एसएमए से नीचे हो जाता है, और इसे एक मंदी संकेत माना जाता है। एक विपरीत संकेतक, जिसे गोल्डन क्रॉस के रूप में जाना जाता है, तब बनाया जाता है जब 50-दिवसीय एसएमए 200-दिवसीय एसएमए से ऊपर हो जाता है, और इसे एक तेजी संकेत माना जाता है। (संबंधित पढ़ने के लिए, देखें: स्टॉक खरीदने के लिए मूविंग एवरेज का उपयोग कैसे करें ।)

इनवेस्टमेंट अकाउंट्स प्रोवाइडर नाम की तुलना करें। विज्ञापनदाता का विवरण × इस तालिका में दिखाई देने वाले प्रस्ताव उन साझेदारियों से हैं जिनसे इन्वेस्टोपेडिया को मुआवजा मिलता है।
अनुशंसित
अपनी टिप्पणी छोड़ दो