सरल मूविंग एवरेज (SMA)
एक साधारण चलती औसत (SMA) एक अंकगणितीय चलती औसत है जिसे हाल के समापन मूल्यों को जोड़कर गणना की जाती है और फिर गणना औसत में समय अवधि की संख्या से विभाजित किया जाता है। एक सरल, या अंकगणित, चलती औसत जो कई समय अवधि के लिए सुरक्षा के समापन मूल्य को जोड़कर गणना की जाती है और फिर इस कुल को उसी अवधि की संख्या से विभाजित करती है। अल्पकालिक औसत अंतर्निहित की कीमत में बदलाव के लिए जल्दी से प्रतिक्रिया करता है, जबकि दीर्घकालिक औसत प्रतिक्रिया करने के लिए धीमी होती है।
अन्य प्रकार के मूविंग एवरेज हैं, जिसमें घातीय मूविंग एवरेज (ईएमए) शामिल हैं।
चाबी छीन लेना
- एसएमए यह निर्धारित करने के लिए एक तकनीकी संकेतक है कि क्या परिसंपत्ति की कीमत एक बैल या भालू की प्रवृत्ति को जारी रखेगी या उलट देगी।
- एसएमए की गणना किसी अवधि में किसी संपत्ति की कीमत के अंकगणितीय औसत के रूप में की जाती है।
- एसएमए को एक घातीय मूविंग एवरेज (ईएमए) के रूप में बढ़ाया जा सकता है जो हाल ही में मूल्य कार्रवाई से अधिक भारी वजन है।
एसएमए के लिए फॉर्मूला है
SMA = A1 + A2 + ... + जगह: An = पीरियड पर किसी एसेट की कीमत nn = कुल पीरियड की संख्या \ _ {गठबंधन} और \ टेक्स्ट {SMA} = \ dfrac {A_1 + A_2 + ... + A_n} {n} \\ & \ textbf {जहाँ:} \\ & A_n = \ text {अवधि में किसी संपत्ति की कीमत} n \\ & n = \ पाठ {कुल अवधि की संख्या} \\ \ end / गठबंधन } SMA = nA1 + A2 + ... + एक जहां: एक = अवधि n पर एक परिसंपत्ति की कीमत = कुल अवधि की संख्या
एसएमए की गणना का उदाहरण
आइए 15 दिनों में निम्नलिखित समापन कीमतों के साथ सुरक्षा के सरल मूविंग औसत की गणना कैसे करें, इसका एक सरल उदाहरण देखें:
सप्ताह 1 (5 दिन) - 20, 22, 24, 25, 23
सप्ताह २ (५ दिन) - २६, २), २६, २ ९, २)
सप्ताह 3 (5 दिन) - 28, 30, 27, 29, 28
एक 10-दिवसीय मूविंग एवरेज पहले डेटा बिंदु के रूप में पहले 10 दिनों के लिए समापन कीमतों को औसत करेगा। अगला डेटा पॉइंट सबसे शुरुआती कीमत को गिरा देगा, दिन 11 पर कीमत जोड़ देगा और औसत ले जाएगा, और इसी तरह। इसी तरह, एक 50-दिवसीय मूविंग एवरेज एक रोलिंग आधार पर लगातार 50 दिनों के डेटा को औसत करने के लिए पर्याप्त डेटा जमा करेगा।
2:03सरल बनाम। एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज
सरल मूविंग औसत आपको क्या बताता है ">
एक साधारण चलती औसत अनुकूलन योग्य है कि इसकी गणना समय अवधि की एक अलग संख्या के लिए की जा सकती है, बस समय की अवधि के लिए सुरक्षा के समापन मूल्य को जोड़कर और फिर इस कुल को समय अवधि की संख्या से विभाजित किया जा सकता है, जो समय अवधि देता है समय अवधि में सुरक्षा की औसत कीमत। एक सरल चलती औसत अस्थिरता को सुचारू करती है, और सुरक्षा की कीमत की प्रवृत्ति को देखना आसान बनाता है। यदि सरल चलती औसत इंगित करता है, तो इसका मतलब है कि सुरक्षा की कीमत बढ़ रही है। अगर यह नीचे इंगित कर रहा है तो इसका मतलब है कि सुरक्षा की कीमत कम हो रही है। चलती औसत के लिए समय सीमा जितनी लंबी है, सरल चलती औसत को चिकना कर देता है। एक छोटी अवधि की चलती औसत अधिक अस्थिर है, लेकिन इसका पढ़ना स्रोत डेटा के करीब है।
विश्लेषणात्मक महत्व
मूविंग एवरेज एक महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक उपकरण है जिसका उपयोग वर्तमान मूल्य रुझानों और एक स्थापित प्रवृत्ति में बदलाव की क्षमता की पहचान करने के लिए किया जाता है। विश्लेषण में एक सरल चलती औसत का उपयोग करने का सबसे सरल रूप इसका उपयोग जल्दी से पहचानने के लिए है कि क्या सुरक्षा एक अपट्रेंड या डाउनट्रेंड में है। एक और लोकप्रिय, यद्यपि थोड़ा और अधिक जटिल विश्लेषणात्मक उपकरण है, प्रत्येक अलग-अलग समय फ्रेम को कवर करने के साथ सरल चलती औसत की एक जोड़ी की तुलना करना है। यदि एक छोटी अवधि की सरल चलती औसत लंबी अवधि के औसत से ऊपर है, तो एक अपट्रेंड अपेक्षित है। दूसरी ओर, एक छोटी अवधि के औसत से ऊपर एक दीर्घकालिक औसत प्रवृत्ति में एक नीचे की ओर संकेत करता है।
लोकप्रिय ट्रेडिंग पैटर्न
सरल चलती औसत का उपयोग करने वाले दो लोकप्रिय ट्रेडिंग पैटर्न में मृत्यु क्रॉस और गोल्डन क्रॉस शामिल हैं। एक मृत्यु क्रॉस तब होता है जब 50-दिवसीय सरल चलती औसत 200-दिवसीय चलती औसत से नीचे पार हो जाती है। यह एक मंदी का संकेत माना जाता है, कि आगे के नुकसान स्टोर में हैं। सुनहरा क्रॉस तब होता है जब एक अल्पकालिक चलती औसत एक दीर्घकालिक चलती औसत से ऊपर टूट जाता है। उच्च ट्रेडिंग वॉल्यूम द्वारा प्रबलित, यह संकेत दे सकता है कि आगे लाभ स्टोर में हैं।
एसएमए और ईएमए 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।
एसएमए 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, SMA पुराने डेटा पर बहुत अधिक भरोसा कर सकता है क्योंकि यह 10 वें या 200 वें दिन के प्रभाव को पहले या दूसरे के जितना ही मानता है।
इसी तरह, एसएमए ऐतिहासिक डेटा पर पूरी तरह निर्भर करता है। बहुत से लोग (अर्थशास्त्रियों सहित) का मानना है 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।
सरल मूविंग एवरेज के बारे में अधिक जानें
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