चलती - औसत - विश्लेषण उपकरण

स्टॉक्स खरीदने के लिए एक मूविंग औसत का उपयोग कैसे करें चलती औसत (एमए) एक सरल तकनीकी विश्लेषण उपकरण है जो लगातार अद्यतन औसत मूल्य बनाकर मूल्य डेटा को सुगम बनाता है औसत को एक विशिष्ट अवधि के समय में लिया जाता है, जैसे 10 दिन, 20 मिनट, 30 सप्ताह, या किसी भी समय अवधि व्यापारी चुनता है। आपके व्यापार में चलती हुई औसत का उपयोग करने के फायदे भी हैं, साथ ही साथ किस प्रकार की चलती औसत का उपयोग करने के विकल्प हैं औसत रणनीतियों को आगे बढ़ना भी लोकप्रिय है और किसी भी समय सीमा के अनुसार तैयार किया जा सकता है, दोनों दीर्घकालिक निवेशकों और अल्पकालिक व्यापारियों को सूट कर सकते हैं। (शीर्ष चार तकनीकी संकेतकों के रुझान व्यापारियों को जानने की आवश्यकता है।) एक मूविंग औसत का उपयोग क्यों करें एक चलती औसत कीमत चार्ट पर शोर की मात्रा को कम करने में मदद कर सकता है चलती औसत की दिशा को देखो जिससे कि मूल्य बढ़ने का मूल विचार प्राप्त किया जा सके। समकक्ष और मूल्य बढ़ रहा है (या हाल ही में) कुल मिलाकर, नीचे गुना और कीमत समग्र रूप से बढ़ रही है, बग़ल में चल रही है और कीमत एक सीमा में होने की संभावना है चलती औसत भी समर्थन या प्रतिरोध के रूप में कार्य कर सकता है अपट्रेंड में 50-दिन, 100-दिवसीय या 200-दिवसीय मूविंग एवरेज एक समर्थन स्तर के रूप में कार्य कर सकते हैं, जैसा कि नीचे दिए गए आंकड़े में दिखाया गया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि औसत कार्य एक मंजिल (समर्थन) की तरह है, इसलिए कीमत इसके ऊपर से उछलती है। डाउनथ्रेंड में एक चलती औसत छत की तरह प्रतिरोध के रूप में कार्य कर सकता है, कीमत उसे हिट करती है और फिर फिर से ड्रॉप करना शुरू होती है कीमत इस तरह से चलती औसत का हमेशा सम्मान नहीं करती। इसकी कीमत थोड़ी-थोड़ी से चल सकती है या फिर इसे तक पहुंचने से पहले रिवर्स हो सकती है। एक सामान्य दिशानिर्देश के रूप में, यदि मूल्य चलती औसत से अधिक है, तो प्रवृत्ति ऊपर है यदि कीमत एक चल औसत से नीचे है, तो प्रवृत्ति नीचे है मूविंग एवरेज हालांकि अलग-अलग लम्बाई हो सकती हैं (शीघ्र ही चर्चा की गई है), इसलिए कोई एक अपट्रेंड को इंगित कर सकता है जबकि दूसरा डाउनट्रेन्ड इंगित करता है। चलती औसत के प्रकार एक चल औसत की गणना अलग-अलग तरीकों से की जा सकती है। पांच दिवसीय सरल चलती औसत (एसएमए) केवल पांच सबसे हालिया दैनिक समापन मूल्य जोड़ता है और प्रत्येक दिन एक नया औसत बनाने के लिए इसे पांच से विभाजित करता है। प्रत्येक औसत एक दूसरे से जुड़ा हुआ है, एकवचन बहने वाली रेखा का निर्माण करना। चलती औसत का एक अन्य लोकप्रिय प्रकार घातीय चलती औसत (एएमए) है गणना अधिक जटिल है, लेकिन मूल रूप से सबसे हाल की कीमतों पर अधिक महत्व देता है। उसी चार्ट पर एक 50-दिवसीय एसएमए और 50-दिवसीय ईएमए प्लॉट करें, और आप देखेंगे कि ईएमए एसएमए की तुलना में मूल्य में और अधिक तेजी से प्रतिक्रिया करता है, हाल के मूल्य डेटा पर अतिरिक्त भार के कारण। चार्टिंग सॉफ़्टवेयर और ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म गणना करते हैं, इसलिए एमए का उपयोग करने के लिए मैनुअल गणित की आवश्यकता नहीं है। एक प्रकार का एमए दूसरे से बेहतर नहीं है एक ईएमए स्टॉक या वित्तीय बाजार में एक समय के लिए बेहतर काम कर सकता है, और दूसरी बार एक एसएमए बेहतर काम कर सकता है। चलती औसत के लिए चुना गया समय सीमा भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा कि यह कैसे प्रभावी है (प्रकार की परवाह किए बिना)। चलने की औसत लंबाई सामान्य चलती औसत लंबाई 10, 20, 50, 100 और 200 है। ये लंबाई किसी भी चार्ट समय सीमा (एक मिनट, दैनिक, साप्ताहिक, आदि) को ट्रेडर्स व्यापार क्षितिज के आधार पर लागू की जा सकती है। समय-सीमा या लम्बाई जो आप चलती औसत के लिए चुनते हैं, इसे वापस देखने की अवधि भी कहा जाता है, यह कैसे प्रभावी है में एक बड़ी भूमिका निभा सकता है थोड़ी समय सीमा के साथ एक एमए एक एमए की तुलना में मूल्य परिवर्तन के लिए बहुत ही जल्दी प्रतिक्रिया के साथ एक लंबे समय के पीछे की अवधि के साथ प्रतिक्रिया होगी। 20-दिवसीय चलती औसत से नीचे की गई संख्या में करीब 100 दिन की तुलना में वास्तविक मूल्य पर नज़र रखता है। 20-दिवसीय विश्लेषणात्मक लाभ एक अल्पकालिक व्यापारी के रूप में हो सकता है, क्योंकि यह कीमत का अधिक निकटता से अनुसरण करता है, और इसलिए दीर्घकालिक चलती औसत से कम अंतराल पैदा करता है। अंतराल एक संभावित उत्थान के संकेत देने के लिए चलती औसत के लिए लगने वाला समय है। एक सामान्य दिशानिर्देश के रूप में स्मरण करो, जब मूल्य चलती औसत से अधिक है, तो प्रवृत्ति को माना जाता है। इसलिए जब मूल्य उस औसत से नीचे चला जाता है तो यह उस एमए के आधार पर संभावित रिवर्सल का संकेत करता है। 20 दिन की चलती औसत 100-दिवसीय मूविंग एवरेज की तुलना में बहुत अधिक रिवर्सल सिग्नल प्रदान करेगा। चलती औसत कोई भी लम्बाई, 15, 28, 89, आदि हो सकती है। चलती औसत समायोजित करें ताकि यह ऐतिहासिक डेटा पर अधिक सटीक संकेत प्रदान करे, भविष्य में बेहतर संकेतों को बनाने में मदद कर सकें। ट्रेडिंग रणनीतियाँ - क्रॉसओवर क्रॉसओवर मुख्य चलती औसत रणनीतियों में से एक हैं पहला प्रकार मूल्य क्रॉसओवर है यह पहले चर्चा की गई थी, और जब यह प्रवृत्ति में संभावित परिवर्तन को संकेत देने के लिए मूविंग औसत से ऊपर या नीचे की कीमत पार करता है। एक अन्य रणनीति चार्ट में दो चलती औसत लागू करना है, एक लंबी और एक छोटी जब कम एमए लंबे समय तक एमए के ऊपर पार करता है तो इसका एक खरीद संकेत होता है क्योंकि इससे पता चलता है कि प्रवृत्ति ऊपर जा रही है। इसे सुनहरा क्रॉस कहा जाता है। जब कम एमए लंबे समय तक एमए के नीचे पार करता है तो इसका एक बेचना संकेत होता है क्योंकि यह दर्शाता है कि प्रवृत्ति नीचे जा रही है। यह एक मरे हुए डेथ क्रॉस मूविंग एवरियस के रूप में जाना जाता है, ऐतिहासिक डेटा के आधार पर गणना की जाती है, और गणना के बारे में कुछ भी नहीं प्रकृति में अनुमान है। इसलिए चलती औसत का उपयोग करना परिणाम यादृच्छिक हो सकता है - कभी-कभी बाजार एमए सहयोगियों और व्यापार संकेतों का सम्मान करता है। और दूसरी बार यह कोई सम्मान नहीं दिखाता है। एक बड़ी समस्या यह है कि यदि मूल्य कार्रवाई तड़का हो तो कीमत बहुत पीछे की तरफ रिवर्सल्ट्रैड संकेतों का उत्पादन कर सकती है। जब यह एकमात्र कदम उठाने या प्रवृत्ति को स्पष्ट करने में मदद करने के लिए एक अन्य संकेतक का उपयोग करता है एमए क्रॉसओवर के साथ एक ही बात हो सकती है, जहां एमएसी समय की अवधि के लिए उलझी पड़ती है, जो कि कई (टर्निंग पसंद) ट्रेडों को ट्रिगर करती है बढ़ते औसत मजबूत प्रवृत्ति की परिस्थितियों में काफी अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन अक्सर खराब या स्थितियों में खराब होता है समय सीमा को समायोजित करने में इस अस्थायी रूप से सहायता मिल सकती है, हालांकि कुछ बिंदु पर एमए (एमए) के लिए चुने गए समय सीमा के बावजूद इन मुद्दों पर होने की संभावना है। चलती औसत मूल्य डेटा को सरलता से इसे बाहर चौरसाई करके और एक बहने वाली रेखा बनाने के द्वारा सरल बनाता है इससे अलग-अलग रुझानों को आसान बना सकते हैं एक्सपेंनेलीली मूविंग एवरेज सामान्य गति से चलने वाले औसत की तुलना में मूल्य में तेजी से प्रतिक्रिया करता है। कुछ मामलों में यह अच्छा हो सकता है, और दूसरों में यह झूठी संकेतों का कारण हो सकता है। छोटी लुक बैक अवधि (उदाहरण के लिए 20 दिन) के साथ औसत बढ़ते समय की तुलना में औसत की तुलना में एक लंबी अवधि की अवधि (200 दिन) के साथ-साथ त्वरित रूप से भी प्रतिक्रिया देगा। औसत क्रॉसओवर चलना दोनों प्रविष्टियों और निकास के लिए एक लोकप्रिय रणनीति है। एमएएस संभावित समर्थन या प्रतिरोध के क्षेत्रों को भी उजागर कर सकते हैं हालांकि यह अनुमान लगा सकता है, चलती औसत हमेशा ऐतिहासिक डेटा पर आधारित होते हैं और केवल एक निश्चित अवधि के दौरान औसत मूल्य दिखाते हैं। अनुच्छेद 50 यूरोपीय संघ संधि में एक वार्ता और निपटान खंड है जो किसी भी देश के लिए किए जाने वाले कदमों को रेखांकित करता है। बीटा पूरे बाजार के मुकाबले एक सुरक्षा या पोर्टफोलियो की अस्थिरता या व्यवस्थित जोखिम का एक उपाय है। व्यक्तियों और निगमों द्वारा किए गए पूंजीगत लाभ पर लगाए गए एक प्रकार का कर। पूंजीगत लाभ लाभ है कि एक निवेशक किसी निर्दिष्ट कीमत से कम या नीचे एक सुरक्षा खरीदने का आदेश। एक खरीद सीमा आदेश व्यापारियों और निवेशकों को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है। एक आंतरिक राजस्व सेवा (आईआरएस) नियम जो IRA खाते से जुर्माना-मुक्त निकासी की अनुमति देता है। नियम की आवश्यकता है कि। जनता के लिए एक निजी कंपनी द्वारा स्टॉक की पहली बिक्री। आईपीओ अक्सर छोटे, छोटी कंपनियों द्वारा की जाने वाली कंपनियों द्वारा जारी किए जाते हैं। ईमेल के बारे में महत्वपूर्ण कानूनी जानकारी जो आप भेज रहे हैं इस सेवा का उपयोग करके, आप अपने असली ईमेल पते को इनपुट करने के लिए सहमत हैं और केवल उन लोगों को ही भेजें जिन्हें आप जानते हैं। कुछ अधिकार क्षेत्र में एक ईमेल में झूठी पहचान करने के लिए कानून का उल्लंघन है। आपके द्वारा प्रदान की जाने वाली सभी जानकारी केवल आपकी तरफ से ईमेल भेजने के उद्देश्य से फिडेलिटी द्वारा उपयोग की जाएगी। आपके द्वारा भेजी गई ई-मेल की विषय रेखा फिडेलिटी होगी: आपका ईमेल भेजा गया है। म्यूचुअल फंड्स और म्युचुअल फंड निवेश - फिडेलिटी इन्वेस्टमेंट्स लिंक पर क्लिक करने से एक नई विंडो खुल जाएगी I चलती औसत के साथ गति में व्यापार करना आपके चार्ट के अंदर की जानकारी के धन को अनलॉक करने के लिए इस सरल और शक्तिशाली उपकरण को उजागर करें। फिडेलिटी एक्टिव ट्रेडर्स समाचार ndash 11212016 तकनीकी विश्लेषण सक्रिय व्यापारी प्रो ब्रोकरेज स्टॉक्स अपने निपटान में सभी तकनीकी विश्लेषण उपकरणों के बीच डॉव सिद्धांत एमएसीडी। सापेक्ष शक्ति सूचकांक। जापानी कैंडलस्टिक्स और अपनी रणनीति में समझने और उपयोग करने के लिए अधिकतर औसत औसत सरलतम हैं। फिर भी वे बाजार के रुझान के सबसे महत्वपूर्ण संकेतकों में से एक हो सकते हैं, जो कि 200 9 के बाद से लंबे समय तक चलने वाले रुझान की तुलना में ऊपरी (या निम्न) रुझान वाले बाजारों में विशेष रूप से उपयोगी हो रहा है। यह है कि आप अपने कारोबार को संभावित रूप से बढ़ाने के लिए मूविंग एवरेज कैसे शामिल कर सकते हैं प्रवीणता। औसत क्या चल रहा है औसत मतलब केवल संख्याओं के एक सेट का औसत है एक चलती औसत एक (समय) की श्रृंखला है इसका मतलब यह है कि इसकी कीमतें बढ़ती जा रही हैं क्योंकि नई कीमतें बनती हैं, पुराने आंकड़े गिरा दिए जाते हैं और नवीनतम आंकड़ों की जगह होती है। एक स्टॉक या अन्य वित्तीय सुरक्षा सामान्य आंदोलनों कभी-कभी अस्थिर हो सकती हैं, ऊपर या नीचे उछाल कर सकती हैं, जो कि सामान्य दिशा का आकलन करने के लिए कुछ कठिन हो सकती है। मूविंग एवरेज का प्राथमिक उद्देश्य यह है कि आप जिन रुझानों की स्पष्ट समीक्षा प्राप्त कर रहे हैं, उन आंकड़ों को सुचारू बनाने के लिए (नीचे दी गई चार्ट देखें)। चलती औसत कीमत बाहर smooths। स्रोत: एक्टिव ट्रेडर्स प्रो, 15 नवंबर, 2016 तक। कुछ भिन्न प्रकार की चलती औसत हैं जो सामान्यतः निवेशकों का उपयोग करते हैं। सरल चलती औसत (एसएमए) एसएमए की गणना एक विशेष समय अवधि के लिए सभी डेटा जोड़कर की जाती है और कुल संख्या को दिनों की संख्या से विभाजित करती है। यदि एक्सवाईजेड स्टॉक 30, 31, 30, 2 9 और 30 में पिछले पांच दिनों में बंद हो गया है, तो 5-दिन की सरल चलती औसत 30 होनी चाहिए। एक्सपेंलेशन मुहिम औसत (एएमए) भारित चलती औसत के रूप में भी जाना जाता है, एक ईएमए सबसे हालिया डेटा को अधिक वजन प्रदान करता है। कई व्यापारियों ने हाल के घटनाक्रमों पर अधिक जोर देने के लिए ईएमए का उपयोग करना पसंद किया है। केंद्रित चलती औसत त्रिकोणीय चलती औसत के रूप में भी जाना जाता है, एक केंद्रित चलती औसत श्रृंखला के बीच में सबसे अधिक भार रखकर कीमत और समय को ध्यान में रखता है। यह चलती औसत का कम से कम सामान्यतः इस्तेमाल किया जाने वाला प्रकार है मूविंग एवरेज सभी प्रकार के मूल्य चार्ट (यानी लाइन, बार, और कैंडलस्टिक) पर लागू किया जा सकता है। वे बोलिंगर बैंड के रूप में अन्य संकेतकों का एक महत्वपूर्ण घटक भी हैं। चलती औसत सेट करना अपने चार्ट को सेट करते हुए, चलती औसत जोड़ना बहुत आसान है। फिडेलिटी में सक्रिय व्यापारी प्रो उदाहरण के लिए, बस मुख्य मेनू से एक चार्ट खोलें और संकेतक चुनें मूविंग एवरेज के लिए खोजें या नेविगेट करें, और उस चार्ट को चुनें जिसे आप चार्ट में जोड़ना चाहते हैं। आप एक सरल या एक घातीय चलती औसत सहित विभिन्न चल औसत संकेतकों के बीच चुन सकते हैं। आप चलती औसत के लिए समय की लंबाई भी चुन सकते हैं। आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली एक सेटिंग 50-दिन की घातीय चलती औसत और 200 दिनों की घातीय चलती औसत मूल्य चार्ट पर लागू होती है विभिन्न समय फ़्रेमों के साथ मूविंग एवरेज का उपयोग कितने चल रहे हैं, विभिन्न प्रकार की जानकारी प्रदान कर सकते हैं। जब आप लंबे समय तक रुझान का आकलन करने की कोशिश कर रहे हैं, तो एक लंबी चलती औसत (जैसे कि 200-दिवसीय ईएमए) एक मूल्यवान चिकनाई डिवाइस के रूप में सेवा कर सकता है एक छोटी चलती औसत, जैसे कि 50-दिवसीय मूविंग एवरेज, कीमत की कार्रवाई का अधिक बारीकी से पालन करते हैं, और इसलिए अक्सर अल्पकालिक पैटर्न का आकलन करने के लिए उपयोग किया जाता है प्रत्येक चल औसत एक समर्थन और प्रतिरोध संकेतक के रूप में सेवा कर सकता है, और अक्सर अल्पकालिक मूल्य लक्ष्य या कुंजी स्तर के रूप में उपयोग किया जाता है वास्तव में चलने वाले औसत से व्यापारिक संकेतों की उत्पत्ति बढ़ते हुए औसत कई संभावित व्यापारियों द्वारा संभावित रूप से महत्वपूर्ण समर्थन और प्रतिरोध मूल्य स्तर के रूप में मान्यता प्राप्त है। यदि कीमत एक औसत चलती औसत से ऊपर है, तो यह स्टॉक मजबूत होने पर मजबूत समर्थन स्तर के रूप में काम कर सकता है, तो कीमत अधिक चलने वाले औसत मूल्य स्तर से कम हो सकती है। वैकल्पिक रूप से, यदि कीमत एक औसत चलती औसत से नीचे है, तो यह स्टॉक मजबूत होने के लिए प्रतिरोधी स्तर के रूप में काम कर सकता है यदि स्टॉक में वृद्धि होती है, तो कीमत चलती औसत से ऊपर उठने के लिए संघर्ष कर सकती है। गोल्डन क्रॉस और डेथ क्रॉस दो चलने वाली औसत का उपयोग एक शक्तिशाली क्रॉसओवर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए भी किया जा सकता है। क्रॉसओवर विधि में खरीद या बिक्री शामिल है, जब एक छोटी चलती औसत एक लंबी चलती औसत पार करती है। एक तेजी से चलती औसत एक धीमी गति से चलती औसत से ऊपर पार जब एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। उदाहरण के लिए, गोल्डन क्रॉस तब होता है जब 50-दिवसीय ईएमए की तरह एक चलती औसत, 200-दिवसीय चलती औसत से अधिक हो जाती है। यह संकेत व्यक्तिगत शेयर पर या एसपी 500 की तरह एक व्यापक बाजार सूचकांक पर उत्पन्न किया जा सकता है। ऊपर एसपी 500 के चार्ट का उपयोग करते हुए, सबसे हालिया क्रॉसओवर अप्रैल 2016 में एक सोने का क्रॉस था (ऊपर चार्ट देखें)। सपा 500 ने लगभग 7 वर्षों के बाद से, लगभग मध्य नवंबर तक हासिल किया है। वैकल्पिक रूप से, एक बेचना संकेत तब उत्पन्न होता है जब तेजी से चलती औसत धीमी चलती औसत से कम हो जाती है। उदाहरण के लिए, यदि कोई 50-दिवसीय मूविंग एवरेज, 200-दिवसीय चलती औसत से नीचे पार हो जाती है, तो यह मौत पार हो जाएगी। आखिरी मौत का पार 2016 के शुरू में हुआ था। अगले संभावित क्रॉसओवर संकेत, यह देखते हुए कि पिछले एक स्वर्ण क्रॉस था, एक मृत्यु क्रॉस है। कार्रवाई में औसत ले जाना और कुछ अंतिम युक्तियां एक सामान्य नियम के रूप में, याद रखें कि चलती औसत आमतौर पर सबसे अधिक उपयोगी होते हैं जब अपट्रेंड या डाउनट्रेन्ड के दौरान उपयोग किया जाता है, और आमतौर पर कम से कम उपयोगी होते हैं जब बग़ल में बाजारों में इस्तेमाल किया जाता है आम तौर पर बोलते हुए, स्टॉक सात साल से अधिक बुल रैली के लिए ज्यादातर सीढ़ी-जैसे उतार चढ़ाव में रहे हैं, इसलिए सिद्धांत बताता है कि चलती औसत वर्तमान बाजार के माहौल में विशेष रूप से शक्तिशाली उपकरण हो सकते हैं। एसपी 500 चार्ट (ऊपर) पर फिर से देख, आप देख सकते हैं कि लंबी अवधि की प्रवृत्ति है इसके अलावा, कीमत अल्पकालिक चलती औसत और दीर्घकालिक चलती औसत से ऊपर है। यदि कीमत वर्तमान स्तर से घट रही है, तो दोनों चलती औसत को महत्वपूर्ण समर्थन स्तर के रूप में देखा जाएगा। जैसे कि चार्ट दिखाता है, समय के विस्तारित अवधि के लिए मूल्य (या उससे नीचे) चलती औसत के लिए संभव है। बेशक, आप केवल चलती औसत से उत्पन्न संकेतों के आधार पर व्यापार नहीं करना चाहते हैं। हालांकि, उनका उपयोग आपके दृष्टिकोण को बनाने में सहायता के लिए अन्य तकनीकी और मौलिक डेटा बिंदुओं के साथ संयोजन में किया जा सकता है। अधिक जानें तकनीकी विश्लेषण बाजार कार्यों पर विशेष रूप से, मात्रा और मूल्य पर केंद्रित है। तकनीकी विश्लेषण स्टॉक का विश्लेषण करने के लिए केवल एक ही तरीका है। कौन सा स्टॉक खरीदने या बेचने पर विचार करते हैं, आपको उस दृष्टिकोण का उपयोग करना चाहिए जो आप के साथ सबसे सहज हैं। आपके सभी निवेशों के साथ, आपको अपने स्वयं के दृढ़ संकल्प बनाना चाहिए कि क्या आपके निवेश के उद्देश्यों, जोखिम सहिष्णुता और वित्तीय स्थिति के आधार पर आपके लिए किसी विशेष सुरक्षा या प्रतिभूतियों में निवेश सही है या नहीं। पिछला प्रदर्शन भविष्य के नतीजों की गांरटी नहीं है। शेयर बाजार अस्थिर है और प्रतिकूल जारीकर्ता, राजनीतिक, नियामक, बाजार या आर्थिक विकास के जवाब में काफी गिरावट कर सकते हैं। मत व्यक्तियों द्वारा स्वेच्छा से प्रस्तुत किए जाते हैं और लेखों की उपयोगी जानकारी के बारे में अपनी राय दर्शाते हैं। एक बार पर्याप्त संख्या में वोट सबमिट हो जाने पर सहायकता के लिए एक प्रतिशत मूल्य प्रदर्शित होगा। फिडेलिटी ब्रोकरेज सर्विसेज एलएलसी, एनवाईएसई के सदस्य, एसआईपीसी 900 सलेम स्ट्रीट, स्मिथफील्ड, आरआई 02 9 17 ई-मेल के बारे में महत्वपूर्ण कानूनी जानकारी जो आप भेज देंगे इस सेवा का उपयोग करके, आप अपने वास्तविक ई-मेल पते को इनपुट करने के लिए सहमत हैं और केवल उन लोगों को ही भेजें जिन्हें आप जानते हैं। कुछ न्यायालयों में ई-मेल में गलत पहचान करने के लिए यह कानून का उल्लंघन है। आपके द्वारा प्रदान की जाने वाली सभी जानकारी केवल वफादारी पर ई-मेल भेजने के उद्देश्य के लिए फिडेलिटी द्वारा उपयोग की जाएगी। आपके द्वारा भेजी गई ई-मेल की विषय रेखा फिडेलिटी होगी: आपका ई-मेल भेजा गया है। तकनीकी विश्लेषण: चलने की औसत अधिकांश चार्ट पैटर्न मूल्य आंदोलन में बहुत भिन्नता दिखाते हैं इससे व्यापारियों को एक सुरक्षा की समग्र प्रवृत्ति का विचार प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है। चलने की औसत लागू करने के लिए इसका एक सरल तरीका व्यापारियों का इस्तेमाल होता है। चलती औसत समय की एक निश्चित मात्रा में सुरक्षा की औसत कीमत है एक सुरक्षा औसत कीमत की साजिश रचने से, मूल्य आंदोलन को सुखाया जाता है। दिन-प्रतिदिन उतार-चढ़ाव हटा दिए जाने के बाद, व्यापारियों को सही रुझान की पहचान करने और संभावना बढ़ाना बेहतर होता है कि यह उनके पक्ष में काम करेगा। (अधिक जानने के लिए, मूविंग एवरेरी ट्यूटोरियल पढ़ें।) चलने की औसत विविधताएं विभिन्न प्रकार की विविधताएं हैं जो औसत से भिन्न होती हैं, लेकिन उनकी गणना कैसे की जाती है, लेकिन प्रत्येक औसत की व्याख्या कैसे की जाती है। गणना केवल मूल्य के आधार पर भार के संबंध में भिन्न होती है, जो प्रत्येक मूल्य बिंदु के समान भार से हाल के डेटा पर अधिक वजन रखने के लिए स्थानांतरित होता है। चलती औसत के तीन सबसे सामान्य प्रकार सरल हैं रैखिक और घातीय सरल मूविंग एवरेज (एसएमए) यह चलने की औसत कीमतों की गणना करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली सबसे आम विधि है। यह केवल समय की अवधि के दौरान पिछले सभी समापन मूल्यों का योग लेता है और गणना में उपयोग की जाने वाली कीमतों की संख्या के आधार पर विभाजित करता है। उदाहरण के लिए, 10-दिवसीय चलती औसत में, पिछले 10 समापन कीमतें एक साथ जोड़ दी जाती हैं और फिर 10 से विभाजित की जाती हैं। जैसा कि आप चित्रा 1 में देख सकते हैं, एक व्यापारी संख्या में वृद्धि करके मूल्यों को बदलकर औसत कम उत्तरदायी बना सकता है। गणना में प्रयुक्त अवधि का गणना में समय की अवधि बढ़ाने से दीर्घकालिक प्रवृत्ति की ताकत को मापने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक और संभावना है कि यह रिवर्स होगा। कई व्यक्तियों का तर्क है कि इस प्रकार की औसत की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु के परिणाम पर एक ही प्रभाव पड़ता है, इसके बावजूद अनुक्रम में यह कहां होता है। आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा अधिक महत्वपूर्ण है और, इसलिए, यह भी एक उच्च भार होना चाहिए। इस तरह की आलोचना मुख्य कारकों में से एक रही है, जो चलती औसत के अन्य रूपों के आविष्कार के लिए अग्रणी है। रैखिक भारित औसत यह चालू औसत सूचक तीन में से कम से कम आम है और बराबर भार की समस्या को हल करने के लिए उपयोग किया जाता है। रैखिक भारित चलती औसत की गणना एक समयावधि में सभी समापन मूल्यों का योग लेती है और डेटा बिंदु की स्थिति से उन्हें गुणा करके और फिर अवधि की संख्या के योग से विभाजित करती है। उदाहरण के लिए, पांच दिवसीय रैखिक भारित औसत में, आज की समाप्ति की कीमत पांच गुणा करके, चार गुणा करके और पहले की अवधि में पहले दिन तक पहुंचने तक। ये संख्याएं एक साथ जोड़ दी जाती हैं और मल्टीप्लायरों के योग से विभाजित की जाती हैं। घातीय मूविंग औसत (एएमए) यह चलती औसत गणना हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक वजन रखने के लिए एक चौरसाई फैक्टर का उपयोग करती है और रैखिक भारित औसत से ज्यादा कुशल माना जाता है गणना की समझ रखने के लिए ज्यादातर व्यापारियों के लिए आम तौर पर जरूरी नहीं होता क्योंकि अधिकांश चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं। घातीय चलती औसत के बारे में याद रखना सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि सरल चलती औसत से संबंधित नई जानकारी के लिए यह अधिक उत्तरदायी है। यह जवाबदेही एक महत्वपूर्ण कारक है कि कई तकनीकी व्यापारियों के बीच यह चलती औसत पसंद क्यों है। जैसा कि आप चित्रा 2 में देख सकते हैं, 15-अवधि की ईएमए बढ़ जाती है और 15-अवधि एसएमए से तेज़ी से गिरती है। यह मामूली अंतर बहुत ज्यादा नहीं लगता है, लेकिन इसके बारे में जागरूक होना एक महत्वपूर्ण कारक है क्योंकि इससे रिटर्न पर असर पड़ सकता है। मूविंग एवरेज के प्रमुख उपयोग मूविंग एवरेज का उपयोग मौजूदा रुझानों और प्रवृत्ति को उलटावों के साथ-साथ समर्थन और प्रतिरोध स्तरों को सेट करने के लिए किया जाता है मूविंग एवरेज का उपयोग तेजी से पहचानने के लिए किया जा सकता है कि चलती औसत की दिशा के आधार पर सुरक्षा एक अपट्रेंड या डाउनट्रेंड में चल रही है या नहीं। जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, जब चलती औसत ऊपर की ओर बढ़ रहा है और इसकी कीमत ऊपर है, तो सुरक्षा एक अपट्रेंड में है। इसके विपरीत, नीचे की कीमत के साथ नीचे की ओर चलती हुई औसत औसत का उपयोग डाउनट्रेन्ड संकेत करने के लिए किया जा सकता है। गति का निर्धारण करने का एक और तरीका चलती औसत की एक जोड़ी के क्रम को देखना है। जब एक अल्पकालिक औसत लंबी अवधि के औसत से ऊपर है, तो प्रवृत्ति ऊपर है दूसरी ओर, कम अवधि के औसत से ऊपर एक दीर्घकालिक औसत प्रवृत्ति में एक निम्न आंदोलन का संकेत करता है। औसत प्रवृत्ति के उलट चलना दो मुख्य तरीकों से बनती है: जब मूल्य एक चल औसत से बढ़ता है और जब यह औसत क्रॉसओवर चलती है पहला आम संकेत तब होता है जब कीमत एक महत्वपूर्ण चलती औसत से बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, जब एक सुरक्षा की कीमत 50-अवधि की चलती औसत से नीचे गिरती है, जैसे चित्रा 4 में, यह एक संकेत है कि अपट्रेंड पीछे हो सकता है। एक प्रवृत्ति उलटा हुआ का दूसरा संकेत तब होता है जब एक चलती औसत दूसरे के माध्यम से पार हो जाती है उदाहरण के लिए, जैसा कि आप चित्रा 5 में देख सकते हैं, यदि 15-दिन की चलती औसत 50-दिवसीय चलती औसत से अधिक हो जाती है, तो यह एक सकारात्मक संकेत है कि मूल्य बढ़ाना शुरू हो जाएगा। यदि गणना में इस्तेमाल की जाने वाली अवधि अपेक्षाकृत कम है, उदाहरण के लिए 15 और 35, यह एक अल्पकालिक प्रवृत्ति का उलट हो सकता है। दूसरी ओर, जब अपेक्षाकृत लंबे समय के फ्रेम के साथ दो औसत पार हो जाते हैं (उदाहरण के लिए 50 और 200), इसका इस्तेमाल प्रवृत्ति में दीर्घकालिक बदलाव का सुझाव देने के लिए किया जाता है। एक और प्रमुख तरीके से चलती औसत का उपयोग किया जाता है जो कि समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की पहचान करता है। एक शेयर जो कि एक प्रमुख चलती औसत का समर्थन करता है, एक बार गिरावट को रोकने और रिवर्स दिशानिर्देश को रोकते हुए यह देखने के लिए असामान्य नहीं है। एक प्रमुख चलती औसत के माध्यम से एक चाल अक्सर तकनीकी व्यापारियों द्वारा एक संकेत के रूप में उपयोग किया जाता है जो कि प्रवृत्ति पीछे हो रही है। उदाहरण के लिए, अगर 200 दिनों की औसत औसत से नीचे की दिशा में कीमत टूट जाती है, तो यह संकेत है कि अपट्रेंड रिवर्सिंग है। चलने की औसत एक सुरक्षा में प्रवृत्ति का विश्लेषण करने के लिए एक शक्तिशाली टूल है। वे उपयोगी समर्थन और प्रतिरोध अंक प्रदान करते हैं और उपयोग करने में बहुत आसान है। चलने की औसत बनाने के दौरान उपयोग किए जाने वाले सबसे सामान्य समय फ्रेम 200-दिन, 100-दिन, 50-दिन, 20-दिन और 10-दिन हैं। 200-दिवसीय औसत एक व्यापार वर्ष का एक अच्छा उपाय माना जाता है, एक आधा वर्ष का 100 दिवसीय औसत, एक साल का एक चौथाई का औसत 50 दिन, एक महीने का 20-दिन का औसत और 10 दो सप्ताह की औसत-औसत औसत चलते हुए तकनीकी व्यापारियों ने कुछ शोर को सुगम कर दिया है जो कि दिन-प्रतिदिन के मूल्य आंदोलनों में पाए जाते हैं, जिससे व्यापारियों को मूल्य प्रवृत्ति का एक स्पष्ट नज़रिया मिलता है। अब तक हम चार्ट और औसत के माध्यम से मूल्य आंदोलन पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। अगले खंड में, मूल्य आंदोलन और पैटर्न की पुष्टि करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली कुछ अन्य तकनीकों को अच्छी तरह से देखें। जटिल डेटा विश्लेषण करने के लिए विश्लेषण टूलपैक का उपयोग करें इस पर लागू होता है: मैक के लिए Excel 2016 Excel 2013 Excel 2010 Excel 2007 Excel 2016 कम यदि आप जटिल सांख्यिकीय या इंजीनियरिंग विश्लेषण विकसित करने की आवश्यकता है, तो आप विश्लेषण ToolPak का उपयोग करके चरणों और समय को बचा सकते हैं। आप प्रत्येक विश्लेषण के लिए डेटा और मापदंड प्रदान करते हैं, और उपकरण आउटपुट तालिका में परिणामों की गणना और प्रदर्शित करने के लिए उपयुक्त सांख्यिकीय या इंजीनियरिंग मैक्रो कार्यों का उपयोग करता है। कुछ उपकरण आउटपुट टेबल के अलावा चार्ट उत्पन्न करते हैं डेटा विश्लेषण कार्यों का एक समय में केवल एक कार्यपत्रक पर उपयोग किया जा सकता है। जब आप समूहीकृत कार्यपत्रकों पर डेटा विश्लेषण करते हैं, तो परिणाम पहले कार्यपत्रक पर दिखाई देंगे और रिक्त स्वरूपित तालिकाओं शेष कार्यपत्रकों पर दिखाई देंगे। कार्यपत्रकों के बाकी हिस्सों पर डेटा विश्लेषण करने के लिए, प्रत्येक वर्कशीट के लिए विश्लेषण उपकरण की पुनर्गणना करें। विश्लेषण टूलपैक में निम्न अनुभागों में वर्णित उपकरण शामिल हैं। इन उपकरणों तक पहुंचने के लिए, डेटा टैब पर विश्लेषण समूह में डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। यदि डेटा विश्लेषण कमांड उपलब्ध नहीं है, तो आपको विश्लेषण टूलपैक एड-इन प्रोग्राम को लोड करना होगा। लोड करें और विश्लेषण टूलपैक को सक्रिय करें फ़ाइल टैब पर क्लिक करें, विकल्प क्लिक करें। और फिर ऐड-इन्स श्रेणी पर क्लिक करें। यदि आप Excel 2007 का उपयोग कर रहे हैं, तो Microsoft Office बटन क्लिक करें और उसके बाद Excel विकल्प क्लिक करें प्रबंधित बॉक्स में, Excel ऐड-इन्स चुनें और फिर जाओ क्लिक करें यदि आप मैक के लिए Excel का उपयोग कर रहे हैं, तो फ़ाइल मेनू में टूल gt एक्सेल ऐड-इन पर जाएं ऐड-इन बॉक्स में, विश्लेषण टूलपैक चेक बॉक्स को चेक करें, और उसके बाद ठीक क्लिक करें। यदि विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन उपलब्ध बॉक्स में सूचीबद्ध नहीं है, तो उसे ढूंढने के लिए ब्राउज़ करें क्लिक करें। अगर आपको संकेत मिलता है कि विश्लेषण टूलपैक वर्तमान में आपके कंप्यूटर पर इंस्टॉल नहीं है, तो इसे स्थापित करने के लिए हां क्लिक करें। नोट: विश्लेषण ToolPak के लिए अनुप्रयोग (VBA) के लिए विजुअल बेसिक फ़ंक्शन शामिल करने के लिए, आप विश्लेषण टूलपैक लोड कर सकते हैं - VBA ऐड-इन उसी तरीके से जो आप विश्लेषण टूलपैकेज लोड करते हैं। ऐड-इन उपलब्ध बॉक्स में, विश्लेषण टूलपैक - VBA चेक बॉक्स का चयन करें। Anova विश्लेषण उपकरण विभिन्न प्रकार के विचरण विश्लेषण प्रदान करते हैं। जिस टूल का आप उपयोग करना चाहिए, उस आधार पर निर्भर करता है कि आप जिन आबादी से परीक्षण करना चाहते हैं, उन कारकों की संख्या और नमूने की संख्या पर निर्भर करता है। अनोवा: एकल फैक्टर यह उपकरण दो या दो से अधिक नमूनों के लिए डेटा पर भिन्नता का सरल विश्लेषण करता है। विश्लेषण इस परिकल्पना की एक परीक्षा प्रदान करता है कि प्रत्येक नमूना वैकल्पिक अवधारणा के विरुद्ध एक ही अंतर्निहित संभावना वितरण से खींचा जाता है, जो कि सभी नमूनों के लिए अंतर्निहित संभावना वितरण समान नहीं हैं। यदि केवल दो नमूने हैं, तो आप वर्कशीट फ़ंक्शन टी का उपयोग कर सकते हैं। परीक्षा । दो से अधिक नमूनों के साथ, टी के कोई सुविधाजनक सामान्यीकरण नहीं है परीक्षा । और सिंगल फैक्टर अनोवा मॉडल को इसके बजाय पर कॉल किया जा सकता है। अनोवा: प्रतिकृति के साथ दो-फैक्टर यह विश्लेषण उपकरण उपयोगी होता है जब डाटा दो अलग-अलग आयामों के साथ वर्गीकृत किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, पौधों की ऊँचाई को मापने के लिए प्रयोग में, पौधों को विभिन्न प्रकार के उर्वरक (उदाहरण के लिए, ए, बी, सी) दिया जा सकता है और अलग-अलग तापमान (उदाहरण के लिए, कम, उच्च) पर भी रखा जा सकता है। छह संभव युग्मों में से प्रत्येक के लिए, हमारे पास पौधे की ऊँचाई की एक समान संख्या है इस अनोवा टूल का उपयोग करके, हम यह जांच सकते हैं: क्या विभिन्न उर्वरक ब्रांडों के लिए पौधों की ऊंचाइयों को उसी अंतर्निहित आबादी से खींचा गया है। इस विश्लेषण के लिए तापमान को नजरअंदाज किया जाता है क्या विभिन्न तापमान स्तरों के लिए पौधों की ऊंचाइयों को एक ही अंतर्निहित आबादी से खींचा जाता है। इस विश्लेषण के लिए उर्वरक ब्रांडों की उपेक्षा की जाती है क्या पहले बुलेटेड बिंदु में पाया गया उर्वरक ब्रांड और दूसरे बुलेटेड बिंदु में पाए जाने वाले तापमान में अंतर के प्रभाव के लिए जिम्मेदार है, मूल्यों के सभी जोड़ों का प्रतिनिधित्व करने वाले छह नमूनों को समान आबादी से खींचा जाता है। वैकल्पिक परिकल्पना यह है कि विशिष्ट युग्मों के कारण और जो कि उर्वरक पर अकेले या तापमान पर आधारित हैं, उससे अधिक प्रभाव पड़ता है। अनोवा: प्रतिकृति के बिना दो-फैक्टर यह विश्लेषण उपकरण तब उपयोगी होता है जब डेटा को दो-फैक्टर मामले में दो अलग-अलग आयामों पर वर्गीकृत किया जाता है। हालांकि, इस उपकरण के लिए यह माना जाता है कि प्रत्येक जोड़ी के लिए केवल एक ही अवलोकन होता है (उदाहरण के लिए, प्रत्येक जोड़ी में पिछले उदाहरण में) कोरल और पेरासन वर्कशीट कार्य दोनों में दो माप चर के बीच सहसंबंध गुणांक की गणना करते हैं, जब प्रत्येक एन के विषयों के लिए प्रत्येक वेरिएबल पर माप देखा जाता है। (किसी भी विषय के लिए किसी भी लापता अवलोकन के कारण उस विषय को विश्लेषण में अनदेखा कर दिया जाता है।) सहसंबंध विश्लेषण उपकरण विशेष रूप से उपयोगी होता है, जब प्रत्येक एन विषयों के लिए दो से अधिक माप चर होते हैं यह एक आउटपुट तालिका प्रदान करता है, एक संबंध मैट्रिक्स, जो कोरल (या पेरासन) के मूल्य को दिखाती है जो माप के प्रत्येक संभावित जोड़ी पर लागू होता है। सहसंबंध गुणांक, जैसे संप्रदाय, वह सीमा है जो दो माप चर भिन्न होते हैं। सह-संबंध के विपरीत, सहसंबंध गुणांक को बढ़ाया जाता है ताकि इसका मूल्य इकाइयों से स्वतंत्र हो, जिसमें दो माप चर व्यक्त किए जाते हैं। (उदाहरण के लिए, यदि दो माप चर वजन और ऊंचाई हैं, तो सहसंबंध गुणांक का मूल्य अपरिवर्तित नहीं होता है, यदि वजन पाउंड से किलोग्राम तक परिवर्तित हो जाता है।) किसी भी सहसंबंध गुणांक का मूल्य 1 और 1 के बीच होना चाहिए। आप माप के चर के प्रत्येक जोड़ी की जांच करने के लिए सहसंबंध विश्लेषण उपकरण का उपयोग कर सकते हैं, यह निर्धारित करने के लिए कि क्या दो माप चर एक साथ चलते हैं, चाहे एक चर के बड़े मूल्य अन्य (सकारात्मक सहसंबंध) के बड़े मूल्यों से जुड़े हों, चाहे एक चर के छोटे मूल्य दूसरे (नकारात्मक सहसंबंध) के बड़े मूल्यों के साथ जुड़े हुए हैं, या ये कि दोनों चर के मूल्य असंबंधित हैं (0 के निकट संबंध (शून्य))। व्यक्तियों के एक समूह पर आपके पास एन अलग-अलग माप वैरिएबल हैं, जब सहसंबंध और कोवेरियन्स टूल दोनों एक ही सेटिंग में उपयोग किए जा सकते हैं। सहसंबंध और कोवेरिएंस उपकरण प्रत्येक एक आउटपुट तालिका, एक मैट्रिक्स देते हैं, जो कि माप की प्रत्येक जोड़ी के बीच क्रमशः सहसंबंध गुणांक या सह-संवेदना दिखाता है। अंतर यही है कि सहसंबंध गुणांक 1 और 1 के बीच में शामिल होने के लिए स्केल किए जाते हैं। इसी प्रकार के संप्रदाय को बढ़ाया नहीं जाता है। दोनों सहसंबंध गुणांक और सह-संवेदना उस सीमा के उपाय हैं, जिनमें दो चर भिन्न होते हैं। कोवेरियस टूल माप की प्रत्येक जोड़ी के लिए वर्कशीट फ़ंक्शन COVARIANCE. P के मूल्य की गणना करता है। (कोवेरियस टूल के बजाय कॉवर्सेंस उपकरण का प्रत्यक्ष उपयोग एक उचित विकल्प है जब केवल दो मापन वैरिएबल होते हैं, जो कि, एन 2 है।) पंक्ति I, कॉलम i में कोवेरियस टूल्स आउटपुट तालिका के विकर्ण पर प्रविष्टि सहकारिता है i-th मापन चर के साथ ही स्वयं। वर्चुसेट फ़ंक्शन VAR द्वारा की गई गणना के अनुसार, यह उस व्हेरिएबल के लिए बस जनसंख्या विचरण है। पी आप माप के चर के प्रत्येक जोड़ी की जांच करने के लिए कोवेरियस टूल का उपयोग कर सकते हैं, यह निर्धारित करने के लिए कि क्या दो माप चर एक साथ चलते हैं या नहीं, यह है कि एक चर के बड़े मूल्य अन्य (सकारात्मक सहप्रतिनिधि) के बड़े मूल्यों से जुड़े हों, चाहे छोटा हो एक चर के मूल्य दूसरे (नकारात्मक सहप्रतिनिधि) के बड़े मूल्यों के साथ जुड़े हुए हैं, या ये कि दोनों चर के मूल्य असंबंधित होते हैं (सहवर्ती करीब 0 (शून्य))।