एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज की गणना कैसे करें

स्टॉक विश्लेषक शोर को फ़िल्टर करने और रुझानों की पहचान करने में मदद करने के लिए चलती औसत का उपयोग करते हैं। उनका उपयोग कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए नहीं किया जाता है - लेकिन प्रवृत्ति की जानकारी चलती औसत के ग्राफ़ से प्राप्त होती है, विशेष रूप से कई मूविंग एवरेज एक दूसरे के ऊपर मढ़ा हुआ है, प्रतिरोध और समर्थन के बिंदुओं की पहचान करने में मदद कर सकता है, और खरीदने के निर्णय को ट्रिगर कर सकता है या बेचना। मूविंग एवरेज दो प्रकार के होते हैं: साधारण मूविंग एवरेज और एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज, बाद वाला ट्रेंड में बदलाव के लिए अधिक तेजी से प्रतिक्रिया करता है।

टीएल; डीआर (बहुत लंबा; पढ़ा नहीं)

एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज फॉर्मूला है:

ईएमए = (समापन मूल्य - पिछले दिन का ईएमए) × चौरसाई स्थिर + पिछले दिन का ईएमए

जहां चौरसाई स्थिरांक है:

2 (समय अवधि की संख्या + 1)

इससे पहले कि आप घातीय चलती औसत की गणना शुरू कर सकें, आपको एक साधारण चलती औसत या एसएमए की गणना करने में सक्षम होना चाहिए। एसएमए और ईएमए दोनों आमतौर पर स्टॉक क्लोजिंग कीमतों पर आधारित होते हैं।

एक साधारण चलती औसत खोजने के लिए, आप गणितीय माध्य की गणना करते हैं। दूसरे शब्दों में, आप अपने एसएमए में सभी समापन मूल्यों का योग करते हैं, और फिर समापन कीमतों की संख्या से विभाजित करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप १०-दिवसीय एसएमए की गणना कर रहे हैं, तो आप पहले पिछले १० दिनों के सभी समापन मूल्यों को जोड़ेंगे, और फिर १० से विभाजित करेंगे। इसलिए यदि 10-दिन की अवधि में समापन मूल्य $12, $12, $13, $15, $18, $17, $18, $20, $21 और $24 हैं, तो SMA होगा:

तो उस 10-दिन की अवधि के लिए औसत समापन मूल्य $17 है। लेकिन एसएमए के उपयोगी होने के लिए आपको कई एसएमए की गणना करनी चाहिए और उनका ग्राफ बनाना चाहिए, और क्योंकि प्रत्येक एसएमए केवल पिछले 10 दिनों के डेटा के साथ डील करता है, जैसे ही आप नया डेटा जोड़ते हैं, पुराने मान समीकरण से "बाहर" हो जाएंगे अंक। यही कारण है कि औसत के ग्राफ को "स्थानांतरित" करने और समय के साथ कीमत में बदलाव को समायोजित करने की अनुमति मिलती है, हालांकि उस पुराने डेटा के प्रभाव को स्थिर करने का मतलब है कि आपके सरल में मूल्य परिवर्तन वास्तव में परिलक्षित होने से पहले एक अंतराल अवधि है औसत चलन।

उदाहरण के लिए: अगले दिन, आपका स्टॉक फिर से $24 पर बंद होता है। इस बार जब आप एसएमए की गणना करते हैं तो आप अपने समीकरण में नवीनतम डेटा बिंदु जोड़ते हैं, लेकिन सबसे पुराने डेटा बिंदु को "खो" भी देते हैं - वह पहला $12 समापन मूल्य। तो अब आपका 10-दिवसीय सरल मूविंग एवरेज है:

आप उसी प्रक्रिया को प्रतिदिन करेंगे, प्रत्येक दिन के लिए एक नए एसएमए की गणना करते हुए जिसे आप अपने ग्राफ़ पर प्रदर्शित करना चाहते हैं।

आपके एसएमए के वास्तविक मूल्य परिवर्तनों तक पहुंचने से पहले की अंतराल अवधि अनिवार्य रूप से एक बुरी चीज नहीं है; वह "अंतराल" वह है जो दिन-प्रतिदिन की कीमतों में भिन्नता को सुगम बनाता है। यदि चलती औसत बढ़ती है, तो आप जानते हैं कि आवधिक गिरावट के बावजूद कीमतें आम तौर पर बढ़ रही हैं। इसी तरह, यदि एक चलती औसत गिरना शुरू हो जाती है, तो इसका मतलब है कि आवधिक गिरावट के बावजूद कीमतें आम तौर पर घट रही हैं।

दूसरा, आपके मूविंग एवरेज (पांच-दिन बनाम 10-दिन बनाम 100-दिन, और इसी तरह) की समयावधि जितनी लंबी होगी, यह वर्तमान रुझानों को प्रतिबिंबित करने के लिए उतनी ही धीमी गति से समायोजित होगी। तो लंबी अवधि के चलती औसत का व्यवहार आपको लंबी अवधि के रुझानों में एक खिड़की देता है, जबकि एक छोटी चलती औसत अधिक अल्पकालिक प्रवृत्तियों के व्यवहार को दर्शाती है।

एक साधारण मूविंग एवरेज (एसएमए) और एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए) के बीच महत्वपूर्ण अंतर यह है कि ईएमए गणना में, सबसे हालिया डेटा को अधिक प्रभाव डालने के लिए भारित किया जाता है। यह प्रवृत्तियों को समायोजित करने और प्रतिबिंबित करने के लिए ईएमए को एसएमए से तेज बनाता है। नकारात्मक पक्ष पर, एक ईएमए को यथोचित रूप से सटीक होने के लिए बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है।

डेटा के एक सेट के ईएमए की गणना करने के लिए, आपको तीन काम करने होंगे:

यदि आपको याद है कि मूल उदाहरण में कहा गया है कि आप पूरे वर्ष के मूल्य के लिए स्टॉक के पांच-दिवसीय ईएमए की गणना करेंगे डेटा, इसका मतलब है कि आपके पास अभी भी कई सौ गणनाएं हैं - क्योंकि आपको एक दिन की गणना करना है समय। जाहिर है, आपके लिए संख्याओं को कम करने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम या स्क्रिप्ट के साथ यह बहुत तेज़ और आसान है।

यदि आप वास्तव में सबसे सटीक ईएमए संभव चाहते हैं, तो आपको स्टॉक उपलब्ध होने के पहले दिन से डेटा के साथ अपनी गणना शुरू करनी चाहिए। हालांकि यह अक्सर अव्यावहारिक होता है, यह इस तथ्य को भी पुष्ट करता है कि ईएमए का उपयोग रुझानों को प्रतिबिंबित करने और उनका विश्लेषण करने के लिए किया जाता है - इसलिए यदि आप रेखांकन करते हैं स्टॉक के पहले दिन से शुरू होने वाला ईएमए आप देखेंगे कि कैसे, अंतराल अवधि के बाद, वास्तविक स्टॉक का पालन करने के लिए ग्राफ वक्र बदल जाता है कीमतें। यदि आप समान ग्राफ़ पर समान समयावधि के लिए एक SMA भी बनाते हैं, तो आप यह भी देखेंगे कि एक EMA, SMA की तुलना में अधिक तेज़ी से मूल्य में परिवर्तन को समायोजित करता है।