एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज की गणना कैसे करें

विषय

• टीएल; डीआर (बहुत लंबा; डिडंट रीड)
• एक साधारण मूविंग एवरेज की गणना कैसे करें
• चलती अवधि में अंतराल
• घातीय मूविंग औसत फॉर्मूला
• टिप्स
• एक सटीक ईएमए प्राप्त करना

स्टॉक विश्लेषक शोर को फ़िल्टर करने और रुझानों की पहचान करने में मदद करने के लिए मूविंग एवरेज का उपयोग करते हैं। वे मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग नहीं किए गए - लेकिन प्रवृत्ति की जानकारी चलती औसत के ग्राफ से चमकती है, विशेष रूप से एक दूसरे के ऊपर चलती औसत, प्रतिरोध और समर्थन के बिंदुओं की पहचान करने और खरीदने या बेचने के लिए ट्रिगर ट्रिगर करने में मदद कर सकती है। दो प्रकार के मूविंग एवरेज हैं: सरल मूविंग एवरेज और एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज, बाद वाले रुझानों में बदलाव के लिए अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया करना।

टीएल; डीआर (बहुत लंबा; डिडंट रीड)

घातीय चलती औसत सूत्र है:

ईएमए = (समापन मूल्य - पिछले दिनों ईएमए) × निरंतर / पिछले दिनों ईएमए को चौरसाई करना

जहां चौरसाई स्थिरांक है:

2 of (समय अवधि की संख्या + 1)

एक साधारण मूविंग एवरेज की गणना कैसे करें

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

एक सरल चलती औसत खोजने के लिए, आप गणितीय माध्य की गणना करते हैं। दूसरे शब्दों में, आप अपने एसएमए में सभी समापन कीमतों को जोड़ते हैं, और फिर समापन कीमतों की संख्या से विभाजित करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप 10-दिवसीय एसएमए की गणना करते हैं, तो आप पहले पिछले 10 दिनों से सभी बंद कीमतों को जोड़ते हैं, और फिर 10. से विभाजित करते हैं। यदि 10-दिन की अवधि में समापन मूल्य $ 12, $ 12, $ 13, हैं $ 15, $ 18, $ 17, $ 18, $ 20, $ 21 और $ 24, SMA होगा:

12 + 12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 = 170; 170 ÷ 10 = 17

तो उस 10-दिवसीय समय अवधि के लिए औसत समापन मूल्य $ 17 है। लेकिन एसएमए उपयोगी होने के लिए आपको कई एसएमए की गणना करनी चाहिए और उन्हें ग्राफ बनाना चाहिए, और क्योंकि प्रत्येक एसएमए केवल पिछले 10 दिनों के डेटा के साथ सौदा करता है, पुराने मूल्य समीकरण से "ड्रॉप आउट" होंगे क्योंकि आप नया जोड़ते हैं डेटा अंक। Thats क्या औसत के ग्राफ को "चाल" करने और समय के साथ मूल्य में बदलाव को समायोजित करने की अनुमति देता है, हालांकि उस पुराने डेटा के स्थिर प्रभाव का मतलब है कि मूल्य परिवर्तन होने से पहले अंतराल की अवधि आपके सरल चलती औसत में परिलक्षित होती है।

उदाहरण के लिए: अगले दिन, आपका स्टॉक फिर से $ 24 पर बंद हो जाता है। इस बार जब आप SMA की गणना करते हैं तो आप अपने समीकरण में सबसे नया डेटा पॉइंट जोड़ते हैं, लेकिन सबसे पुराने डेटा पॉइंट को भी "खो देते हैं" - जो कि पहले $ 12 की क़ीमत है। तो अब आपका 10 दिन का सरल मूविंग एवरेज है:

12 + 13 + 15 + 18 + 17 + 18 + 20 + 21 + 24 + 24 = 182; 182 ÷ 10 = 18.2

Youd प्रतिदिन एक ही प्रक्रिया करते हैं, हर दिन के लिए एक नए SMA की गणना करते हैं जिसे आप अपने ग्राफ पर दर्शाते हैं।

चलती अवधि में अंतराल

इससे पहले कि आपके एसएमए वास्तविक मूल्य परिवर्तनों को पकड़ता है, इससे पहले कि एक बुरी चीज है; यह "अंतराल" है जो दिन-प्रतिदिन की कीमतों में भिन्नता को सुचारू करता है। यदि चलती औसत बढ़ जाती है, तो आप जानते हैं कि समय-समय पर गिरावट के बावजूद कीमतें आम तौर पर बढ़ रही हैं। इसी तरह, अगर एक चलती औसत गिरना शुरू हो जाती है, तो इसका मतलब है कि समय-समय पर डिप्स के बावजूद कीमतें कम हो रही हैं।

दूसरा, आपकी चलती औसत (पांच-दिन बनाम 10-दिन बनाम 100-दिन, और इसी तरह) की लंबी अवधि, और अधिक धीरे-धीरे यह वर्तमान रुझानों को प्रतिबिंबित करने के लिए समायोजित करता है। तो एक दीर्घकालिक चलती औसत का व्यवहार आपको लंबी अवधि के रुझानों में एक खिड़की देता है, जबकि एक छोटी चलती औसत अधिक अल्पकालिक रुझानों के व्यवहार को दर्शाता है।

घातीय मूविंग औसत फॉर्मूला

एक साधारण मूविंग एवरेज (SMA) और एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (EMA) के बीच मुख्य अंतर यह है कि ईएमए गणना में, सबसे हाल के डेटा के प्रभाव का अधिक भार होता है। यह ईएमए को रुझानों को समायोजित करने और प्रतिबिंबित करने के लिए एसएमएएस की तुलना में 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:

ईएमए फॉर्मूला पिछले दिनों के ईएमए मूल्य पर आधारित है। चूंकि आपको अपनी गणना कहीं से शुरू करनी है, इसलिए आपकी पहली ईएमए गणना के लिए प्रारंभिक मूल्य वास्तव में एसएमए होगा। उदाहरण के लिए, यदि आप एक निश्चित स्टॉक को ट्रैक करने के अंतिम वर्ष के लिए 100-दिवसीय ईएमए की गणना करना चाहते हैं, तो आप उस वर्ष के पहले 100 डेटा बिंदुओं के एसएमए के साथ शुरुआत करेंगे।

यहाँ जोड़ने के लिए बहुत सी संख्याएं हैं, इसलिए इसके बजाय एक साल पहले शुरू किए गए डेटा सेट के पांच-दिवसीय ईएमए को प्रदर्शित करता है। यदि वर्ष के पहले पाँच समापन मूल्य $ 14, $ 13, $ 14, $ 12 और $ 13 थे, तो आपका SMA है:

14 + 13 + 14 + 12 + 13 = 66; 66 ÷ 5 = 13.2

तो एसएमए, जो आपका प्रारंभिक ईएमए मूल्य बन जाता है, 13.2 है।

वेटिंग मल्टीप्लायर या स्मूदिंग कॉन्स्टेंट वह है जो सबसे हालिया डेटा पर जोर देता है, और इसका मूल्य आपके ईएमए की समय अवधि पर निर्भर करता है। आपके चौरसाई स्थिरांक का सूत्र है:

2 of (समय अवधि की संख्या + 1)

इसलिए यदि आप पांच-दिवसीय ईएमए की गणना करते हैं, तो यह गणना बन जाती है:

2 2 (5 + 1) = 2 0. 6 = 0.3333 या, यदि आप इसे प्रतिशत के रूप में व्यक्त करते हैं, तो 33.33%।

टिप्स

अंत में, प्रारंभिक मूल्य (चरण 1 में गणना की गई एसएमए) और आज के बीच हर दिन के लिए एक अलग ईएमए की गणना करें। EMA सूत्र में चरण 1 और 2 से जानकारी इनपुट करके आप ऐसा करते हैं:

ईएमए = (समापन मूल्य - पिछले दिनों ईएमए) × एक दशमलव + पिछले दिनों ईएमए के रूप में निरंतर चौरसाई

याद रखें, आपकी पहली गणना के लिए "पिछले दिनों का ईएमए" चरण 1 में पाया गया एसएमए होगा, जो 13.2 है। चूँकि एसएमए ने पहले पांच दिनों के डेटा को कवर किया था, इसलिए आपके द्वारा गणना किया गया पहला ईएमए मूल्य अगले दिन पर लागू होगा, जो छह दिन का है। ईएमए सूत्र में चरण 1 और 2 से डेटा का उपयोग करना, आपके पास है:

ईएमए = (12 - 13.2) × 0.3333 + 13.2

ईएमए = 12.80

तो दिन छह के लिए ईएमए मूल्य 12.80 है।

यदि सातवें दिन समापन मूल्य $ 11 था, तो आप इस प्रक्रिया को दोहराते हुए, 12.80 के छठे मूल्य को नए "पिछले दिनों ईएमए" के रूप में उपयोग करते हैं। तो दिन सात के लिए गणना इस प्रकार है:

ईएमए = (11 - 12.8) × 0.3333 + 12.8

ईएमए = 12.20

एक सटीक ईएमए प्राप्त करना

यदि आप याद करते हैं कि मूल उदाहरण में कहा गया है कि आपने पूरे साल के आंकड़ों के लिए स्टॉक की पांच-दिवसीय ईएमए गणना की है, तो इसका मतलब है कि आपके पास अभी तक कई सौ गणनाएं हैं - क्योंकि आपको एक दिन में एक दिन की गणना करनी है। जाहिर है, यह आपके लिए संख्याओं को कम करने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम या स्क्रिप्ट के साथ बहुत तेज़ और आसान है।

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