दो बिंदु से आगे बढ़ - औसत

मूविंग एवलल यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे करें। रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चलती औसत का उपयोग अनियमितताओं (चोटियों और घाटियों) को सुलझाने के लिए किया जाता है 1. सबसे पहले, हमारी समय श्रृंखला पर एक नज़र डालें। 2. डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण क्लिक करें। नोट: डेटा विश्लेषण बटन को ढूंढने में कठिनाई नहीं है, विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। 3. मूविंग औसत चुनें और ठीक क्लिक करें। 4. इनपुट रेंज बॉक्स पर क्लिक करें और सीमा B2: M2 चुनें। 5. अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6. 6. आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल B3 चुनें। 8. इन मूल्यों का एक ग्राफ प्लॉट करें। स्पष्टीकरण: क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चलती औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं की औसत और वर्तमान डेटा बिंदु है। नतीजतन, चोटियों और घाटियों को बाहर smoothed हैं। ग्राफ़ में बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाता है Excel पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि इससे पहले के डेटा बिंदु पर्याप्त नहीं हैं 9. अंतराल 2 और अंतराल के लिए चरण 2 से 8 दोहराएं। निष्कर्ष: अंतराल जितना बड़ा होगा, उतनी ही अधिक चोटियों और घाटियों को सुखाया जाएगा। अंतराल जितना छोटा होता है, चलती औसत करीब वास्तविक डेटा बिंदु हैं.मॉविंग औसत कैलकुलेटर अनुक्रमिक डेटा की सूची को देखते हुए, आप प्रत्येक सेट के प्रत्येक एवरेज के औसत से n-point moving average (या रोलिंग औसत) का निर्माण कर सकते हैं लगातार अंक उदाहरण के लिए, यदि आपके पास ऑर्डर किया हुआ डेटा सेट 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11 है, तो 4-पॉइंट मूविंग एवरेज 11.75, 12.5, 13.25, 13.5, 12.25, 11.75 मूविंग एवरेज का उपयोग किया जाता है अनुक्रमिक डेटा को चिकना करने के लिए वे तेज चोटियों को बनाते हैं और कम स्पष्ट होते हैं क्योंकि प्रत्येक कच्चे डेटा बिंदु को केवल चलती औसत में एक आंशिक वजन दिया जाता है। एन का बड़ा मूल्य मूल आंकड़ों के ग्राफ के मुकाबले चलती औसत का ग्राफ चिकना। स्टॉक विश्लेषक अक्सर स्टॉक की कीमत के आंकड़ों की औसत बढ़त को देखते हुए प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी करते हैं और पैटर्न को अधिक स्पष्ट रूप से देखते हैं डेटा सेट की चलती औसत खोजने के लिए आप नीचे कैलकुलेटर का उपयोग कर सकते हैं। एक साधारण एन-पॉइंट मूविंग एवरेज में शर्तों की संख्या यदि मूल सेट में शब्दों की संख्या घ है और प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली शब्द संख्या एन है तो चलती औसत अनुक्रम में शब्दों की संख्या होगी उदाहरण के लिए, यदि आपके पास 90 शेयर की कीमतों का क्रम है और कीमतों की 14-दिवसीय रोलिंग औसत लेते हैं तो रोलिंग औसत क्रम में 90 से 14 1 77 अंक होंगे। यह कैलकुलेटर चलने की औसत की गणना करता है जहां सभी शब्दों को समान रूप से भारित किया जाता है। आप भारित मूविंग एवरेज भी बना सकते हैं जिसमें कुछ शब्दों को दूसरों की तुलना में अधिक वजन दिया जाता है। उदाहरण के लिए, अधिक हाल के आंकड़ों को अधिक वजन देना, या केन्द्रित भारित मतलब बनाना, जहां मध्य शब्दों को और अधिक गिना जाता है। अधिक जानकारी के लिए भारित चलती औसत आलेख और कैलकुलेटर देखें। चल अंकगणितीय औसत के साथ, कुछ विश्लेषकों ने आदेश दिया डेटा के चलते माध्य को भी देखा है क्योंकि मध्य अजीब आउटरीयर द्वारा प्रभावित नहीं है। मैव्वेज औसत: वे क्या हैं सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों में से, चलती औसत का उपयोग वर्तमान की दिशा को मापने के लिए किया जाता है प्रवृत्ति। प्रत्येक प्रकार की चलती औसत (आमतौर पर इस ट्यूटोरियल में एमए के रूप में लिखा गया है) एक गणितीय परिणाम है, जो पिछले डेटा बिंदुओं की संख्या के आधार पर गणना की जाती है। एक बार निर्धारित होने पर, परिणामस्वरूप औसत एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है ताकि व्यापारियों को हर वित्तीय बाजारों में निहित दिन-प्रतिदिन की कीमत में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करने की बजाय चिकनी डेटा देखने की इजाजत मिल सके। एक चलती औसत का सरलतम रूप, जिसे सरल चलती औसत (एसएमए) के रूप में जाना जाता है, की गणना मूल्यों के निर्धारित सेट के अंकगणित माध्य के आधार पर की जाती है। उदाहरण के लिए, मूल 10-दिन की चलती औसत की गणना करने के लिए आप पिछले 10 दिनों से समापन कीमतें बढ़ा सकते हैं और फिर 10 के परिणाम विभाजित करेंगे। 1 चित्रा में, पिछले 10 दिनों (110) के लिए कीमतों का योग 10 दिनों की औसत पहुंचने के लिए दिनों की संख्या (10) से विभाजित। यदि कोई व्यापारी बजाय 50-दिवसीय औसत देखना चाहता है, तो उसी प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन इसमें पिछले 50 दिनों में कीमत शामिल होगी। पिछले 10 दिनों के सापेक्ष परिसंपत्ति की कीमत कैसे तय की गई है, इसके बारे में व्यापारियों को यह बताने के लिए पिछले 10 डेटा पॉइंट्स के बारे में नीचे दिए गए औसत औसत (11) का अनुमान लगाया गया है। शायद आप सोच रहे हैं कि क्यों तकनीकी व्यापारियों ने इस उपकरण को एक औसत चलती औसत कहते हैं और न सिर्फ एक नियमित मतलब। इसका जवाब यह है कि नए मानों के उपलब्ध होने के नाते, सबसे पुराने डेटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और उन्हें बदलने के लिए नए डेटा बिंदु आने चाहिए। इस प्रकार, डेटा सेट लगातार नए डेटा के लिए खाते में बढ़ रहा है क्योंकि यह उपलब्ध हो जाता है। गणना की यह विधि यह सुनिश्चित करती है कि केवल वर्तमान जानकारी का हिसाब किया जा रहा है। चित्रा 2 में, जब एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ा जाता है, तो लाल बॉक्स (पिछले 10 डेटा पॉइंट्स का प्रतिनिधित्व करता है) सही पर चलता है और 15 के अंतिम मान को गणना से हटा दिया गया है। चूंकि 5 का अपेक्षाकृत छोटा मान 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, आप इस स्थिति में 11 से 10 के बीच डेटा सेट कम की औसत देखने की उम्मीद करेंगे। क्या चलते हुए औसत की तरह दिखते हैं एक बार जब मूल्य एमए गणना की गई है, उन्हें एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है और फिर चलती औसत रेखा बनाने के लिए जुड़ा हुआ है इन कर्लिंग लाइनें तकनीकी व्यापारियों के चार्ट पर आम हैं, लेकिन इसका इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है (अधिक बाद में इस पर)। जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, गणना में उपयोग की जाने वाली समयावधियों की संख्या को समायोजित करके एक चार्ट से अधिक चलती औसत जोड़ना संभव है। ये घुमावदार रेखाएं पहले पर ध्यान भंग या भ्रामक लग सकती हैं, लेकिन आप समय के साथ उनसे आदी हो जाएंगे। लाल रेखा बस पिछले 50 दिनों में औसत मूल्य है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों से औसत कीमत है। अब जब आप समझते हैं कि चलती औसत क्या है और यह कैसा दिखता है, तो एक अलग प्रकार की चलती औसत का परिचय दें और जांचें कि यह पहले उल्लेखित सरल चलती औसत से कैसे अलग है। सरल चलती औसत व्यापारियों में बेहद लोकप्रिय है, लेकिन सभी तकनीकी संकेतकों की तरह, इसके आलोचक हैं कई व्यक्तियों का तर्क है कि एसएमए की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु को वही भारित किया जाता है, चाहे वह अनुक्रम में क्यों न हो। आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों के मुकाबले अधिक महत्वपूर्ण है और अंतिम परिणाम पर अधिक प्रभाव होना चाहिए। इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने हालिया आंकड़ों को और अधिक वजन देना शुरू कर दिया, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत का आविष्कार हुआ, जो सबसे अधिक प्रचलित गति औसत (एएमए) है। (आगे पढ़ने के लिए, वेटेड मूविंग एवरेज की मूल बातें देखें और एसएमए और ईएमए के बीच का अंतर देखें) घातीय मूविंग एवल एक्सपेंलेनेबल मूविंग एवरल एक प्रकार का चलती औसत है जो हालिया कीमतों को और अधिक संवेदनशील बनाने के प्रयास में अधिक वजन देता है नई जानकारी के लिए ईएमए की गणना के लिए कुछ जटिल समीकरण सीखना कई व्यापारियों के लिए अनावश्यक हो सकता है, क्योंकि लगभग सभी चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं हालांकि, आप गणित के लिए बाहर गीके, यहाँ EMA समीकरण है: जब ईएमए के पहले बिंदु की गणना करने के लिए सूत्र का उपयोग करते हुए, आप देख सकते हैं कि पिछले ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। इस छोटी सी समस्या को सरल चलती औसत के साथ गणना शुरू करने और वहां से ऊपर के सूत्र के साथ जारी करके हल किया जा सकता है। हमने आपको एक नमूना स्प्रैडशीट प्रदान किया है जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण शामिल हैं, जिनमें एक सरल चलती औसत और एक घातीय चलती औसत दोनों की गणना की जाती है। एएमए और एसएमए के बीच का अंतर अब जब आपको एसएमए और एएमए की गणना की जाने वाली समझ है, तो यह देखें कि यह औसत कैसे अलग है। ईएमए की गणना को देखते हुए, आप देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, जिससे यह एक औसत भारित औसत बना सकता है। चित्रा 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या एक समान (15) है, लेकिन ईएमएम बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से जवाब देती है। ध्यान दें कि कीमत बढ़ने पर ईएमए का क्या उच्च मूल्य है, और जब कीमत में गिरावट आ रही है तो एसएमए की तुलना में तेजी से गिरता है। इस जवाबदेही का मुख्य कारण यह है कि कई व्यापारिक एसएमए पर एएमए का उपयोग करना पसंद करते हैं। अलग दिन क्या होता है बढ़ते औसत एक पूरी तरह से अनुकूलन योग्य सूचक है, जिसका अर्थ है कि औसत बनाने के दौरान उपयोगकर्ता जो भी समय सीमा चाहते हैं, उन्हें स्वतंत्र रूप से चुन सकते हैं चलने की औसत में सबसे सामान्य समय अवधि 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन होती है। औसत बनाने के लिए कम समय अवधि, अधिक संवेदनशील यह मूल्य परिवर्तनों के लिए होगा। अब समय अवधि, कम संवेदनशील, या अधिक चिकनाई, औसत हो जाएगा आपकी चलती औसत सेट करते समय उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं है यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा काम किसका किया जाए, कई अलग-अलग समय-सारिताओं के साथ प्रयोग करना है जब तक कि आप अपनी रणनीति में फिट न होने पाए। मौन की औसत यदि यह जानकारी ग्राफ़ पर रखी गई है, तो ऐसा दिखता है: यह दर्शाता है कि मौसम के आधार पर आगंतुकों की संख्या में व्यापक विविधता है शरद ऋतु और सर्दियों की तुलना में वसंत और गर्मियों में बहुत कम है हालांकि, अगर हम आगंतुकों की संख्या में रुझान देखना चाहते हैं, तो हम एक 4-बिंदु चलती औसत की गणना कर सकते हैं। हम 2005 के चार तिमाहियों में दर्शकों की औसत संख्या को ढूंढकर ऐसा करते हैं: फिर हम 2005 के अंतिम तीन तिमाहियों और 2006 की पहली तिमाही में आगंतुकों की औसत संख्या पा सकते हैं: फिर 2005 के अंतिम दो क्वार्टर और पहले दो क्वार्टर 2006 का: ध्यान रखें कि पिछले औसत हम 2006 के पिछले दो तिमाहियों और 2007 के पहले दो तिमाहियों के लिए मिल सकते हैं। हम एक ग्राफ पर चलती औसत का पता लगाते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि प्रत्येक औसतन चार तिमाहियों के बीच यह कवर: हम अब देख सकते हैं कि आगंतुकों में बहुत ही कम गिरावट है।