हल - चल - औसत - esignal

लावल को दूर करना, पूर्वानुमान डेटा। हल मूविंग औसत के साथ टेडिंग इंडेक्स। मूवंग औसत चिकनी डेटा और मूल्य आंदोलनों का विश्लेषण करना आसान बनाते हैं, लेकिन वे यहां बाजार की समय-सारणी प्रणाली को पीछे छोड़ देते हैं जो अंतराल को दूर करता है और भविष्य के डेटा की भविष्यवाणी करता है। अच्छी तरह से बाजार बढ़ता है, लेकिन रणनीति अलग हो जाती है जब बाजार के टैंकों को हम नीचे बाजारों में पूंजी की रक्षा के लिए समय के मॉडल की जरूरत करते हैं और बाजारों में अवसरों की पहचान करते हैं यह संभव है। औसत औसत अक्सर डेटा स्पाइक्स को खत्म करने का सबसे अच्छा तरीका है, और अपेक्षाकृत लंबी अवधि के उन चिकनी आंकड़ों के साथ-साथ, चलती औसत में एक प्रमुख दोष होता है, इसमें उनकी लंबी लुकबैक अवधियों के अंतराल को शुरू करते हैं समाधान का चलती औसत सूत्र को संशोधित करना और अंतराल को दूर करना है जिससे चलती औसत ओवरव्यूटिंग की संभावना को कम करता है कच्चे आंकड़े अगले अंतराल की गतिविधि की भविष्यवाणी करते हैं और इस प्रकार त्रुटियों को पेश करने के लिए यहां बताया गया है कि यह कैसे किया जा सकता है। अंतराल को दूर करना व्यापारी एलन द्वारा विकसित एक औसत प्रकार की चलती औसत हल इस समस्या को हल करने का प्रयास करता है इस भिन्नता में, एक साधारण चलती औसत Sma नमूने की संख्या से विभाजित डेटा नमूनों का योग है। हॉल चलती औसत एचएम भारित चलती औसत WMA और एन का वर्गमूल का उपयोग कर चौरसाई को पूरा करता है इस प्रकार से गणना है। इस फार्मूले के माध्यम से कदम पिछले एन 2 डेटा के अर्थोपाय अग्रिम ले लो और इसे 2 से गुणा करें। फिर अंतिम एन आंकड़ों के वाममा को घटाएं अब उस मान को ले लो और एन के वर्गमूल का उपयोग करें। तब उन दोनों का वामा खोजने मूल्य, जो याद किए गए मूल्य के एनएमए के एसक्यूआरटी हैं, क्योंकि वर्गमूल मूल्यों को घटाता है, गणना को एन चुनना चाहिए जो कि 4, 9, 16, 25, 49 या 81 को एसएएमए और एचएमए में एक आदर्श वर्ग है 81-दिवसीय औसत का उपयोग करते हुए चित्रा 1, हम पाते हैं कि एचएमए बदलते हुए डेटा के लिए चिकनी और उत्तरदायी है, जबकि एसएमए पीछे पीछे हो जाता है.फिगुअर 1 सरल एमए बनाम हुल मा। यहां आप एसएमए और एचएमए की तुलना डेटा से करते हैं। QQQQ ईटीएफ एचएमए एसएमए नौ दिन के एवी से अधिक समय है हिमाचल प्रदेश में नीला रंग में एचएमए के साथ दिखाया गया है। स्टॉक के कमोडिटीज के तकनीकी विश्लेषण के दिसम्बर अंक में जारी। मूल रूप से दिसंबर 2010 में जारी स्टॉक के लेखों के तकनीकी विश्लेषण पत्रिका सभी अधिकार आरक्षित कॉपीराइट 2010, तकनीकी विश्लेषण, इंक। आदर्श रूप से, आप चाहते हैं कि एक फ़िल्टर किए गए संकेत को चिकनी और अंतराल-मुक्त दोनों तरह के लैग के कारण आपके व्यापार में देरी हो, और आपके संकेतों में अंतराल बढ़ने से आम तौर पर कम लाभ होता है दूसरे शब्दों में, देर से आने वाले लोगों को मेज पर मेज पर छोड़ दिया जाता है पहले से ही शुरू हो चुका है। यही कारण है कि निवेशकों, बैंकों और संस्थानों ने दुनिया भर में जूरिक रिसर्च मूविंग एवर जेएमए के लिए आवेदन किया है, आप इसे लागू कर सकते हैं, जैसा कि आप किसी भी लोकप्रिय चलती औसत पर करेंगे, लेकिन जेएमए के सुधार के समय और चिकनाई आपको चकित कर देंगे। दांतेदार ग्रे लाइन चार्ट में कम कार्रवाई श्रृंखला है, जो कम व्यापारिक सीमा से शुरू होती है, फिर एक उच्च व्यापारिक श्रेणी में अंतराल की वजह से किसी को पसंद नहीं है क्योंकि किसी को पसंद नहीं है, एक आदर्श शोर को कम करना फिल्टर हरा लाइन आसानी से पहले व्यापारिक सीमा के केंद्र के साथ आगे बढ़ेगी और फिर लगभग तुरंत नई व्यापारिक सीमा के केंद्र में कूदो। औसत मूवमेंट औसत एचएए चल रहा है। हल मूविंग औसत एक चलती औसत को अधिक संवेदनशील बनाने की उम्र की दुविधा को हल करता है वक्र चिकनाई बनाए रखने के दौरान मौजूदा मूल्य गतिविधि वास्तव में एचएमए लगभग अंतराल को समाप्त करती है और एक ही समय में चौरसाई को सुधारने में सफल बनाती है, यह समझने के लिए कि यह इन दोनों विरोधी परिणामों को एक साथ कैसे प्राप्त करता है, हम एक संदर्भ के आसानी से समझाए फ्रेम से शुरू करने की आवश्यकता है। एक 16 सप्ताह की सरल चलती औसत जो लगातार कीमत गतिविधि को कम करती है और खराब चिकनाई होती है। सबसे पहले, वक्र चौरसाई की समस्या को सुलझाना औसत की औसत, अर्थात् 16 अवधि एसएमए 16 अवधि एसएमए मूल्य ले कर किया जा सकता है बुरी खबर यह है कि अंतराल की समस्या को हल करने के लिए थोड़ी अधिक शामिल है और इसके बजाय संख्याओं के साथ स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है। एक चार्ट 0 से 9 तक की 10 संख्याओं की एक श्रृंखला पर विचार करें और सोचें कि वे एक चार्ट पर लगातार मूल्य बिंदु हैं, 9, दाहिने हाथ की अग्रणी धार पर सबसे हाल की कीमत बिंदु है, यदि हम इन अंकों के 10 अवधि का सरल औसत लेते हैं तो , आश्चर्य की बात नहीं, हम 4 5 के मध्यबिंदु को निर्धारित करेंगे जो कि 9 के सबसे हाल के मूल्य बिंदु के पीछे काफी महत्वपूर्ण हैं। यहां सबसे चतुर बिट पहले है कि औसत की अवधि को 5 से घटा दें और इसे 5 की सबसे हाल की संख्या में लागू करें, 6,7,8 और 9, इसका परिणाम 7 का मध्यबिंदु होता है। अंततः, अंतराल को दूर करने के लिए हम 7 के मध्य बिंदु लेते हैं और दो औसत के बीच के अंतर को जोड़ते हैं जो 2 5 7 4 5 के बराबर होता है यह अंतिम उत्तर देता है 9 5 7 2 5 जो थोड़ा अधिक मुकाबला है लेकिन यह अतिसंवेदनशीलता बहुत आसान है क्योंकि यह नेस्टेड औसत के ठहराव प्रभाव को दूर करता है इसलिए इन दो तकनीकों के संयोजन का परिणाम अंतराल में कमी और वक्र चौरसाई के बीच एकदम सही संतुलन है। एचएमए तेजी से रहें उसी अवधि के एसएमए पर बेहतर चौरसाई करते समय कीमत गतिविधि में बदलाव, एचएमए भारित चलती औसतों को रोजगार देता है और चौरसाई प्रभाव को कम कर देता है और वास्तविक अवधि के बजाय अवधि के वर्गमूल का उपयोग करके अंतराल के परिणामस्वरूप नीचे देखा गया है। ईटेजर स्क्वायर रूट अवधि डब्ल्यूएमए 2 एक्स पूर्णांक अवधि 2 डब्लूएमए मूल्य अवधि डब्लूएमए मूल्य। हल मूविंग औसत के लिए निम्नलिखित सूत्र मेटास्टॉक और सुपरचार्ट्स के लिए हैं, लेकिन आसानी से अन्य चार्टिंग कार्यक्रमों के साथ उपयोग के लिए अनुकूलित किया जा सकता है जो कस्टम सूचक निर्माण करने में सक्षम हैं। अवधि इनपुट अवधि, 1,200 , 20 sqrtperiod Sqrt अवधि 2 महीना सी, अवधि 2, डब्ल्यू एम सी सी, अवधि, डब्ल्यू, अंतिम वैल्यू sqrtperiod, डब्ल्यू। इनपुट अवधि डिफ़ॉल्ट मान 20 डिग्री 2 वज़न बंद, अवधि 2 - उत्तर करीब, अवधि, स्क्वायररूट अवधि। एक साधारण आवेदन एचएमए के लिए, बेहतर चौरसाई को देखते हुए, प्रवेश निकलने के संकेतों के रूप में मोड़ को बदलना होगा, हालांकि इसका उपयोग क्रॉसओवर सिग्नल बनाने के लिए नहीं किया जाना चाहिए क्योंकि इस तकनीक का अंतराल पर निर्भर है। डी कनेक्ट। हमारे न्यूज़लैटर की सदस्यता लें।