कैसे करने के लिए आंकड़ा बाहर भारित चलती - औसत

एक्सेल में वेटेड मूविंग एवरेज की गणना कैसे करें एक्सपेंनेबल स्मूटिंग का उपयोग करना एक्सेल डेटा विश्लेषण डमीज के लिए, दूसरा संस्करण एक्सेल में घातीय चिकनाई उपकरण चलती औसत की गणना करता है हालांकि, चलने वाली औसत गणनाओं में मूल्यों को घातांकित चौरसाई वजन शामिल है ताकि अधिक औसत मूल्यों की गणना औसत गणना पर हो और पुराने मूल्यों का कम प्रभाव पड़ता है। यह भार एक चौरसाई निरंतर के माध्यम से पूरा किया जाता है। उदाहरण के लिए कैसे घातीय चिकनाई उपकरण काम करता है, मान लीजिए कि आप 8217re औसत दैनिक तापमान जानकारी को फिर से देख रहे हैं। एक्सपेंनेशन चौरसाई से भारित चलती औसत की गणना करने के लिए, निम्न चरणों का पालन करें: एक तेज गति से चलती औसत की गणना करने के लिए, पहले डेटा टैब 8217 के डेटा विश्लेषण कमांड बटन पर क्लिक करें। जब Excel डेटा विश्लेषण डायलॉग बॉक्स को प्रदर्शित करता है, तो सूची से एक्सपेंनेशन चिकनाई आइटम का चयन करें और फिर ठीक पर क्लिक करें। एक्सेल एक्सपेंनेशन स्मूदिंग डायलॉग बॉक्स को प्रदर्शित करता है। डेटा की पहचान करें उस डेटा की पहचान करने के लिए जिसे आप एक तेज गति से चलती औसत की गणना करना चाहते हैं, इनपुट रेंज टेक्स्ट बॉक्स में क्लिक करें। फिर इनपुट रेंज की पहचान करें, या तो वर्कशीट श्रेणी पता लिखकर या वर्कशीट श्रेणी चुनकर। यदि आपके इनपुट रेंज में आपके डेटा की पहचान करने या उसका वर्णन करने के लिए एक पाठ लेबल शामिल है, तो लेबल चेक बॉक्स का चयन करें। चौरसाई निरंतर प्रदान करें डंपिंग फैक्टर टेक्स्ट बॉक्स में चौरसाई स्थिर मूल्य दर्ज करें। एक्सेल सहायता फ़ाइल बताती है कि आप 0.2 और 0.3 के बीच एक चिकनाई स्थिरता का उपयोग करते हैं। संभवतः, हालांकि, यदि आप इस उपकरण का उपयोग कर रहे हैं, तो आप के बारे में अपने स्वयं के विचार हैं कि सही चौरसाई स्थिर क्या है। (यदि आप 8217re चौरसाई निरंतर के बारे में नहीं जानते हैं, तो संभवतः आपको इस उपकरण का उपयोग करना चाहिए।) एक्सेल को बताएं कि तेज गति से चलती औसत आंकड़ों को स्थानांतरित करने के लिए वर्कशीट श्रेणी को पहचानने के लिए आउटपुट रेंज टेक्स्ट बॉक्स का उपयोग करें जिसमें आप चलती औसत डेटा रखना चाहते हैं। वर्कशीट उदाहरण में, उदाहरण के लिए, आप चालू औसत डेटा को वर्कशीट श्रेणी B2: B10 में रखते हैं। (वैकल्पिक) तीव्रता से चिकनी डेटा चार्ट। तेजी से सुचारू डेटा को चार्ट करने के लिए, चार्ट आउटपुट चेक बॉक्स का चयन करें। (वैकल्पिक) इंगित करें कि आप मानक त्रुटि की गणना की गणना करना चाहते हैं। मानक त्रुटियों की गणना करने के लिए, मानक त्रुटियां चेक बॉक्स चुनें Excel मानक त्रुटि मानों को तेज गति से चलती औसत मूल्यों के आगे स्थित करता है। आपके द्वारा गणना की जाने वाली चलती हुई औसत जानकारी और आप कहां चाहते हैं, यह निर्दिष्ट करने के बाद ठीक पर क्लिक करें। एक्सेल की गणना औसत सूचनाओं की चलती है। बढ़ते औसत: वे क्या हैं सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों में से, चलती औसत का उपयोग मौजूदा प्रवृत्ति की दिशा को मापने के लिए किया जाता है 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 एक 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 देखने की इच्छा करता 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 बिंदुओं को दर्शाता है) सही पर जाता 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, भले ही यह 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 किसने किया है, जब तक आप अपनी रणनीति को फिट नहीं करते हैं, तब तक कई अलग-अलग समय अवधि के साथ प्रयोग करना चाहिए. हमेशा मूविंग औसत कैलकुलेटर अनुक्रमिक डेटा की सूची को देखते हुए, आप एन-पॉइंट भारित n लगातार अंकों के प्रत्येक समूह के भारित औसत को खोजने के द्वारा औसत (या भारित रोलिंग औसत) चलती है। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आपके पास ऑर्डर किए गए डेटा 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11, और भारित वेक्टर 1, 2, 5 है, जहां 1 को सबसे पुराना शब्द पर लागू किया जाता है, 2 पर लागू होता है मध्यकाल, और 5 सबसे हाल के कार्यकाल के लिए लागू किया जाता है। फिर वेटेड 3-पॉइंट मूविंग एवरेज 13.375, 15.125, 14.625, 13, 11, 10.875 वेटेड मूविंग एवरेज का इस्तेमाल अनुक्रमिक डेटा को चिकना करने के लिए किया जाता है, जबकि कुछ शर्तों को अधिक महत्व देते हैं। कुछ भारित औसत केंद्रीय पदों पर अधिक मूल्य रखते हैं, जबकि दूसरों की अधिक हाल की शर्तों का अनुकूल है। स्टॉक विश्लेषक अक्सर एक रैखिक रूप से भारित एन-प्वाइंट मूविंग औसत का उपयोग करते हैं जिसमें भार वेक्टर 1, 2. एन -1 है। n वजन के दिए गए वेक्टर के साथ डेटा सेट के रोलिंग भारित औसत की गणना करने के लिए आप नीचे कैलकुलेटर का उपयोग कर सकते हैं। (कैलकुलेटर के लिए, कोमा और ब्रैकेट्स के बिना संख्याओं की अल्पविराम से विभाजित सूची के रूप में वजन दर्ज करें।) वेटेड एन-पॉइंट मूविंग एवरेज में शब्दों की संख्या यदि मूल सेट में शब्दों की संख्या घ है और इनके इस्तेमाल की जाने वाली शर्तों की संख्या प्रत्येक औसत एन है (यानी, वजन वेक्टर की लंबाई n है), फिर चलती औसत अनुक्रम में शब्दों की संख्या होगी उदाहरण के लिए, यदि आपके पास 120 शेयर की कीमतों का क्रम है और 21-दिन भारित रोलिंग औसत कीमतों में, फिर भारित रोलिंग औसत अनुक्रम में 120 - 21 1 100 डेटा बिंदु होंगे। औसत औसत से नीचे वेटेड औसत एक भारित औसत अक्सर एक डेटा सेट में मानों की आवृत्ति के संबंध में गणना की जाती है। एक भारित औसत की गणना अलग-अलग तरीकों से की जा सकती है, हालांकि, यदि किसी डेटा सेट में कुछ मानों को घटना की आवृत्ति के अलावा अन्य कारणों के लिए अधिक महत्व दिया जाता है। भारित औसत निवेशकों की गणना अक्सर कई सालों में एक स्टॉक में एक स्थिति का संकलन करती है। स्टॉक की कीमतें प्रतिदिन बदलती हैं, इसलिए इन वर्षों में जमा किए गए शेयरों पर लागत के आधार पर नज़र रखना मुश्किल हो सकता है। यदि कोई निवेशक शेयरों के लिए भुगतान किए गए शेयर मूल्य के भारित औसत की गणना करना चाहता है, तो उसे उस मूल्य से प्रत्येक कीमत पर प्राप्त किए गए शेयरों की संख्या को गुणा करना होगा, उन मूल्यों को जोड़ना होगा और फिर कुल मूल्यों को कुल शेयरों से विभाजित करना होगा । उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी निवेशक ने वर्ष 1 में कंपनी के 100 शेयरों को 1 साल में और एक ही कंपनी के 50 शेयरों को वर्ष 2 में 40 में प्राप्त किया है। भुगतान किए गए मूल्य के भारित औसत पाने के लिए, निवेशक 10 शेयरों के लिए 10 शेयरों को बढ़ाता है वर्ष 1, 50 2 साल के लिए 40 से शेयर, और फिर 3,000 के कुल मूल्य पाने के लिए परिणाम जोड़ता है। निवेशक इस शेयर के लिए कुल राशि को विभाजित करता है, इस मामले में 3,000, दोनों वर्षों के अधिग्रहण किए गए शेयरों की कुल संख्या, 150 से, 20 का भारित औसत मूल्य प्राप्त करने के लिए। यह औसत शेयरों की संख्या के संबंध में भारित है प्रत्येक कीमत पर हासिल किया गया और न केवल पूर्ण मूल्य। वेटेड औसत भारित औसत के उदाहरण पोर्टफोलियो रिटर्न, इन्वेंट्री अकाउंटिंग और मूल्यांकन सहित शेयरों की खरीद मूल्य के अतिरिक्त वित्त के कई क्षेत्रों में दिखाई देते हैं। जब एक फंड जो कई प्रतिभूतियां रखता है, उस वर्ष 10 साल का होता है, 10 फंड में प्रत्येक स्थिति के मूल्य के संबंध में फंड के लिए भारित औसत रिटर्न का प्रतिनिधित्व करता है। इन्वेंट्री अकाउंटिंग के लिए, कमोडिटी की कीमतों में उतार-चढ़ाव के लिए इन्वेंट्री खातों का भारित औसत मूल्य, उदाहरण के लिए, जबकि लाइफ या फीफो विधि मूल्य से अधिक महत्व देते हैं। जब कंपनियों का मूल्यांकन करने के लिए यह तय किया जाता है कि उनके शेयर सही तरीके से कीमत पर हैं, तो निवेशक पूंजी की भारित औसत लागत (डब्लू सी सी) का उपयोग कंपनी के नकदी प्रवाह को कम करने के लिए करते हैं। कंपनी के पूंजी संरचना में कर्ज और इक्विटी के बाजार मूल्य के आधार पर डब्ल्यूएसीसी को भारित किया जाता है।