Thursday 15 February 2018

स्थानांतरण - औसत सूत्री


औसत चल रहा है.यदि यह जानकारी ग्राफ़ पर रखी गई है, तो ऐसा दिखता है। यह दर्शाता है कि मौसम के आधार पर आगंतुकों की संख्या में एक बहुत भिन्नता है वसंत और गर्मियों की तुलना में शरद ऋतु और सर्दियों में बहुत कम है। हालांकि, अगर हम आगंतुकों की संख्या में एक प्रवृत्ति देखना चाहते हैं, तो हम एक 4-अंक की चलती औसत की गणना कर सकते हैं। हम 2005 के चार तिमाहियों में दर्शकों की औसत संख्या को ढूंढकर ऐसा करते हैं। तब हम आगंतुकों की औसत संख्या 2005 के अंतिम तीन तिमाहियों और 2006 की पहली तिमाही। तब 2005 के अंतिम दो क्वार्टर और 2006 के पहले दो तिमाहियों। नोट करें कि पिछले औसत हम पाते हैं कि 2006 के पिछले दो तिमाहियों और 2007 के पहले दो तिमाहियों के लिए है। हम एक ग्राफ पर चलती औसत की साजिश करते हैं, जिससे यह सुनिश्चित किया जा सकता है कि प्रत्येक औसत चार चौथाई के केंद्र में रखे गए हैं। अब हम यह देख सकते हैं कि आगंतुकों में बहुत कम गिरावट है। औसत औसत। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि कैसे चलते समय की एक औसत सेरी की गणना करें एस में एक्सेल में चलती औसत का इस्तेमाल आसानी से प्रवृत्तियों को पहचानने के लिए अनियमितताएं और घाटियों को सुचारू बनाने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हमारे समय की श्रृंखला पर एक नज़र डालें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण का पता नहीं लगा सकता है बटन विश्लेषण टूलपैक लोड करने के लिए यहां क्लिक करें Add-in.3 चुनें औसत चलना और OK.4 पर क्लिक करें इनपुट रेंज बॉक्स पर क्लिक करें और सीमा B2 M2.5 का चयन करें अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का एक ग्राफ़ प्लॉट करें। एक्सप्लानेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 सेट करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा पॉइंट्स का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु है नतीजतन, चोटियों और घाटियों को समूहीकृत किया जाता है ग्राफ बढ़ती प्रवृत्ति से पता चलता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि इसमें पर्याप्त पिछले डेटा अंक नहीं हैं। दोहराव 2 और अंतराल के लिए चरण 2 से 8 दोहराएं। समापन बड़ा अंतर, अधिक चोटियों और घाटियों छोटे हैं अंतराल छोटी , चलती औसत करीब वास्तविक डेटा पॉइंट्स हैं.मॉविंग औसत - एमए। 4. डाउन मूविंग एवर - एमए। एसएमए उदाहरण के रूप में, 15 दिनों के बाद निम्न समापन कीमतों के साथ सुरक्षा पर विचार करें। सप्ताह 1 5 दिन 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 दिन 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 दिन 28, 30, 27, 29, 28. एक 10 दिन एमए पहले 10 दिनों के लिए बंद कीमतों औसत होगा पहले डेटा बिंदु के रूप में अगले डेटा बिंदु जल्द से जल्द कीमत को छोड़ देगा, 11 दिन की कीमत को जोड़ना होगा और औसत लेना होगा, और इसी तरह नीचे दिखाया गया है। जैसा कि पहले बताया गया है, एमए की वर्तमान कीमत कार्रवाई इसलिए है क्योंकि वे पिछले कीमतों पर आधारित हैं अब एमए के लिए समय अवधि, अधिक से अधिक अंतराल इस प्रकार 200-दिवसीय एमए में 20-दिन एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों के लिए कीमतें शामिल हैं एमए का उपयोग करने की लंबाई निर्भर करती है व्यापारिक उद्देश्यों, लघु एमए के साथ दीर्घकालिक व्यापार और दीर्घकालिक एमए के लिए इस्तेमाल किया जाता है और दीर्घकालिक निवेशकों के लिए अधिक उपयुक्त 200-दिन एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों, इस चलती औसत से ऊपर और नीचे के ब्रेक के साथ महत्वपूर्ण व्यापारिक संकेत माना जाता है। एमए अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों को भी प्रदान करते हैं, या जब बढ़ते एमए से दो औसत पार हो जाते हैं, तो यह इंगित करता है कि सुरक्षा में गिरावट आई है, जबकि गिरावट एमए बताती है कि यह एक डाउनथ्रेंड में है इसी तरह, एक तेजी से क्रॉसओवर के साथ ऊपरी गति की पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए एक लंबी अवधि के एमए डाउनवर्ड गति से ऊपर की ओर बढ़ता है एक मंदी के विदेशी के साथ पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पकालिक एमए नीचे एक लंबे समय तक एमए

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