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सरल मूविंग एवरेज - एसएमए ब्रेकिंग डाउन सरल मूविंग एवरेज - एसएमए सरल चलने वाला औसत अनुकूलन योग्य है जिसमें इसे समय की एक अलग संख्या के लिए गणना की जा सकती है, बस समय की कई अवधि के लिए सुरक्षा के समापन मूल्य को जोड़कर और फिर विभाजित कर सकता है यह समयावधि की संख्या से कुल, जो समय की अवधि के दौरान सुरक्षा की औसत कीमत देता है। एक सरल चलती औसत में अस्थिरता को चिकना होता है, और सुरक्षा की कीमत की प्रवृत्ति को देखना आसान बनाता है। यदि सरल चलती औसत अंक ऊपर, इसका मतलब है कि सुरक्षा मूल्य बढ़ रहा है। यदि यह इंगित कर रहा है तो इसका मतलब है कि सुरक्षा मूल्य कम हो रहा है। चलती औसत के लिए समय सीमा, चिकनी सरल चलती औसत। एक छोटी अवधि की चलती औसत अधिक अस्थिर है, लेकिन इसके पढ़ने स्रोत डेटा के करीब है। विश्लेषणात्मक महत्व मूविंग एवरेज एक महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक उपकरण है जो वर्तमान मूल्य रुझानों की पहचान करता है और एक स्थापित प्रवृत्ति में बदलाव के लिए संभावित है। विश्लेषण में सरल चलने वाले औसत का उपयोग करने का सबसे आसान तरीका इसका उपयोग तेजी से पहचानने के लिए किया जा रहा है कि कोई सुरक्षा अपट्रेंड या डाउनट्रेन्ड में है या नहीं। एक और लोकप्रिय, हालांकि थोड़ा और जटिल विश्लेषणात्मक उपकरण, अलग-अलग फ़्रेमों को कवर करने के साथ सरल चलती औसत की एक जोड़ी की तुलना करना है। अगर एक छोटी अवधि की सरल चलती औसत एक लंबी अवधि के औसत से ऊपर है, तो एक अपट्रेंड की उम्मीद है। दूसरी ओर, कम अवधि के औसत से ऊपर एक दीर्घकालिक औसत प्रवृत्ति में एक निम्न आंदोलन का संकेत करता है। लोकप्रिय ट्रेडिंग पैटर्न सरल चलती औसत में इस्तेमाल होने वाले दो लोकप्रिय व्यापारिक पैटर्नों में मौत को पार और एक सुनहरा क्रॉस शामिल है। एक मौत पार तब होता है जब 50-दिन की सरल चलती औसत 200-दिवसीय चलती औसत से कम हो जाती है। यह एक मंदी का संकेत माना जाता है, जिससे कि अधिक नुकसान स्टोर में हो। गोल्डन क्रॉस तब होता है जब एक दीर्घकालिक चलती औसत के ऊपर एक अल्पकालिक चल औसत औसत टूट जाता है। उच्च व्यापारिक संस्करणों द्वारा प्रबलित, यह संकेत कर सकता है कि अतिरिक्त लाभ स्टोर में हैं। औसत औसत - एमए क्या चल रहा औसत - एमए तकनीकी विश्लेषण में एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया सूचक है जो यादृच्छिक मूल्य में उतार-चढ़ाव से शोर को छानने में मदद करता है। एक चल औसत (एमए) एक प्रवृत्ति के बाद या पीछे सूचक है क्योंकि यह पिछले कीमतों पर आधारित है। दो बुनियादी और आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले एमए सरल चल औसत (एसएमए) हैं, जो एक परिभाषित संख्या की अवधि के दौरान एक सुरक्षा का सरल औसत और घातीय चलती औसत (एएमए) है, जो हाल के मूल्यों के लिए बड़ा वजन देता है। एमए के सबसे सामान्य अनुप्रयोग प्रवृत्ति दिशा की पहचान करने और समर्थन और प्रतिरोध स्तर निर्धारित करने के लिए हैं। जबकि एमए अपने दम पर पर्याप्त उपयोगी होते हैं, वे अन्य संकेतकों जैसे कि मूविंग औसत कनवर्जेन्स डिवर्जेंस (एमएसीडी) के आधार पर भी बनाते हैं। खिलाड़ी लोड हो रहा है नीचे की ओर बढ़ते औसत - एमए एक एसएमए उदाहरण के रूप में, निम्न समापन कीमतों के साथ 15 दिनों के दौरान एक सुरक्षा पर विचार करें: सप्ताह 1 (5 दिन) 20, 22, 24, 25, 23 सप्ताह 2 (5 दिन) 26, 28, 26, 29, 27 सप्ताह 3 (5 दिन) 28, 30, 27, 29, 28 एक 10-दिन एमए पहले डेटा बिंदु के रूप में पहले 10 दिनों के लिए समापन कीमतों का औसत होगा। अगले डेटा बिंदु जल्द से जल्द कीमत को छोड़ देगा, 11 दिन की कीमत बढ़ाएं और औसत ले लें, और नीचे दिखाए गए अनुसार। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एमए की वर्तमान कीमत कार्रवाई की वजह से वे पिछले कीमतों पर आधारित हैं, एमए के लिए समय अवधि, अधिक से अधिक अंतराल इस प्रकार 200-दिवसीय एमए में 20-दिवसीय एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों के लिए मूल्य शामिल हैं। एमए का उपयोग करने की लंबाई व्यापारिक उद्देश्यों पर निर्भर करती है, अल्प अवधि के व्यापार के लिए इस्तेमाल होने वाले कम एमए और लंबी अवधि के निवेशकों के लिए अधिक उपयुक्त एमए हैं। 200-दिवसीय एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों द्वारा पीछा किया जाता है, इसके साथ-साथ इस चलती औसत से नीचे के ब्रेक और महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों के रूप में माना जाता है। एमए भी अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापारिक संकेत देते हैं, या जब दो औसत पार हो जाते हैं एक बढ़ते हुए एमए इंगित करता है कि सुरक्षा एक अपट्रेंड में है। जबकि गिरावट एमए इंगित करता है कि यह एक डाउनट्रेंड में है। इसी तरह, ऊपर की गति को एक तेजी के क्रॉसओवर से पुष्ट किया जाता है। जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए एक लंबी अवधि के एमए ऊपर पार डाउनवर्ड गति को एक मंदी के क्रॉसओवर से पुष्ट किया जाता है, जो तब होता है जब एक अल्पकालिक एमए लंबे समय तक एमए में एमए। बढ़ते औसत से नीचे मेरे ज्ञान का सबसे अच्छा है, आर में चलती औसत की गणना करने के लिए एक अंतर्निहित फ़ंक्शन नहीं है। फिल्टर फ़ंक्शन का उपयोग करना, हालांकि, हम चलने की औसत के लिए एक छोटा फ़ंक्शन लिख सकते हैं: हम किसी भी डेटा पर फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं: mav (data), या mav (डेटा, 11) अगर हम एक अलग संख्या में डेटा पॉइंट निर्दिष्ट करना चाहते हैं अपेक्षित रूप से डिफ़ॉल्ट 5 प्लॉटिंग कार्यों की तुलना में: प्लॉट (माव (डेटा)) आंकड़ों के आंकड़ों की संख्या के अतिरिक्त, जो औसत से अधिक है, हम पक्षों को फ़िल्टर फ़ंक्शन के तर्क भी बदल सकते हैं: पक्ष 2 दोनों पक्षों का उपयोग करता है, पक्ष 1 केवल पिछले मानों का उपयोग करता है इसे साझा करें: नेविगेशन पोस्ट नेविगेशन टिप्पणी नेविगेशन टिप्पणी नेविगेशन