Moving Average Matlab - एक व्यावहारिक गाइड

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"प्रवृत्ति आपका मित्र है" - इस मुहावरे के आसपास कई व्यापारिक रणनीतियाँ बनायीं जाती है और प्रवृत्ति के गठन का समय बाजार में प्रवेश का सलाह दी जाती है। जब कोई प्रवृत्ति बनती है तब प्रवेश और जब बाजार उलटता है तब निकासी - यही ट्रेडिंग की कुंजी है। और यह प्रवृत्ति चलती औसत या मूविंग एवरेज से पहचानी जाती है।

यह moving average matlab पर एक विस्तृत गाइड है। यहाँ हम निम्नलिखित बातों की चर्चा करेंगे:

Moving Average Matlab

चलती औसत समय की एक निर्दिष्ट अवधि में मूल्य के अंकगणितीय माध्य की निरंतर गणना मूल्य है।आप समय के साथ बदलने वाले किसी भी डेटासेट पर एक चलती औसत की गणना कर सकते हैं, लेकिन तकनीकी विश्लेषण में, आम तौर पर कीमत का उपयोग किया जाता है।

इसको "चलती" या "मूविंग" इस लिए कहा जाता है क्योंकि जैसे ही अब्धि बढ़ती है, हम एक नए मूल्य की गणना करते हैं, ताकि हमारे औसत कीमत में परिवर्तन के साथ समायोजित हो।

👉 उदाहरण के लिए अगर हम 200 औसत सत्र का उपयोग करते हैं तो मूल्य पिछले 200 दिनों में मूल्य का अंकगणितीय माध्य है। दूसरे शब्दों में, हम उन 200 दिनों में से प्रत्येक दिन की बंद कीमतों को जोड़ते हैं और फिर उन्हें 200 से विभाजित करते हैं।

इस मूल्य की गणना प्रत्येक दिन की जाती है। हर दिन सबसे पुराना मूल्य को हटा दिया जाता है। 

Moving average Hindi का प्रभाव मूल्य में उतार-चढ़ाव को सुचारू करना है। यह हमें मूल्य में क्षणिक या तुच्छ उतार-चढ़ाव से परे देखने में मदद करता है, ताकी हम बाजार की दीर्घकालिक प्रवृत्ति को देख सकें। 

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Moving Average In Hindi के साथ रुझानों की पहचान 

चलती औसत का उपयोग दीर्घकालिक प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए उपयुक्त है। 

व्यापारियों के लिए मूल्य चार्ट कभी-कभी भ्रमित हो सकते हैं। बड़े सुधार के वजह से आप रुझान और समग्र बाजार अंतर्दृष्टि का धावन खो सकता हैं। moving average Hindi व्यापारियों को उनका ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है। 

कैसे? आइये देखें!

मूविंग एवरेज से हम दो चीज़ें जान सकते हैं - 1. क्या बाजार में रुझान हैं? 2. यदि हाँ तो किस तरफ?

✔️ बाजार में रुझान है → कीमत दीर्घकालिक चलती औसत से बहुत दूर है

  • बेयरिश प्रवृत्ति - चलती औसत में बेयरिश दिशा है 
  • बुलिश प्रवृत्ति - चलती औसत में बुलिश दिशा है 

✔️ प्रवृत्ति ताकत खो रही है → मूल्य दीर्घकालिक चलती औसत की ओर बढ़ रहा है

✔️ कोई प्रवृत्ति मौजूद नहीं है → कीमत दीर्घकालिक चलती औसत के आसपास मँडरा रही है

Source: Demo Account - MT5 Supreme Edition - EUR / USD - Chart H1- Data range: from August 24, 2020 to September 8, 2020. Taken on September 11, 2020 - कृपया ध्यान दें पिछला प्रदर्शन भविष्य के प्रदर्शन का संकेत नहीं है।

✳️ मुख्य निर्णय क्षेत्र: उछाल या विराम 


चलती औसत का एकमात्र लाभ सिर्फ लम्बाबधि ट्रेडिंग में रुझानों की पहचान करना ही नहीं है। मूल्य लम्बाबधि चलती औसत के स्तर का सम्मान करती है और वहाँ रुक जाती है। 

ट्रेंड निरंतरता या ट्रेंड रिवर्सल के लिए moving average in Hindi स्तर प्रमुख निर्णय क्षेत्र हैं:

✔️ यदि मूल्य लंबे समय में moving average को तोड़ता है, तो रिवर्सल का संभावना है

✔️ यदि मूल्य धीरे-धीरे लम्बाबधि moving average से उछलता है, तो कीमत दोनों दिशा में टूट सकती है

✔️ यदि मूल्य लम्बाबधि moving average पर तेजी से उछलता है, तो प्रवृत्ति जारी रहने की संभावना है।

लम्बाबधि चलती औसत पर कीमत की प्रतिक्रिया निश्चित रूप मूल्यवान जानकारी है। बेशक, समर्थन और प्रतिरोध का संगम खोजने के लिए अन्य कारकों पर विचार करना चाहिए जैसे कि उठाव और चढ़ाव, फिबोनाचि स्तर, आदि। 

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सबसे अधिक इस्तेमाल किया गया Moving Average Kya Hota Hai?

सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली चलती औसत हैं:

✔️ Simple moving average या सरल चलती औसत (SMA)

✔️ Exponential moving average या घातीय चलती औसत (EMA)

👉 सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाली moving average formula अक्सर 100, 150 और 200 अवधि जैसे स्तरों के आसपास होती हैं।

👉 कुछ व्यापारी moving average के लिए फिबोनैचि अनुक्रम स्तरों का भी उपयोग करते हैं, जैसे: 89, 144, या 233 अवधि।

लघु और मध्यम अवधि की चलती औसत अभी भी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन विभिन्न उद्देश्यों के लिए।

▶ गति और समर्थन और प्रतिरोध क्षेत्रों को निर्धारित करने के लिए लघु अवधि के चलती औसत का सबसे अच्छा उपयोग किया जाता है। उनके मान आमतौर पर 0 - 20 के बीच होते हैं।

▶ मध्यम अवधि के चलती औसत सुधार और रिट्रेसमेंट उद्देश्यों के मूल्यांकन के लिए उपयोगी हैं। उनके मूल्य आमतौर पर 20-100 के बीच होते हैं

यह सेटअप, बेशक, एक व्यापारी से दूसरे में भिन्न हो सकता है, लेकिन यह एक सामान्य नियम है।

वास्तव में, कई व्यापारी अपने चार्ट में सभी तीन प्रकार की चलती औसत जोड़ते हैं:

• लगभग 5-20 का एक चलती औसत

↳ नारंगी में 14-अवधि का SMA

• लगभग 20-100 की एक चलती औसत

↳ 50 हरी अवधि के SMA

• 100 से अधिक का एक चलती औसत

↳ नीले रंग में 200-अवधि के SMA

चार्ट में तीन चलती औसत को लागू करके, व्यापारी बाजारों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं।

Source: Demo Account - MT5 Supreme Edition - EUR / USD - Chart H1- Data range: from October 23, 2019 to November 14, 2019. Taken on November 21, 2019 - अस्वीकरण: इस लेख में वित्तीय साधनों के लिए चार्ट, उदाहरण के उद्देश्यों के लिए हैं और एडमिरल मार्केट्स (सीएफडी, ईटीएफ, शेयर) द्वारा प्रदान किए गए किसी भी वित्तीय उपकरण को खरीदने या बेचने के लिए व्यापारिक सलाह या आग्रह नहीं करता है। पिछला प्रदर्शन भविष्य के प्रदर्शन का संकेत नहीं है।

Simple Moving Average Kya Hai?

चलती औसत का सबसे सरल रूप एक सरल चलती औसत है। यह चलती औसत का एक माध्य मान है जिसकी गणना हाल के डेटा बिंदुओं की एक विशिष्ट संख्या से की जाती है।

इस मूल्य को समय-समय पर फिर से परिकलित किया जाता है - सबसे पुराना मूल्य को हटाकर सबसे हालिया मूल्य को शामिल कर। 

✳️ Simple Moving Average की गणना

सरल चलती औसत formula: (n अवधि में कीमत मूल्य का योग) / n

✳️ SMA आपको क्या बताता है?

सबसे पहले, SMA आपको अल्पकालिक मूल्य में उतार-चढ़ाव से परे देखने की अनुमति देता है और इस प्रकार आप अंतर्निहित बाजार की प्रवृत्ति को बेहतर ढंग से अनुभव कर सकते हैं।

✔️  जब कीमत सरल चलती औसत को नीचे से पार करती है = एक खरीद संकेत है। 

✔️  जब कीमत SMA से ऊपर बनी हुई है = एक ऊपर की रुझान है। 

विपरीत भी सत्य है।

Exponential Moving Average Kya Hota Hai?

सामान्य तौर पर कहा जाये तो EMA मौजूदा कीमत के एक हिस्से को पिछले चलती औसत के मूल्य के एक हिस्से में जोड़कर एक चौरसाई तकनीक है। इसकी गणना में सबसे हालिया डेटा को गणना में अधिक वजन प्राप्त होता है। 

घातीय मूविंग एवरेज (EMA) का उपयोग आमतौर पर 12 और 26 अवधि के लिए किया जाता है और इन सेटिंग्स को MACD और PPO ऑसिलेटर्स बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। अन्य सामान्य डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स में, 50 और 200 EMA का उपयोग दीर्घकालिक रुझानों के संकेतों को खोजने के लिए किया जाता है।

EMA indicator तथाकथित विलंबित संकेतक या lagging indicator है, अर्थात् कीमत प्रतिक्रिया की पुष्टि करते हैं। इस कारण से, उनका उपयोग संकेतों की पुष्टि या बाजार की दिशा के सामान्य संकेतक के रूप में किया जाता है।

✳️ घातीय मूविंग एवरेज की गणना

हम t समय पर ईएमए की गणना करते हैं, सूत्र इस प्रकार है:

EMAt = α x वर्तमान मूल्य + (1- α) x EMAt-1

जहां 'α' 0 और 1 के बीच के मान के साथ एक चौरसाई स्थिरांक है और EMAt-1 पिछली अवधि के लिए EMA मान है।

चौरसाई स्थिरांक ईएमए में अवधियों (n) की संख्या से नियंत्रित होता है और इसकी गणना इस प्रकार की जाती है:

 α = 2 / (n + 1)

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SMA or EMA? - Matlab Moving Average

जैसा कि हमने देखा है, सरल और घातीय चलती औसत के बीच का अंतर यह है कि SMA indicator अभारित है - माध्य की गणना करते समय सभी डेटा को एक ही तरह से व्यवहार किया जाता है।

इसके विपरीत, EMA के साथ एक वजन की गणना की जाती है, सबसे हालिया डेटा को गणना में अधिक वजन प्राप्त होता है।

क्योंकि मूविंग एवरेज पीछे मुड़कर देखते हैं और पिछले डेटा को शामिल करते हैं, वे अनिवार्य रूप से मूविंग एवरेज इंडिकेटर हैं।

Moving average में बदलाव तब होगा जब बाजार मूल्य पहले ही बढ़ना शुरू हो जाएगा। इसलिए, चलती औसत का एक मुख्य उपयोग उन्हें एक प्रवृत्ति पुष्टिकरण उपकरण के रूप में व्यवहार करना है।

घातीय मूविंग एवरेज सबसे हालिया डेटा पर ध्यान केंद्रित करके देरी को कम करने का प्रयास करता है, यह मानते हुए कि हाल ही के डेटा का अधिक प्रासंगिक है।

SMA की तुलना EMA से करते समय, हमें यह ध्यान देना चाहिए कि एक संकेत दूसरे की तुलना में बेहतर या बुरा नहीं है, यह मतभेदों को समझने और अपनी आवश्यकताओं के अनुसार सबसे अच्छा उपयोग करने का मामला है।

👆 दोनों प्रकार की चलती औसत को आज़माना संभवतः यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा कौनसा काम करता है।

मूविंग एवरेज से आप क्या समझते हैं? - निष्कर्ष

चलती औसत का ट्रेडिंग में कई उपयोग होते हैं। यह सूचक की सुंदरता यह है कि यह आवश्यकतानुसार सरल या जटिल बन सकता है। सबसे सरल तरीके से, moving average filter matlab एक व्यस्त बाजार के भीतर चिकनी उतार-चढ़ाव को समझने में मदद कर सकता है।

इससे यह देखना आसान हो जाता है कि अस्थिरता के शोर के बिना क्या हो रहा है। एक और मूल उपयोग एक निश्चित समय में बाजार की प्रवृत्ति के अल्पविकसित मानदंड के रूप में है। एक बढ़ती सरल चलती औसत एक अप ट्रेंड का सुझाव देती है, और एक गिरती सरल चलती औसत एक डाउनट्रेंड का सुझाव देती है, जैसा कि हमने देखा है।

बेशक, आप घातीय चलती औसत और विभिन्न क्रॉसओवर रणनीतियों के साथ जटिलता को बढ़ाने का निर्णय ले सकते हैं, लेकिन यह ध्यान रखें कि अधिक से अधिक जटिलता अधिक से अधिक सफलता में तब्दील नहीं होती है।  

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