की चलती - औसत अलग - प्रकार -

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अधिक उपयोग में निम्न शामिल हैं: सरल मूविंग औसत भारित चलते औसत घातीय मूवमेंट औसत सरल मूविंग औसत (एसएमए) एक सरल स्थानांतरित औसत औसत चलती औसत का सबसे बुनियादी प्रकार है। यह कीमतों की एक श्रृंखला (या रिपोर्टिंग अवधि) लेकर, इन कीमतों को एक साथ जोड़कर और फिर डेटा बिंदुओं की संख्या से कुल विभाजित करके गणना की जाती है। यह सूत्र कीमतों के औसत को निर्धारित करता है और औसत की गणना के लिए उपयोग किए गए नवीनतम डेटा के जवाब में समायोजित (या स्थानांतरित) करने के तरीके में गणना की जाती है। उदाहरण के लिए, यदि आप औसत गणना में केवल सबसे हालिया 15 विनिमय दर शामिल करते हैं, तो एक नई कीमत उपलब्ध होने पर सबसे पुरानी दर स्वचालित रूप से गिरा दी जाती है असल में, हर नई कीमत के रूप में औसत चालें गणना में शामिल की जाती हैं और सुनिश्चित करती हैं कि औसत केवल पिछले 15 कीमतों पर आधारित है। थोड़ा परीक्षण और त्रुटि के साथ, आप एक चलती औसत निर्धारित कर सकते हैं जो आपकी ट्रेडिंग रणनीति से मेल खाती है। एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु पिछले 20 मूल्यों पर आधारित सरल चलती औसत है। वेटेड मूविंग एवरेज (डब्लूएमए) एक भारित चल औसत की गणना एक समान चलती औसत के रूप में की जाती है, लेकिन यह मूल्यों का उपयोग करता है जो कि यह सुनिश्चित करने के लिए रैखिक रूप से भारित होता है कि हाल की दरों का औसत पर अधिक प्रभाव पड़ता है। इसका मतलब यह है कि गणना में शामिल सबसे पुराना दर 1 के भार को प्राप्त करता है और अगले सबसे पुराना मूल्य 2 का भार प्राप्त करता है और अगले सबसे पुराना मूल्य 3 का भार प्राप्त करता है, सबसे हाल की दर तक का रास्ता। कुछ व्यापारियों को विशेष रूप से तेजी से चलने वाले बाजार में प्रवृत्ति निर्धारण के लिए इस पद्धति को अधिक प्रासंगिक लगता है। एक भारित चल औसत का उपयोग करने के लिए नकारात्मक पक्ष यह है कि परिणामी औसत रेखा एक सरल चलती औसत से कटा हुआ हो सकता है यह अस्थिरता से बाजार की प्रवृत्ति को समझना अधिक मुश्किल हो सकता है इस कारण से, कुछ व्यापारी समान कीमत चार्ट पर एक सरल चल औसत और एक भारित चल औसत दोनों को रखना पसंद करते हैं। सरल मूविंग औसत और वेटेड मूविंग औसत घातीय मूविंग एवरेज (एएमए) के साथ कैंडेस्टिक प्राइस चार्ट एक घातीय चलती औसत सरल चलती औसत के समान है, लेकिन जब एक सरल चलती औसत नए मूल्यों के रूप में सबसे पुरानी कीमतों को निकालती है, तो एक घातीय चलती औसत गणना सभी ऐतिहासिक श्रेणियों का औसत, आपके द्वारा निर्दिष्ट बिंदु से शुरू होता है। उदाहरण के लिए, जब आप एक नया घातीय मूविंग औसत ओवरले को एक मूल्य चार्ट में जोड़ते हैं, तो आप गणना में शामिल करने के लिए रिपोर्टिंग अवधि की संख्या निर्दिष्ट करते हैं। मान लें कि आप पिछले 10 मूल्यों के लिए निर्दिष्ट किए जाने के लिए निर्दिष्ट करें। यह पहली गणना 10 रिपोर्टिंग अवधि के आधार पर भी सरल चलती औसत के समान होगी, लेकिन जब अगली कीमत उपलब्ध हो जाती है, तो नई गणना मूल 10 मूल्यों को बनाए रखेगी, साथ ही नई कीमत, औसत पहुंचने के लिए। इसका मतलब है कि अब घातीय चलती औसत गणना में 11 रिपोर्टिंग अवधिएं हैं, जबकि सरल चलती औसत हमेशा सबसे हाल की 10 दरों पर आधारित होगा। निर्धारित करने के लिए कौन सा चलती औसत का उपयोग करने के लिए यह निर्धारित करने के लिए कि चलती औसत आपके लिए सबसे अच्छा है, आपको पहले अपनी आवश्यकताओं को समझना होगा। अगर आपका मुख्य उद्देश्य समग्र बाजार की दिशा तय करने के लिए लगातार अस्थिर कीमतों के शोर को कम करना है, तो पिछले 20 या इतने मूल्यों की एक साधारण चलती औसत आपको आवश्यकता के विस्तार के स्तर प्रदान कर सकता है। यदि आप अपनी चलती औसत को नवीनतम दरों पर अधिक जोर देने के लिए चाहते हैं, तो एक भारित औसत अधिक उपयुक्त है। हालांकि, ध्यान रखें कि क्योंकि भारित मूविंग एवरेज नवीनतम कीमतों से अधिक प्रभावित होती हैं, औसत रेखा का आकार संभवतः विकृत हो सकता है जिसके परिणामस्वरूप झूठी सिगनल उत्पन्न हो सकती है। भारित मूविंग एवरेज के साथ काम करते समय, आपको अस्थिरता की अधिक मात्रा के लिए तैयार रहना चाहिए। सरल मूविंग औसत भारित मूविंग औसत 16 9 1 99 6 - 2017 ओंडाए कॉर्पोरेशन सर्वाधिकार सुरक्षित। ओंडा, एफएक्सट्रेड और ट्रेडमार्क के ओएंडए एफएक्स परिवार ओंडाए कॉर्पोरेशन के स्वामित्व में हैं। इस वेबसाइट पर प्रदर्शित अन्य सभी ट्रेडमार्क उनके संबंधित स्वामियों की संपत्ति हैं। विदेशी मुद्रा अनुबंधों या मार्जिन पर अन्य ऑफ-एक्सचेंज उत्पादों में लीवरेज ट्रेडिंग में एक उच्च स्तर का जोखिम होता है और यह सभी के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। हम आपको सावधानी से सलाह देने के लिए सलाह देते हैं कि आपके व्यक्तिगत परिस्थितियों के प्रकाश में आपके लिए व्यापार उचित है या नहीं। आप जितना निवेश करते हैं उतना अधिक खो सकते हैं इस वेबसाइट पर जानकारी सामान्य प्रकृति में है हम अनुशंसा करते हैं कि आप स्वतंत्र वित्तीय सलाह लें और यह सुनिश्चित करें कि आप व्यापार से जुड़े जोखिमों को पूरी तरह से समझें। एक ऑनलाइन प्लेटफॉर्म के माध्यम से ट्रेडिंग अतिरिक्त जोखिम रखती है यहां हमारे कानूनी अनुभाग देखें। वित्तीय फैल सट्टेबाजी केवल ओंडा यूरोप लिमिटेड ग्राहकों के लिए उपलब्ध है जो ब्रिटेन या आयरलैंड गणराज्य में रहते हैं। सीएफडी, एमटी 4 हेजिंग क्षमताओं और लीवरेज रेशियो 50: 1 से अधिक अमेरिकी निवासियों के लिए उपलब्ध नहीं हैं। इस साइट की जानकारी उन देशों के निवासियों पर निर्देशित नहीं है जहां इसका वितरण, या किसी भी व्यक्ति द्वारा उपयोग किया जाता है, स्थानीय कानून या विनियम के विपरीत होगा। ओंडाएएजी कमोडिटी फ्यूचर्स ट्रेडिंग कमिशन के साथ एक पंजीकृत फ्यूचर्स कमीशन मर्चेंट और रिटेल फॉरेन एक्सचेंज डीलर है और यह राष्ट्रीय फ्यूचर्स एसोसिएशन का सदस्य है। नहीं: 0325821. कृपया जहां उपयुक्त हो, एनएफएएस विदेशी मुद्रा निवेशक को देखें। ओंडा (कनाडा) निगम, यूएलसी खाते, कनाडा के बैंक खाते वाले किसी भी व्यक्ति के लिए उपलब्ध हैं। ओंडा (कनाडा) निगम यूएलसी को कनाडा के निवेश उद्योग नियामक संगठन (आईआईआरसी) द्वारा विनियमित किया गया है, जिसमें आईओआरसी ऑनलाइन सलाहकार चेक डाटाबेस (आईआईआरसी सलाहकार रिपोर्ट) शामिल है, और ग्राहक खातों को निर्दिष्ट सीमाओं के भीतर कैनेडियन निवेशक संरक्षण फंड द्वारा संरक्षित किया जाता है। प्रकृति और कवरेज की सीमा का वर्णन करने वाला एक ब्रोशर अनुरोध पर या cipf. ca पर उपलब्ध है ओंडा यूरोप लिमिटेड एक कंपनी है जो इंग्लैंड के नंबर 7110087 में पंजीकृत है, और इसका पंजीकृत कार्यालय तल फ्लोर 9 ए, टॉवर 42, 25 ओल्ड ब्रॉड सेंट, लंदन ईसी 2 एन 1 एचक्यू में है। यह 160 वित्तीय आचरण प्राधिकरण द्वारा प्राधिकृत और विनियमित है। नहीं: 542574. ओंडाए एशिया पैसिफ़िक प्राइवेट लिमिटेड (कंपनी रेग नं। 200704926 के) में सिंगापुर के मौद्रिक प्राधिकरण द्वारा जारी कैपिटल मार्केट सर्विसेज लाइसेंस है और इंटरनेशनल एंटरप्राइज सिंगापुर द्वारा लाइसेंस प्राप्त है। ओडाए ऑस्ट्रेलिया प्राइवेट लिमिटेड 1605 ऑस्ट्रेलियन सिक्योरिटीज एंड इन्वेस्टमेंट कमिशन एएसआईसी (एबीएन 26 152 088 34 9, एएफएसएल नंबर 412981) द्वारा विनियमित है और इस वेबसाइट पर उत्पादों और सेवाओं की जारीकर्ता है। आपके लिए वर्तमान वित्तीय सेवा गाइड (एफएसजी) पर विचार करना महत्वपूर्ण है। उत्पाद प्रकटीकरण वक्तव्य (पीडीएस) किसी भी वित्तीय निवेश निर्णय लेने से पहले खाता शर्तें और किसी भी अन्य संबंधित OANDA दस्तावेज़। ये दस्तावेज यहां पाये जा सकते हैं। ओंडा जापान कंपनी लिमिटेड प्रथम प्रकार मैं वित्तीय उपकरण कांटो लोकल फाइनैंशियल ब्यूरो (परिशोधन) सं। 2137 संस्थान वित्तीय फ्यूचर्स एसोसिएशन के ग्राहक संख्या 1571 का व्यापार निदेशक। मार्जिन पर ट्रेडिंग एफएक्स और सीएफ़डीएस उच्च जोखिम है और सभी के लिए उपयुक्त नहीं है। नुकसान निवेश से अधिक हो सकता है। बढ़ते औसत: वे क्या हैं सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों में से, चलती औसत वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा को मापने के लिए उपयोग 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 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 देखना चाहता 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 पॉइंट्स का प्रतिनिधित्व करता है) सही पर चलता 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, चाहे वह 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 कौन काम करता है, वह कई अलग-अलग समय अवधि के साथ प्रयोग करना है जब तक कि आप अपनी रणनीति को फिट नहीं कर पाते। मूविंग एवरेज: थमेटेनिकल एनालिसिस का उपयोग कैसे करें: चलना औसत अधिकांश चार्ट पैटर्न मूल्य आंदोलन में बहुत बदलाव दिखाते हैं इससे व्यापारियों को एक सुरक्षा की समग्र प्रवृत्ति का विचार प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है। चलने की औसत लागू करने के लिए इसका एक सरल तरीका व्यापारियों का इस्तेमाल होता है। चलती औसत समय की एक निश्चित मात्रा में सुरक्षा की औसत कीमत है एक सुरक्षा औसत कीमत की साजिश रचने से, मूल्य आंदोलन को सुखाया जाता है। दिन-प्रतिदिन उतार-चढ़ाव हटा दिए जाने के बाद, व्यापारियों को सही रुझान की पहचान करने और संभावना बढ़ाना बेहतर होता है कि यह उनके पक्ष में काम करेगा। (अधिक जानने के लिए, मूविंग एवरेरी ट्यूटोरियल पढ़ें।) चलने की औसत विविधताएं विभिन्न प्रकार की विविधताएं हैं जो औसत से भिन्न होती हैं, लेकिन उनकी गणना कैसे की जाती है, लेकिन प्रत्येक औसत की व्याख्या कैसे की जाती है। गणना केवल मूल्य के आधार पर भार के संबंध में भिन्न होती है, जो प्रत्येक मूल्य बिंदु के समान भार से हाल के डेटा पर अधिक वजन रखने के लिए स्थानांतरित होता है। चलती औसत के तीन सबसे सामान्य प्रकार सरल हैं रैखिक और घातीय सरल मूविंग एवरेज (एसएमए) यह चलने की औसत कीमतों की गणना करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली सबसे आम विधि है। यह केवल समय की अवधि के दौरान पिछले सभी समापन मूल्यों का योग लेता है और गणना में उपयोग की जाने वाली कीमतों की संख्या के आधार पर विभाजित करता है। उदाहरण के लिए, 10-दिवसीय चलती औसत में, पिछले 10 समापन कीमतें एक साथ जोड़ दी जाती हैं और फिर 10 से विभाजित की जाती हैं। जैसा कि आप चित्रा 1 में देख सकते हैं, एक व्यापारी संख्या में वृद्धि करके मूल्यों को बदलकर औसत कम उत्तरदायी बना सकता है। गणना में प्रयुक्त अवधि का गणना में समय की अवधि बढ़ाने से दीर्घकालिक प्रवृत्ति की ताकत को मापने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक और संभावना है कि यह रिवर्स होगा। कई व्यक्तियों का तर्क है कि इस प्रकार की औसत की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु के परिणाम पर एक ही प्रभाव पड़ता है, इसके बावजूद अनुक्रम में यह कहां होता है। आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा अधिक महत्वपूर्ण है और, इसलिए, यह भी एक उच्च भार होना चाहिए। इस तरह की आलोचना मुख्य कारकों में से एक रही है, जो चलती औसत के अन्य रूपों के आविष्कार के लिए अग्रणी है। रैखिक भारित औसत यह चालू औसत सूचक तीन में से कम से कम आम है और बराबर भार की समस्या को हल करने के लिए उपयोग किया जाता है। रैखिक भारित चलती औसत की गणना एक समयावधि में सभी समापन मूल्यों का योग लेती है और डेटा बिंदु की स्थिति से उन्हें गुणा करके और फिर अवधि की संख्या के योग से विभाजित करती है। उदाहरण के लिए, पांच दिवसीय रैखिक भारित औसत में, आज की समाप्ति की कीमत पांच गुणा करके, चार गुणा करके और पहले की अवधि में पहले दिन तक पहुंचने तक। ये संख्याएं एक साथ जोड़ दी जाती हैं और मल्टीप्लायरों के योग से विभाजित की जाती हैं। घातीय मूविंग औसत (एएमए) यह चलती औसत गणना हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक वजन रखने के लिए एक चौरसाई फैक्टर का उपयोग करती है और रैखिक भारित औसत से ज्यादा कुशल माना जाता है गणना की समझ रखने के लिए ज्यादातर व्यापारियों के लिए आम तौर पर जरूरी नहीं होता क्योंकि अधिकांश चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं। घातीय चलती औसत के बारे में याद रखना सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि सरल चलती औसत से संबंधित नई जानकारी के लिए यह अधिक उत्तरदायी है। यह जवाबदेही एक महत्वपूर्ण कारक है कि कई तकनीकी व्यापारियों के बीच यह चलती औसत पसंद क्यों है। जैसा कि आप चित्रा 2 में देख सकते हैं, 15-अवधि की ईएमए बढ़ जाती है और 15-अवधि एसएमए से तेज़ी से गिरती है। यह मामूली अंतर बहुत ज्यादा नहीं लगता है, लेकिन इसके बारे में जागरूक होना एक महत्वपूर्ण कारक है क्योंकि इससे रिटर्न पर असर पड़ सकता है। मूविंग एवरेज के प्रमुख उपयोग मूविंग एवरेज का उपयोग मौजूदा रुझानों और प्रवृत्ति को उलटावों के साथ-साथ समर्थन और प्रतिरोध स्तरों को सेट करने के लिए किया जाता है मूविंग एवरेज का उपयोग तेजी से पहचानने के लिए किया जा सकता है कि चलती औसत की दिशा के आधार पर सुरक्षा एक अपट्रेंड या डाउनट्रेंड में चल रही है या नहीं। जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, जब चलती औसत ऊपर की ओर बढ़ रहा है और इसकी कीमत ऊपर है, तो सुरक्षा एक अपट्रेंड में है। इसके विपरीत, नीचे की कीमत के साथ नीचे की ओर चलती हुई औसत औसत का उपयोग डाउनट्रेन्ड संकेत करने के लिए किया जा सकता है। गति का निर्धारण करने का एक और तरीका चलती औसत की एक जोड़ी के क्रम को देखना है। जब एक अल्पकालिक औसत लंबी अवधि के औसत से ऊपर है, तो प्रवृत्ति ऊपर है दूसरी ओर, कम अवधि के औसत से ऊपर एक दीर्घकालिक औसत प्रवृत्ति में एक निम्न आंदोलन का संकेत करता है। औसत प्रवृत्ति के उलट चलना दो मुख्य तरीकों से बनती है: जब मूल्य एक चल औसत से बढ़ता है और जब यह औसत क्रॉसओवर चलती है पहला आम संकेत तब होता है जब कीमत एक महत्वपूर्ण चलती औसत से बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, जब एक सुरक्षा की कीमत 50-अवधि की चलती औसत से नीचे गिरती है, जैसे चित्रा 4 में, यह एक संकेत है कि अपट्रेंड पीछे हो सकता है। एक प्रवृत्ति उलटा हुआ का दूसरा संकेत तब होता है जब एक चलती औसत दूसरे के माध्यम से पार हो जाती है उदाहरण के लिए, जैसा कि आप चित्रा 5 में देख सकते हैं, यदि 15-दिन की चलती औसत 50-दिवसीय चलती औसत से अधिक हो जाती है, तो यह एक सकारात्मक संकेत है कि मूल्य बढ़ाना शुरू हो जाएगा। यदि गणना में इस्तेमाल की जाने वाली अवधि अपेक्षाकृत कम है, उदाहरण के लिए 15 और 35, यह एक अल्पकालिक प्रवृत्ति का उलट हो सकता है। दूसरी ओर, जब अपेक्षाकृत लंबे समय के फ्रेम के साथ दो औसत पार हो जाते हैं (उदाहरण के लिए 50 और 200), इसका इस्तेमाल प्रवृत्ति में दीर्घकालिक बदलाव का सुझाव देने के लिए किया जाता है। एक और प्रमुख तरीके से चलती औसत का उपयोग किया जाता है जो कि समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की पहचान करता है। एक शेयर जो कि एक प्रमुख चलती औसत का समर्थन करता है, एक बार गिरावट को रोकने और रिवर्स दिशानिर्देश को रोकते हुए यह देखने के लिए असामान्य नहीं है। एक प्रमुख चलती औसत के माध्यम से एक चाल अक्सर तकनीकी व्यापारियों द्वारा एक संकेत के रूप में उपयोग किया जाता है जो कि प्रवृत्ति पीछे हो रही है। उदाहरण के लिए, अगर 200 दिनों की औसत औसत से नीचे की दिशा में कीमत टूट जाती है, तो यह संकेत है कि अपट्रेंड रिवर्सिंग है। चलने की औसत एक सुरक्षा में प्रवृत्ति का विश्लेषण करने के लिए एक शक्तिशाली टूल है। वे उपयोगी समर्थन और प्रतिरोध अंक प्रदान करते हैं और उपयोग करने में बहुत आसान है। चलने की औसत बनाने के दौरान उपयोग किए जाने वाले सबसे सामान्य समय फ्रेम 200-दिन, 100-दिन, 50-दिन, 20-दिन और 10-दिन हैं। 200-दिवसीय औसत एक व्यापार वर्ष का एक अच्छा उपाय माना जाता है, एक आधा वर्ष का 100 दिवसीय औसत, एक साल का एक चौथाई का औसत 50 दिन, एक महीने का 20-दिन का औसत और 10 दो सप्ताह की औसत-औसत औसत चलते हुए तकनीकी व्यापारियों ने कुछ शोर को सुगम कर दिया है जो कि दिन-प्रतिदिन के मूल्य आंदोलनों में पाए जाते हैं, जिससे व्यापारियों को मूल्य प्रवृत्ति का एक स्पष्ट नज़रिया मिलता है। अब तक हम चार्ट और औसत के माध्यम से मूल्य आंदोलन पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। अगले खंड में, मूल्य आंदोलन और पैटर्न की पुष्टि करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली कुछ अन्य तकनीकों को अच्छी तरह से देखें तकनीकी विश्लेषण: संकेतक और ओसीलेटर्स