स्टॉक तकनीकी विश्लेषण चलती - औसत - इन - विदेशी मुद्रा

चलती औसत एक चलती औसत सबसे अधिक लचीली और सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली तकनीकी विश्लेषण संकेतकों में से एक है। यह व्यापारियों के बीच बेहद लोकप्रिय है, ज्यादातर इसकी सादगी के कारण। यह ट्रेंडिंग पर्यावरण में सबसे अच्छा काम करता है परिचय आंकड़ों में, चलती औसत डेटा का एक निश्चित समूह का बस मतलब है। तकनीकी विश्लेषण के मामले में, इन आंकड़ों के अधिकांश दिनों में विशेष दिन के लिए शेयरों की समाप्ति मूल्यों के द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है। हालांकि, कुछ व्यापारी दैनिक मिनामा और मैक्सिमा के लिए या यहां तक ​​कि मिडपॉइंट मानों के औसत के लिए अलग-अलग औसत भी उपयोग करते हैं (जो कि उन्हें न्यूनतम न्यूनतम और अधिकतम और इसके द्वारा विभाजित करके गणना करते हैं)। फिर भी, आप एक चलने की औसत भी कम समय-सीमा पर भी बना सकते हैं, उदाहरण के लिए दैनिक - या मिनट-डेटा का उपयोग कर उदाहरण के लिए, यदि आप 10-दिन की चलती औसत बनाना चाहते हैं, तो आप पिछले 10 दिनों के दौरान सभी समापन मूल्य जोड़ सकते हैं और फिर इसे 10 से विभाजित कर सकते हैं (इस मामले में यह एक सरल चलती औसत है)। अगले दिन हम ऐसा करते हैं, सिवाय इसके कि हम फिर से पिछले 10 दिनों के लिए कीमतें लेते हैं, जिसका मतलब है कि पिछली दिन के लिए हमारी गणना में अंतिम मूल्य अब आज के औसत में शामिल नहीं है - यह आज कल की जगह है मूल्य। हर नए कारोबारी दिन के साथ इस तरीके से डेटा में बदलाव होता है, इसलिए चलती औसत शब्द। तकनीकी विश्लेषण में चलने का उद्देश्य और उपयोग औसत चलना एक प्रवृत्ति-निम्न सूचक है इसका उद्देश्य एक प्रवृत्ति की शुरुआत का पता लगाना है, इसकी प्रगति का पालन करना है, साथ ही इसके उत्परिवर्तन की रिपोर्ट करना है यदि ऐसा होता है। चार्टिंग के विपरीत, मूविंग एवरेज प्रारंभ या किसी प्रवृत्ति के अंत की आशा नहीं करते हैं। वे केवल इसकी पुष्टि करते हैं, लेकिन वास्तविक उत्क्रमण के होने के कुछ ही समय बाद होता है। यह उनके बहुत ही निर्माण से पैदा होता है, क्योंकि ये संकेतक केवल ऐतिहासिक डेटा पर आधारित हैं। कम चलने वाले औसत दिनों में जितनी जल्दी हो, उतना ही यह एक प्रवृत्तियों के उलट हो सकता है। यह ऐतिहासिक डेटा की वजह से है, जो औसत पर जोरदार प्रभाव डालता है। एक 20-दिवसीय चलती औसत 50-दिवसीय औसत से जल्दी ही एक प्रवृत्ति के उलट होने का संकेत उत्पन्न करता है। हालांकि, यह भी सच है कि चलने की औसत गणना में हम कम दिनों का उपयोग करते हैं, हम जितने गलत संकेत मिलते हैं। इसलिए, अधिकांश व्यापारियों ने कई चलती औसत के संयोजन का उपयोग किया है, जो सभी को एक साथ एक संकेत प्राप्त करना है, इससे पहले कि व्यापारी बाज़ार में अपनी स्थिति खोलता है। बहरहाल, प्रवृत्ति के पीछे एक चलती औसत अंत पूरी तरह समाप्त नहीं किया जा सकता है। ट्रेडिंग सिग्नल किसी भी प्रकार की चलती औसत का इस्तेमाल सिग्नल खरीदने या बेचने के लिए किया जा सकता है और यह प्रक्रिया बहुत सरल है। चार्टिंग सॉफ़्टवेयर मूल्य चार्ट में सीधे लाइन के रूप में चलती औसत प्लॉट करता है। सिग्नल उन जगहों पर उत्पन्न होते हैं जहां कीमतें इन पंक्तियों को छितरी होती हैं जब चलती औसत रेखा से ऊपर की कीमत पार हो जाती है, तो इसका मतलब है कि एक नए ऊपर की प्रवृत्ति की शुरुआत होती है और इसलिए यह एक खरीद संकेत है। दूसरी तरफ, यदि कीमत चलती औसत रेखा के नीचे पार हो जाती है और बाजार भी इस क्षेत्र में बंद हो जाता है, तो यह नीचे की प्रवृत्ति की शुरुआत का संकेत देता है और इसलिए यह एक विक्रय सिग्नल का गठन करता है। कई औसत का उपयोग करना हम कई चलती एक साथ औसत, कीमतों में शोर और विशेष रूप से झूठे संकेतों (व्हाइस्पॉज़) को खत्म करने के लिए, जो एक एकल चलती औसत पैदावार का उपयोग करता है। कई औसत का उपयोग करते समय, एक खरीद संकेत तब होता है जब औसतन औसत लंबी औसत से ऊपर पार करता है, उदा। 50-दिवसीय औसत 200-दिवसीय औसत से अधिक है। इसके विपरीत, इस मामले में बिकने वाला संकेत तब उत्पन्न होता है जब 50-दिवसीय औसत 200-औसत के पार हो। इसी प्रकार, हम तीन औसत के संयोजन का भी उपयोग कर सकते हैं, उदा। एक 5-दिन, 10-दिन और 20-दिवसीय औसत। इस मामले में, एक ऊपरी प्रवृत्ति का संकेत दिया जाता है कि 5-दिवसीय औसत रेखा 10-दिवसीय चलती औसत से ऊपर है, जबकि 10-दिवसीय औसत अभी भी 20-दिवसीय औसत से ऊपर है। चलती औसत की कोई सीमा जो इस स्थिति की ओर जाता है एक खरीदार संकेत माना जाता है। इसके विपरीत, नीचे की प्रवृत्ति की स्थिति से संकेत मिलता है जब 5-दिवसीय औसत लाइन 10-दिवसीय औसत से कम है, जबकि 10-दिवसीय औसत 20-दिवसीय औसत से कम है। तीन चलती औसत का उपयोग करते हुए एक साथ झूठी की मात्रा सिस्टम द्वारा उत्पन्न सिग्नल, लेकिन यह लाभ के लिए भी क्षमता को सीमित करता है, क्योंकि इस तरह की प्रणाली बाज़ार में दृढ़ता से स्थापित होने के बाद व्यापार संकेतक उत्पन्न करती है। प्रवेश संकेत भी रुझान के उलट होने से पहले ही थोड़े समय तक उत्पन्न हो सकते हैं। चलने वाली औसत कंप्यूटिंग के लिए व्यापारियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले समय अंतराल काफी अलग हैं। उदाहरण के लिए, फाइबोनैचि संख्या बहुत लोकप्रिय है, जैसे कि 5-दिन, 21-दिन और 89-दिवसीय औसत का उपयोग करना। वायदा कारोबार में, संयोजन 4-, 9- और 18-दिन बहुत लोकप्रिय हैं, भी। पेशेवरों और विपक्ष कारण चलने की औसत इतनी लोकप्रिय हो गई है कि वे व्यापार के कई बुनियादी नियमों को प्रतिबिंबित करते हैं। चलने की औसत का उपयोग आपको अपने नुकसान को कम करने में मदद करता है, जबकि आपके मुनाफे को चलाना पड़ता है। व्यापारिक संकेतों को उत्पन्न करने के लिए चलने की औसत उपयोग करते समय, आप हमेशा बाजार की प्रवृत्ति की दिशा में व्यापार करते हैं, इसके विपरीत नहीं। इसके अलावा, चार्ट पैटर्न विश्लेषण या अन्य अत्यधिक व्यक्तिपरक तकनीकों के विपरीत, चलती औसत का उपयोग स्पष्ट नियमों के अनुसार व्यापार संकेतों को उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है - इस प्रकार व्यापार निर्णयों की आत्मीयता दूर करने से, जो व्यापारियों की मनोदशा में मदद कर सकता है हालांकि, चलने की औसत का एक बड़ा नुकसान ये है कि वे बाजार में चलने पर ही अच्छा काम करते हैं। इसलिए, अस्थिर बाजारों की अवधि में जब कीमतें एक विशेष मूल्य सीमा में उतार चढ़ाव होती हैं तो वे बिल्कुल भी काम नहीं करते हैं। ऐसी अवधि आसानी से एक तिहाई से अधिक समय तक रह सकती है, इसलिए अकेले चलती औसत पर निर्भर होना बहुत जोखिम भरा है। कुछ व्यापारियों का मानना ​​है कि किसी प्रवर्तक की ताकत को मापने वाले एक संकेतक के साथ चलने की औसत संयोजन की सलाह देते हैं, जैसे कि ADX या चलती औसत का उपयोग केवल आपके ट्रेडिंग सिस्टम के लिए एक निश्चित संकेतक के रूप में करते हैं। चलती औसत के प्रकार सरल मूविंग एवरेज (एसएमए) और एक्स्पोनेंसिकली वेटेड मूविंग एवरेज (एएमए, ईडब्ल्यूएमए) का सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला प्रकार है। इस प्रकार की चलती औसत को अंकगणित माध्य के रूप में भी जाना जाता है और सरल और सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला औसत चलती औसत का प्रतिनिधित्व करता है। हम किसी निश्चित अवधि के लिए सभी समापन मूल्यों को संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं, जिसे हम बाद में इस अवधि में दिनों की संख्या से विभाजित करते हैं। हालांकि, इस तरह की औसत से दो समस्याएं जुड़ी हुई हैं: यह केवल चयनित अवधि में शामिल आंकड़ों को ध्यान में रखता है (उदाहरण के लिए एक 10-दिन की सरल चलती औसत केवल पिछले 10 दिनों के डेटा को ध्यान में रखती है और बस सभी अन्य डेटा की उपेक्षा करता है इस अवधि से पहले)। डेटा सेट के सभी आंकड़ों के बराबर वजन आवंटित करने के लिए भी अक्सर आलोचना की जाती है (यानी 10 दिन की चलती औसत में 10 दिन पहले की कीमत का मूल्य कल के रूप में वही है - 10)। कई व्यापारियों का तर्क है कि हाल के दिनों के आंकड़ों को पुराने डेटा की तुलना में अधिक वजन लेना चाहिए - जो प्रवृत्ति के पीछे औसत अंतराल को कम करेगा। इस प्रकार की चलती औसत सरल चलती औसत से संबंधित दोनों समस्याओं का समाधान करती है। सबसे पहले, यह हाल के आंकड़ों पर अपनी गणना में अधिक वजन आवंटित करता है। यह कुछ हद तक विशेष साधन के सभी ऐतिहासिक आंकड़ों को दर्शाता है। इस प्रकार का औसत इस तथ्य के अनुसार रखा गया है कि पिछले आंकड़ों के आंकड़ों के वजन में तेजी से कमी आई है। इस कमी की ढलान को व्यापारी की जरूरतों के अनुसार समायोजित किया जा सकता है। औसत औसत (एमए) एमए संकेतक (औसत सूचक चल रहा है) सबसे पुराना तकनीकी आधुनिक संकेतकों में से एक है और तकनीकी विश्लेषण में सबसे ज्यादा इस्तेमाल किया सूचक है। चलती औसत डेटा का एक स्थानांतरण शरीर का औसत है, जैसा कि उसके नाम से देखा गया है। उदाहरण के लिए, 10-दिवसीय चल औसत 10 बार से मापा और विभाजित होने वाले पिछले 10 दिनों के समापन मूल्यों को जोड़कर मिल जाता है। चलती अवधि का प्रयोग केवल माप में इस्तेमाल किए गए अंतिम 10 दिनों के रूप में किया जाता है। यही कारण है कि डाटा बॉडी की औसत हर अगले कारोबारी दिन के साथ आगे बढ़ी है। चलती औसत रेखा मूल्य-स्थानांतरण चार्ट में सीधे रखी जाएगी। चलती औसत एक निश्चित पूर्वनिर्धारित अवधि के साथ मापा जाता है। चलती औसत की संवेदनशीलता कमजोर है यदि अवधि लंबी है। यदि अवधि कम है तो झूठी संकेतों की संभावना अधिक है। कुल मिलाकर, चलती औसत एक चौरसाई उपकरण है कम और उच्च कीमतें अस्पष्ट हैं और बाजार की बुनियादी प्रवृत्ति कीमत की जानकारी के औसत से अधिक सटीक रूप से देखी जाती है। हालांकि, इसकी प्रकृति द्वारा चलती औसत रेखा बाजार की कार्रवाई के पीछे है एक छोटी अवधि की औसत चलती है (3-5 दिन) 40 दिन की चलती औसत से अधिक मूल्य की कार्रवाई को गले लगाती है। छोटी-सी अवधि की चलती औसत हर रोज़ शिफ्ट से प्रभावित होती हैं। मूविंग औसत समय सीमा में सुरक्षा मूल्य के औसत मूल्य को दर्शाता है। सुरक्षा मूल्य की पाली में जब औसत मूल्य ऊपर या नीचे जाता है 5 लोकप्रिय प्रकार की चलती औसत: सरल (या अंकगणित), चर घातीय, भारित और त्रिकोणीय हैं। आप सुरक्षा डेटा खोलने, वॉल्यूम, उच्च, निम्न, बंद या किसी अन्य सूचक के साथ किसी भी डेटा श्रृंखला पर चलने की औसत को माप सकते हैं। एमए वेरिएंट्स के बीच मूल भेद वजन है, जो नवीनतम डेटा को दर्शाता है। साधारण मूविंग औसत सभी कीमतों पर समान वजन प्रदान करते हैं त्रिकोणीय औसत समय के मध्य में कीमतों के लिए अधिक वजन प्रदान करते हैं। घातीय और भारित औसत हाल के मूल्यों के लिए अधिक वजन प्रदान करते हैं। आमतौर पर चलती औसत की व्याख्या करने के लिए आपको सुरक्षा कीमत के चलती औसत के बीच के संबंधों की तुलना सिर्फ सुरक्षा मूल्य के साथ ही करना चाहिए यदि सुरक्षा मूल्य इसकी चलती औसत से ऊपर बढ़ जाता है तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। यदि सुरक्षा मूल्य इसकी चलती औसत से नीचे गिरता है तो एक बेचना संकेत उत्पन्न होता है। दूसरे शब्दों में, औसत चलने वाले एक संकेतक की व्याख्या एक समान चलती औसत सुरक्षा की व्याख्या के समान होती है। एक बार संकेतक अपनी चलती औसत से नीचे आ जाता है, इसका मतलब सूचक द्वारा एक लंबे समय तक चलने वाला नीचे वाला आंदोलन होता है, और यदि संकेतक इसकी चलती औसत से ऊपर चलता है तो इसका मतलब सूचक द्वारा एक दीर्घकालिक ऊपर की ओर बढ़ना है। एमएसीडी, प्राइस आरओसी, मोमेंटम, और स्टेचैस्टिक्स सूचक संकेतकों में से हैं, जो चलने वाले औसत प्रवेश प्रणाली के उपयोग के लिए सबसे उपयुक्त हैं। कुछ संकेतक, जैसे अल्पकालिक स्टोचैस्टिक्स, इतनी ग़लती से बदलते हैं कि उनकी वास्तविक प्रवृत्ति को देखना मुश्किल है यदि आप अपने रोजमर्रा के परिवर्तनों से अधिक सूचक की बुनियादी प्रवृत्ति देखना चाहते हैं, तो आप सूचक को मिटा सकते हैं और फिर सूचक के चलती औसत रख सकते हैं। स्लोचिटिक्स जैसे 12 घंटे के आरओसी या आरएसआई विप्सॉज़ को थोड़े बाद के सिग्नल की कीमत पर कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, केवल तब ही बेचना संभव होता है जब स्टोकिस्टिक ओस्केलेटर के 5-अवधि की चलती औसत 80 से नीचे की ओर जाता है, जब स्टोकिस्टिक ओसीललेटर 80 से नीचे गिर जाता है। मूवमेंट औसत (एमए) एमए इंडिकेटर (औसत सूचक चल रहा है) तकनीकी विश्लेषण में सबसे पुराना तकनीकी आधुनिक संकेतक और सबसे अधिक बार उपयोग किए जाने वाले सूचक। चलती औसत डेटा का एक स्थानांतरण शरीर का औसत है, जैसा कि उसके नाम से देखा गया है। उदाहरण के लिए, 10-दिवसीय चल औसत 10 बार से मापा और विभाजित होने वाले पिछले 10 दिनों के समापन मूल्यों को जोड़कर मिल जाता है। चलती अवधि का प्रयोग केवल माप में इस्तेमाल किए गए अंतिम 10 दिनों के रूप में किया जाता है। यही कारण है कि डाटा बॉडी की औसत हर अगले कारोबारी दिन के साथ आगे बढ़ी है। चलती औसत रेखा मूल्य-स्थानांतरण चार्ट में सीधे रखी जाएगी। चलती औसत एक निश्चित पूर्वनिर्धारित अवधि के साथ मापा जाता है। चलती औसत की संवेदनशीलता कमजोर है यदि अवधि लंबी है। यदि अवधि कम है तो झूठी संकेतों की संभावना अधिक है। कुल मिलाकर, चलती औसत एक चौरसाई उपकरण है कम और उच्च कीमतें अस्पष्ट हैं और बाजार की बुनियादी प्रवृत्ति कीमत की जानकारी के औसत से अधिक सटीक रूप से देखी जाती है। हालांकि, इसकी प्रकृति द्वारा चलती औसत रेखा बाजार की कार्रवाई के पीछे है एक छोटी अवधि की औसत चलती है (3-5 दिन) 40 दिन की चलती औसत से अधिक मूल्य की कार्रवाई को गले लगाती है। छोटी-सी अवधि की चलती औसत हर रोज़ शिफ्ट से प्रभावित होती हैं। मूविंग औसत समय सीमा में सुरक्षा मूल्य के औसत मूल्य को दर्शाता है। सुरक्षा मूल्य की पाली में जब औसत मूल्य ऊपर या नीचे जाता है 5 लोकप्रिय प्रकार की चलती औसत: सरल (या अंकगणित), चर घातीय, भारित और त्रिकोणीय हैं। आप सुरक्षा डेटा खोलने, वॉल्यूम, उच्च, निम्न, बंद या किसी अन्य सूचक के साथ किसी भी डेटा श्रृंखला पर चलने की औसत को माप सकते हैं। एमए वेरिएंट्स के बीच मूल भेद वजन है, जो नवीनतम डेटा को दर्शाता है। साधारण मूविंग औसत सभी कीमतों पर समान वजन प्रदान करते हैं त्रिकोणीय औसत समय के मध्य में कीमतों के लिए अधिक वजन प्रदान करते हैं। घातीय और भारित औसत हाल के मूल्यों के लिए अधिक वजन प्रदान करते हैं। आमतौर पर चलती औसत की व्याख्या करने के लिए आपको सुरक्षा कीमत के चलती औसत के बीच के संबंधों की तुलना सिर्फ सुरक्षा मूल्य के साथ ही करना चाहिए यदि सुरक्षा मूल्य इसकी चलती औसत से ऊपर बढ़ जाता है तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। यदि सुरक्षा मूल्य इसकी चलती औसत से नीचे गिरता है तो एक बेचना संकेत उत्पन्न होता है। दूसरे शब्दों में, औसत चलने वाले एक संकेतक की व्याख्या एक समान चलती औसत सुरक्षा की व्याख्या के समान होती है। एक बार संकेतक अपनी चलती औसत से नीचे आ जाता है, इसका मतलब सूचक द्वारा एक लंबे समय तक चलने वाला नीचे वाला आंदोलन होता है, और यदि संकेतक इसकी चलती औसत से ऊपर चलता है तो इसका मतलब सूचक द्वारा एक दीर्घकालिक ऊपर की ओर बढ़ना है। एमएसीडी, प्राइस आरओसी, मोमेंटम, और स्टेचैस्टिक्स सूचक संकेतकों में से हैं, जो चलने वाले औसत प्रवेश प्रणाली के उपयोग के लिए सबसे उपयुक्त हैं। कुछ संकेतक, जैसे अल्पकालिक स्टोचैस्टिक्स, इतनी ग़लती से बदलते हैं कि उनकी वास्तविक प्रवृत्ति को देखना मुश्किल है यदि आप अपने रोजमर्रा के परिवर्तनों से अधिक सूचक की बुनियादी प्रवृत्ति देखना चाहते हैं, तो आप सूचक को मिटा सकते हैं और फिर सूचक के चलती औसत रख सकते हैं। स्लोचिटिक्स जैसे 12 घंटे के आरओसी या आरएसआई विप्सॉज़ को थोड़े बाद के सिग्नल की कीमत पर कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, केवल तब ही बेचना संभव होता है जब स्टोचैस्टिक ओस्सीलेटर के 5-अवधि की चलती औसत 80 से कम हो जाती है जब स्टोकिस्टिक ओस्सीलेटर 80 से नीचे गिरता है। तकनीकी विश्लेषण: 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 परिणामों पर एक ही प्रभाव पड़ता है, इसके बावजूद क्रम 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 प्रतिक्रिया कई तकनीकी व्यापारियों के बीच चलती हुई औसत पसंद का एक प्रमुख कारण 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 क्रम संकेत कर 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 स्पष्ट नजारा 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