अनुकूली चलती - औसत - पैरामीटर

चालाक बेहतर है अनुकूली और सरल चलती औसत ट्रेडिंग रणनीतियों क्रेग ए एलिस की तुलना में , साइमन ए। पैराबेरी स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स एंड फाइनेंस, यूनिवर्सिटी ऑफ़ वेस्टर्न सिडनी, लॉक थैग 17 9 7, पेन्रीथ साउथ डीसी, एनएसडब्ल्यू 17 9 7, ऑस्ट्रेलिया प्राप्त 5 सितम्बर 2004, संशोधित 7 दिसंबर 2004, 20 दिसंबर 2004 को स्वीकृत, उपलब्ध ऑनलाइन 24 जून 2005 इस अध्ययन की जांच ऑस्ट्रेलियाई ऑल ऑर्डिनरीज़, डॉव जोन्स इंडस्ट्रियल एवरेज, और स्टैंडर्ड एंड पोअर्स 500 शेयर बाजार इंडेक्स पर एडॉप्टीवी मूविंग एवरल (एएमए) का तुलनात्मक प्रदर्शन। फिक्स्ड लिक्विड सरल मूविंग एवरेज (एसएमए) ट्रेडिंग सिस्टम पर अनुकूली चलने की औसत का सैद्धांतिक लाभ यह है कि वह बाजार में उतार-चढ़ाव के स्तर पर निर्भर होने वाली बदलती हुई बाज़ार स्थितियों का स्वचालित रूप से जवाब देती है। हालांकि रणनीति को कुछ बाजार समय की क्षमता होने की पुष्टि की गई है, समग्र परिणाम अनुकूली चलती औसत को दिखाते हैं व्यापार की लागत के लिए क्षतिपूर्ति नहीं कर सकता है इसलिए लंबी अवधि की निष्क्रिय रणनीति के उपयोग के लिए ऋण सहायता प्रदान करता है जेईएल वर्गीकरण तकनीकी विश्लेषण अनुकूली चलते औसत समान लेखक दूरभाष। 61 2 4620 3250 फैक्स: 61 2 4626 6683. कॉपीराइट प्रतिलिपि 2005 एल्सेवियर बी.वि. सभी अधिकार सुरक्षित कुकीज़ इस साइट के द्वारा उपयोग किया जाता है अधिक जानकारी के लिए, कुकीज़ पृष्ठ पर जाएं। कॉपीराइट 2017 एसेवीयर बी.वी. या उसके लाइसेंसदाताओं या योगदानकर्ताओं। साइंसडिरेक्ट एलेसीवियर बी.वि.मॉविंग औसत पैरामीटर का एक पंजीकृत ट्रेडमार्क है, तीन चलती औसत पैरामीटर इसलिए आप अपने चार्ट पर चलती औसत जोड़ना चाहते हैं। आपके पास निर्धारित पैरामीटर क्या हैं जिन्हें आप सेट या चुनना चाहते हैं केवल कुछ ही हैं (तीन): कीमतें जो औसत की गणना के लिए उपयोग की जाएंगी: करीब, उच्च और निम्न के औसत, उच्च, निम्न, और करीबी के औसत आदि। चलती औसत की अवधि की लंबाई चलती औसत की गणना के लिए कितने बार का उपयोग किया जाएगा, या दूसरे शब्दों में हम हर पल में कितनी बार वापस देखना चाहते हैं। चलने की औसत का उपयोग किया जाने वाला सूत्र: साधारण बनाम घातीय बनाम अन्य प्रकार Let8217 अब सभी मापदंडों का पता लगाएं। पैरामीटर 1: मूविंग एवरल कैलकुलेशन के लिए इस्तेमाल की जाने वाली कीमत ज्यादातर आम तौर पर लोग चलती औसत की गणना करने के लिए हर बार 8217 बंद कीमत का उपयोग करते हैं। कई मामलों में यह विशेष भूमिका है जिसे समापन मूल्य है। उदाहरण के लिए, शेयर सूचकांक की समाप्ति मूल्य प्रत्येक दिन 8217 शेयर बाजार का प्रतिनिधित्व करता है 8217 उस कारोबारी दिन के अंत में आम सहमति है, जब व्यापारियों ने अपने इंट्राडे पोज़शन को बंद कर दिया है और रात के लिए अपने पोर्टफोलियो तैयार कर रहे हैं जब वे बाजार में नहीं देख पाएंगे। दूसरी ओर, इंट्राएड चार्ट पर सलाखों की समाप्ति कीमतें बहुत कम महत्वपूर्ण हैं, जिसके बारे में जानकारी बाजार में एक विशेष 5 या 10 मिनट की अवधि के अंत में बिल्कुल सही थी, बाजार के प्रतिभागियों के लिए इसका कोई मतलब नहीं है। इसलिए जब आप इंट्रोडे डेटा के साथ काम कर रहे हैं तब चलने की औसत की गणना करने के वैकल्पिक तरीकों पर आप देख सकते हैं: चलती औसत की गणना प्रत्येक बार के उच्च और निम्न की औसत से, या तथाकथित ठेठ मूल्य (उच्च, औसत की औसत से की जा सकती है , और बंद), या सभी चार कीमतों की औसत से (खुली, उच्च, निम्न, और नज़दीकी)। पैरामीटर 2: औसत अवधि की अवधि बढ़ते चलती औसत या अधिक सटीक रूप से चलती औसत गणना में शामिल बार की लंबाई संभवत: तीन मापदंडों पर सबसे अधिक चर्चा की जाती है। आप बस कुछ (जैसे 8) सबसे हाल की कीमत बार से चलती औसत की गणना कर सकते हैं और आप देखेंगे कि यह बाजार 8217 की दिशा में हर थोड़ा बदलाव के लिए बहुत जल्दी प्रतिक्रिया करता है। वैकल्पिक रूप से, आप गणना में दसियों या सैकड़ों मूल्य बार शामिल कर सकते हैं (उदाहरण 200 बार एक लोकप्रिय सेटअप है)। इस तरह से आप सभी बार-टू-बार शोर को फ़िल्टर कर लेंगे जो दीर्घ अवधि की चलती औसत केवल सार्थक, लंबी अवधि के मूल्य रुझान को दर्शाएगा। बार की संख्या को देखने के अलावा आप को स्वाभाविक रूप से भी ध्यान देना होगा कि प्रत्येक बार कब तक है जबकि 10 बार दैनिक चार्ट पर 2 सप्ताह प्रदर्शित करते हैं, वे 5 मिनट के चार्ट पर एक घंटे से भी कम समय के होते हैं। कोई आदर्श चलती औसत अवधि अवधि नहीं है। अलग-अलग व्यापारिक शैलियों और रणनीतियों के लिए अलग-अलग जानकारी देखनी पड़ती है। एक अच्छी चलती औसत अवधि खोजने की समस्या पर यहां चर्चा की गई: औसत अवधि बढ़ रही है पैरामीटर 3: चलते हुए औसत प्रकार सबसे सामान्य चलती औसत प्रकार सरल चलती औसत है। जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, यह गणना करने और समझने के लिए सबसे आसान तरीका है (8217 संभवत: इसका मुख्य कारण यह सबसे लोकप्रिय है 8217)। सरल चलती औसत (केवल) अंतिम एन सलाखों के अंकगणित औसत (एन ऊपर चलने वाली चल औसत अवधि है)। आप एन सबसे हाल की कीमतों को जोड़ते हैं और एन द्वारा परिणाम विभाजित करते हैं। सरल चलती औसत के अलावा, अन्य प्रकार हैं सूत्रों में केवल थोड़ी भिन्नताएं हैं और कभी-कभी यह कहना मुश्किल है कि किस प्रकार की चलती औसत यह एक चार्ट को देखकर है। उदाहरण के लिए, घातीय चलती औसत ने हाल की कीमतों में अधिक वजन बढ़ाया है और इसलिए यह सरल चलती औसत के मुकाबले कीमत में परिवर्तन करने के लिए थोड़ा तेज़ी से प्रतीत होता है। अन्य अक्सर इस्तेमाल किए जाने वाले औसत प्रकारों में कम-स्क्वायर चलती औसत शामिल हैं अनुकूली चलती औसत या भारित चलती औसत यदि आप क्रिएटिव और नंबरों के साथ अच्छे हैं, तो आप अपना खुद का मालिकाना तरीके भी तैयार कर सकते हैं (फिर भी, इस तरह के प्रयासों की उपयोगिता संदिग्ध है, थोड़ा अंतर और थोड़ा अतिरिक्त जानकारी आपको मिलती है)। कौन सा मूविंग औसत पैरामीटर का उपयोग करें यदि आपने बहुत मात्रात्मक परीक्षण नहीं किया है और पता नहीं है कि औसत गणना पद्धति को चलने से आपके व्यापारिक दृष्टिकोण के लिए प्रभावी हो सकता है, तो मैं आपको सुझाव देता हूँ कि आप बहुत बुनियादी से शुरू करते हैं। समापन कीमतों से गणना की जा रही सरल चलती औसत ले लो (यह सेटअप आपके चार्टिंग सॉफ़्टवेयर को सबसे ज़्यादा डिफ़ॉल्ट है) और एक अच्छी चलती औसत अवधि की अवधि को खोजने के लिए अपनी ऊर्जा पर ध्यान केंद्रित करें। यह भी ध्यान रखें कि चलती औसत सिर्फ एक उपकरण है, विश्लेषण का सिर्फ एक टुकड़ा है, और आपको संभवतः एक ध्वनि व्यापार रणनीति बनाने के लिए अपने निर्णय में अन्य चीजों (जैसे मूलभूत, मात्रा या मूल्य कार्रवाई) को शामिल करने की आवश्यकता होगी। इस वेबसाइट पर और मैक्रॉपिनी सामग्री का उपयोग करते हुए, आप पुष्टि करते हैं कि आपने उपयोग की गई समझौते के अनुसार पढ़ा है और उससे सहमति जताई है जैसे कि आपने इसे हस्ताक्षर किया है। इस समझौते में गोपनीयता नीति और कुकी नीति भी शामिल है। यदि आप इस अनुबंध के किसी भी हिस्से से सहमत नहीं हैं, तो कृपया वेबसाइट को अभी छोड़ दें। सभी जानकारी केवल शैक्षिक उद्देश्यों के लिए है और ये गलत, अपूर्ण, पुरानी या सादा गलत हो सकती है। Macroption सामग्री का उपयोग करने के परिणामस्वरूप किसी भी नुकसान के लिए उत्तरदायी नहीं है। किसी भी समय कोई वित्तीय, निवेश या व्यापार सलाह नहीं दी जाती है। कॉपी 2017 मैक्रोफोनिफ़ाइनन 0 0 9 एस एडाप्प्टिव मूविंग एवरल (कम्मा) कौफमैन 0 0 9 एस एडाप्प्टिव मूविंग एवरल (केमा) परिचय पेरी कौफमैन द्वारा विकसित, कौफमैन03 के एडॉप्टीवी मूविंग एवरल (कम्बा) एक चलती औसत है जो बाज़ार शोर या अस्थिरता के लिए खाता है। जब मूल्य झूलों अपेक्षाकृत छोटा है और शोर कम है तो कामा मूल्यों का पालन करेगा। जब मूल्य झूलों का विस्तार और अधिक दूरी से कीमतों का पालन करते हैं, तो कामा समायोजित होगा। इस प्रवृत्ति के निम्न सूचक का उपयोग समग्र प्रवृत्ति, समय बदलते अंक और फ़िल्टर मूल्य आंदोलनों को पहचानने के लिए किया जा सकता है। गणना कौफमैन039 के अनुकूली चलने की औसत की गणना करने के लिए आवश्यक कई कदम हैं। Let039 पहले पेरी कौफमैन द्वारा अनुशंसित सेटिंग्स के साथ शुरू करते हैं, जो कमा (10, 2, 30) हैं। 10 दक्षता अनुपात (ईआर) के लिए अवधि की संख्या है। 2 सबसे तेज ईएमए निरंतर के लिए अवधि की संख्या है 30 धीमे ईएमए निरंतर के लिए अवधि की संख्या है कामा की गणना करने से पहले, हमें दक्षता अनुपात (ईआर) और चौरसाई स्थिरांक (एससी) की गणना करने की आवश्यकता है। काटने के आकार के सोने की डली में सूत्र को तोड़ने से सूचक के पीछे की पद्धति को समझना आसान होता है। ध्यान दें कि एबीएस पूर्ण मूल्य के लिए खड़ा है। दक्षता अनुपात (ईआर) ईआर मूलतः दैनिक अस्थिरता के लिए समायोजित मूल्य परिवर्तन है। सांख्यिकीय संदर्भ में, दक्षता अनुपात हमें बताता है कि मूल्य में परिवर्तन की फ्रैक्टल दक्षता। ईआर 1 और 0 के बीच में उतार चढ़ाव करता है, लेकिन ये चरम सीमाएं हैं, आदर्श नहीं हैं। ईआर 1 होगा अगर कीमतों में लगातार 10 बार या 10 लगातार नीचे की अवधि बढ़ी। ईआर जरूर हो सकता है अगर कीमत 10 अवधि के ऊपर अपरिवर्तित हो। चौरसाई स्थिर (एससी) चौरसाई निरंतर ईआर और दो चौरसाई स्थिरांक का उपयोग करता है जो एक घातीय चलती औसत पर आधारित है। जैसा कि आप देख सकते हैं, चिकनाई लगातार अपने सूत्र में एक घातीय चलती औसत के लिए चौरसाई स्थिरांक का उपयोग कर रहा है। (2301) एक 30-अवधि ईएमए के लिए चौरसाई स्थिर है। सबसे तेजी से एससी छोटा ईएमए (2-अवधि) के लिए चौरसाई स्थिर है। धीमी एससी सबसे धीमी एएमए (30-अवधि) के लिए चिकनाई स्थिर है। ध्यान दें कि अंत में 2 समीकरण वर्ग है। दक्षता अनुपात (ईआर) और चौरसाई स्थिरांक (एससी) के साथ, हम अब कौफमैन039 के अनुकूलनशील मूविंग औसत (कामा) की गणना के लिए तैयार हैं। चूंकि हमें गणना शुरू करने के लिए प्रारंभिक मूल्य की आवश्यकता है, इसलिए पहला वाला केवल एक सरल चलती औसत है। निम्नलिखित गणना नीचे सूत्र पर आधारित हैं। गणना उदाहरण चार्ट नीचे दी गई छवियां एक एक्सेल स्प्रैडशीट से स्क्रीन शॉट दिखाती है जो किमा और उसके संबंधित QQQ चार्ट की गणना के लिए उपयोग की गई थी। उपयोग और सिग्नल चार्टिस्ट इंडेक्स के बाद किसी अन्य रुझान की तरह कामा का उपयोग कर सकते हैं, जैसे चलती औसत चार्टिस्ट मूल्य क्रॉस, दिशात्मक परिवर्तन और फ़िल्टर्ड सिग्नल देख सकते हैं। सबसे पहले, कमान के ऊपर या नीचे एक क्रॉस कीमतों में दिशात्मक परिवर्तन दर्शाता है। किसी भी चलती औसत के साथ, एक सरल क्रॉसओवर सिस्टम बहुत सारे संकेतों और बहुत सारे व्हीसॉज पैदा करेगा। चार्टर्स क्रॉसओवर को कीमत या समय फिल्टर लगाने के द्वारा व्हाइस्पॉज़ को कम कर सकते हैं। निर्धारित अवधि के लिए क्रॉस को रखने के लिए किसी को कीमत की आवश्यकता हो सकती है या क्रॉस को निर्धारित प्रतिशत के द्वारा KAMA से अधिक की आवश्यकता हो सकती है। दूसरा, चार्टिस्ट सुरक्षा के लिए समग्र प्रवृत्ति को परिभाषित करने के लिए कामा की दिशा का उपयोग कर सकते हैं सूचक को आगे बढ़ाने के लिए इसके पैरामीटर समायोजन की आवश्यकता हो सकती है। चार्टिस्ट मध्यम पैरामीटर को बदल सकते हैं, जो सबसे तेज ईएमए निरंतर है, जो किमा को सुगम बनाने और दिशात्मक परिवर्तनों की तलाश करता है। जब तक कमा गिर रही है और कम चढ़ाव स्थापित कर रहा है, तब तक यह प्रवृत्ति नीचे है। जब तक कामा बढ़ता जा रहा है और ऊंचा ऊंचा निर्माण कर रहा है, तब तक यह रुझान बढ़ गया है। नीचे क्रोगर का उदाहरण दिसंबर से मार्च तक एक तेज अपट्रेन्ड के साथ कामा (10,5,30) दिखाता है और मई से अगस्त तक एक कम तेज़ अपट्रेंड होता है और अंत में, चार्टिस्ट सिग्नल और तकनीकों को जोड़ सकते हैं चार्टिस्ट बड़े रुझान को परिभाषित करने के लिए लंबी अवधि के कामका का उपयोग कर सकते हैं और व्यापार संकेतों के लिए कम-अवधि वाले कामा। उदाहरण के लिए, कामा (10,5,30) का इस्तेमाल प्रवृत्ति फ़िल्टर के रूप में किया जा सकता है और बढ़ते समय उसे तेजी से समझा जा सकता है। एक बार तेजी से, कमटा (10, 3.2, 30) के ऊपर कीमतों में बढ़ोतरी के बाद सूचीकार तेजी से क्रॉस की तलाश कर सकते थे। नीचे दिए गए उदाहरण दिसंबर, जनवरी और फरवरी में बढ़ते लम्बे समय तक केएएमए और तेजी से क्रॉस के साथ एमएमएम दिखाते हैं। लंबे समय तक कामा अप्रैल में गिरा और मई, जून और जुलाई में मंदी के पार थे। शार्पछत्र्स केमा को शार्पक्रर्ट्स के कार्यक्षेत्र में एक सूचक ओवरले के रूप में देखा जा सकता है। डिफ़ॉल्ट सेटिंग स्वचालित रूप से पैरामीटर बॉक्स में दिखाई देने के बाद दिखाई देगी और चार्टलिस्ट इन मानदंडों को उनकी विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं के अनुरूप बदल सकते हैं। पहला पैरामीटर दक्षता अनुपात के लिए है और चार्टलिस्ट को यह संख्या बढ़ाने से बचना चाहिए। इसके बजाय, चार्टिस्ट संवेदनशीलता बढ़ाने के लिए इसे कम कर सकते हैं लंबे समय तक चलने वाले विश्लेषण के लिए कामा को चिकना बनाने के लिए देख रहे चार्टिस्ट मध्यमतर पैरामीटर को बढ़ते हुए बढ़ा सकते हैं। भले ही अंतर 3 है, कामा (10,5,30) कामा (10, 3.2) से काफी सहज है। आगे के अध्ययन निर्माता से, नीचे दी गई पुस्तक संकेतक, कार्यक्रमों, एल्गोरिदम, और प्रणालियों पर विस्तृत जानकारी प्रदान करती है, जिसमें कमा और अन्य चलती औसत प्रणालियों के विवरण शामिल हैं। ट्रेडिंग सिस्टम और तरीके पेरी कौफमन एडाप्पीव मूविंग औसत एक अनुकूली चलती औसत (एएमए) एसएमए, एमएमए और ईएमए जैसे एक अन्य संकेतक है, लेकिन इसमें अधिक मापदंड हैं। यह मूल्य में उतार-चढ़ाव के कारण इसकी संवेदनशीलता को बदलता है अनुकूली चलती औसत समय की अवधि के दौरान अधिक संवेदनशील हो जाता है जब कीमत एक निश्चित दिशा में बढ़ रही है और मूल्य आंदोलनों के प्रति संवेदनशील होती है, जब वह अस्थिर हो जाती है किसी भी चार्ट स्टॉक से आप अपने किसी चार्ट में वांछित अवधि के साथ एएमए जोड़ सकते हैं। अनुकूली चलती औसत (एएमए) गणितीय विवरण पृष्ठ पर सूचक के गणितीय विवरण का पता लगाएं। सूचक जोड़ना AMA सूचक एमा () विधि के माध्यम से जोड़ा जाता है। इसमें एक मान (डेटा) फ़ील्ड के साथ मैपिंग की आवश्यकता है: यहां एक लाइव नमूना है: संकेतक पैरामीटर एएमए इंडिकेटर को पांच मापदंडों की आवश्यकता होती है: उसमें मान फ़ील्ड के साथ मानचित्रण (आवश्यक), तीन अवधि: अवधि, तेज अवधि और धीमी अवधि और श्रृंखला के प्रकार के रूप में प्रदर्शित करने के लिए श्रृंखला प्रकार () विधि का उपयोग करके किसी भी समय श्रृंखला प्रकार को परिवर्तित करना संभव है। विज़ुअलाइज़ेशन एक दर्शक का विज़ुअलाइज़ेशन श्रृंखला प्रकार पर निर्भर करता है। यहां एक नमूना है जहां विभिन्न मानकों और सेटिंग्स के साथ एएमए विभिन्न भूखंडों में जोड़ा जाता है: