विकल्प व्यापार - प्रीमियम कैलकुलेटर

विकल्प प्रीमियम। नीचे विकल्प प्रीमियम। निवेशकों जो कॉल लिखते हैं या इनका विकल्प प्रीमियम का इस्तेमाल वर्तमान आय के एक स्रोत के रूप में करते हैं, एक पोर्टफोलियो के सभी या एक हिस्से को हेज करने के लिए व्यापक निवेश की रणनीति के अनुसार। विकल्प जैसे कि शिकागो बोर्ड ऑप्शन एक्सचेंज सीबीओई को एक नियम के रूप में प्रीमियम माना जाता है, क्योंकि ऑप्शंस के पास कोई अंतर्निहित मूल्य नहीं है विकल्प के प्रीमियम के घटकों में इसके आंतरिक मूल्य का समय मूल्य और अंतर्निहित परिसंपत्ति की अंतर्निहित अस्थिरता शामिल है क्योंकि विकल्प की समाप्ति की तारीख के निकट, समय मान करीब और करीब 0 के करीब पहुंच जाएगा, जबकि आंतरिक मूल्य अंतर्निहित सुरक्षा की कीमत और अनुबंध की स्ट्राइक मूल्य के बीच अंतर का प्रतिनिधित्व करेगा। विकल्प प्रीमियम से प्रभावित कारक। एक विकल्प की कीमत को प्रभावित करने वाले मुख्य कारक अंतर्निहित सुरक्षा हैं मूल्य, धन, विकल्प और निहित अस्थिरता का उपयोगी जीवन अंतर्निहित सुरक्षा परिवर्तन की कीमत के रूप में, विकल्प प्रीमियम में परिवर्तन A अंतर्निहित सुरक्षा की कीमत बढ़ जाती है, कॉल विकल्प का प्रीमियम बढ़ता है, लेकिन एक पुट विकल्प का प्रीमियम घटता है जैसा कि अंतर्निहित सुरक्षा की कीमत घट जाती है, एक पुट विकल्प का प्रीमियम बढ़ता है, और कॉल विकल्प के विपरीत इसका सही है। धनराशि विकल्प के प्रीमियम को प्रभावित करती है क्योंकि यह इंगित करता है कि अंतर्निहित सुरक्षा मूल्य निर्दिष्ट स्ट्राइक मूल्य से कितना दूर है विकल्प के रूप में आगे के पैसे बन जाता है, विकल्प का प्रीमियम सामान्य रूप से बढ़ता है, विकल्प प्रीमियम कम हो जाता है क्योंकि विकल्प अधिक हो जाता है आउट-ऑफ-द-पैस उदाहरण के लिए, एक विकल्प के रूप में आउट-ऑफ-द-टर्म बन जाता है, विकल्प प्रीमियम आंतरिक मूल्य खो देता है, और मूल्य मुख्य रूप से टाइम वेल्यू से होता है। समय समाप्ति तक या उपयोगी जीवन, विकल्प के प्रीमियम का समय मान, या बाहरी मान, भाग को प्रभावित करता है विकल्प के समापन की तारीख तक पहुंच के रूप में, विकल्प का प्रीमियम मुख्य रूप से आंतरिक मूल्य से उत्पन्न होता है उदाहरण के लिए, गहरा आउट-ऑफ-द-पैसा विकल्प जो ई एक व्यापारिक दिन में कामना करना सामान्यत: 0 के बराबर होती है, या 0. के साथ बहुत अधिक हो सकती है। अव्यवस्थित वाष्पशीलता। अंतर्निहित अस्थिरता विकल्प के मूल्य से प्राप्त होती है, जो कि एक विकल्प के मूल्य निर्धारण मॉडल में प्लग की जाती है, यह दर्शाता है कि शेयर की कीमत कितनी ही अस्थिर होती है भविष्य में इसके अलावा, यह विकल्प प्रीमियम के बाहरी मूल्य हिस्से को प्रभावित करता है यदि निवेशक लंबे विकल्प हैं, तो निहित अस्थिरता में वृद्धि मूल्य में बढ़ेगी। अगर उल्लिखित अस्थिरता घट जाती है तो विपरीत सत्य है उदाहरण के लिए मान लें कि किसी निवेशक के पास एक कॉल विकल्प है 20 की वार्षिक अव्यवस्थित अस्थिरता इसलिए, यदि विकल्प के जीवन के दौरान निहित अस्थिरता बढ़कर 50 हो जाती है, तो कॉल विकल्प प्रीमियम मूल्य की सराहना करता है। विकल्प प्राइसिंग। अंतर मूल्य कॉल। एक कॉल विकल्प इन-पैसा है जब अंतर्निहित सुरक्षा कीमत हड़ताल मूल्य से अधिक है। अंतराल मूल्य पुट्स। ए पुट विकल्प इन-द-मनी है अगर अंतर्निहित सुरक्षा की कीमत हड़ताल की कीमत से कम है केवल इन-मनी विकल्पों में आंतरिक मूल्य होता है यह प्रतिनिधि अंतर्निहित सुरक्षा की मौजूदा कीमत और विकल्प के व्यायाम मूल्य, या स्ट्राइक मूल्य के बीच अंतर को पुन: पेश करता है। समय समाप्ति समाप्ति के पहले आंतरिक मूल्य से अधिक कोई प्रीमियम है समय मूल्य अक्सर समझा जाता है कि एक निवेशक किसी के लिए भुगतान करने के लिए तैयार है इसके आंतरिक मूल्य से ऊपर का विकल्प यह राशि उम्मीद को दर्शाती है कि समाप्ति सुरक्षा की कीमत में अनुकूल बदलाव के कारण समाप्ति से पहले विकल्प का मूल्य बढ़ता है बाजार की स्थितियों के लिए उपलब्ध समय की अवधि निवेशक के लाभ के लिए, अधिक से अधिक समय मूल्य। प्रमुख विकल्प प्रभाव प्रीमियम को प्रभावित करते हैं। विकल्प प्रीमियम पर महत्वपूर्ण असर वाले कारक शामिल हैं। लाभांश और जोखिम रहित ब्याज दर का कम प्रभाव होता है। अंतर्निहित सुरक्षा मूल्य में परिवर्तन विकल्प के मूल्य में वृद्धि या कमी कर सकते हैं ये मूल्य परिवर्तन विपरीत हैं कॉल्स और पॉइंट्स पर प्रभाव उदाहरण के लिए, अंतर्निहित सुरक्षा के मूल्य के रूप में बढ़ जाता है, एक कॉल आम तौर पर बढ़ जाती है, हालांकि, का मूल्य आमतौर पर कीमत में कमी आती है, अंतर्निहित सुरक्षा के मूल्य में कमी आम तौर पर विपरीत प्रभाव पड़ता है। स्ट्राइक मूल्य यह निर्धारित करता है कि एक विकल्प का आंतरिक मूल्य क्या है विकल्प का प्रीमियम आंतरिक मूल्य प्लस समय मान आम तौर पर बढ़ जाता है क्योंकि विकल्प आगे बढ़ जाता है- - मनी यह घट जाती है क्योंकि विकल्प अधिक गहराई से बाहर निकलता है। ऊपर बताए गए समाप्ति के समय तक, विकल्प के प्रीमियम के समय मूल्य घटक को प्रभावित करता है आम तौर पर, समाप्ति के समय के रूप में, विकल्प के समय मान में कमी या कॉल और कॉल दोनों के लिए इरोड यह प्रभाव सबसे-सा-मुनाफे के विकल्प के साथ सबसे अधिक ध्यान देने योग्य है। अंतर्निहित अस्थिरता का प्रभाव व्यक्तिपरक और मात्रात्मक होना मुश्किल है यह विकल्प के प्रीमियम अस्थिरता के समय मूल्य हिस्से को काफी प्रभावित कर सकता है जोखिम का एक उपाय अनिश्चितता, या एक विकल्प के अंतर्निहित सुरक्षा के मूल्य की परिवर्तनशीलता उच्च उतार-चढ़ाव के अनुमानों से संकेत मिलता है कि अंतर्निहित मूल्य स्तर में या तो दिशा में अधिक उतार चढ़ाव एस यह उम्मीद आम तौर पर बोलता है और कॉल्स के लिए उच्च विकल्प प्रीमियम में होती है, यह सबसे कम-से- मौद्रिक विकल्प के साथ सबसे अधिक ध्यान देने योग्य है। अंतर्निहित सुरक्षा के लाभांश का प्रभाव और मौजूदा जोखिम रहित ब्याज दर के विकल्प पर एक छोटा लेकिन औसत दर्जे का प्रभाव होता है प्रीमियम यह प्रभाव अंतर्निहित सुरक्षा में शेयरों को ले जाने के लिए लागत को दर्शाता है लागत को बढ़ाने के लिए संभावित ब्याज मार्जिन के लिए दिया जाता है या ट्रेजरी बिल जैसे वैकल्पिक निवेशों से प्राप्त होता है और शेयरों का एकमात्र मूल्य निर्धारण से लाभांश खाते में एक ऑप्शन के हेजेज मान को ले जाता है हेज ऑप्शन के लिए इस्तेमाल किए गए स्टॉक पोजीशन के लिए शेयर और ब्याज से लाभांश प्राप्त किया जाता है और विकल्प मूल्य निर्धारण की अधिक गहन चर्चा के लिए कृपया विकल्प प्राइसिंग क्लास ले लो। औपचारिक ओआईसी प्रायोजक. इस वेब साइट द्वारा एक्सचेंज ट्रेडेड विकल्प जारी किए गए हैं विकल्प क्लीयरिंग कॉर्पोरेशन इस वेब साइट में कोई बयान नहीं है कि वह किसी सुरक्षा को खरीदने या बेचने, या निवेश करने के लिए सिफारिश ment सलाह विकल्प जोखिम को शामिल करते हैं और सभी निवेशकों के लिए उपयुक्त नहीं हैं विकल्प खरीदने या बेचने से पहले, व्यक्ति को मानकीकृत विकल्पों की प्रतिलिपि और जोखिम की एक प्रति प्राप्त करनी चाहिए। इस दस्तावेज़ की प्रतियां आपके ब्रोकर से प्राप्त हो सकती हैं, का कारोबार किया जाता है या विकल्प क्लीयरिंग कॉर्पोरेशन, एक नॉर्थ वाकर डॉ। सुइट 500 शिकागो, आईएल 60606.1998-2017 को विकल्प इंडस्ट्री काउंसिल - सभी अधिकार सुरक्षित कृपया हमसे संपर्क करें हमारे गोपनीयता नीति और हमारे उपयोगकर्ता समझौते को देखें। प्रयोक्ता उपयोगकर्ता समझौते और गोपनीयता नीति की समीक्षा को स्वीकार करता है इस साइट को चालू रखने के लिए लगातार उपयोग में उन नियमों और शर्तों की स्वीकृति का गठन किया गया है। विकल्प मूल बातें ट्यूटोरियल। आजकल, कई निवेशक पोर्टफोलियो में निवेश शामिल हैं जैसे कि म्यूचुअल फंड स्टॉक और बांड, लेकिन आपके निपटान में आपके पास मौजूद विभिन्न प्रतिभूतियों का अंत नहीं होता है सुरक्षा, जिसे एक विकल्प कहा जाता है, परिष्कृत निवेशकों के लिए दुनिया का अवसर प्रस्तुत करता है। विकल्प की शक्तियां इसमें निहित हैं उनकी बहुमुखी प्रतिभा वे किसी भी स्थिति के मुताबिक अपनी स्थिति को अनुकूलित या समायोजित करने में सक्षम होते हैं विकल्प जैसे सट्टा या रुढ़िवादी हो सकते हैं जैसा कि आप चाहते हैं इसका मतलब है कि आप किसी गिरावट से स्थिति की रक्षा करने के लिए बाजार की चाल पर पूरी तरह से सट्टेबाजी से सब कुछ कर सकते हैं या सूचकांक। हालांकि यह बहुमुखी प्रतिभा, इसकी लागत के बिना नहीं आती है विकल्प जटिल प्रतिभूतियां हैं और बहुत जोखिम भरा हो सकता है यही कारण है, जब व्यापार विकल्प, आपको निम्न की तरह एक अस्वीकरण दिखाई देगा। विकल्पों में जोखिम शामिल हैं और सभी के लिए उपयुक्त नहीं हैं विकल्प व्यापार प्रकृति में सट्टा हो सकता है और नुकसान का पर्याप्त जोखिम ले सकता है केवल जोखिम पूंजी के साथ निवेश करें। जो भी आपको बताता है उसके बावजूद, विकल्प के कारोबार में जोखिम शामिल है, खासकर यदि आप नहीं जानते कि आप क्या कर रहे हैं, इसकी वजह से, बहुत से लोग आपको स्पष्ट रूप से स्पष्ट करते हैं विकल्प और अपने अस्तित्व को भूल जाते हैं। दूसरी तरफ, किसी भी प्रकार के निवेश से अनजान होने से आपको एक कमजोर स्थिति में स्थान मिलता है शायद विकल्प का सट्टा प्रकृति नहीं है अपनी शैली में कोई समस्या नहीं है - तो विकल्प में अनुमान लगाने की ज़रूरत नहीं है लेकिन, इससे पहले कि आप विकल्पों में निवेश न करने का फैसला करें, आपको उन्हें समझना चाहिए कि विकल्पों को जानने के बिना ही सही तरीके से कूदने के तरीके के रूप में कितना खतरनाक विकल्प है। आपके निवेश टूलबॉक्स में आइटम लेकिन दुनिया के कुछ सबसे बड़े निगमों के कामकाज में अंतर्दृष्टि भी खो देते हैं चाहे विदेशी मुद्रा लेनदेन के जोखिम को हेज करने के लिए या स्टॉक विकल्प के रूप में कर्मचारियों के स्वामित्व देने के लिए, आज बहु-राष्ट्रिक उपयोग करते हैं किसी भी रूप या अन्य विकल्पों में विकल्प। यह ट्यूटोरियल आपको विकल्पों के मूल सिद्धांतों से मिलवाएगा ध्यान रखें कि ज्यादातर विकल्प व्यापारियों के पास कई सालों का अनुभव है, इसलिए इस ट्यूटोरियल को पढ़ने के तुरंत बाद एक विशेषज्ञ बनने की उम्मीद नहीं है अगर आप इस बात से परिचित नहीं हैं शेयर बाजार का काम करता है, स्टॉक मूल बातें ट्यूटोरियल देखें।

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याद किए गए थे और उनका विश्लेषण करते थे 1990 के दशक के शेयर बाजार और 2000 के अचल संपत्ति के बुलबुले का निधन, यह एक उल्लेखनीय कहानी है, फिल्म निर्माताओं द्वारा गहराई से साक्षात्कार, व्यक्तित्व प्रोफाइल और महत्वपूर्ण टीवी फुटेज के माध्यम से पता चला है कि अमेरिकी व्यवसाय कैसे किया जाता है, इससे समझौता हो जाता है, भ्रष्ट हो जाता है, कवर हो जाता है , और कभी-कभी मुकदमा चलाया जाता है सर्वश्रेष्ठ शेयर ट्रेडिंग दस्तावेजी परिभाषा यूरो विदेशी मुद्रा ऑनलाइन विदेशी मुद्रा व्यापार यांत्रिकीय स्टॉक स्टॉक आप यहां तक ​​कि निर्देश सॉफ्टवेयर प्रोग्रामों पर विचार कर सकते हैं, इसलिए आप मुझे खुद को व्यापार करने के लिए सिखा सकते हैं एलेक्स गबनी की आंख खोलने वाले मामले एनरॉन का अध्ययन 1 9 85 उदय और 2001 का निधन, यू के सबसे बड़े आपराधिक वित्तीय घोटालों में से एक, नीचे उन महत्वपूर्ण फिल्में और वृत्तचित्रों में से एक हैं, जो जन्मे आर्थिक दुर्घटना के बारे में बताते हैं और इसे अधिक से अधिक निरीक्षण और विनियमन को प्रोत्साहित करने की कोशिश करते हैं, लेकिन वित्तीय टाइटन्स भारी ताकत और प्रभाव के साथ जो सरकार को हस्तक्षेप से मुक्त रखने के लिए कड़ी मेहनत की है। सरकारी कार्यालयों और बैंकिंग अधिकारियों के 2008 के पतन में बंद दरवाजे वाले पहलुओं और लेनदेन के मामले में, जो कि लेहमन ब्रदर्स के दिवालिया हो गए, एआईजी राज्य का एक वार्ड, और अमेरिकी करदाता एक 700 अरब के खैरात के लिए बिल को ढंकते हुए शेयरों का व्यापार और शेयरों स्टॉक एक्सचेंज के साथ स्टॉक एक्सचेंज में लैंडमैन डिक्शनरी ऑफ़ कंटेम्पररी इंग्लिश में सर्वश्रेष्ठ स्टॉक ट्रेडिंग डॉक्यूमेंटरी परिभाषा बोल्सा डी वोलोरस शिकागो स्टॉक एक्सचेंज व्यापार में स्टॉक की सरल परिभाषा व्यापार में स्टॉक की पूर्ण परिभाषा 1 एक व्यापार में आवश्यक उपकरण या सामान या परिभाषा एक बैल बाजार का सबसे अच्छा वर्णन किया जा सकता है जब स्टॉक, इंडेक्स, और अगली पोस्ट ब्रेकआउट परिभाषा स्टॉक ट्रेडिंग स्ट्रेटजी 85 वर्षीय स्वामी का अनुसरण करती है, क्योंकि वह बेहतरीन सामग्री को सुरक्षित रखने, प्रबंधित करने और उसके कर्मचारियों को संरक्षित करने के लिए विक्रेताओं के साथ काम करता है , और अपने बेटे को तैयार करता है जब वह विदेशी मुद्रा व्यापार सेवानिवृत्त सिस्टम स्टॉक को रिटायर करते हैं तो 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निवेश विकल्प टैक्स सेविंग के लिए आप हार्वर्ड से शरीर-भाषा के रहस्यों को सीखेंगे मनोवैज्ञानिक एमी कुड्डी, सकारात्मक मनोविज्ञान विशेषज्ञ शॉन आचोर से अनुसंधान समर्थित उत्पादकता चालें, एक डी और अधिक। एटीन डे क्रैसी बाइनरी विकल्प। सबसे ज्यादा स्टॉक ट्रेडिंग डॉक्यूमेंटरी परिभाषा। प्रत्येक बार वे तय करने के बाद सबसे अच्छा आरओआई प्राप्त करना चाहते हैं पहला भाग स्टॉक ट्रेडिंग गतिविधि में शामिल सभी कंपनियों के डेटाबेस को शामिल करता है द्विआधारी विकल्प ट्रेडिंग पीडीएफ दलाल, द्विआधारी विक्रेता सर्वोत्तम विकल्प ब्रोकर परिभाषा दिन के पहले या तो बाइनरी विकल्प ट्रेडिंग विकी समीक्षा दस्तावेजी

चलती - औसत - प्रक्रिया - समय श्रृंखला में

एआरआईएमए गैर-हंगामी मॉडल का परिचय। एआरआईएमए पी, डी, क्यू भविष्यवाणी समीकरण एआरआईएए मॉडल, सिद्धांत में, एक समय श्रृंखला की भविष्यवाणी के लिए मॉडल का सबसे सामान्य वर्ग है, जो आवश्यक हो, शायद गैर-अक्षीय परिवर्तनों के साथ संयोजन के आधार पर जैसे कि लॉगिंग या यदि आवश्यक हो तो deflating एक यादृच्छिक चर जो एक समय श्रृंखला है, स्थिर है यदि इसकी सांख्यिकीय गुण समय के साथ सभी स्थिर होते हैं एक स्थिर श्रृंखला का कोई प्रवृत्ति नहीं है, इसके माध्य के आसपास इसके भिन्नताएं एक निरंतर आयाम होती हैं, और यह लगातार फैशन में लुप्त हो जाती है अर्थात् इसके अल्पकालिक यादृच्छिक समय पैटर्न हमेशा एक सांख्यिकीय अर्थ में एक ही दिखते हैं बाद के अवस्था का मतलब है कि इसके स्वयं के संबंधों से संबंधों से पूर्व विचलन के साथ-साथ समय-समय पर स्थिर रहता है, या समतुल्य है कि इसकी शक्ति का स्पेक्ट्रम समय के साथ स्थिर रहता है एक यादृच्छिक इस फॉर्म के वेरिएबल को सामान्य रूप से सिग्नल और शोर के संयोजन के रूप में देखा जा सकता है, और संकेत अगर एक स्पष्ट है तो एक पट्ट हो सकता है तेजी से या धीमा मतलब उत्क्रमण, या साइनसोडियाल दोलन, या संकेत में तेजी से प्रत्यावर्तन, और यह भी एक मौसमी घटक हो सकता है एक एआरआईएएमए मॉडल को फ़िल्टर के रूप में देखा जा सकता है जो शोर से संकेत को अलग करने की कोशिश करता है, और तब संकेत होता है पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए भविष्य में एक्सट्रपलेशन। ARIMA एक स्थिर समय श्रृंखला के लिए समीकरण का अनुमान लगा रहा है एक रेखीय अर्थात् प्रतिगमन-प्रकार का समीकरण है जिसमें भविष्यवाणियों में निर्भर परिवर्तनशील और अनुमानित त्रुटियों की गड़बड़ी शामिल होती है। यह Y का मूल्य अनुमानित है। वाई के एक या अधिक हाल के मूल्यों की एक निरंतर और या एक वेटेड योग और या त्रुटियों के एक या अधिक हाल के मूल्यों का एक भारित योग। यदि भविष्यवाणियों में वाई के केवल वही मूल्यों को शामिल किया जाता है तो यह एक शुद्ध आटोरेग्रेसिव स्व-रेग्रेडेड मॉडल है, जो सिर्फ प्रतिगमन मॉडल का एक विशेष मामला है और जो मानक प्रतिगमन सॉफ़्टवेयर के साथ लगाया जा सकता है उदाहरण के लिए, वाई के लिए एक प्रथम-ऑर्डर आटोमैरेसिव एआर 1 मॉडल एक सरल प्रतिगमन मॉडल है जिसमें स्वतंत्र चर I एस सिर्फ एक ही अवधि में लैग वाई, स्टेटैग्राफिक्स में 1 या रीलाग में YLAG1 यदि कुछ भविष्यवक्ताओं की त्रुटियों की गड़बड़ी होती है, तो एक एआरआईएएएम मॉडल यह एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल नहीं है, क्योंकि पिछली अवधि की त्रुटि को निर्दिष्ट करने का कोई तरीका नहीं है एक स्वतंत्र चर के रूप में त्रुटियों को एक अवधि-टू-अवधि के आधार पर गणना की जानी चाहिए जब मॉडल को डेटा के लिए फिट किया जाता है एक तकनीकी दृष्टिकोण से, भविष्यवाणियों के रूप में लंबित त्रुटियों का उपयोग करने की समस्या यह है कि मॉडल की भविष्यवाणियां रेखीय कार्य नहीं हैं गुणांक्षकों हालांकि वे पिछले डेटा के रैखिक कार्य हैं, इसलिए, एआरआईएए मॉडल में गुणांक, जिनमें गड़बड़ी त्रुटियों को शामिल किया गया है, गैर-रेखीय अनुकूलन विधियों द्वारा समीकरणों की एक प्रणाली को सुलझाने की बजाय पहाड़ी-चढ़ाई से अनुमान लगाया जाना चाहिए। संक्षिप्त नाम एआरआईएए ऑटो-रिग्रेसिव इंटीग्रेटेड पूर्वानुमानित समीकरण में स्थिर श्रृंखला के औसत झुकाव को आटोमैरेसिव शब्द कहा जाता है, भविष्य की त्रुटियों की गलतियों को औसत शर्तों को चलना कहा जाता है, और एक समय श्रृंखला होती है जिसे एक स्थिर श्रृंखला के एक एकीकृत संस्करण होने के लिए कहा जाता है, यादृच्छिक-चलने और यादृच्छिक-प्रवृत्ति मॉडल, आटोमैडिव मॉडल, और घातीय चिकनाई मॉडल, एआरआईएए मॉडल के सभी विशेष मामलों हैं। एक गैर-हंगामी ARIMA मॉडल को ARIMA के रूप में वर्गीकृत किया जाता है पी, डी, क्यू मॉडल, जहां पी है। autoregressive terms. d की संख्या है, अनावश्यक अंतर के लिए आवश्यक अंतर की संख्या है, और. q भविष्यवाणी समीकरण में अनुमानित पूर्वानुमान की कमी की संख्या है। पूर्वानुमान समीकरण निम्नानुसार बनाया गया है सबसे पहले, y का मतलब y का अंतर है जो y का अर्थ है। नोट करें कि वाई 2 का दूसरा अंतर 2 अवधि से अंतर नहीं है, बल्कि यह पहला अंतर है, जो पहला अंतर है एक दूसरे व्युत्पन्न के असतत अनुरूप, अर्थात स्थानीय प्रवृत्ति की बजाय श्रृंखला का स्थानीय त्वरण। वाई के संदर्भ में सामान्य पूर्वानुमान समीकरण है। यहां चलने वाले औसत मापदंडों को परिभाषित किया जाता है ताकि उनके लक्षण ईके में नकारात्मक हो। यूएएन, बॉक्स और जेनकिंस द्वारा पेश किए गए सम्मेलन के बाद कुछ प्रोग्रामर और सॉफ्टवेयर प्रोग्रामिंग भाषा सहित सॉफ्टवेयर उन्हें परिभाषित करते हैं ताकि उनके पास प्लस लक्षण हो सकते हैं जब वास्तविक संख्या को समीकरण में जोड़ा जाता है, तो कोई अस्पष्टता नहीं है, लेकिन यह जानना महत्वपूर्ण है कि कौन सी सम्मेलन जब आप आउटपुट पढ़ रहे हैं तो आपके सॉफ़्टवेयर का इस्तेमाल होता है अक्सर एआर 1, एआर 2, और एमए 1, एमए 2, द्वारा मापदंडों को चिह्नित किया जाता है। आप वाई के लिए उचित एआरआईएएएम मॉडल की पहचान करने के लिए, सीज़न को स्थिर बनाने और सीजन की सकल फीचर को दूर करने के लिए, संभवतः लॉगिंग या डिफ्लेटिंग जैसे विचरण-स्थिर परिवर्तन के संयोजन के साथ यदि आप इस बिंदु पर रुकते हैं और अनुमान लगाते हैं कि अलग-अलग सीरीज स्थिर है, तो आप केवल एक यादृच्छिक पैदल या यादृच्छिक प्रवृत्ति मॉडल हालांकि, स्थिर श्रृंखला में अभी भी त्रुटियों को स्वत: संबंधित कर सकते हैं, सुझाव दे रहे हैं कि कुछ एआर पदों पी 1 और या कुछ एमए शर्तों q 1 भी आवश्यक हैं पूर्वानुमान समीकरण में। पी, डी, और क्यू के मूल्यों का निर्धारण करने की प्रक्रिया, जो कुछ समय के लिए सर्वोत्तम होती है, उन नोटों के बाद के खंडों में चर्चा की जाएगी जिनके लिंक इस पृष्ठ के शीर्ष पर हैं, लेकिन कुछ का पूर्वावलोकन गैर-मौसमी एआरआईएए मॉडल के प्रकार जिन्हें सामान्यतः सामना करना पड़ता है, नीचे दिया गया है। आरआईएमएए 1,0,0 प्रथम श्रेणी ऑटरेडियसिव मॉडल अगर श्रृंखला स्थिर और स्वचुनावित होती है, शायद यह अपने स्वयं के पिछला मूल्य की एक बहुमत के रूप में भविष्यवाणी की जा सकती है, प्लस ए निरंतर इस मामले में भविष्यवाणी समीकरण है। वाई एक ही समय में पीछे आ गया है और एक बार फिर से पीछे हो गया यह एक आरआईएमएए 1,0,0 निरंतर मॉडल है यदि वाई का मतलब शून्य है, तो निरंतर शब्द शामिल नहीं होगा। अगर ढलान गुणांक 1 सकारात्मक और 1 परिमाण में से कम है यदि यह स्थिर है, तो यह 1 परिमाण से कम होना चाहिए, मॉडल का अर्थ-पूर्ववर्ती व्यवहार का वर्णन करता है जिसमें अगली पीढ़ी के मूल्य को 1 गुणा के रूप में अनुमानित रूप से दूर होना चाहिए इस अवधि का मान यदि 1 नकारात्मक है, तो यह भविष्यवाणी करता है कि संकेतों के प्रत्यावर्तन के साथ व्यवहार-पूर्ववर्ती व्यवहार, यानी यह भी भविष्यवाणी करता है कि अगर यह अवधि इस अवधि से ऊपर है तो Y अगली अवधि से कम होगी। एक दूसरे क्रम के आटोमैरेसिव मॉडल ARIMA 2.00 में, एक वाई टी -2 शब्द भी सही पर, और इसी तरह गुणांक के संकेतों और परिमाणों के आधार पर, एक एआरआईएएएम 2.00 मॉडल एक ऐसी प्रणाली का वर्णन कर सकता है जिसका मतलब है कि गलती की तरह, एक sinusoidally oscillating फैशन में जगह लेता है एक वसंत पर एक द्रव्यमान का जो यादृच्छिक झटके के अधीन होता है। आरआईएमए 0,1,0 यादृच्छिक चलना यदि श्रृंखला वाई स्थिर नहीं है, तो इसके लिए सबसे आसान संभव मॉडल एक यादृच्छिक चलना मॉडल है, जिसे एक सीमित मामले के रूप में माना जा सकता है एक एआर 1 मॉडल जिसमें autoregressive गुणांक 1 के बराबर है, असीम धीमा मतलब उत्क्रमण के साथ यानी सीरीज इस मॉडल के लिए भविष्यवाणी समीकरण के रूप में लिखा जा सकता है। जहां निरंतर अवधि औसत अवधि-प्रति-अवधि परिवर्तन है, जो दीर्घकालिक वाई में बहाव यह मॉडल एक न-अवरोधक के रूप में लगाया जा सकता है ग्रेसन मॉडल जिसमें वाई का पहला अंतर आश्रित चर है क्योंकि इसमें केवल एक नॉनसिजानल फर्क और एक निरंतर शब्द शामिल है, इसे एक एआरआईएएमए 0,1,0 मॉडल के रूप में वर्गीकृत किया जाता है निरंतर के साथ यादृच्छिक-चलना-बिना - डिफ्ट मॉडल होगा एक एआरआईएएमए 0,1,0 मॉडल बिना स्थिर। अरिमा 1,1,0 अलग-अलग पहले ऑर्डर आटोएरेगेसिव मॉडल यदि एक यादृच्छिक चलने की मॉडल की त्रुटियों को स्वतः समन्वयित किया जाता है, तो शायद समस्या को निर्भर चर का एक अंतर जोड़कर तय किया जा सकता है भविष्यवाणी समीकरण - यानी, वाई के पहले अंतर को एक अवधि से ही पीछे की ओर अग्रसर करके यह निम्नलिखित भविष्यवाणी के समीकरण को उत्पन्न करता है। इसे किस प्रकार पुनर्व्यवस्थित किया जा सकता है। यह गैर-मौलिक डिस्क्रिप्शन के एक ऑर्डर और एक स्थिर शब्द के साथ एक प्रथम-ऑर्डर ऑटरेहेडिव मॉडल है - एक अरिआ 1,1,0 मॉडल. राममा 0,1,1 निरंतर सरल घातीय चौरसाई के बिना एक यादृच्छिक चलने के मॉडल में स्वतः समन्वयित त्रुटियों को सुधारने के लिए एक और रणनीति सरल घातीय चिकनाई मॉडल द्वारा सुझाई गई है कि कुछ के लिए स्मरण करो नॉनस्टेशनरी टाइम सीरीज उदा जैसे धीरे-अलग अर्थ के आसपास शोर उतार-चढ़ाव का प्रदर्शन, यादृच्छिक चलने वाला मॉडल पिछले मानों की चलती औसत प्रदर्शन नहीं करता है, दूसरे शब्दों में, अगले अवलोकन के पूर्वानुमान के रूप में सबसे हालिया अवलोकन लेने के बजाय , शोर को फ़िल्टर करने और स्थानीय अर्थ का सटीक रूप से अनुमान लगाने के लिए पिछले कुछ टिप्पणियों के औसत का उपयोग करना बेहतर होता है सरल अनुमानी चिकनाई मॉडल इस प्रभाव को प्राप्त करने के लिए पिछले मूल्यों के एक तेज भारित चलती औसत का उपयोग करता है सरल घातीय चिकनाई मॉडल कई गणितीय समकक्ष रूपों में लिखा जा सकता है, जिनमें से एक तथाकथित त्रुटि सुधार प्रपत्र है, जिसमें पिछले पूर्वानुमान की गड़बड़ी की दिशा में समायोजित किया गया है.क्योंकि ई टी -1 वाई टी टी- परिभाषा के द्वारा 1 - टी -1, इसे फिर से लिखा जा सकता है। जो एक एआरआईएएमए 0,1 -1 है, 1 1 के साथ लगातार भविष्यवाणी समीकरण के बिना - इसका मतलब यह है कि आप एक सरल घातीय स्मू यह एक एआरआईएमए 0,1,1 मॉडल के रूप में निरंतर बिना निर्दिष्ट करके, और एसएएस फार्मूले में अनुमानित एमए 1 गुणांक 1-शून्य से अल्फा से मेल खाती है स्मरण करो कि एसईएस मॉडल में, 1- अवधि-आगे पूर्वानुमान 1 अर्थ है कि वे प्रवृत्तियों के पीछे पीछे रहेंगे या लगभग 1 समय के अंक बदल सकते हैं। इसके बाद यह मानता है कि एआरआईएमए की 1-अवधि-आगे पूर्वानुमान में डेटा की औसत आयु 0,1 -1- बिना- निरंतर मॉडल 1 1 - 1 है, उदाहरण के लिए, यदि 1 0 8, औसत आयु 5 है 1 के रूप में 1 दृष्टिकोण, एआरआईएमए 0,1,1 - अंतर-निरंतर मॉडल एक बहुत-लंबी अवधि की चलती औसत बन जाता है, और 1 दृष्टिकोण के रूप में यह एक यादृच्छिक-चलने के बिना-बहाव मॉडल बन जाता है। एआर शब्दों को जोड़ने या एमए पदों को जोड़ने के लिए स्वत: संबंध के लिए सही तरीके का सबसे अच्छा तरीका ऊपर बताए गए पिछले दो मॉडलों में, एक यादृच्छिक चलने वाले मॉडल में स्वत: दो अलग अलग तरीकों से समीकरण के लिए अलग-अलग श्रृंखलाओं के अंतराल मूल्य को जोड़कर या पूर्वानुमान के ऊंचे मूल्य को जोड़कर तय किया गया था इस त्रुटि के लिए कौन सी दृष्टिकोण सबसे अच्छा है, इस बारे में अधिक विस्तार से चर्चा की जाएगी, जो बाद में अधिक चर्चा की जाएगी, यह है कि सकारात्मक आत्मसंयम आमतौर पर मॉडल के लिए एआर शब्द जोड़कर सबसे अच्छा माना जाता है और नकारात्मक आत्मसंयम आमतौर पर सबसे अच्छा इलाज होता है व्यापार और आर्थिक समय श्रृंखला में एक एमए अवधि को जोड़ना, सामान्य रूप से आदान-प्रदान के रूप में नकारात्मक आत्मसम्मान अक्सर उत्पन्न होता है, सामान्यतः विभेदकों ने सकारात्मक आत्मसंतुष्टता को कम कर दिया है और सकारात्मक भी नकारात्मक आत्मसंरचना से एक स्विच भी हो सकता है, इसलिए, ARIMA 0,1,1 मॉडल में जो differencing एक एमए अवधि के साथ है, अक्सर एक ARIMA 1,1,0 मॉडल की तुलना में प्रयोग किया जाता है। आरआईएमए 0,1,1 लगातार वृद्धि के साथ सरल घातीय चिकनाई के साथ एसईएस मॉडल को एक ARIMA मॉडल के रूप में लागू करने से, आप वास्तव में कुछ हासिल करते हैं लचीलेपन सबसे पहले, अनुमानित एमए 1 गुणांक ऋणात्मक होने की अनुमति दी जाती है, यह एसईएस मॉडल में 1 से बड़े स्कूटरिंग कारक से मेल खाती है, जो आमतौर पर एसईएस मॉडल-फिटिंग प्रक्रिया से अनुमत नहीं है ओडीडी, यदि आपके पास औसत नॉन-शून्य प्रवृत्ति का अनुमान लगाने के लिए, यदि आप चाहें तो एआरआईएए मॉडल में एक निरंतर अवधि को शामिल करने का विकल्प होता है ARIMA 0,1,1 मॉडल के साथ निरंतर में भविष्यवाणी का समीकरण होता है। एक अवधि आगे इस मॉडल से भविष्यवाणियां एसईएस मॉडल की तुलना में गुणात्मक रूप से समान हैं, सिवाय इसके कि लंबी अवधि के पूर्वानुमान की गति आमतौर पर एक ढालदार रेखा होती है जिसका ढलान क्षैतिज रेखा के बजाय म्यू के बराबर होता है.आरीमा 0,2,1 या 0, 2,2 निरंतर रेखीय घातीय चौरसाई के बिना रेखीय घातीय चिकनाई मॉडल एआरआईएए मॉडल हैं जो एमए शब्दों के साथ संयोजन में दो नॉनसैसोनल मतभेदों का उपयोग करते हैं एक श्रृंखला वाई के दूसरे अंतर में वाई के बीच अंतर ही नहीं है और यह दो अवधि से ही कम है, बल्कि यह पहले अंतर का पहला अंतर - अवधि में वाई के परिवर्तन-इन-परिवर्तन में, इस प्रकार, y का दूसरा अंतर अवधि टी में वाई टी-वाई टी-1-वाई टी-1- वाई के समान है टी -2 वाई टी -2 वाई टी -1 वाई टी -2-असतत फ़ंक्शन का दूसरा अंतर एनालोगु है एक निरंतर कार्य का दूसरा व्युत्पन्न है, जो किसी बिंदु पर किसी बिंदु पर समारोह में त्वरण या वक्रता को मापता है। लगातार भविष्य के बिना ARIMA 0,2,2 मॉडल की भविष्यवाणी है कि श्रृंखला का दूसरा अंतर पिछले के एक रैखिक समारोह के बराबर है दो पूर्वानुमान त्रुटियां। जो कि दोबारा बदल दी जा सकती हैं। 1 और 2 एमए 1 और एमए 2 गुणांक हैं ये एक सामान्य रेखीय घातीय चिकनाई मॉडल है, जो अनिवार्य रूप से होल्ट के मॉडल के समान है, और ब्राउन का मॉडल एक विशेष मामला है, यह बहुत अधिक भारित श्रृंखला में स्थानीय स्तर और स्थानीय प्रवृत्ति दोनों का आकलन करने के लिए औसत चलती है इस मॉडल से दीर्घकालिक पूर्वानुमान एक सीधी रेखा के समान हो जाते हैं जिनकी ढलान श्रृंखला के अंत की ओर देखते हुए औसत प्रवृत्ति पर निर्भर करता है। ARIMA 1,1,2 बिना निरंतर भिगोना-प्रवृत्ति रैखिक घातीय चौरसाई। इस मॉडल को एआरआईएमए मॉडल पर मौजूद स्लाइडों में सचित्र किया गया है, यह श्रृंखला के अंत में स्थानीय प्रवृत्ति का विस्तार करता है, लेकिन इसे लंबे समय तक पूर्वानुमान वाले क्षितिजों में पेश करता है रूढ़िवाद के ऊट, एक अभ्यास जो अनुभवजन्य समर्थन है, लेख के बारे में लेख देखें क्यों गार्डर्ड और मैकेंजी और बांह नियम द्वारा गोल्डम नियम लेख आर्मस्ट्रांग एट अल द्वारा विवरण के लिए काम करता है। आम तौर पर उन मॉडलों में रहना उचित है जिसमें कम से कम एक पी और q 1 से बड़ा नहीं है, यानी ऐसे एआरआईएआई 2,1,2 जैसे किसी मॉडल को फिट करने की कोशिश न करें, क्योंकि यह गणित संबंधी नोट्स में और अधिक विस्तार से चर्चा की जाने वाली अधिकता वाली और आम-कारक समस्याओं का नेतृत्व करने की संभावना है। एआरआईएए मॉडल की संरचना। स्प्रैडशीट कार्यान्वयन एआरआईएए मॉडल जैसे कि ऊपर वर्णित हैं, स्प्रेडशीट पर लागू करना आसान है। भविष्यवाणी समीकरण केवल एक रैखिक समीकरण है जो मूल समय श्रृंखला के पिछले मानों और त्रुटियों के पिछले मूल्यों को दर्शाता है इस प्रकार, आप सेट अप कर सकते हैं एक एआरआईएमए स्तंभ ए में डेटा, कॉलम बी में अनुमानित सूत्र, और कॉलम सी में त्रुटि डेटा घटाव पूर्वानुमान को संग्रहित करके स्प्रेडशीट की भविष्यवाणी करता है कॉलम बी में एक विशिष्ट सेल में पूर्वानुमान सूत्र केवल एक रेखीय व्यक्तित्व होगा कॉलम ए और सी की पूर्ववर्ती पंक्तियों में मूल्यों को संदर्भित करते हुए, स्प्रेडशीट पर कहीं और कोशिकाओं में संग्रहीत उपयुक्त एआर या एमए गुणक द्वारा गुणा किया जाता है। 1 औसत मॉडल चलाना एमए मॉडल। टाइम मॉडल मॉडल जिन्हें एआरआईएए मॉडल कहा जाता है, में आटोमैरेसिव शब्द और या औसत शब्दों को एक हफ्ते में चलना, हमने चर के लिए एक समय श्रृंखला मॉडल में एक आटोरेग्रेजिव शब्द सीखा है उदाहरण के लिए, उदाहरण के लिए, एक अंतराल 1 आत्मकेंद्रित शब्द एक्स गुणांक गुणांक से गुणा किया जाता है यह सबक चलती हुई औसत शर्तों को परिभाषित करता है एक समय श्रृंखला मॉडल में चलती औसत अवधि एक गुणांक द्वारा गुणा की गई एक पिछली त्रुटि है। लेफ्ट वाफ्ट ओवरेट एन 0, सिग्मा 2 डू, जिसका अर्थ है कि वेट समान रूप से, स्वतंत्र रूप से वितरित किए जाते हैं, प्रत्येक सामान्य वितरण के साथ 0 मतलब और समान विचरण एमए 1 द्वारा दर्शाए गए औसत मॉडल को स्थानांतरित करने वाला पहला कदम है। xt म्यू wt theta1w। एमए 2 द्वारा चिह्नित औसत मॉडल, चलती 2 नयी क्रम है। xt म्यू wt theta1w theta2w। क्यू वें क्रम औसत मॉडल हिल, एमए क्यू द्वारा निरूपित है। कई पाठ्यपुस्तकों और सॉफ्टवेयर प्रोग्राम मॉडल के पहले नकारात्मक संकेतों के साथ मॉडल को परिभाषित करते हैं यह मॉडल के सामान्य सैद्धांतिक गुणों को परिवर्तित नहीं करता है, हालांकि यह अनुमानित गुणांक मानों के बीजीय संकेत को फ्लिप करता है और अनिर्धारित शर्तों में एसीएफ और वैरिएन्स के लिए फ़ार्मुलों आपको यह सत्यापित करने के लिए अपने सॉफ़्टवेयर की जांच करना होगा कि नकारात्मक या सकारात्मक संकेतों का उपयोग सही ढंग से लिखने के लिए अनुमानित मॉडल आर को अपने अंतर्निहित मॉडल में सकारात्मक संकेतों का उपयोग करने के लिए किया जाता है, जैसा कि हम यहां करते हैं। समय श्रृंखला के सैद्धांतिक गुण एक एमए 1 मॉडल। नोट करें कि सैद्धांतिक एसीएफ में केवल नोजेरो वैल्यू अंतराल के लिए है 1 सभी अन्य autocorrelations 0 हैं इसलिए इस तरह एक महत्वपूर्ण autocorrelation के साथ एक नमूना एसीएफ 1 अंतराल पर एक संभव एमए 1 मॉडल का सूचक है। इच्छुक छात्रों के लिए, इन गुणों के सबूत इस हैंडआउट के लिए एक परिशिष्ट हैं। उदाहरण 1 मान लीजिए कि एक एमए 1 मॉडल एक्सटी 10 wt 7 w t-1 है जहां wt overset N 0,1 इस प्रकार गुणांक 1 0 7 गु ई सैद्धांतिक एसीएफ द्वारा दिया जाता है। इस एसीएफ के एक भूखंड के अनुसार। साजिश सिर्फ दिखाया गया है 1 1 7 7 के साथ 1 एमए 1 के लिए सैद्धांतिक एसीएफ है, एक नमूना आम तौर पर ऐसे स्पष्ट पैटर्न को आर का उपयोग करते हुए प्रदान करता है, हम नकली n 100 नमूना मूल्य मॉडल का उपयोग करते हुए 10 x 7 w t-1 जहां w t. iid N 0,1 इस अनुकरण के लिए, नमूना डेटा का एक समय श्रृंखला की साजिश के बाद हम इस साजिश से बहुत कुछ नहीं बता सकते हैं। नमूना के लिए नमूना ACF डेटा निम्नानुसार है, हम अंतराल 1 पर एक स्पाइक देख रहे हैं, इसके बाद सामान्यत: गैर-महत्वपूर्ण मानों के लिए पिछला 1 ध्यान दें कि नमूना एसीएफ अंतर्निहित एमए 1 के सैद्धांतिक पैटर्न से मेल नहीं खाता है, जो कि पिछले 1 के सभी ऑटोकोएरेलेशन के लिए 0 ए अलग-अलग नमूने में नीचे दिखाए गए एक अलग नमूने एसीएफ होगा, लेकिन संभवतः एक ही व्यापक विशेषताएं हैं। एक एमए 2 मॉडल के साथ एक टाइम सीरीज़ का सैद्धांतिक गुण। एमए 2 मॉडल के लिए, सैद्धांतिक गुण निम्नलिखित हैं। नोट करें कि केवल नोजेरोओ सैद्धांतिक एसीएफ में मूल्यों के लिए 1 और 2 ऑटोकॉररलैट लगी हैं उच्च गड़बड़ियों के लिए आयन 0 हैं, इसलिए 1 और 2 की गिनती पर महत्वपूर्ण autocorrelations के साथ एक नमूना एसीएफ, लेकिन उच्च गलतियों के लिए गैर-महत्वपूर्ण autocorrelations एक संभावित एमए 2 मॉडल इंगित करता है। आईआईडी एन 0,1 गुणांक 1 0 और 2 0 3 चूंकि यह एक एमए 2 है, सैद्धांतिक एसीएफ में केवल 1 और 2 के स्तर पर नोजेरो मूल्य होंगे। सैद्धांतिक एसीएफ के एक भूखंड निम्नानुसार हैं। लगभग हमेशा मामला होता है, नमूना डेटा जीने में बहुत अधिक व्यवहार करता है तो पूरी तरह से सिद्धांत के रूप में हम नमूने के लिए 150 नमूना मूल्य मॉडल xt 10 wt 5 w t-1 3 w t-2 जहां w t. iid N 0,1 डेटा श्रृंखला का समय श्रृंखला का प्लॉट निम्नानुसार है: एमए 1 नमूना डेटा, आप इसे से बहुत कुछ नहीं बता सकते हैं। नकली डेटा के लिए नमूना एसीएफ निम्न प्रकार की स्थितियों के लिए विशिष्ट है, जहां एक एमए 2 मॉडल उपयोगी हो सकता है दो आंकड़े महत्वपूर्ण रूप से महत्वपूर्ण हैं जो 1 और 2 के पीछे हैं अन्य लैगों के लिए महत्वपूर्ण मान ध्यान दें कि नमूनाकरण त्रुटि के कारण, नमूना ACF से मिलान नहीं हुआ सैद्धांतिक पैटर्न बिल्कुल. एसीएफ सामान्य एमए क्यू मॉडल के लिए. सामान्य रूप से एमए क्यू मॉडलों की एक संपत्ति यह है कि पहली क्ष लीग के लिए नोजरियो ऑटोोक्रैरेलेशन और सभी लगी घड़ियों के लिए 0 स्वायत्तताएं हैं। 1 और rho1 के मूल्यों के बीच संबंध के अनन्यता एमए 1 मॉडल में एमए 1 मॉडल में, 1 के किसी भी मूल्य के लिए पारस्परिक 1 1 के लिए एक समान मूल्य देता है। उदाहरण के लिए, 1 के लिए 0 का उपयोग करें और 1 के लिए 1 0 2 2 का उपयोग करें आपको 1 rho1 0 प्राप्त करें दोनों उदाहरणों में। एक सैद्धांतिक प्रतिबंध को संतुष्ट करने के लिए उल्लिखित कहा गया है, हम एमए 1 मॉडल को 1 से कम से कम मूल्य के साथ मूल्य रखने के लिए प्रतिबंधित करते हैं। सिर्फ उदाहरण दिए गए उदाहरण में, 1 0 5 एक मान्य पैरामीटर मूल्य होगा, जबकि 1 1 0 5 2 नहीं होगा। एमए मॉडल की अनुपस्थिति। एक एमए मॉडल को उलटा होना कहा जाता है, यदि यह एक समन्वित असीम ऑर्डर एआर मॉडल के बराबर है, तो हम इसका मतलब यह है कि एआर गुणांक 0 से कम हो जाते हैं जैसा कि हम समय पर वापस जाते हैं। अनवरतता एक क्रमादेशित प्रोग्राम है समय श्रृंखला सॉफ्टवेयर coeff अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किया एमए पदों के साथ मॉडल के आईसीएन्ट्स यह डेटा विश्लेषण में कुछ नहीं है हम एमए 1 मॉडल के लिए अपरिवर्तनीय प्रतिबंध के बारे में अतिरिक्त जानकारी एपेंडिक्स में दी गई है। उन्नत थ्योरी नोट एक निर्दिष्ट एसीएफ के साथ एक एमए क्वालिटी मॉडल के लिए, केवल एक अपरिवर्तनीय मॉडल अनुपस्थिति के लिए आवश्यक शर्त यह है कि गुणांक के मूल्य ऐसे हैं, जैसे समीकरण 1- 1 y-- qyq 0 में y के लिए समाधान होते हैं जो यूनिट सर्कल के बाहर होते हैं। उदाहरण के लिए कोड। उदाहरण 1 में, हमने मॉडल के सैद्धांतिक एसीएफ 10 वेट 7 व टी -1 और फिर इस मॉडल से सिम्युटेड एन 150 वैल्यू और सैमेटेड डेटा के लिए सैम्पल टाइम सीरीज़ और नमूना एसीएफ का सैद्धांतिक एसीएफ़ साजिश करने के लिए उपयोग किए गए आर कमांड थे। एफ़फमा 1 एआरमाएक्फ मा सी 0 7, एमए 1 के लिए 1 एटीएटी के साथ 10 एटीएक्स की वजह से आईटीए 1 0 7 लेट्स 10 10 में एक वेरिएबल नाम दिया गया है जो कि लगी है जो कि 0 से 10 प्लॉट लग्ज, एसीएफएमए 1, एक्सली सी 1,10, वाईलाब आर, टाइप एच, एमए 1 के लिए मुख्य एसीएफ withta1 0 7 abline h 0 साजिश में एक क्षैतिज अक्ष जोड़ता है ई पहले कमांड एसीएफ को निर्धारित करता है और इसे एक्टिफा 1 नामक एक ऑब्जेक्ट में नामित करता है जिसे नाम दिया जाता है। प्लॉट कमांड को 3 कमांड प्लॉट्स को एसीएफ वैल्यू बनाम एग्.एफ़ वैल्यू के लिए 1 से 10 की लंबाई के लिए खड़ा होता है ylab पैरामीटर y - अक्ष को लेबल करता है और मुख्य पैरामीटर साजिश पर खिताब। एसीएफ के संख्यात्मक मूल्यों को देखने के लिए बस acfma1 कमांड का उपयोग करें। सिमुलेशन और भूखंड निम्नलिखित कमानों के साथ किए गए थे सूची मा सी 0 7 एमए 1 x एक्ससी 10 से एन 150 मूल्यों को सिम्युलेट करता है 10 मतलब बनाने के लिए 10 का मतलब 0 प्लॉट एक्स, टाइप बी, मुख्य सिम्युटेड एमए 1 डेटा एसीएफ एक्स, एक्सली सी 1,10, सिम्युलेटेड के लिए मुख्य ACF नमूना डेटा.उदाहरण 2 में, हमने इस मॉडल के सैद्धांतिक एसीएफ को दसवीं टीटी 1 टी टी 1 के साथ सैद्धांतिक एसीएफ प्लॉट किया और उसके बाद इस मॉडल से सिम्युटेड एन 150 मूल्यों का नमूना किया और नमूना समय श्रृंखला और नमूना एसीएफ़ को सिम्युलेटेड डेटा का उपयोग किया गया आर कमांड थे। एफ़फा 2 एआरमाएक्फ मा सी 0,0,0,0, एसीएमटीए 2 लेट्स 0 10 प्लॉट लेट्स, एसीएफएमए 2, एक्सली सी 1,10, एलएलआर आर, टाइप एच, एमए 2 के लिए मुख्य एसीएफ थीटा 1 0 5, थेटा 2 0 3 abline h 0 list ma c 0 5, 0 3 x xc 10 प्लॉट x, टाइप बी, मुख्य सिम्युटेड एमए 2 सीरीज़ एक्सएफ एक्स, एक्सली सी 1,10, सिम्युलेटेड एमए 2 डेटा के लिए मुख्य एसीएफ. एपेंडिक्स एमए 1 के गुणों का सबूत दिलचस्पी छात्रों के लिए, यहां एमए 1 मॉडल के सैद्धांतिक गुणों के प्रमाण हैं। वेरिएंस पाठ xt टेक्स्ट म्यू वेट थिटे 1 डब्ल्यू 0 टेक्स्ट डब्ल्यूटी टेक्स्ट थीटा 1 वी सिग्मा 2 ड्वेटाइट 21 सिग्मा 2 डब्ल्यू 1 थीटा 21 सिग्मा 2 वा। जब 1 एच, पिछला एक्सप्रेशन 1 किसी भी एच 2 के लिए w 2 , पिछले अभिव्यक्ति 0 कारण यह है कि, किसी भी kj आगे के लिए wt ई wkwj 0 की आजादी की परिभाषा के कारण, क्योंकि wt का मतलब 0, ई wjwj ई wj 2 w 2. एक समय श्रृंखला के लिए। इस परिणाम प्राप्त करने के लिए लागू करें एसीएफ ऊपर दिया गया। एक अवरवरित एमए मॉडल वह है जिसे एक अनंत ऑर्डर एआर मॉडल के रूप में लिखा जा सकता है, जिससे एआर गुणांक 0 तक पहुंच जाता है, जैसा कि हम अनंत समय पर वापस जाते हैं हम एमए 1 मॉडल के लिए अपरिवर्तनीय दिखेंगे। फिर समीकरण में w t-1 के लिए विकल्प रिश्ते 2। 3 जीटी वाइटी theta1 z - theta1w wt theta1z - थीटा 2w। समय टी 2 समीकरण 2 हो जाता है। फिर हम समीकरण में w t-2 के लिए रिश्ते 4 का स्थान 3. zt wt theta1 z - थीटा 21w wt theta1z - थीटा 21 z - theta1w wt theta1z - theta1 2z थीटा 31w। अगर हम असीम रूप से जारी रहेगा, तो हम अनंत ऑर्डर एआर मॉडल प्राप्त करेंगे। zt wt theta1 z - थीटा 21z थीटा 31z - थीटा 41z डॉट्स। हालांकि, अगर 1 1, गुणांकों को z के लगी गुणा करने के लिए आकार में असीम रूप से बढ़ेगा जैसा कि हम समय में आगे बढ़ते हैं इसे रोकने के लिए, हमें 1 1 की आवश्यकता है एक अतुलनीय एमए 1 मॉडल के लिए शर्त। अनन्त ऑर्डर एमए मॉडल। 3 सप्ताह में, हम देखेंगे कि एआर 1 मॉडल को एक अनंत ऑर्डर एमए मॉडल में बदला जा सकता है। xt-mu wt ph1 1f phi 21w डॉट्स phi k1 w डॉट्स राशि phi j1w। पिछले श्वेत शोर शब्दों का यह सार एआर 1 के कारण का प्रतिनिधित्व के रूप में जाना जाता है, दूसरे शब्दों में, xt एक विशेष प्रकार का एमए है, जिसमें अनंत संख्या समय पर वापस जाना यह एक अनंत आदेश एमए या एमए एक कमानिक आदेश एमए कहा जाता है एक अनंत आदेश एआर और किसी भी परिमाण आदेश एआर एक अनंत आदेश एमए है। 1 सप्ताह पहले, हमने उल्लेख किया कि एक स्थिर एआर 1 के लिए एक आवश्यकता यह है कि 1 1 चलिए प्रस्तुति का प्रतिनिधित्व करते हुए वार xt की गणना करते हैं.इस अंतिम चरण में ज्यामितीय श्रृंखला के बारे में मूल तथ्य का उपयोग किया गया है, जिसके लिए phi1 1 की आवश्यकता होती है अन्यथा सीरीज अलग हो जाती है। औसत औसत। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि कैसे एक समय श्रृंखला एक्सेल एक चलती औसत का उपयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए अनियमितताएं और घाटियों को सुचारू रूप से करने के लिए किया जाता है। पहला, हमारे समय की श्रृंखला पर एक नज़र डालें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन को नहीं मिल सकता है यहाँ विश्लेषण ToolPak ऐड-इन.3 लोड करने के लिए औसत चलते हुए चुनाव करें और ठीक क्लिक करें। 4 इनपुट रेंज बॉक्स पर क्लिक करें और सीमा B2 M2.5 का चयन करें अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और प्रकार 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का एक ग्राफ़ प्लॉट करें। क्योंकि हम अंतराल को 6 तक सेट करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं की औसत और वर्तमान डेटा बिंदु है नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले की चलती औसत की गणना नहीं कर सकता 5 आंकड़ों के मुताबिक, पिछले आंकड़ों के मुकाबले पर्याप्त नहीं हैं। 9 अंतराल 2 और अंतराल के लिए चरण 2 से 8 दोहराएं। समापन बड़ा अंतराल, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म कर दिया जाता है छोटे अंतराल, चलती औसत करीब वास्तविक डेटा बिंदुओं के लिए हैं

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खाते के लिए कड़ी मेहनत के बाद सभी साइट मुफ्त आजीवन अपडेट कहती है। कुछ ने कहा है कि वह मर चुका है मैं जीवित कठोर कोड को मेरी सेटिंग्स बाजार में ले जाने के लिए. फिरफ टैस्टमैंट द्वारा 21 अप्रैल 2016 को प्रस्तुत किया गया। हेलो केविन हमने आपके समर्थन ईमेल के कुछ समय पहले 8 अप्रैल को उत्तर दिया, और आपके पास समय क्षेत्र सेटिंग्स पर अतिरिक्त प्रश्न थे यदि आपको कुछ भी चाहिए तो हम हमेशा समर्थन के माध्यम से उपलब्ध है एक महान दिन है

कैसे करने के लिए calculate चलती - औसत - शेयर - मूल्य

औसत चल रहा है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे की जा सकती है एक चलती औसत का प्रयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हम अपने समय की श्रृंखला देखें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूँढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन को लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। चलना औसत चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स पर क्लिक करें और श्रेणी B2 M2 चुनें। 5 अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का ग्राफ़ करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु, नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती हुई प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा बिंदु नहीं हैं। दोवें अंतराल के लिए चरण 2 से 8 दोहराएं और अंतराल 4. सम्मेलन ला अंतराल को रगड़ना, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म करना मुश्किल है अंतराल के छोटे, वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब चलती औसत। वॉल्यूम भारित औसत मूल्य VWAP. वॉल्यूम भारित औसत मूल्य VWAP. वॉल्यूम-वेटेड औसत मूल्य VWAP बिल्कुल है यह वॉल्यूम द्वारा भारित औसत मूल्य की तरह लगता है VWAP सभी व्यापारिक अवधि के डॉलर के मूल्य के बराबर है, वर्तमान दिन के लिए कुल ट्रेडिंग वॉल्यूम से विभाजित है। गणना तब शुरू होती है जब ट्रेडिंग खोलता है और समाप्त होता है जब व्यापार बंद हो जाता है क्योंकि यह केवल मौजूदा ट्रेडिंग दिवस के लिए अच्छा है, अंतराल अवधि और डेटा गणना में उपयोग किया जाता है। टिकट बनाम मिनट। पारंपरिक VWAP टिक डेटा पर आधारित है जैसा कि कोई सोच सकता है, सक्रिय समय के दौरान सक्रिय प्रतिभूतियों के दौरान प्रत्येक मिनट के दौरान कई टिके ट्रेड होते हैं, इसमें 20-30 टिक होते हैं एक मिनट अकेले एक सामान्य स्टॉक एक्सचेंज कारोबार के दिन में 390 मिनट के साथ, कई शेयर प्रतिदिन 5000 से अधिक टिक्स के साथ समाप्त होते हैं हर दिन 5000 से अधिक शेयर कारोबार होता है और ये टिकटिक तेजी से बढ़ाना शुरू करना शुरुआती तौर पर कहने की जरूरत है, टिक डेटा बहुत संसाधन है। टिक डेटा के आधार पर वीडब्लैक के बजाय, इंट्राडे अवधि 1, 5, 10, 15, 30 या 60 मिनट के आधार पर इंट्राडे VWAP प्रदान करता है ध्यान दें कि VWAP परिभाषित नहीं है गणना की प्रकृति के कारण दैनिक, साप्ताहिक या मासिक अवधि के लिए नीचे देखें। VWAP गणना में पांच कदम शामिल हैं, सबसे पहले, अंतराल अवधि के लिए सामान्य मूल्य की गणना करें यह उच्च, निम्न और नज़दीकी सेकंड का औसत है, गुणा अवधि की मात्रा तीसरे द्वारा सामान्य मूल्य, इन मूल्यों का एक चलना कुल बनाओ यह एक संचयी कुल चौथा के रूप में भी जाना जाता है, कुल मात्रा संचयी मात्रा पांचवें भाग के रूप में जाना जाता है, कुल चलने वाले कुल मात्रा के भाग के कुल भाग को विभाजित करते हैं इसके बाद के संस्करण। आईबीएम डिविडिंग संचयी मूल्य-मात्रा में संचयी मात्रा में पहले 30 मिनट के लिए 1-मिनट के VWAP दिखाता है एक मूल्य स्तर का उत्पादन करता है जिसे मात्रा के आधार पर समायोजित किया जाता है पहला वीडएपीएपी मूल्य हमेशा विशिष्ट कीमत बीक एयूज वॉल्यूम अंश और बराबर में बराबर है, वे पहली गणना में एक-दूसरे को रद्द करते हैं नीचे दिए गए चार्ट आईबीएम की कीमतों के लिए वीडब्लैक के साथ 1 मिनट की सलाखों को दिखाते हैं, जो कि 127 36 से लेकर उच्चतम 126 67 तक पहले 30 मिनट के लिए कम है व्यापार का यह वास्तव में एक बहुत ही अस्थिर पहले 30 मिनट VWAP 127 21 से 127 09 से लेकर था और इस सीमा के मध्य में अपना समय बिताया था। बढ़ते औसत की तरह, VWAP लांग कीमत क्योंकि यह पिछले डेटा पर आधारित औसत है अधिक डेटा है, अधिक से अधिक अंतराल एक स्टॉक 3PM तक कुछ 331 मिनट के लिए व्यापार कर रहा है संचयी औसत के रूप में, यह सूचक 330 की अवधि बढ़ते औसत के जैसा है, यह पिछले डेटा का बहुत है, 1-मिनट के अंत में VWAP मूल्य दिन अक्सर करीब 3 9 0 मिनट चलती औसत के लिए समाप्ति मूल्य के बहुत करीब होता है दोनों चलती औसत उस दिन के लिए 1 मिनट की सलाखों के आधार पर होती है बंद होने पर, दोनों ही 3 9 0 मिनट के आंकड़ों पर आधारित होते हैं एक दिन पूरा दिन 390 मिनट चलने की तुलना नहीं कर सकता वें दिन वें दिन वीडएडएपी के लिए औसत ough 12 00 पीएम पर एक 3 9 0 मिनट चलती औसत में वीडब्ल्यूएपी के पिछले दिन से डेटा शामिल होगा, याद नहीं होगा, वीडब्लैक की गणना करीब 150 मिनट के कारोबार में खुले और अंत में नए सिरे से शुरू होती है, जो 12 00 पीएम से समाप्त हो चुकी है, इसलिए 12 00 में वीडब्ल्यूएपी की आवश्यकता होगी 150 मिनट की चलती औसत के साथ तुलना की जानी चाहिए। इस अंतराल के बावजूद, चार्टर्स VWAP को तुलनात्मक मूल्य की सामान्य दिशा निर्धारित करने के लिए वर्तमान मूल्य के साथ तुलना कर सकते हैं यह चलती औसत के समान काम करता है सामान्यतया, वीडएडब्ल्यूएपी और इंट्राडे की कीमतों के नीचे इंट्राडे की कीमतें गिर रही हैं जब वीडएडब्ल्यूएपी वीडब्ल्यूएपी के ऊपर दिन के उच्च-निम्न रेंज के बीच कहीं गिरती है, तो कीमतें दिन के लिए बाध्य होती हैं अगले तीन चार्ट बढ़ते, गिरने और फ्लैट वीडएडब्ल्यूएपी के उदाहरण दिखाते हैं। VWAP के लिए उपयोग। वीडएपीपी तरलता अंक की पहचान करने के लिए प्रयोग किया जाता है वॉल्यूम-वेटेड मूल्य माप के रूप में, VWAP मात्रा के आधार पर मूल्य स्तर को दर्शाता है यह बड़े ऑर्डर के साथ संस्थानों की सहायता कर सकता है यह विचार बाजार को बाधित करने के लिए नहीं है जब बड़ी खरीद या बेचने के आदेश VWAP मदद इन संस्थानों को एक बहुत ही कम समय अवधि के दौरान एक विशिष्ट सुरक्षा के लिए तरल और अतरल मूल्य अंक निर्धारित करते हैं। वीडएपीएपी का उपयोग व्यापारिक दक्षता को मापने के लिए भी किया जा सकता है सुरक्षा खरीदने या बेचने के बाद, संस्थान या व्यक्ति अपनी कीमत की तुलना वीडब्ल्यूएपी मानों से कर सकते हैं VWap मूल्य के नीचे निष्पादित किया गया एक अच्छा भर माना जाएगा क्योंकि सुरक्षा को कम से कम औसत मूल्य पर खरीदा गया था, इसके विपरीत, वीडब्ल्यूएपी के ऊपर निष्पादित विक्रय आदेश को एक अच्छी भर मानी जाएगी क्योंकि यह औसत से अधिक मूल्य पर बेचा गया था। वीडब्ल्यूएपी एक के रूप में कार्य करता है एक दिन के लिए कीमतों के लिए संदर्भ बिंदु जैसे, यह इंट्राएड विश्लेषण के लिए सबसे उपयुक्त है। चार्टर्ड इंट्राडे प्रवृत्ति का निर्धारण करने के लिए VWAP मूल्यों के साथ वर्तमान कीमतों की तुलना कर सकते हैं। वीडएडब्ल्यूएपी का इस्तेमाल सापेक्ष मान निर्धारित करने के लिए भी किया जा सकता है। नीचे दिए गए मूल्य VWAP मान उस दिन के लिए अपेक्षाकृत कम हैं या विशिष्ट समय VWAP मूल्य से ऊपर की कीमतें उस दिन या विशिष्ट समय के लिए अपेक्षाकृत अधिक हैं ध्यान रखें कि VWAP एक संचयी सूचक है, जिसका अर्थ है की संख्या डेटा अंक उत्तरोत्तर दिन भर में बढ़ता है 1 मिनट के चार्ट पर, आईबीएम में 90 डेटा अंक मिनट 11AM, 1PM और 210 अंकों के करीब 1 99 0 अंकों के आंकड़े होंगे, यह संख्या नाटकीय रूप से बढ़ जाती है क्योंकि दिन में विस्तार होता है यही कारण है कि वीडएपीएपी ने कीमतें उतारे हैं और दिन के विस्तार के रूप में यह अंतराल बढ़ जाती है। वॉल्यूम-वेटेड औसत मूल्य VWAP को सर्चचर पर एक ओवरले सूचक के रूप में प्लॉट किया जा सकता है, सुरक्षा प्रतीक दर्ज करने के बाद, एक इंट्राडे अवधि और एक श्रेणी का चयन करें यह एक दिन के लिए हो सकता है या चार्ट भरने वाला चार्टस्टिस्ट अधिक विस्तार चार्ट को भरने के लिए चुन सकते हैं चार्टर्ड को सामान्य स्तर की तलाश में 1 दिन का चयन कर सकते हैं वीडएडब्ल्यूएपी को एक दिन से अधिक समय पर प्लॉट किया जा सकता है, लेकिन संकेतक अगली खुली कीमत के लिए अगले खुले मूल्य से कूद जाएगा क्योंकि एक नया गणना अवधि शुरू होती है यह भी ध्यान रखें कि कभी-कभी VWAP मूल्य 45 -5 पर मूल्य चार्ट वीडब्ल्यूएपी से गिर सकता है, 45 8 से 47 की कीमत सीमा के साथ एक चार्ट पर दिखाया जाएगा, कभी-कभी एक पूरे दिन सीमा को विस्तारित करने की आवश्यकता होती है चार्ट पर VWAP VWAP मान हमेशा चार्ट के शीर्ष बाईं ओर प्रदर्शित होता है एक लाइव उदाहरण देखने के लिए नीचे दिए गए चार्ट पर क्लिक करें। बढ़ते औसत वे क्या हैं। सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों के बीच, चलती औसत का उपयोग दिशा की गेज के लिए किया जाता है वर्तमान प्रवृत्ति हर प्रकार की चलती औसत जो आमतौर पर इस ट्यूटोरियल में लिखी गई है, एमए एक गणितीय परिणाम है, जो कि पिछले डेटा बिंदुओं की संख्या के आधार पर गणना की जाती है, एक बार निर्धारित की जाती है, जिसके परिणामस्वरूप औसत एक चार्ट पर प्लॉट लगाया जाता है ताकि व्यापारियों को आसानी से देख सकें हर वित्तीय बाजारों में निहित दिन-प्रतिदिन की कीमत में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय डेटा। सरल चलती औसत एसएमए के रूप में जाना जाने वाला एक औसत चलती औसत का सबसे सरल रूप, गणना के एक निर्धारित सेट का अंकगणितीय मतलब मान 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 को 10 में विभाजित करेंगे, चित्रा 1 में, अतीत के मूल्यों का योग 10 दिन 110 10 दिनों के औसत पर पहुंचने के लिए 10 दिनों की संख्या से विभाजित किया जाता है। यदि कोई व्यापारी 50-दिवसीय औसत को देखना चाहता है, तो उसी प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन इसमें अतीत के मूल्य शामिल होंगे 50 दिन 11 के नीचे होने वाले औसत से पिछले 10 डेटा पॉइंट्स को ध्यान में रखते हुए व्यापारियों को एक विचार मिलता है कि पिछले 10 दिनों के दौरान किसी परिसंपत्ति की कीमत कितनी है। शायद आप सोच रहे हैं कि तकनीकी व्यापारियों ने इस उपकरण को एक औसत चलने वाले औसत पर कॉल क्यों नहीं किया है सिर्फ एक नियमित मतलब यह है कि नए मूल्यों के रूप में उपलब्ध हो जाते हैं, सबसे पुराने डेटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और नए डेटा बिंदुओं को उन्हें बदलने के लिए आना चाहिए, इसलिए डेटा सेट लगातार नए डेटा के लिए खाते में बढ़ रहा है क्योंकि यह हो जाता है उपलब्ध गणना की यह पद्धति यह सुनिश्चित करती है कि केवल वर्तमान जानकारी का आंकलन 2 चित्रा में हो, एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ दिया गया है, पिछले 10 डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करने वाला लाल बॉक्स सही और अंतिम मान 15 टी से गिरा दिया है वह गणना क्योंकि 5 का अपेक्षाकृत छोटा मान 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, तो आप इस स्थिति में 11 से 10 तक डेटा सेट कम की औसत देखने की उम्मीद करेंगे। क्या चलते हुए औसत की तरह दिखते हैं एक बार मान एमए की गणना की गई है, उन्हें एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है और फिर चलती औसत रेखा बनाने के लिए जुड़ा हुआ है ये कर्लिंग लाइन तकनीकी व्यापारी के चार्ट पर आम हैं, लेकिन उनका उपयोग कैसे किया जाता है इस पर बाद में काफी अधिक भिन्न हो सकते हैं जैसा कि आप देख सकते हैं चित्रा 3 में, गणना में इस्तेमाल की जाने वाली समयावधि की संख्या को समायोजित करके एक से अधिक चलती औसत को किसी चार्ट में जोड़ना संभव है ये घुमावदार रेखाएं पहले पर ध्यान भंग या भ्रामक लग सकती हैं, लेकिन समय के रूप में आप उन्हें आदी हो जाना पसंद करेंगे लाल रेखा बस पिछले 50 दिनों में औसत कीमत है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों में औसत कीमत है। अब आप समझते हैं कि चलती औसत क्या है और यह कैसा दिखता है, हम एक अलग प्रकार का परिचय देंगे आगे बढ़ रहा एवे क्रोध और यह पहले उल्लिखित सरल चल औसत से भिन्न है कि कैसे जांच करते हैं। 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 प्रत्येक बिंदु डेटा श्रृंखला को वही भारित किया जाता है, चाहे अनुक्रम में यह क्या होता है, आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है और अंतिम परिणाम पर इसका अधिक प्रभाव होना चाहिए। इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने शुरू करना शुरू कर दिया हाल के आंकड़ों के लिए और अधिक वजन, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत के आविष्कार का कारण बन गया है, जिनमें से सबसे अधिक लोकप्रिय है घातीय चलती औसत ईएमए, आगे पढ़ने के लिए, भारित मूविंग औसत की मूल बातें देखें और एसएमए और एक EMA. Exponential मूविंग औसत घातीय चलती औसत एक प्रकार की चलती औसत है जो हाल के दामों को और अधिक वजन बढ़ाने के प्रयास में अधिक वजन देता है नई जानकारी के लिए ईपीन्सिव एएमए 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 हैं, यहां EMA समीकरण है। सूत्र का उपयोग करते समय ईएमए के पहले बिंदु की गणना, आप देख सकते हैं कि पिछला ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। यह छोटी सी समस्या सरल चलती औसत के साथ गणना शुरू करने और वहां से उपरोक्त फार्मूले से जारी रखने के द्वारा हल किया जा सकता है। आप एक नमूना स्प्रैडशीट में हैं जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण 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 जाती है, ईएएम की गणना को देखते हुए, ये कैसे इन औसतों की भिन्नता पर एक नजर डालते हैं, आप देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, जिससे इसे भारित औसत के ypex 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या समान 15 है, लेकिन ईएमए बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया देती है ध्यान दें कि कीमत बढ़ने पर एएमए का मूल्य कितना ऊंचा है, और तेजी से गिरता है एसएमए जब कीमत में गिरावट होती है यह मुख्य कारण है कि कई व्यापारिक एसएमए पर एएमए का उपयोग करना पसंद करते हैं। क्या अलग दिन का मतलब है बढ़ते औसत एक पूरी तरह से अनुकूलन सूचक है, जिसका मतलब है कि उपयोगकर्ता स्वतंत्र रूप से समय सीमा का चयन कर सकते हैं चाहते हैं कि औसत बनाते समय मूविंग एवरेज में उपयोग की जाने वाली सबसे सामान्य समय अवधि 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन होती है, औसत बनाने के लिए इस्तेमाल होने वाले कम समय अवधि, अधिक संवेदनशील यह मूल्य परिवर्तनों के लिए होगा समय अवधि, कम संवेदनशील, या अधिक चिकनाई, औसत होगा आपकी चलती औसत की स्थापना के समय का उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं है, यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा काम किसका होता है च अलग समय अवधि जब तक आप अपनी रणनीति फिट बैठता है कि एक मिल