चार अवधि - सरल चलती - औसत

सरल मूविंग एवरेज - एसएमए ब्रेकिंग डाउन सरल मूविंग एवरेज - एसएमए सरल चलने वाला औसत अनुकूलन योग्य है जिसमें इसे समय की एक अलग संख्या के लिए गणना की जा सकती है, बस समय की कई अवधि के लिए सुरक्षा के समापन मूल्य को जोड़कर और फिर विभाजित कर सकता है यह समयावधि की संख्या से कुल, जो समय की अवधि के दौरान सुरक्षा की औसत कीमत देता है। एक सरल चलती औसत में अस्थिरता को चिकना होता है, और सुरक्षा की कीमत की प्रवृत्ति को देखना आसान बनाता है। यदि सरल चलती औसत अंक ऊपर, इसका मतलब है कि सुरक्षा मूल्य बढ़ रहा है। यदि यह इंगित कर रहा है तो इसका मतलब है कि सुरक्षा मूल्य कम हो रहा है। चलती औसत के लिए समय सीमा, चिकनी सरल चलती औसत। एक छोटी अवधि की चलती औसत अधिक अस्थिर है, लेकिन इसके पढ़ने स्रोत डेटा के करीब है। विश्लेषणात्मक महत्व मूविंग एवरेज एक महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक उपकरण है जो वर्तमान मूल्य रुझानों की पहचान करता है और एक स्थापित प्रवृत्ति में बदलाव के लिए संभावित है। विश्लेषण में सरल चलने वाले औसत का उपयोग करने का सबसे आसान तरीका इसका उपयोग तेजी से पहचानने के लिए किया जा रहा है कि कोई सुरक्षा अपट्रेंड या डाउनट्रेन्ड में है या नहीं। एक और लोकप्रिय, हालांकि थोड़ा और जटिल विश्लेषणात्मक उपकरण, अलग-अलग फ़्रेमों को कवर करने के साथ सरल चलती औसत की एक जोड़ी की तुलना करना है। अगर एक छोटी अवधि की सरल चलती औसत एक लंबी अवधि के औसत से ऊपर है, तो एक अपट्रेंड की उम्मीद है। दूसरी ओर, कम अवधि के औसत से ऊपर एक दीर्घकालिक औसत प्रवृत्ति में एक निम्न आंदोलन का संकेत करता है। लोकप्रिय ट्रेडिंग पैटर्न सरल चलती औसत में इस्तेमाल होने वाले दो लोकप्रिय व्यापारिक पैटर्नों में मौत को पार और एक सुनहरा क्रॉस शामिल है। एक मौत पार तब होता है जब 50-दिन की सरल चलती औसत 200-दिवसीय चलती औसत से कम हो जाती है। यह एक मंदी का संकेत माना जाता है, जो कि आगे नुकसान स्टोर में है। गोल्डन क्रॉस तब होता है जब एक दीर्घकालिक चलती औसत के ऊपर एक अल्पकालिक चल औसत औसत टूट जाता है। उच्च व्यापारिक संस्करणों द्वारा प्रबलित, यह संकेत कर सकता है कि अतिरिक्त लाभ स्टोर में हैं.मविंग औसत पूर्वानुमान परिचय जैसा कि आप अनुमान लगा सकते हैं कि हम भविष्यवाणी के लिए सबसे प्रारंभिक दृष्टिकोणों में से कुछ देख रहे हैं। लेकिन उम्मीद है कि ये स्प्रेडशीट्स में पूर्वानुमानों को लागू करने से संबंधित कुछ कंप्यूटिंग मुद्दों पर कम से कम एक सार्थक परिचय हैं। इस शिरा में हम शुरुआत में शुरू करते हुए और मुव्हिंग औसत पूर्वानुमान के साथ काम करना शुरू करते रहेंगे। औसत पूर्वानुमान चल रहा है हर कोई औसत पूर्वानुमान के चलते से परिचित है, भले ही वे मानते हैं कि वे हैं। सभी कॉलेज के छात्रों ने उन्हें हर समय किया है एक ऐसे पाठ्यक्रम में अपने परीक्षण स्कोर के बारे में सोचें, जहां सेमेस्टर के दौरान चार परीक्षण होंगे। मान लीजिए कि आपको अपने पहले टेस्ट पर 85 मिले हैं। आप अपने दूसरे टेस्ट स्कोर के लिए क्या भविष्यवाणी करेंगे आप क्या सोचते हैं कि आपका शिक्षक आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी करेगा आपको क्या लगता है कि आपके मित्र आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए अनुमान लगा सकते हैं आपको क्या लगता है कि आपके माता-पिता आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी कर सकते हैं आप अपने दोस्तों और माता-पिता के लिए मारे गए सभी मरे हुए हैं, वे और आपके शिक्षक आपसे मिलने वाले 85 के क्षेत्र में कुछ पाने की उम्मीद कर रहे हैं। खैर, अब यह मान लेते हैं कि अपने दोस्तों को अपने स्वयं के प्रचार के बावजूद, आप अपने अनुमान का अनुमान लगाते हैं और आंकड़े आप दूसरी परीक्षा के लिए कम अध्ययन कर सकते हैं और आपको 73 मिलते हैं। अब सभी संबंधित और निराश होने वाले आशा करते हैं कि आप अपने तीसरे परीक्षण पर पहुंचेंगे, उनके अनुमान के विकास के लिए दो संभावित संभावनाएं हैं, भले ही वे इसे आपके साथ साझा करेंगे या नहीं। वे खुद से कह सकते हैं कि, यह आदमी अपने smarts के बारे में धुआं हमेशा उठा रहा है। वह एक और 73 हो सकता है अगर वह भाग्यशाली है। हो सकता है कि माता-पिता अधिक सहयोगी होने की कोशिश करें और कहते हैं, "अच्छा, अब तक आपने 85 और 73 मिल चुके हैं, इसलिए आप को (85 73) 2 9 79 के बारे में जानकारी प्राप्त करनी चाहिए। मुझे नहीं पता है, शायद अगर आपने कम पार्टीशन किया हो और सभी स्थानों पर तहखाने wagging और अगर आप एक बहुत अधिक पढ़ाई शुरू कर दिया है आप एक उच्च अंक प्राप्त कर सकते हैं। इन दोनों अनुमानों वास्तव में औसत पूर्वानुमान हिल रहे हैं पहला, आपके भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए केवल आपके नवीनतम स्कोर का उपयोग कर रहा है। इसे डेटा की एक अवधि का उपयोग करते हुए चलती औसत पूर्वानुमान कहा जाता है दूसरा भी चलती औसत पूर्वानुमान है लेकिन डेटा के दो अवधियों का उपयोग कर रहा है। मान लीजिए कि आपके महान दिमाग पर पर्दाफाश करने वाले ये सभी लोग आपको परेशान कर चुके हैं और आप अपने स्वयं के कारणों के लिए तीसरी परीक्षा में अच्छी तरह से करने का निर्णय लेते हैं और अपने उद्धरण चिह्नों के सामने उच्च अंक डालते हैं। आप परीक्षा लेते हैं और आपका स्कोर वास्तव में एक 89 है, जो कि खुद सहित, प्रभावित है। तो अब आपके पास सेमेस्टर का अंतिम परीक्षण हो रहा है और हमेशा की तरह आपको लगता है कि आखिरी परीक्षा में आप कैसे करेंगे I अच्छी तरह से, उम्मीद है कि आप पैटर्न को देखते हैं अब, उम्मीद है कि आप पैटर्न देख सकते हैं। आप क्या मानते हैं कि हम काम करते समय सबसे सटीक सीटी है अब हम हमारी नई सफाई कंपनी पर लौट आये हैं जो आपकी बहिष्कृत आधे बहन ने शुरू की थी जब हम काम करते थे। आपके पास स्प्रेडशीट से निम्न अनुभाग द्वारा प्रस्तुत कुछ पिछली बिक्री डेटा है हम पहले औसत अवधि को चलती तीन अवधि के लिए डेटा प्रस्तुत करते हैं। सेल सी 6 के लिए प्रवेश होना चाहिए अब आप इस सेल सूत्र को अन्य कोशिकाओं C7 से C11 तक कॉपी कर सकते हैं। ध्यान दें कि हाल ही के ऐतिहासिक डेटा पर औसत चालें, लेकिन प्रत्येक पूर्वानुमान के लिए उपलब्ध तीन सबसे हाल की अवधि का उपयोग करता है। आपको यह भी ध्यान देना चाहिए कि हमारे सबसे हाल की भविष्यवाणी विकसित करने के लिए हमें पिछली अवधि के पूर्वानुमानों को वास्तव में बनाने की आवश्यकता नहीं है यह घातीय चिकनाई मॉडल से निश्चित रूप से अलग है Ive में उद्धरण की भविष्यवाणियों को शामिल किया गया है क्योंकि हम भविष्य की वैधता को मापने के लिए अगले वेब पेज में उनका उपयोग करेंगे। अब मैं औसत पूर्वानुमान की ओर बढ़ने वाली दो अवधि के अनुरूप परिणाम पेश करना चाहता हूं। सेल C5 के लिए प्रवेश होना चाहिए अब आप इस सेल सूत्र को सी 6 के माध्यम से अन्य कोशिकाओं C6 में कॉपी कर सकते हैं। ध्यान दें कि प्रत्येक भविष्यवाणी के लिए केवल ऐतिहासिक डेटा के केवल दो सबसे हाल के टुकड़े कैसे उपयोग किए जाते हैं। फिर मैंने उदाहरण के उद्देश्यों के लिए और पूर्वानुमान सत्यापन में बाद के उपयोग के लिए उद्धृत पूर्वोत्तरों को शामिल किया है। कुछ अन्य चीजें जो ध्यान देने योग्य हैं एक एम-अवधि चलती हुई औसत पूर्वानुमान के लिए केवल सबसे हाल के डेटा मान का इस्तेमाल पूर्वानुमान बनाने के लिए किया जाता है। और कुछ नहीं आवश्यक है मी-अवधि की औसत पूर्वानुमान चलती है जब उद्धरण पूर्वोत्तर सपोर्ट करता है, ध्यान दें कि पहली बार भविष्यवाणी की अवधि एम 1 में होती है। जब हम अपना कोड विकसित करते हैं तो इन दोनों मुद्दे बहुत महत्वपूर्ण होंगे। स्थानांतरण औसत फ़ंक्शन का विकास करना अब हमें चलती औसत पूर्वानुमान के लिए कोड विकसित करने की आवश्यकता है जो अधिक लचीले ढंग से इस्तेमाल किया जा सकता है। कोड निम्नानुसार है। ध्यान दें कि आदानों की अवधि के लिए आप पूर्वानुमान में उपयोग करना चाहते हैं और ऐतिहासिक मूल्यों की सरणी के लिए हैं। आप इसे जो कार्यपुस्तिका चाहते हैं, आप इसे स्टोर कर सकते हैं। फ़ंक्शन फॉरविंग एवरेज (हिस्टोरिकल, नंबरऑफपेरियोड्स) सिंगल घोषित करने और चर को प्रारंभ करने के रूप में मंद आइटम पूर्णांक मंद काउंटर के रूप में पूर्णांक मंद संवेदक के रूप में पूर्णांक मंद संचय के रूप में एक मंद हिस्टोरिकल साइज के रूप में पूर्णांक चर को प्रारंभ करना काउंटर 1 संचय 0 ऐतिहासिक सरणियों का आकार निर्धारित ऐतिहासिक ऐतिहासिक हिसाब से। काउंटर 1 नंबर के लिए संख्या संख्याअधिक अवधि सबसे हाल ही में देखे गए मूल्यों की उचित संख्या को संचित करना संचय संचय ऐतिहासिक (हिस्टोरिकल सिज़िज़ - नंबरऑफपेरियोड्स काउंटर) चल रहा हैअवाज संचय संख्याऑफ़पेरियोड कोड को कक्षा में समझाया जाएगा। आप स्प्रैडशीट पर फ़ंक्शन की स्थिति बनाना चाहते हैं ताकि कंप्यूटेशन का नतीजा तब दिखता है जहां उसे निम्नलिखित पसंद करना चाहिए। प्रमुख औसत: वे क्या हैं सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों में से, औसत चलती मौजूदा 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 एक 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 देखने की इच्छा करता 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 बिंदुओं को दर्शाता है) सही पर जाता 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 लगती है 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, भले ही यह 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 आपके लिए सबसे अच्छा काम करने वाला सबसे अच्छा तरीका कई अलग-अलग समय-सारिताओं के साथ प्रयोग करना है जब तक कि आप अपनी रणनीति को फिट नहीं कर पाते। म्व्विंग औसत - सरल और घातीय स्थानांतरण औसत - सरल और घातांकित परिचय चलती औसत मूल्य डेटा को आसान बनाते हैं सूचक के अनुसार एक प्रवृत्ति का निर्माण करना। वे मूल्य दिशा की भविष्यवाणी नहीं करते, बल्कि एक दिशा के साथ वर्तमान दिशा को परिभाषित करते हैं। औसत दर बढ़ने के कारण वे पिछली कीमतों पर आधारित हैं इस अंतराल के बावजूद, चलती औसत सरल कार्रवाई करने में मदद करते हैं और शोर को फ़िल्टर करते हैं। वे कई अन्य तकनीकी संकेतकों और ओवरले के लिए बिल्डिंग ब्लॉक भी बनाते हैं, जैसे बोलिन्जर बैंड एमएसीडी और मैकललेन ओसीलेटर। चलती औसत के दो सबसे लोकप्रिय प्रकार सरल चलते औसत (एसएमए) और एक्सपोजेंनी मूविंग औसत (एएमए) हैं। ये चलने वाली औसत का उपयोग प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करने के लिए या संभावित समर्थन और प्रतिरोध स्तरों को परिभाषित करने के लिए किया जा सकता है। यहाँ एक एसएमए और ईएमए दोनों के साथ एक चार्ट है: सरल मूविंग औसत गणना एक साधारण चलती औसत एक निश्चित अवधि के दौरान एक सुरक्षा की औसत कीमत की गणना करके बनाई जाती है। सबसे बढ़ते औसत बंद कीमतों पर आधारित हैं। 5 दिन की सरल चलती औसत पांच दिनों की समाप्ति की कीमत पांच से विभाजित है। जैसा कि इसके नाम का अर्थ है, चलती औसत एक औसत है जो चलता है नया डेटा उपलब्ध होने के रूप में पुराना डेटा हटा दिया गया है। इससे समय के पैमाने पर जाने के लिए औसतन औसत होता है नीचे तीन दिनों में 5-दिवसीय चलती औसत विकसित होने का एक उदाहरण है। चलती औसत का पहला दिन बस पिछले पांच दिनों में शामिल होता है। चलती औसत का दूसरा दिन पहले डेटा बिंदु (11) को छोड़ देता है और नया डेटा बिंदु (16) जोड़ता है। चलती औसत का तीसरा दिन पहले डेटा बिंदु (12) को छोड़कर और नए डेटा बिंदु (17) को जोड़कर जारी रहता है। ऊपर दिए गए उदाहरण में, सात दिनों के दौरान कुल कीमतें 11 से 17 तक बढ़ जाती हैं। ध्यान दें कि चलती औसत भी तीन दिन की गणना अवधि में 13 से 15 तक बढ़ जाता है। यह भी ध्यान रखें कि प्रत्येक चल औसत मूल्य केवल अंतिम मूल्य के नीचे है। उदाहरण के लिए, दिन के लिए चलती औसत 13 के बराबर होती है और आखिरी कीमत 15 होती है। पहले चार दिनों की कीमतें कम थीं और इससे चलती औसत अंतराल के कारण होता है। घातीय मूविंग औसत गणना एक्सपेंनेलीली मूविंग एवरेज हाल के दामों के लिए अधिक वजन लगाने से अंतराल को कम करती है। सबसे हाल की कीमत पर लागू होने वाला भार चलती औसत में अवधि की संख्या पर निर्भर करता है। एक घातीय चलती औसत की गणना करने के लिए तीन चरण हैं सबसे पहले, सरल चलती औसत गणना करें एक घातीय चलती औसत (एएमए) को कहीं शुरू करना है ताकि पहले गणना में एक साधारण चलती औसत का पिछला अवधि 0 9 3 ईएमए के रूप में उपयोग किया जाता है दूसरा, भार गुणक की गणना करें तीसरा, घातीय चलती औसत की गणना नीचे का सूत्र 10-दिवसीय ईएमए के लिए है। एक 10-अवधि की घातीय चलती औसत एक 18.18 सबसे हाल की कीमत के आधार पर लागू होता है। 10-अवधि की ईएमए को 18.18 ईएमए भी कहा जा सकता है। एक 20-अवधि ईएमए 9.52 सबसे हाल की कीमत (2 (201) .0952 के लिए वजन पर लागू होता है)। ध्यान दें कि कम समय अवधि के लिए भार अधिक समय अवधि के भार से अधिक है। वास्तव में, भार हर बार चलती औसत अवधि के युगल में आधे से गिर जाता है। यदि आप हमें एक ईएमए के लिए एक विशिष्ट प्रतिशत चाहते हैं, तो आप इसे इस अवधि के समय में परिवर्तित करने के लिए इस सूत्र का उपयोग कर सकते हैं और फिर उस मान को एएमए003 के पैरामीटर के रूप में दर्ज कर सकते हैं: नीचे एक 10-दिन की सरल चलती औसत और 10- इंटेल के लिए दिन घातीय चलती औसत सरल चलती औसत सीधे आगे हैं और थोड़ा स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है। 10-दिन का औसत बस के रूप में नई कीमतें उपलब्ध हो जाती हैं और पुरानी कीमतों में गिरावट आती है पहली गणना में सरल चलती औसत मूल्य (22.22) के साथ घातीय चलती औसत शुरू होता है पहली गणना के बाद, सामान्य सूत्र पर ले जाता है। चूंकि एक ईएमए सरल चलती औसत के साथ शुरू होता है, इसका वास्तविक मान 20 या उससे अधिक समय तक नहीं समझा जाएगा। दूसरे शब्दों में, एक्सेल स्प्रैडशीट का मान चार्ट की वैल्यू से भिन्न हो सकता है क्योंकि लघु अवधि के पीछे की अवधि। यह स्प्रैडशीट केवल 30 अवधियों को वापस चला जाता है, जिसका अर्थ है कि सरल चलती औसत के प्रभाव में 20 अवधियों को नष्ट करना पड़ता है स्टॉककर्ट्स की गणना के लिए कम-से-कम 250-बार (आमतौर पर बहुत अधिक) वापस जाता है, इसलिए पहली गणना में सरल चलती औसत का प्रभाव पूरी तरह से नष्ट हो गया है। अंतराल फैक्टर लंबी चलती औसत, अधिक अंतराल 10 दिवसीय घातीय चलती औसत कीमतों को काफी बारीकी से गले लगाएगी और कीमतों के मुकाबले के तुरंत बाद बंद हो जाएगी। लघु चलती औसत गति नौकाओं की तरह हैं - फुर्तीला और बदलने के लिए त्वरित। इसके विपरीत, एक 100 दिवसीय चलती औसत में पिछले कई डेटा हैं जो इसे धीमा कर देते हैं। लंबी चलती औसत समुद्री टैंकरों की तरह हैं - सुस्त और बदलने के लिए धीमा। 100 दिन की चलती औसत के लिए पाठ्यक्रम बदलने के लिए इसमें एक बड़ा और लंबा मूल्य आंदोलन होता है। ऊपर दिए गए चार्ट में एसएमपी 500 ईटीएफ को दस दिवसीय ईएमए के साथ निकटता से कीमतों और एक 100-दिवसीय एसएमए पीसने वाला उच्च दिखाया गया है। यहां तक ​​कि जनवरी से फरवरी में गिरावट के साथ, 100 दिवसीय एसएमए ने पाठ्यक्रम आयोजित किया और नीचे नहीं छोड़ा। 50-दिवसीय एसएमए 10 और 100 दिनों की औसत चलती है जबकि लीग कारक की बात आती है। साधारण बनाम घातीय मूविंग एवरेज हालांकि सरल चलती औसत और घातीय मूविंग एवरेज के बीच स्पष्ट मतभेद हैं, एक दूसरे से बेहतर जरूरी नहीं है। घातीय बढ़ते औसत में कम अंतराल होती है और इसलिए हाल के मूल्यों के प्रति अधिक संवेदनशील होते हैं - और हाल के मूल्य में परिवर्तन। गतिशील चलती औसत सरल चलती औसत से पहले हो जाएगा। दूसरी तरफ सरल चलती औसत, पूरे समय की अवधि के लिए कीमतों का सही औसत दर्शाते हैं। जैसे, सरल चलती औसत बेहतर समर्थन या प्रतिरोध स्तरों की पहचान करने के लिए उपयुक्त हो सकते हैं। औसत प्राथमिकता चलाना उद्देश्य, विश्लेषणात्मक शैली और समय क्षितिज पर निर्भर करता है। सर्वश्रेष्ठ कलाकारों को खोजने के लिए चार्टिस्ट्स को दोनों प्रकार की चलती औसत और साथ ही विभिन्न टाइमफ्रेम के साथ प्रयोग करना चाहिए। नीचे दिए गए चार्ट में आईबीएम को 50-दिवसीय एसएमए लाल और 50-दिवसीय ईएमए में हरे रंग से दिखाया गया है। दोनों जनवरी के अंत में बढ़ी, लेकिन एएमए में गिरावट एसएमए में गिरावट से तेज थी। ईएमए फरवरी के मध्य में बदल गया, लेकिन एसएमए मार्च के अंत तक कम रहा। ध्यान दें कि एसएमए ईएमए के एक महीने के बाद चालू हुआ। लंबाई और टाइमफ्रेम चलती औसत की लंबाई विश्लेषणात्मक उद्देश्यों पर निर्भर करती है। लघु चलती औसत (5-20 अवधियां) अल्पकालिक रुझान और व्यापार के लिए सर्वोत्तम अनुकूल हैं। मध्यम अवधि के रुझानों में रुचि रखने वाले चार्टिस्ट लंबे समय तक चलने वाली औसत के लिए विकल्प चुनते हैं जो 20 से 60 अवधि तक बढ़ा सकते हैं। दीर्घकालिक निवेशकों को 100 या अधिक अवधि के साथ चलती औसत पसंद करेंगे। कुछ बढ़ते औसत लंबाई दूसरों की तुलना में अधिक लोकप्रिय हैं 200-दिवसीय चल औसत शायद सबसे लोकप्रिय है। इसकी लंबाई के कारण, यह स्पष्ट रूप से एक दीर्घकालिक चलती औसत है। इसके बाद, 50-दिवसीय चल औसत मध्यम अवधि की प्रवृत्ति के लिए काफी लोकप्रिय है। कई चार्टलिस्ट 50-दिन और 200-दिवसीय मूविंग एवरेज का उपयोग करते हैं। अल्पकालिक, 10-दिन की चलती औसत अतीत में काफी लोकप्रिय थी क्योंकि यह गणना करना आसान था। एक ने केवल संख्याएं जोड़ दीं और दशमलव बिंदु को स्थानांतरित कर दिया। रुझान पहचान सरल या घातीय चलती औसतों के साथ एक ही संकेत उत्पन्न हो सकते हैं। जैसा ऊपर बताया गया है, प्राथमिकता प्रत्येक व्यक्ति पर निर्भर करती है। नीचे दिए गए ये उदाहरण सामान्य और घातीय चलती औसत दोनों का उपयोग करेंगे। चलती औसत अवधि दोनों सरल और घातीय चलती औसत पर लागू होती है। चलती औसत की दिशा कीमतों के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी बताती है एक बढ़ते हुए औसत शो से पता चलता है कि कीमतें आम तौर पर बढ़ रही हैं। एक गिरने की औसत औसत इंगित करता है कि कीमतें, औसतन, गिर रही हैं। बढ़ती लंबी अवधि की चलती औसत एक दीर्घकालिक उतार-चढ़ाव को दर्शाता है। एक दीर्घकालिक चलती औसत गिरने से दीर्घकालिक डाउनट्रेंड को दर्शाया गया है। ऊपर दी गई चार्ट 150 दिन की घातीय चलती औसत के साथ 3 एम (एमएमएम) दिखाता है यह उदाहरण दिखाता है कि जब रुझान मजबूत होता है तो कितनी अच्छी तरह चलती औसत काम करती है 150 दिवसीय ईएमए ने नवंबर 2007 और फिर जनवरी 2008 में फिर से चालू कर दिया। नोटिस कि इस चलती औसत की दिशा में उलटने के लिए 15 में गिरावट आई है। ये हारे हुए संकेतकों की प्रवृत्ति प्रतिवर्ती की पहचान होती है, जैसा कि वे सबसे अच्छे होते हैं (या सबसे खराब में)। एमएमएम मार्च 200 9 में जारी रहा और फिर 40-50 का मुकाबला हुआ। नोटिस कि 150-दिवसीय ईएमए इस उछाल के बाद तक चालू नहीं हुआ। एक बार ऐसा करने के बाद, एमएमएम ने अगले 12 महीनों में उच्चतर जारी रखा। बढ़ते औसत मजबूत प्रवृत्तियों में शानदार काम करते हैं डबल क्रॉसओवर क्रॉसओवर संकेतों को बनाने के लिए दो चलने वाली औसत का उपयोग एक साथ किया जा सकता है वित्तीय बाजार के तकनीकी विश्लेषण में जॉन मर्फी इसे डबल क्रॉसओवर विधि कहते हैं। डबल क्रोसओवर में अपेक्षाकृत कम चलती औसत और एक अपेक्षाकृत लंबी चलती औसत शामिल है। सभी चलती औसत के साथ, चलती औसत की सामान्य लंबाई सिस्टम के लिए समय सीमा निर्धारित करती है 5-दिवसीय ईएमए और 35-दिवसीय ईएमए का उपयोग करने वाली एक प्रणाली को अल्पकालिक समझा जाएगा। एक 50-दिवसीय एसएमए और 200-दिवसीय एसएमए का उपयोग करने वाली प्रणाली को मध्यम अवधि समझा जाएगा, शायद यहां तक ​​कि लंबी अवधि भी। एक तेजी से क्रॉसओवर तब होता है जब छोटी चलती औसत अब बढ़ते औसत से अधिक हो जाती है। यह एक सुनहरा क्रॉस के रूप में भी जाना जाता है एक मंदी की क्रॉसओवर तब होती है जब छोटी चलती औसत अब चलती औसत से नीचे हो जाती है। यह एक मृत क्रॉस के रूप में जाना जाता है औसत क्रोसओवर चलते हुए अपेक्षाकृत देर से संकेत मिलता है सब के बाद, प्रणाली दो ठंड संकेतक को रोजगार। अब चलती औसत अवधि, संकेतों में अधिक से अधिक अंतराल। ये संकेत अच्छा काम करते हैं जब एक अच्छी प्रवृत्ति को पकड़ लेता है हालांकि, एक चलती औसत क्रॉसओवर सिस्टम एक मजबूत प्रवृत्ति के अभाव में बहुत सारे व्हीसॉज का उत्पादन करेगा। तीन तिवारी क्रॉसओवर विधि भी है जिसमें तीन चलती औसत शामिल हैं। दोबारा, एक संकेत उत्पन्न होता है जब सबसे कम चलती औसत दो लंबी चलती औसतों को पार करती है। एक सरल ट्रिपल क्रॉसओवर सिस्टम में 5-दिन, 10-दिन और 20-दिवसीय चलती औसत शामिल हो सकते हैं। ऊपर दिए गए चार्ट में होम डेपो (एचडी) 10-दिवसीय ईएमए (हरी बिंदीदार रेखा) और 50-दिवसीय ईएमए (लाल रेखा) के साथ दिखाया गया है। काली रेखा दैनिक बंद है एक बढ़ते औसत क्रॉसओवर का उपयोग करना एक अच्छे व्यापार को पकड़ने से पहले तीन whipsaws का परिणाम होगा। 10-दिवसीय ईएमए अक्टूबर के आखिरी दिनों में 50-दिवसीय ईएमए से नीचे तोड़ दिया, लेकिन यह पिछले 10 नवम्बर के मध्य में दोबारा आगे बढ़ेगा (2)। यह क्रॉस लंबे समय तक चली, लेकिन जनवरी में अगले बियरिस क्रॉसओवर (नवंबर के नवंबर के अंत के स्तर के आसपास हुआ), जिसके परिणामस्वरूप एक और whipsaw आया। यह मंदी का क्रॉस लंबे समय तक नहीं था, क्योंकि 10 दिन के एएमए कुछ दिन बाद 50 दिनों के ऊपर वापस चले गए (4)। तीन बुरे संकेतों के बाद, चौथा संकेत एक मजबूत कदम को दर्शाता है क्योंकि स्टॉक 20 से अधिक उन्नत होता है। यहां दो प्रतिवाह हैं। सबसे पहले, crossovers whipsaw करने के लिए प्रवण हैं व्हाइस्पॉज़ को रोकने में सहायता के लिए एक कीमत या समय फ़िल्टर लागू किया जा सकता है। ट्रेडर्स को अभिनय से पहले एक निश्चित राशि से 50 दिन के एएमए को ऊपर ले जाने के लिए 10 दिवसीय ईएमए की आवश्यकता के मुकाबले अंतिम 3 दिनों के लिए क्रॉसओवर की आवश्यकता हो सकती है या इसके लिए आवश्यक हो सकता है। दूसरा, एमएसीडी इन क्रोससोवरों की पहचान और मात्रा निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। एमएसीडी (10,50,1) दो घातीय चलती औसतों के बीच अंतर का प्रतिनिधित्व करने वाला रेखा दिखाएगा। एक मरे हुए क्रॉस के दौरान एमएसीडी सुनहरे क्रॉस और नकारात्मक दौरान सकारात्मक हो जाता है। प्रतिशत मतभेदों को दिखाने के लिए प्रतिशत मूल्य ओसीलेटर (पीपीओ) का उपयोग उसी तरह किया जा सकता है ध्यान दें कि एमएसीडी और पीपीओ घातीय मूविंग एवरेज पर आधारित हैं और सरल चलती औसत के साथ मेल नहीं खाएंगे। यह चार्ट ओरेकल (ORCL) को 50-दिवसीय ईएमए, 200-दिवसीय ईएमए और एमएसीडी (50,200,1) के साथ दिखाया गया है। 2 12 साल की अवधि में चार चलती औसत क्रॉसओवर थे। पहले तीनों में सट्टेबाज या खराब ट्रेड होते थे चौथे क्रॉसओवर के साथ एक निरंतर प्रवृत्ति शुरू हुई क्योंकि ओआरसीएल ने 20 के मध्य तक उन्नत किया था। एक बार फिर, औसत क्रॉसओवर चलते हुए अच्छा काम करता है जब प्रवृत्ति मजबूत होती है, लेकिन किसी प्रवृत्ति के अभाव में नुकसान उत्पन्न करता है। मूल्य क्रॉसओवर मूविंग एवरेज का उपयोग साधारण मूल्य क्रोससोवर के साथ सिग्नल उत्पन्न करने के लिए भी किया जा सकता है। चलती औसत से ऊपर की कीमतें बढ़ने पर एक तेजी से संकेत उत्पन्न होता है। एक मंदी का संकेत तब उत्पन्न होता है जब चलती औसत से नीचे की कीमतें बढ़ जाती हैं। मूल्य क्रॉसओवर को बड़ी प्रवृत्ति के भीतर व्यापार करने के लिए जोड़ा जा सकता है अब चलती औसत बड़ी प्रवृत्ति के लिए टोन सेट करता है और संकेतों को उत्पन्न करने के लिए कम चलती औसत का उपयोग किया जाता है। एक बुलबुला मूल्य की खोज करेगा, जब कीमतें पहले से ही चलती औसत औसत से ऊपर होंगी। यह बड़ी प्रवृत्ति के अनुरूप होगा। उदाहरण के लिए, अगर मूल्य 200-दिवसीय चल औसत से ऊपर है, तो चार्टर्स केवल सिग्नल पर ध्यान केंद्रित करते हैं जब कीमत 50-दिवसीय चलती औसत से ऊपर होती है। जाहिर है, 50-दिवसीय चलती औसत से नीचे एक कदम ऐसे संकेत से पहले होगा, लेकिन इस तरह के मंदी के पार को नजरअंदाज कर दिया जाएगा क्योंकि बड़ा रुझान ऊपर है। एक मंदी का क्रॉस बस एक बड़ा अपट्रेंड के भीतर एक पुलबैक का सुझाव देगा। 50-दिवसीय चलती औसत से ऊपर एक क्रॉस वापस कीमतों में सुधार और बड़ा अपट्रेंड जारी रखने का संकेत देगा। अगला चार्ट 50 दिन के एएमए और 200-दिवसीय ईएमए के साथ एमर्सन इलेक्ट्रिक (ईएमआर) को दिखाता है। स्टॉक ऊपर चले गए और अगस्त में 200-दिवसीय चल औसत से ऊपर रखा गया। नवंबर के शुरुआती दिनों में और फिर से शुरुआती फरवरी में 50 दिवसीय ईएमए के नीचे गिरावट आई थी। बड़ी उन्नति के साथ तालमेल में तेजी से संकेत (हरी तीर) प्रदान करने के लिए कीमतों में तेजी से 50-दिवसीय ईएमए के ऊपर वापस चले गए। एमएसीडी (1,50,1) 50 दिन के एएमए से ऊपर या नीचे की कीमत को पार करने के लिए संकेतक विंडो में दिखाया गया है। 1 दिवसीय ईएमए समापन मूल्य के बराबर है एमएसीडी (1,50,1) सकारात्मक है, जब 50-दिवसीय ईएमए के ऊपर बंद होता है और नकारात्मक 50-दिवसीय ईएमए के नीचे होता है। समर्थन और विरोध मूविंग एवरेज भी डाउनथरेन्ड में अपट्रेंड और प्रतिरोध में समर्थन के रूप में कार्य कर सकते हैं। एक अल्पकालिक उतार-चढ़ाव 20-दिन की सरल चलती औसत के पास समर्थन मिल सकता है, जो बोलिंगर बैंड में भी उपयोग किया जाता है। 200-दिवसीय सरल चलती औसत के पास एक दीर्घकालिक अपट्रेंड को समर्थन मिल सकता है, जो सबसे लोकप्रिय दीर्घकालिक चलती औसत है। अगर वास्तव में, 200 दिन की चलती औसत सहायता या प्रतिरोध की पेशकश कर सकता है क्योंकि यह बहुत व्यापक रूप से प्रयोग किया जाता है। यह लगभग एक स्व-पूर्ण भविष्यवाणी की तरह है उपरोक्त चार्ट, 2004 के मध्य तक 200-दिवसीय सरल चलती औसत से 2008 के अंत तक NY कंपोजिट को दिखाता है। 200-दिवसीय अग्रिम के दौरान कई बार सहायता प्रदान की गई। एक बार डबल शीर्ष समर्थन विराम के साथ यह प्रवृत्ति उलट गई, 200 दिन की चलती औसत 9 500 के आसपास प्रतिरोध के रूप में काम करती थी। चलने की औसत, विशेष रूप से अब चलती औसत से सटीक समर्थन और प्रतिरोध स्तर की अपेक्षा न करें। बाजार भावनाओं से प्रेरित होते हैं, जिससे उन्हें झटके का सामना करना पड़ता है सटीक स्तरों के बजाय, चलती औसत का उपयोग समर्थन या प्रतिरोध क्षेत्र की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। निष्कर्ष चलती औसतों के उपयोग के फायदे नुकसान के खिलाफ वजन की आवश्यकता है। मूविंग एवरेज निम्नलिखित प्रवृत्ति हैं, या पीछे की ओर, संकेतक जो हमेशा पीछे एक कदम रहेंगे यह जरूरी एक बुरी बात नहीं है, हालांकि। आखिरकार, यह प्रवृत्ति आपके दोस्त है और प्रवृत्ति की दिशा में व्यापार करना सबसे अच्छा है। मूविंग एवरेज का बीमा है कि एक व्यापारी मौजूदा प्रवृत्ति के अनुरूप है हालांकि यह प्रवृत्ति आपके मित्र है, प्रतिभूतियां व्यापारिक सीमाओं में बहुत अधिक समय बिताती हैं, जो चलती औसत अप्रभावी प्रस्तुत करती हैं। एक बार एक प्रवृत्ति में, चलती औसत आप में रखेंगे, लेकिन देर से संकेत दे देंगे Don039t शीर्ष पर बेचने की उम्मीद है और मूविंग एवरेज का उपयोग करके नीचे खरीदें अधिकांश तकनीकी विश्लेषण उपकरणों के साथ, चलती औसत अपने आप पर नहीं उपयोग किया जाना चाहिए, लेकिन अन्य पूरक उपकरणों के साथ संयोजन में। चार्टिस्ट समग्र प्रवृत्ति को परिभाषित करने के लिए चलती औसत का उपयोग कर सकते हैं और फिर अतिचिकित्सा या ओवरस्टॉल स्तर को परिभाषित करने के लिए आरएसआई का उपयोग करें स्टॉक चार्ट चार्ट्स में बढ़ते औसत जोड़ना चलती औसत शार्पकारों के कार्यक्षेत्र पर कीमत ओवरले सुविधा के रूप में उपलब्ध हैं। Overlays ड्रॉप-डाउन मेनू का उपयोग करके, उपयोगकर्ता एक सरल चलती औसत या एक घातीय चलती औसत चुन सकते हैं। पहले पैरामीटर का उपयोग समय अवधि की संख्या निर्धारित करने के लिए किया जाता है। निर्दिष्ट करने के लिए एक वैकल्पिक पैरामीटर को जोड़ा जा सकता है कि गणना में किस मूल्य फ़ील्ड का उपयोग किया जाना चाहिए - ओ के लिए ओ, उच्च के लिए एच, कम के लिए एल, और सी बंद के लिए। पैरामीटर अलग करने के लिए एक अल्पविराम का उपयोग किया जाता है चलती औसत को बाएं (अतीत) या सही (भविष्य) में स्थानांतरित करने के लिए एक और वैकल्पिक पैरामीटर जोड़ा जा सकता है। एक ऋणात्मक संख्या (-10) चलती औसत को बायीं 10 बार बदल देती है। एक सकारात्मक संख्या (10) चलती औसत को सही 10 अवधि में स्थानांतरित करेगी। कार्यक्षेत्र में एक और ओवरले लाइन को जोड़कर बहु-चलती औसत मूल्य की लागत को बढ़ाया जा सकता है कई चलती औसत के बीच अंतर करने के लिए स्टॉकचेर्ट्स के सदस्य रंग और शैली को बदल सकते हैं। एक सूचक को चुनने के बाद, छोटे हरे त्रिकोण पर क्लिक करके उन्नत विकल्प खोलें। उन्नत विकल्प का इस्तेमाल चलती औसत ओवरले को अन्य तकनीकी संकेतकों जैसे आरएसआई, सीसीआई और वॉल्यूम में जोड़ने के लिए भी किया जा सकता है। कई अलग-अलग चलती औसत वाले लाइव चार्ट के लिए यहां क्लिक करें StockCharts Scans के साथ चलने की औसत का उपयोग करना यहां कुछ नमूना स्कैन हैं जो स्टॉकिंग्स के विभिन्न सदस्यों को विभिन्न चलती औसत स्थितियों के लिए स्कैन करने के लिए उपयोग कर सकते हैं: बैलिश मूविंग ਔसील क्रॉस: यह स्कैन स्टॉक के लिए बढ़ते 150 दिनों की सरल चलती औसत और 5 का एक बुलंद क्रॉस के साथ दिखता है - दिन ईएमए और 35-दिवसीय ईएमए। 150 दिन की चलती औसत तब तक बढ़ रही है जब तक यह पांच दिन पहले अपने स्तर से ऊपर कारोबार कर रहा है। एक तेजी से क्रॉस तब होता है जब 5 दिन की ईएमए औसत मात्रा से ऊपर 35-दिवसीय ईएमए ऊपर चलता रहता है। बेरिश मूविंग औसत क्रॉसः यह स्कैन स्टॉक के लिए 150-दिन की सरल चलती औसत और 5-दिवसीय ईएमए और 35-दिवसीय ईएमए के मंदी का क्रॉस के लिए दिखता है। 150 दिन की चलती औसत गिर रही है जब तक वह पांच दिन पहले अपने स्तर से नीचे कारोबार कर रही है। एक बियरिश क्रॉस तब होता है जब 5 दिन का ईएमए औसत मात्रा से ऊपर 35-दिवसीय ईएमए नीचे चलता रहता है। इसके अलावा अध्ययन जॉन मर्फी की किताब का एक अध्याय है जो औसत और बढ़ने के लिए समर्पित है। मर्फी बढ़ते औसत के पेशेवरों और विचारों को शामिल करता है। इसके अलावा, मर्फी दिखाती है कि बोलिंगर बैंड्स और चैनल आधारित व्यापारिक प्रणालियों के साथ चलने वाली औसत काम कैसे चल रहे हैं। वित्तीय बाजारों का तकनीकी विश्लेषण जॉन मर्फी