घातीय भारित चलती - औसत - अस्थिरता - एक्सेल

समय पर एक्स और वाई के बीच नमूना सहसंबंध है। समय पर एक्स और वाई के बीच नमूना घातीय-भारित संप्रभुता टी। समय पर समय श्रृंखला X के लिए नमूना घातीय-भारित अस्थिरता है। नमूना घातीय-भारित अस्थिरता समय पर वाई वाई के समय के लिए टी। घाटेदार-भारित अस्थिरता और सहभुज गणना में इस्तेमाल किए जाने वाले चौरसाई कारक हैं। यदि इनपुट डेटा सेट में शून्य का मतलब नहीं है, तो EWXCF Excel फ़ंक्शन आपकी ओर से प्रत्येक नमूना डेटा का मतलब निकाल देता है ईडब्ल्यूएक्ससीएफ़ ईडब्ल्यूएक्ससीएफ ईडब्ल्यूएमए अस्थिरता और ईडब्ल्यूसीओवी अभ्यावेदन का उपयोग करता है, जो लंबी-औसत औसत अस्थिरता या सह-संवेदना ग्रहण नहीं करते हैं, और इस तरह, किसी भी पूर्वानुमान के क्षितिज के लिए एक कदम से परे, ईडब्ल्यूएक्ससीएफ़ एक स्थिर मूल्य देता है। हॉल, जॉन सी विकल्प, फ्यूचर्स और अन्य डेरिवेटिव्स फाइनेंशियल टाइम्स प्रेंटिस हॉल 2003, पीपी 385-387, आईएसबीएन 1-405-886145। हैमिल्टन, जेडी टाइम सीरीज विश्लेषण प्रिंसटन यूनिवर्सिटी प्रेस 1994, आईएसबीएन 0-691-0428 9-6 टीएसए, रुइ एस एनालिसिस ऑफ फाइनेंशियल टाइम सीरीज जॉन विले सन्स 2005, आईएसबीएन 0-471-690740.संबंधित लिंक। विस्तारणीय मूविंग औसत - ईएमए। नीचे घातीय मूविंग औसत - ईएमए। 12- और 26-दिवसीय ईएमए सबसे लोकप्रिय अल्प-अवधि की औसत हैं, और उनका उपयोग चलने जैसा संकेतक बनाने के लिए किया जाता है औसत अभिसरण विचलन एमएसीडी और प्रतिशत मूल्य थरथरानवाला पीपीओ सामान्य तौर पर, 50- और 200-दिवसीय ईएमए का उपयोग दीर्घकालिक रुझानों के संकेत के रूप में किया जाता है। जो तकनीकी विश्लेषण करते हैं वे औसत चलती औसत बहुत उपयोगी और व्यावहारिक हैं जब सही तरीके से लागू होते हैं लेकिन कहर पैदा करते हैं अनुचित तरीके से इस्तेमाल किया जाता है या गलत तरीके से समझा जाता है तकनीकी विश्लेषण में सामान्यतः उपयोग की जाने वाली सभी चलती औसत उनके स्वभाव से, अंतराल संकेतक हैं, नतीजतन, चलती औसत को किसी विशेष बाजार चार्ट में लागू करने से तैयार निष्कर्ष बाजार की चाल की पुष्टि करने या इसकी ताकत बहुत बार, जब तक चलती औसत सूचक रेखा ने बाजार में एक महत्वपूर्ण कदम को प्रतिबिंबित करने के लिए एक बदलाव किया है, बाजार प्रविष्टि का इष्टतम बिंदु पहले ही एक ईएमए पार कर चुका है कुछ हद तक इस दुविधा को कम करने के लिए काम करते हैं क्योंकि ईएमए गणना नवीनतम डेटा पर अधिक वजन रखती है, यह कीमत की कार्रवाई थोड़ा कड़ी मेहनत करता है और इसलिए तेज प्रतिक्रिया करता है यह एक वांछनीय है जब एक ईएमए का उपयोग व्यापार प्रविष्टि सिग्नल प्राप्त करने के लिए किया जाता है। ईएमए व्याख्या करना सभी चल औसत सूचकों की तरह, वे बाजारों के रुझान के लिए बेहतर ढंग से अनुकूल हैं। जब बाजार में मजबूत और निरंतर वृद्धि हुई है तो ईएमए इंडिकेटर लाइन भी नीचे की प्रवृत्ति के लिए एक अपट्रेंड और उपाध्यक्ष बना देगा। सतर्क व्यापारी केवल ध्यान नहीं देगा ईएमए लाइन की दिशा में, लेकिन एक बार से दूसरे में बदलाव की दर का संबंध उदाहरण के लिए, क्योंकि एक मजबूत अपट्रेंड की कीमत की कार्रवाई को समतल करना और रिवर्स होना शुरू होता है, एक बार से बदलकर ईएमए के परिवर्तन की दर अगले समय तक कम होना शुरू हो जाएगा, जब तक कि सूचक रेखा रूपाती है और परिवर्तन की दर शून्य है। इस बिंदु से, या यहां तक ​​कि कुछ सलाखों के पहले, मूल्य कार्रवाई पहले ही उलट होनी चाहिए इसलिए ईएमए के परिवर्तन की दर में लगातार घटते हुए एक संकेतक के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है जो कि औसत चलने के चलने के प्रभाव से उत्पन्न दुविधा का सामना कर सकता है EMA. EMAs का उपयोग आम तौर पर अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में किया जाता है महत्वपूर्ण बाजार चालान की पुष्टि करने के लिए और अपनी वैधता का पता लगाने के लिए व्यापारियों के लिए जो इंट्राडे और फास्ट-मूविंग मार्केट्स का व्यापार करते हैं, ईएमए अधिक लागू होता है व्यापारियों के पूर्वाग्रह को निर्धारित करने के लिए अक्सर व्यापारियों ईएमए का उपयोग करते हैं उदाहरण के लिए, यदि एक दैनिक चार्ट पर एक ईएमए मजबूत ऊपर दिखाता है प्रवृत्ति, एक इंट्रेडय ट्रेडर की रणनीति केवल इंट्रायड चार्ट पर लंबे पक्ष से व्यापार करने के लिए हो सकती है। ईवएमए का उपयोग करते हुए ऐतिहासिक वाष्पशीलता का मिलान करें। वोल्टालिटी जोखिम का सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला उपाय है इस अर्थ में वाष्पशीलता या तो पिछले अतीत के आंकड़ों से देखी जाने वाली ऐतिहासिक अस्थिरता हो सकती है , या यह वित्तीय साधनों के बाजार मूल्यों से मनाया गया अस्थिरता को निहित कर सकता है। ऐतिहासिक अस्थिरता तीन तरह से गणना की जा सकती है, अर्थात्। Simpl ई अस्थिरता। ईक्वाएमए के प्रमुख लाभों में से एक में वांछित भारोत्तोलन भारित औसत। यह है कि रिटर्न की गणना करते समय यह हाल के रिटर्न में अधिक वजन देता है इस लेख में, हम देखेंगे कि ईवएमए का उपयोग करके कितनी अस्थिरता की गणना की जाती है, तो चलो शुरू करें.पाठ 1 मूल्य श्रृंखला के लॉग रिटर्न की गणना करें। यदि हम शेयर की कीमतों पर विचार कर रहे हैं, तो हम फॉर्मूला एलएन पी आई पी -1 -1 का उपयोग करते हुए, दैनिक असामान्य रिटर्न की गणना कर सकते हैं, जहां पी प्रत्येक दिन का समापन स्टॉक मूल्य दर्शाता है हमें जरूरत है प्राकृतिक लॉग का उपयोग करने के लिए क्योंकि हम चाहते हैं कि रिटर्न लगातार बढ़े जाएं हम अब पूरी कीमत श्रृंखला के लिए दैनिक रिटर्न देंगे। चरण 2 स्क्वायर रिटर्न। अगला कदम है लंबा रिटर्न का वर्ग ले लो यह वास्तव में सरल की गणना है विचरण या उतार-चढ़ाव निम्न सूत्र द्वारा दर्शाता है। यहां, आप रिटर्न का प्रतिनिधित्व करते हैं, और मी दिनों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है। चरण 3 वजन निर्दिष्ट करें। वजन कम करें जैसे कि हाल के रिटर्न में उच्च वजन और पुराने रिटर्न का वजन कम होता है टी इसके लिए हमें लैम्ब्डा नामक एक कारक की आवश्यकता है, जो कि एक चिकनाई स्थिर या लगातार पैरामीटर है 1 -1 लम्ब्डा के रूप में असाइन किया जाता है, 1 जोखिम मैट्रिक से कम होना चाहिए लैम्ब्डा 94 का उपयोग पहला वजन 1-0 से किया जाएगा 94 6 दूसरा वजन 6 0 94 5 64 होगा और इसी प्रकार ईडब्ल्यूएमए में सभी वजन 1 के बराबर होंगे, हालांकि वे लगातार अनुपात में गिरावट कर रहे हैं। चरण 4 गुणा-चढ़ाव-वजन के साथ-साथ चुकता। चरण 5 आर 2 के समापन को देखें यह अंतिम ईडब्ल्यूएमए विचरण है। अस्थिरता भिन्नता का वर्गमूल होगा। निम्नलिखित स्क्रीनशॉट गणनाओं को दर्शाता है। ऊपर दिए गए उदाहरण जो हमने देखा है जोखिम मैट्रिक्स द्वारा वर्णित दृष्टिकोण है EWMA के सामान्यीकृत रूप को निम्नलिखित पुनरावर्ती सूत्र के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है