चलती - औसत - अवधि - शिफ्ट

पैकेज्ड मानक संकेतक मूविंग औसत के लिए, शिफ्ट फ़ील्ड मैशफ़्ट पैरामीटर को संशोधित करता है। पैक किए गए कस्टम इंडिकेटर मूविंग एवरेज के लिए, MAShift फील्ड मैशफ़्ट पैरामीटर में संशोधन करता है या तो सूचक में कुछ भी आपको पिछले बदलाव पैरामीटर में संशोधन करने की अनुमति नहीं देता है। ग्राफ़िक रूप से, मानक संकेतक मूविंग औसत के लिए, शिफ्ट फ़ील्ड को बदलते हुए एमए लाइन सही (एक वी संख्या के साथ) और बायीं (एक - वी नंबर के साथ) पूर्णांक मान द्वारा परिभाषित अवधि की संख्या के अनुसार छोड़ दिया जाता है। संहिता के अनुसार, जब आईएमए () का मतदान किया जाता है और 4 के लिए मैशफ़्ट सेटिंग, उदा। आपको चल औसत औसत 4 अवधि वापस मिलेगा। यह आईएमए () वैल्यू दिखा रहा है, जो अवधि, मैशफ्ट, और बदलाव पैरामीटर संपादन योग्य के साथ दिखने वाला एक साधारण शाब्दिक सूचक है। इसके साथ खेलते हैं और मूविंग औसत सूचक (डेटा विंडो को लाएं) के खिलाफ सत्यापित करें: आईएमए () फ़ंक्शन में अंतिम बदलाव पैरामीटर गणना के लिए उपयोग की गई अवधि को बदलता है, और केवल वें नंबर हो सकता है ए-वी संख्या भावी गैर-मौजूद अवधि का अनुरोध करेगी। आप जो भी प्राप्त करते हैं, उसके लिए ऊपर दिए गए पाठ सूचक में - ve संख्या डालने का प्रयास कर सकते हैं। (0.00000) जैसा कि ऊपर बताया गया है, संकेतक इस पैरामीटर को संपादित करने की अनुमति नहीं देते हैं, बस क्योंकि वे प्रभावी रूप से एक ही हैं तो अन्य संकेतकों के साथ एक मानकीकरण के रूप में ऐसा क्यों हो सकता है, उदा। docs. mql4indicatorsiAlligator जहां शिफ्ट पैरामीटर एक व्यापक निर्धारक है, जिसके लिए अवधि की गणना की जाती है, और अलग-अलग जंवशफ्ट, दांतशोधन, लोहे के छल्ले स्वतंत्र पैरामीटर होने के लिए रेखांकित रेखाओं को रेखांकित करने के लिए ग्राफ़िक रूप से बदलाव करते हैं उत्तर दिया 3 अक्टूबर 13 9: 9 mashift प्रदर्शित की रेखा का एक ग्राफिकल बदलाव है। यह केवल सरणी मानों को प्रदर्शित करने के लिए प्रासंगिक है ईए को कोडिंग के लिए बहुत अधिक प्रासंगिक नहीं है बदलाव, तत्व का एक मूल्य है, गणना में लिया गया है। डिफ़ॉल्ट रूप से, बदलाव का मान शून्य है (शून्य बार (अंतिम बार)) MQL4 में सलाखों में कोई भी बदलाव अंतिम बार से पीछे की ओर है उदाहरण: आप दो एसएमए की तुलना करते हैं। एक 20 अवधियों की शिफ्ट है, अन्य 10 अवधि 4 शिफ्ट है एसएमए के बीच की प्रत्येक तुलना सरणी में अंतिम बार 20 अवधि एसएमए के बीच और सरणी में 10 अवधि एसएमए 4 अवधि के बीच की जाएगी। संख्याओं में चलिए कहते हैं कि अंतिम बार में 20 एसएमए 1.1000 है। चलो कहना है कि 10 एसएमए निम्नानुसार है: 1 बार (अंतिम बार) 1.1000 पर 1 बार (पिछला बार) 1.050 पर 1 बार (पिछला बार) 1.0950 2 बार (दो बार वापस) 1.0900 3 बार (तीन बार वापस) परिणाम: 20 एसएमए (shift0) है gt 10 एसएमए (shift0) नहीं 20 एसएमए (shift0) gt 10 एसएमए (shift3) हाँ सारांश में। MAshift अग्रेषित लाइन के एक बदलाव है बदलाव एक बारव्यू शिखर पीछे की ओर है (0 से अधिक बार)। अर्थ, एक 4 बदलाव एमए मान 4 सलाखों को वापस दर्शाता है। एल्गोरिथम निर्माण के उद्देश्य के लिए यह विकल्प केवल कोडिंग में उपलब्ध है। मैशफ्ट ईए के लिए अप्रासंगिक है, क्योंकि जब कंप्यूटर एमए पार की गणना करता है तो यह सरणी मानों का उपयोग करता है, न कि लाइन। तकनीकी विश्लेषण: चलना औसत अधिकांश चार्ट पैटर्न मूल्य आंदोलन में बहुत भिन्नता दिखाते हैं। इससे व्यापारियों को एक सुरक्षा की समग्र प्रवृत्ति का विचार प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है। चलने की औसत लागू करने के लिए इसका एक सरल तरीका व्यापारियों का इस्तेमाल होता है। चलती औसत समय की एक निश्चित मात्रा में सुरक्षा की औसत कीमत है एक सुरक्षा औसत कीमत की साजिश रचने से, मूल्य आंदोलन को सुखाया जाता है। दिन-प्रतिदिन उतार-चढ़ाव हटा दिए जाने के बाद, व्यापारियों को सही रुझान की पहचान करने और संभावना बढ़ाना बेहतर होता है कि यह उनके पक्ष में काम करेगा। (अधिक जानने के लिए, मूविंग एवरेरी ट्यूटोरियल पढ़ें।) चलने की औसत विविधताएं विभिन्न प्रकार की विविधताएं हैं जो औसत से भिन्न होती हैं, लेकिन उनकी गणना कैसे की जाती है, लेकिन प्रत्येक औसत की व्याख्या कैसे की जाती है। गणना केवल मूल्य के आधार पर भार के संबंध में भिन्न होती है, जो प्रत्येक मूल्य बिंदु के समान भार से हाल के डेटा पर अधिक वजन रखने के लिए स्थानांतरित होता है। चलती औसत के तीन सबसे सामान्य प्रकार सरल हैं रैखिक और घातीय सरल मूविंग एवरेज (एसएमए) यह चलने की औसत कीमतों की गणना करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली सबसे आम विधि है। यह केवल समय की अवधि के दौरान पिछले सभी समापन मूल्यों का योग लेता है और गणना में उपयोग की जाने वाली कीमतों की संख्या के आधार पर विभाजित करता है। उदाहरण के लिए, 10-दिवसीय चलती औसत में, पिछले 10 समापन कीमतें एक साथ जोड़ दी जाती हैं और फिर 10 से विभाजित की जाती हैं। जैसा कि आप चित्रा 1 में देख सकते हैं, एक व्यापारी संख्या में वृद्धि करके मूल्यों को बदलकर औसत कम उत्तरदायी बना सकता है। गणना में प्रयुक्त अवधि का गणना में समय की अवधि बढ़ाने से दीर्घकालिक प्रवृत्ति की ताकत को मापने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक और संभावना है कि यह रिवर्स होगा। कई व्यक्तियों का तर्क है कि इस प्रकार की औसत की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु के परिणाम पर एक ही प्रभाव पड़ता है, इसके बावजूद अनुक्रम में यह कहां होता है। आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा अधिक महत्वपूर्ण है और, इसलिए, यह भी एक उच्च भार होना चाहिए। इस तरह की आलोचना मुख्य कारकों में से एक रही है, जो चलती औसत के अन्य रूपों के आविष्कार के लिए अग्रणी है। रैखिक भारित औसत यह चालू औसत सूचक तीन में से कम से कम आम है और बराबर भार की समस्या को हल करने के लिए उपयोग किया जाता है। रैखिक भारित चलती औसत की गणना एक समयावधि में सभी समापन मूल्यों का योग लेती है और डेटा बिंदु की स्थिति से उन्हें गुणा करके और फिर अवधि की संख्या के योग से विभाजित करती है। उदाहरण के लिए, पांच दिवसीय रैखिक भारित औसत में, आज की समाप्ति की कीमत पांच गुणा करके, चार गुणा करके और पहले की अवधि में पहले दिन तक पहुंचने तक। ये संख्याएं एक साथ जोड़ दी जाती हैं और मल्टीप्लायरों के योग से विभाजित की जाती हैं। घातीय मूविंग औसत (एएमए) यह चलती औसत गणना हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक वजन रखने के लिए एक चौरसाई फैक्टर का उपयोग करती है और रैखिक भारित औसत से ज्यादा कुशल माना जाता है गणना की समझ रखने के लिए ज्यादातर व्यापारियों के लिए आम तौर पर जरूरी नहीं होता क्योंकि अधिकांश चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं। घातीय चलती औसत के बारे में याद रखना सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि सरल चलती औसत से संबंधित नई जानकारी के लिए यह अधिक उत्तरदायी है। यह जवाबदेही एक महत्वपूर्ण कारक है कि कई तकनीकी व्यापारियों के बीच यह चलती औसत पसंद क्यों है। जैसा कि आप चित्रा 2 में देख सकते हैं, 15-अवधि की ईएमए बढ़ जाती है और 15-अवधि एसएमए से तेज़ी से गिरती है। यह मामूली अंतर बहुत ज्यादा नहीं लगता है, लेकिन इसके बारे में जागरूक होना एक महत्वपूर्ण कारक है क्योंकि इससे रिटर्न पर असर पड़ सकता है। मूविंग एवरेज के प्रमुख उपयोग मूविंग एवरेज का उपयोग मौजूदा रुझानों और प्रवृत्ति को उलटावों के साथ-साथ समर्थन और प्रतिरोध स्तरों को सेट करने के लिए किया जाता है मूविंग एवरेज का उपयोग तेजी से पहचानने के लिए किया जा सकता है कि चलती औसत की दिशा के आधार पर सुरक्षा एक अपट्रेंड या डाउनट्रेंड में चल रही है या नहीं। जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, जब चलती औसत ऊपर की ओर बढ़ रहा है और इसकी कीमत ऊपर है, तो सुरक्षा एक अपट्रेंड में है। इसके विपरीत, नीचे की कीमत के साथ नीचे की ओर चलती हुई औसत औसत का उपयोग डाउनट्रेन्ड संकेत करने के लिए किया जा सकता है। गति का निर्धारण करने का एक और तरीका चलती औसत की एक जोड़ी के क्रम को देखना है। जब एक अल्पकालिक औसत लंबी अवधि के औसत से ऊपर है, तो प्रवृत्ति ऊपर है दूसरी ओर, कम अवधि के औसत से ऊपर एक दीर्घकालिक औसत प्रवृत्ति में एक निम्न आंदोलन का संकेत करता है। औसत प्रवृत्ति के उलट चलना दो मुख्य तरीकों से बनती है: जब मूल्य एक चल औसत से बढ़ता है और जब यह औसत क्रॉसओवर चलती है पहला आम संकेत तब होता है जब कीमत एक महत्वपूर्ण चलती औसत से बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, जब एक सुरक्षा की कीमत 50-अवधि की चलती औसत से नीचे गिरती है, जैसे चित्रा 4 में, यह एक संकेत है कि अपट्रेंड पीछे हो सकता है। एक प्रवृत्ति उलटा हुआ का दूसरा संकेत तब होता है जब एक चलती औसत दूसरे के माध्यम से पार हो जाती है उदाहरण के लिए, जैसा कि आप चित्रा 5 में देख सकते हैं, यदि 15-दिन की चलती औसत 50-दिवसीय चलती औसत से अधिक हो जाती है, तो यह एक सकारात्मक संकेत है कि मूल्य बढ़ाना शुरू हो जाएगा। यदि गणना में इस्तेमाल की जाने वाली अवधि अपेक्षाकृत कम है, उदाहरण के लिए 15 और 35, यह एक अल्पकालिक प्रवृत्ति का उलट हो सकता है। दूसरी ओर, जब अपेक्षाकृत लंबे समय के फ्रेम के साथ दो औसत पार हो जाते हैं (उदाहरण के लिए 50 और 200), इसका इस्तेमाल प्रवृत्ति में दीर्घकालिक बदलाव का सुझाव देने के लिए किया जाता है। एक और प्रमुख तरीके से चलती औसत का उपयोग किया जाता है जो कि समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की पहचान करता है। एक शेयर जो कि एक प्रमुख चलती औसत का समर्थन करता है, एक बार गिरावट को रोकने और रिवर्स दिशानिर्देश को रोकते हुए यह देखने के लिए असामान्य नहीं है। एक प्रमुख चलती औसत के माध्यम से एक चाल अक्सर तकनीकी व्यापारियों द्वारा एक संकेत के रूप में उपयोग किया जाता है जो कि प्रवृत्ति पीछे हो रही है। उदाहरण के लिए, अगर 200 दिनों की औसत औसत से नीचे की दिशा में कीमत टूट जाती है, तो यह संकेत है कि अपट्रेंड रिवर्सिंग है। चलने की औसत एक सुरक्षा में प्रवृत्ति का विश्लेषण करने के लिए एक शक्तिशाली टूल है। वे उपयोगी समर्थन और प्रतिरोध अंक प्रदान करते हैं और उपयोग करने में बहुत आसान है। चलने की औसत बनाने के दौरान उपयोग किए जाने वाले सबसे सामान्य समय फ्रेम 200-दिन, 100-दिन, 50-दिन, 20-दिन और 10-दिन हैं। 200-दिवसीय औसत एक व्यापार वर्ष का एक अच्छा उपाय माना जाता है, एक आधा वर्ष का 100 दिवसीय औसत, एक साल का एक चौथाई का औसत 50 दिन, एक महीने का 20-दिन का औसत और 10 दो सप्ताह की औसत-औसत औसत चलते हुए तकनीकी व्यापारियों ने कुछ शोर को सुगम कर दिया है जो कि दिन-प्रतिदिन के मूल्य आंदोलनों में पाए जाते हैं, जिससे व्यापारियों को मूल्य प्रवृत्ति का एक स्पष्ट नज़रिया मिलता है। अब तक हम चार्ट और औसत के माध्यम से मूल्य आंदोलन पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। अगले खंड में, मूल्य आंदोलन और पैटर्न की पुष्टि करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली कुछ अन्य तकनीकों को अच्छी तरह से देखें। इस अध्याय में मार्विंस आहार के चार्ट को एक्सेल वर्कशीट से उत्पन्न किया गया था जिसमें आपको अपने खुद के और भी बेहतर प्रयोग करने की अनुमति दी गई थी कैसे चलती औसत आंकड़ों के बीच समग्र प्रवृत्ति की पहचान करता है जो बड़े अल्पकालिक बदलावों के अधीन है इस मॉडल का उपयोग करने के लिए, Excel में वर्कशीट SMOOTH. XLS लोड करें। आपको अपनी स्क्रीन पर ऐसा कुछ देखना चाहिए। अपने मॉनिटर और ग्राफिक्स बोर्ड पर निर्भर करते हुए, आपको पूरे वर्कशीट को देखने के लिए विंडो का आकार बदलना पड़ सकता है चार्ट एक असली लाल रेखा के रूप में असली प्रवृत्ति रेखा को दर्शाता है यह प्रवृत्ति दिन-प्रतिदिन यादृच्छिक विविधताओं से छिपी हुई है, जिसके परिणामस्वरूप पीली लाइनों से जुड़े हरे रंग की हीरे के रूप में तैयार दैनिक माप। चयनित चलती औसत से निकाली जाने वाली प्रवृत्ति एक मोटी नीली रेखा के रूप में तैयार की जाती है। करीब नीली रेखा असली प्रवृत्ति को दर्शाती लाल रेखा का अनुमान लगाती है, अधिक प्रभावी चलती औसत माप में अल्पावधि यादृच्छिक भिन्नता को छानने में रही है। आप नियंत्रण कक्ष के निम्नलिखित बक्से में मान डालकर चलती औसत मॉडल को नियंत्रित कर सकते हैं। चौरसाई यह पैरामीटर चलने की औसत और इसकी चौरसाई की डिग्री का प्रकार चुनता है। अगर सकारात्मक, स्मुटिंग के बराबर चौरसाई के साथ एक तेज गति से चलती औसत का प्रयोग किया जाता है। केवल 0 और 1 के बीच में चिकनाई स्थिरांक मान्य हैं। यदि ऋणात्मक, आखिरी ओवर में एक सरल चलती औसत - चौरसाई दिनों का उपयोग किया जाता है 20 दिन की सरल चलती औसत के प्रभाव को देखने के लिए, स्मूथिंग सेल में -20 दर्ज करें शोर मूल्य दैनिक प्रवृत्ति के प्रति दिन यादृच्छिक गड़बड़ी को निर्दिष्ट करता है। यदि आप शोर 10 पर सेट करते हैं, तो मापा गया मान बेतरतीब ढंग से विस्थापित हो जाएगा। प्राथमिक प्रवृत्ति में अंक के यादृच्छिक विस्थापन में हर बार वर्कशीट का पुनर्गलन होता है। वर्तमान रुझान के एक भिन्न यादृच्छिक विस्थापन के प्रभावों को दिखाने के लिए, पुनर्गणना को बल देने के लिए दबाएं। चूंकि चलती औसत पूर्व माप पर वापस दिखता है, इसलिए यह वर्तमान रुझान को दर्शाता है शिफ्ट सेल में विस्थापन के दिनों की संख्या को दर्ज करके आप इस अंतराल को रद्द करने के लिए चलती औसत पिछड़े समय में बदलाव कर सकते हैं। यह आपको मूल प्रवृत्ति के साथ विभिन्न चलती औसत से प्राप्त प्रवृत्ति वक्र के आकार की तुलना करने की अनुमति देता है। शून्य का एक शिफ्ट मूल्य विस्थापन को निष्क्रिय करता है और वास्तविक चलन के संबंध में चलती औसत चलती है, जैसा कि वर्तमान डेटा से दैनिक गणना करता है। सरल चलती औसत के लिए, चिकनाई के आधे दिनों की एक शिफ्ट आमतौर पर प्रवृत्ति को संरेखित करती है और औसत चलती है। एक तेज गति से चलती औसत के लिए, 0.9 का एक चिकनाई मूल्य लगभग 10 के शिफ्ट के साथ गठबंधन किया जा सकता है। आयाम इस मॉडल में प्रयुक्त प्रवृत्ति को कोसाइन फ़ंक्शन द्वारा उत्पन्न किया गया है। आयाम चोटी के चोटी के लिए प्रवृत्ति की सीमा को नियंत्रित करता है भिन्नरूप में आयाम के मूल्य का दोगुना दोगुना है। दर प्राथमिक प्रवृत्ति की अवधि को नियंत्रित करती है, जिसे गर्त से लेकर चरम तक की संख्या और इसके विपरीत के रूप में निर्दिष्ट किया गया है। जैसा कि आप दर को कम करते हैं यह प्रवृत्ति अधिक तेज़ी से बदलती है, जिसके लिए लघु-अवधि की चलती औसत का पालन करने की आवश्यकता होती है। मैं कैसे आगे बढ़कर औसत और पीछे की तरफ बढ़ सकता हूं (wvideo) सबसे पहले, चार्टिस्ट मौजूदा दिन की औसत मूल्य के चलते मौजूदा दिन की कीमत की तुलना करना चाहते हैं। ऐसा करने के लिए, चलती औसत को एक अवधि में बदलाव करने की आवश्यकता है। दूसरा, 50 दिन की चलती औसत पिछले पचास दिनों का औसत है और कुछ चार्टलिस्ट्स उस 50-दिवसीय अवधि के मध्य में इस मान को दिखाना पसंद करते हैं। यह एक केंद्रित चलती औसत के रूप में भी जाना जाता है चार्टर्स पैरामीटर्स के लिए अल्पविराम और संख्या जोड़कर चलती औसत पीछे या पीछे की ओर स्थानांतरित कर सकते हैं। एक कॉमा और एक संख्या को 50-दिवसीय मूविंग एवरेज (50,25) में जोड़ने से इसे 25 अवधियों को आगे बढ़ाना होगा, जो इसे भविष्य में रखेगा। एक चल औसत को एक शून्य से चिह्न (50, -25) के साथ संख्या से पहले वापस स्थानांतरित किया जा सकता है। यह 25 वें अवधि के पीछे चलती औसत बदलाव करेगा, जो उसे लुकबैक अवधि (50 दिन) के बीच में डाल देगा। ऊपर दिए गए चार्ट में नीले रंग की एक सामान्य 50-दिवसीय एसएमए दिखाया गया है, जो कि लाल और एक केन्द्रित चलती औसत में हरे रंग में आगे बढ़कर चलती औसत है। शार्प्रार्ट्स उपयोगकर्ता मूविंग एवरेज का उपयोग करने वाले संकेतक भी बदल सकते हैं। इसमें बोलिन्जर बैंड, केल्टनर चैनल, एसएमए लिफाफा और मूल्य चैनल शामिल हैं। उपर्युक्त उदाहरण से पता चलता है कि एसएमए लिफाफेट ने एक अवधि (10,1,1) को स्थानांतरित कर दिया है। अंत में अतिरिक्त 1 स्थानांतरण पैरामीटर है। यह लाइन कल की सूचक मूल्य के साथ वर्तमान मूल्य बार ऊपर। यह उपयोगी है यदि आप जानना चाहते हैं कि आज की कीमत की कार्रवाई पिछले दिन के सूचक मूल्य से ऊपर या नीचे तोड़ने के लिए पर्याप्त है।