घातीय चलती - औसत - सप्तक

MOVAVG से घातीय चलती औसत सही नहीं है। किसी और को एमओवीएवीजी फ़ंक्शन का उपयोग घातीय भार के साथ करने का अनुभव है और अगर मैं ई भार निर्दिष्ट नहीं करता है, तो मैं सही तरीके से एक सरल चलती औसत प्राप्त करता हूँ लेकिन जब मैं निर्दिष्ट करता हूँ और मुझे संख्या मिलती है जो सही मायने मैं उत्सुक हूँ अगर यहां इस्तेमाल घातीय भार किसी तरह से सामान्यतः माना जाता है से अलग है उदाहरण के लिए, स्टॉक की कीमत के रुझान की गणना करने के लिए, एक आम तौर पर एमएसीडी चलती औसत कनवर्जेन्स विचलन की गणना करता है। एमएसीडी 12-दिन घातीय चलती औसत शून्य से 26-दिन घातीय औसत चल रहा है.तो ओक्टेव में, मैंने निम्नलिखित किया। लम्बा मोवावव डेटा, प्राइस, 12,26, ई एमएसीडी शॉर्टमा - लांगमा। एक विशिष्ट स्टॉक के लिए, एमएसीडी वैल्यू आमतौर पर एकल-अंकों में बीटीटी बी ओथ मेरे एस हॉर्टमा और एल ऑगमा ट्रैक पी चावल बहुत बारीकी से है, और इसलिए एमएसीडी -10 -4 की सीमा में रहता है, जो स्पष्ट रूप से गलत है कृपया मदद करें। विस्तारणीय मूविंग औसत। घातीय मूविंग औसत। घातीय मूविंग औसत सामान्य गणना मूल्य से दोनों गणना पद्धति से अलग है और जिस तरह से कीमतें भारित हैं घातीय मूविंग औसत को शुरुआती अक्षर में छोटा किया गया है ईएमए प्रभावी रूप से भारित चलती औसत है, ईएमए के साथ, भार यह है कि हाल के दिनों की कीमतें पुरानी कीमतों की तुलना में अधिक वजन दी जाती हैं इसके पीछे सिद्धांत यह है कि हाल की कीमतों को और अधिक महत्वपूर्ण माना जाता है पुरानी कीमतों की तुलना में, विशेष रूप से लंबी अवधि के साधारण औसत के रूप में उदाहरण के लिए, 200 दिनों की कीमतें 6 महीने से अधिक की कीमत के आंकड़ों पर समान वजन रखती हैं और इसे थोड़ी-थोड़ी पुरानी तारीख के रूप में माना जा सकता है। ईएमए का अनुमान थोड़ा अधिक है सी सरल मूविंग औसत की तुलना में ओम्प्लेक्स लेकिन इसका फायदा यह है कि पिछले 200 दिनों के लिए प्रत्येक क्लियरिंग मूल्य को कवर करने वाले डेटा का एक बड़ा रिकार्ड या कई दिनों तक माना जा रहा है जिसे रखने की आवश्यकता नहीं है आपको केवल सभी को पिछला दिन के लिए एएमए और एक्सपोनेंट के बारे में गणना करने के लिए आज की समाप्ति मूल्य। प्रारंभिक रूप से, ईएमए के लिए, एक प्रतिपादक की गणना की जानी चाहिए, शुरू करने के लिए, दिनों की संख्या को लें, जो आपको ईएमए की गणना और एक को जोड़ना है जिस दिन आप 200 दिनों की चलती औसत के लिए उदाहरण के लिए विचार कर रहे हैं, गणना के भाग के रूप में 201 प्राप्त करने के लिए जोड़ें, हम इस दिन 1 कॉल करेंगे। तब, एक्सपोनेंट प्राप्त करने के लिए, बस नंबर 2 लें और इसे 1 दिन के लिए बांट दें उदाहरण के लिए 200 दिन चलती औसत के लिए एक्सपोनेंट 2 2 201 होगा, जो 0 01 के बराबर होगा। यदि घातीय मूविंग औसत पर पूर्ण गणना होती है। एक बार जब हम घाट प्राप्त कर लेंगे, तो अब हमें दो अधिक सूचनाएं हैं जो हमें करने में सक्षम हैं पूर्ण गणना पहला कल की घातीय मूविंग औसत हम मान लेंगे कि हम पहले से ही यह जानते हैं क्योंकि हम कल इसे गणना करेंगे हालांकि, अगर आप कल की ईएमए की जानकारी नहीं रखते हैं, तो आप कल के लिए सरल मूविंग औसत की गणना करके शुरू कर सकते हैं, और इस जगह का उपयोग कर सकते हैं ईएमए की पहली गणना अर्थात् आज ईएमए की गणना तो कल कल आप एएमए का उपयोग कर सकते हैं जो आपने आज गणना की है, और इसी तरह। जानकारी की दूसरी टुकड़ी हमें आज की समाप्ति मूल्य है मान लीजिए कि हम आज की गणना करना चाहते हैं एक शेयर या स्टॉक के लिए 200 दिन का घातीय मूविंग एवर जो 120 पेंस या सेंट का पिछले दिन ईएमए है और 136 पेंस की मौजूदा कीमत समापन मूल्य है। पूर्ण गणना हमेशा इस प्रकार है जैसा कि आज के घातीय चलते औसत वर्तमान दिन बंद है मूल्य एक्स एक्सपोनंट पिछले दिन ईएमए एक्स 1- एक्सपोनेंट। तो, ऊपर दिए गए उदाहरण के आंकड़ों का उपयोग करते हुए, आज के 200 दिन ईएमए 136 x 0 01 120 x 1- 0 01 होगा, जो आज के 120 के लिए एक ईएमए के बराबर होता है। इस threa से बिट्स डीआई ने इस फ़ंक्शन को ओक्टेएव के फिल्टर फ़ंक्शन का उपयोग करते हुए बनाया है.यह सरल चलती औसत के साथ शुरू होता है क्योंकि आधार वी, घाटी में चलने वाली औसत खिड़की की गणना करने के लिए संख्याओं के कॉलम वेक्टर है, मैं उपयोग किए गए दिनों की एक संख्या के रूप में एक पूर्णांक है 12.यह एक गणितीय इस फ़ंक्शन का विवरण। नोट करें कि पेज 2 एन 1 का उपयोग करता है जहां n विंडो है या अल्फ़ा के रूप में दिनों की संख्या, लेकिन मैं 1 n का उपयोग करता हूं क्योंकि अल्फ़ा का वह मान मेरी ज़रूरतों को फिट करता है अल्फ़ा की आवश्यकता के अनुसार समायोजित करें। वैकल्पिक रूप से, मुझे कभी-कभी मेरे इनपुट की आवश्यकता होती है मिलान करने के लिए आउटपुट वेक्टर एस आयाम मैं नेएनए के साथ अमान्य मानों को भरते हुए एमईवीएन NaN खिड़की -1 1 औसत वी को चलती ईमेन फ़ंक्शन में अंतिम पंक्ति के रूप में जोड़ते हैं आप इसे साधारण एजीजी से भी भर सकते हैं यदि आप किसी अनुमान के अनुमान चाहते हैं।