स्थानांतरण - औसत - अरमा

स्थाई ऑटरेसेगेस एआर, चलती औसत एमए, और स्थिर मिश्रित एआरएमए प्रक्रियाएं। स्थाई ऑटरेगरिव एआर प्रक्रिया स्टेशनरी ऑटरेहेडिव एआर प्रक्रियाओं में सैद्धांतिक autocressrelation फ़ंक्शन एसीएफ है जो शोर की ओर झुकती है, शून्य को बंद करने के बजाय, ऑटोकॉरेलेशन गुणांक अक्सर साइन में वैकल्पिक हो सकता है, या एक तरंग-समान पैटर्न दिखाएं, लेकिन सभी मामलों में, वे पूंछ शून्य की ओर रुकते हैं, इसके विपरीत, एआर प्रक्रिया के साथ क्रम पी में सैद्धांतिक आंशिक ऑटोोक्रैरेलेशन फ़ंक्शन पीएसीएफ है जो अंतराल के बाद शून्य में कट जाता है। अंतिम पीएसीएफ स्पाइक की अंतराल लंबाई एआर के बराबर होती है प्रक्रिया के क्रम में, पी औसत एमए प्रक्रिया चलती है एमए की सैद्धांतिक ACF क्रमिक प्रक्रियाओं के साथ क्रमशः क्यू के बाद शून्य के बाद शून्य में कट जाता है, प्रक्रिया के एमए क्रम हालांकि, उनके सैद्धांतिक पीएसीएफ शून्य की ओर क्षय अंतिम एसीएफ के अंतराल की लंबाई स्पाइक प्रक्रिया के एमए ऑर्डर के बराबर है, क्ष स्टेशनरी मिश्रित एआरएमए प्रक्रिया स्थिर मिश्रित एआरएमए प्रक्रियाएं एआर और एमए कैरेक्टरिस के मिश्रण को दर्शाती हैं सीएस सैद्धांतिक एसीएफ और पीएसीएफ पूंछ दोनों की ओर शून्य के पास। कॉपीराइट 2016 मिनिटैब इंक सभी अधिकार सुरक्षित। निष्कर्ष एकीकृत एकीकृत मूविंग औसत - एआरआईएएएआर। Autoregressive एकीकृत मूविंग औसत - ARIMA। एक सांख्यिकीय विश्लेषण मॉडल जो भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए समय श्रृंखला डेटा का उपयोग करता है यह प्रतिगमन विश्लेषण का एक रूप है जो वास्तविक डेटा मूल्यों का उपयोग करने के बजाय श्रृंखला में मानों के बीच अंतरों की जांच करके शेयरों और वित्तीय बाजारों द्वारा उठाए गए प्रतीत होता है यादृच्छिक चलने पर भविष्य के आंदोलनों की भविष्यवाणी करना चाहता है। आटोमैरेसिव और अनुमानित आंकड़ों के भीतर अनुमानित आंकड़ों को बदलते औसत के रूप में संदर्भित किया जाता है। Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA. This मॉडल प्रकार को आम तौर पर एआरआईएपी, डी, क्यू के रूप में जाना जाता है, डेटा सेट, क्रमशः एआरआईएएमए मॉडलिंग खाते के रुझान, मौसम चक्र, त्रुटियों और गैर-स्टे को ले सकता है सामुदायिक मूविंग एवरेज - एसएमए। BREAKING डाउन सरल मूविंग एवरल - एसएमए। सरल चलती औसत अनुकूलन योग्य है जिसमें इसे अलग-अलग समय की अवधि के लिए गणना की जा सकती है, बस समापन मूल्य को जोड़कर कई समय अवधि के लिए सुरक्षा की और फिर समय अवधि की संख्या से इस कुल को विभाजित करते हैं, जो समय की अवधि के दौरान सुरक्षा की औसत कीमत देता है एक सरल चलती औसत में अस्थिरता को धीमा कर देता है, और यह मूल्य प्रवृत्ति को देखने में आसान बनाता है एक सिक्योरिटी के जरिए सरल चलती औसत पॉइंट्स, इसका मतलब है कि सुरक्षा की कीमत बढ़ रही है यदि यह नीचे इंगित कर रहा है तो इसका मतलब है कि सुरक्षा की कीमत कम हो रही है चलती औसत के लिए समय सीमा, चिकनी आसान चल औसत ए छोटी अवधि के चलते औसत अधिक अस्थिर होता है, लेकिन इसकी पढ़ाई स्रोत डेटा के करीब है। विश्लेषणात्मक महत्व। मॉविंग औसत एक महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक उपकरण है जो वर्तमान मूल्य प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए उपयोग किया जाता है। और एक स्थापित प्रवृत्ति में बदलाव की संभावना विश्लेषण में सरल चलती औसत का उपयोग करने का सरलतम रूप से इसका उपयोग तेजी से पहचानने के लिए किया जा रहा है कि कोई सुरक्षा अपट्रेंड या डाउनट्रेन्ड में है, एक और लोकप्रिय, हालांकि थोड़ा और जटिल विश्लेषणात्मक उपकरण यद्यपि तुलना करना है प्रत्येक कवर अलग-अलग समय फ्रेम के साथ सरल चलती औसत की जोड़ी यदि एक छोटी अवधि की सरल चलती औसत एक लंबी अवधि के औसत से ऊपर है, तो एक अपट्रेंड की उम्मीद है दूसरी तरफ, एक छोटी-सी अवधि के औसत से नीचे का एक दीर्घकालिक औसत नीचे की ओर संकेत करता है प्रवृत्ति में आंदोलन। लोकप्रिय व्यापार पैटर्न। सरल चलती औसत का उपयोग करने वाले दो लोकप्रिय व्यापारिक पैटर्नों में मौत का पार और एक सुनहरा क्रॉस शामिल होता है एक मौत पार तब होता है जब 50-दिवसीय सरल चलती औसत 200-दिवसीय चलती औसत से नीचे जाता है यह एक माना जाता है मंदी के संकेत, आगे की हानि स्टोर में होती है गोल्डन क्रॉस तब होता है जब लंबी अवधि के चलने वाले औसत से कम होने वाली अल्पावधि चलती औसत ब्रेक उच्च ट्रेडिंग वॉल्यूम से मजबूत होता है, यह फर संकेत कर सकता है लाभ मिलते हैं।