घातीय मूविंग औसत
किसी भी चलती औसत से बेहतर आप जानते हैं। Binarium पर McGinley Dynamic का उपयोग कैसे करें?
McGinley Dynamic नाम के संकेतक का आविष्कार 1990 के दशक में John R. McGinley द्वारा किया गया था। वह चार्टर्ड मार्केट टेक्निशियन घातीय मूविंग औसत हैं। वह एक ऐसे संकेतक पर काम कर रहा था जो बाजार की बदलती परिस्थितियों के साथ अपने आप एडजस्ट हो जाएगा। उनके शोध का परिणाम मैकगिनले डायनेमिक इंडिकेटर है।
सरल चलती औसत
एसएमए पिछली समापन कीमतों की गणना करता है और फिर उन्हें गणना के लिए उपयोग की जाने वाली अवधियों की संख्या से विभाजित करता है। यदि, उदाहरण के लिए, हम १०-दिवसीय एसएमए लेते हैं, तो हमें पिछले १० दिनों के समापन मूल्यों को जोड़ना होगा और फिर १० से विभाजित करना होगा। यदि हम ५०-दिवसीय एसएमए लेते हैं, तो यह १०-दिवसीय एसएमए की तुलना में धीमी गति से आगे बढ़ेगा। . और यह जितना आसान होता है, कीमत में बदलाव की प्रतिक्रिया उतनी ही धीमी होती है। उच्च अस्थिरता के समय, मूल्य कार्रवाई का मूल्यांकन करना मुश्किल हो सकता है और कुछ गलत संकेत हो सकते हैं। इससे वह नुकसान हो सकता है जिससे हम बचना चाहते हैं।
एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज
ईएमए पुराने की तुलना में मौजूदा कीमतों पर अधिक ध्यान देता है। इस प्रकार, यह एसएमए की तुलना में कीमतों पर बहुत तेजी से प्रतिक्रिया करता है। शॉर्ट टर्म ट्रेडिंग में यह बहुत मददगार है। सबसे अच्छा प्रवेश और निकास बिंदु प्राप्त करने के लिए व्यापारी आमतौर पर एसएमए और ईएमए दोनों का उपयोग कर रहे हैं। हालांकि, ईएमए सही नहीं है। यहां, एसएमए के समान, कीमतें बाजार से आगे निकल सकती हैं।
EMA20 वर्तमान मूल्य परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया करता है
चलती औसत पर McGinleys अनुसंधान
मैकगिनले ने मूविंग एवरेज को अपूर्ण पाया। पहली समस्या यह थी कि उन्हें अक्सर गलत तरीके से लागू किया जाता था। चलती औसत की अवधि को बाजार में परिवर्तन की गति से समायोजित किया जाना चाहिए। लेकिन यह तय करना बहुत मुश्किल है कि उस विशेष क्षण में 10-दिन या 50-दिवसीय चलती औसत का उपयोग करना है या नहीं। मैकगिनले बाजार की गति के अनुसार चलती औसत की लंबाई का स्वत: समायोजन शुरू करके इस समस्या को हल करना चाहता था।
मैकगिनले ने चलती औसत में एक और समस्या देखी कि वे अक्सर कीमतों से बहुत घातीय मूविंग औसत दूर होते हैं। उन्हें पोजीशन खोलने के लिए सही संकेत देने के लिए कीमत का पालन करना चाहिए, लेकिन वे बार-बार विफल होते हैं। इस प्रकार, वह एक संकेतक बनाना चाहता था जो कीमतों का बारीकी से पालन करेगा, चाहे बाजार की गति कोई भी हो, और इस प्रकार यह व्हिपसॉ से बच जाएगा।
अपने शोध के दौरान, McGinley ने McGinley Dynamic का आविष्कार किया जो उपरोक्त समस्याओं को हल कर रहा था। उसके संकेतक की गणना करने का सूत्र इस प्रकार है:
मैकगिनले डायनेमिक को Binarium पर सेट करना
Binarium प्लेटफॉर्म पर अपना खाता खोलें और चार्ट विश्लेषण आइकन खोजें। खोज विंडो में 'mc' का परिचय दें। फिर McGinley Dynamic पर क्लिक करें और यह आपके चार्ट में जुड़ जाएगा।
अब आप अवधि, स्रोत (जिसकी कीमत O, H, L या C का उपयोग गणना के लिए किया जाता है), संकेतक लाइन का रंग और मोटाई बदल सकते हैं।
मैकगिनले डायनेमिक में एक चलती औसत की उपस्थिति है, लेकिन यह बाद वाले की तुलना में काफी बेहतर है। यह कीमत से अलगाव को न्यूनतम तक कम कर देता है इसलिए यह व्हिपसॉ से बचता है। इसके अलावा, यह स्वचालित रूप से लागू गणनाओं के लिए धन्यवाद होता है।
मैकगिनले डायनेमिक इंडिकेटर का उपयोग कैसे करें
McGinley Dynamic को बाज़ार उपकरण के रूप में काम करने के लिए बनाया गया था, लेकिन यह एक संकेतक के रूप में भी बढ़िया है। यह एसएमए या ईएमए से अधिक प्रतिक्रियाशील है। डाउन मार्केट में इसकी लाइन बहुत तेज चलती है और ऊपर के बाजारों में थोड़ी धीमी।
मैकगिनले डायनेमिक (50) एक गतिशील समर्थन-प्रतिरोध लाइन के रूप में पूरी तरह से काम करता है
इसका उपयोग गतिशील समर्थन या प्रतिरोध रेखा के रूप में किया जा सकता है। यदि आप चार्ट पर अतिरिक्त रूप से समर्थन/प्रतिरोध स्तर बनाते हैं, तो आपको अपने लेनदेन के लिए आसानी से प्रवेश बिंदु मिल जाएंगे।
मैकगिनले डायनेमिक का समर्थन और प्रतिरोध स्तरों के साथ संगम में उपयोग करना एक अच्छा विचार है
सीधे अपने Binarium डेमो खाते में जाएँ और McGinley Dynamic की जाँच करें। प्लेटफ़ॉर्म पर सभी नए टूल आज़माने के लिए यह एक जोखिम-मुक्त विकल्प है। एक बार जब आप संकेतक से परिचित हो जाते हैं तो आप अपने नए कौशल को वास्तविक खाते में स्थानांतरित कर सकते हैं।
किसी भी चलती औसत से बेहतर आप जानते हैं। Binary.com पर McGinley Dynamic का उपयोग कैसे करें?
McGinley Dynamic नाम के संकेतक का आविष्कार 1990 के दशक में John R. McGinley द्वारा किया गया था। वह चार्टर्ड मार्केट टेक्निशियन हैं। वह एक ऐसे संकेतक पर काम कर रहा था जो बाजार की बदलती परिस्थितियों के साथ अपने आप एडजस्ट हो जाएगा। उनके शोध का परिणाम मैकगिनले डायनेमिक इंडिकेटर है।
सरल चलती औसत
एसएमए पिछली समापन कीमतों की गणना करता है और फिर उन्हें गणना के लिए उपयोग की जाने वाली अवधियों की संख्या से विभाजित करता है। यदि, उदाहरण के लिए, हम १०-दिवसीय एसएमए लेते हैं, तो हमें पिछले १० दिनों के समापन मूल्यों को जोड़ना होगा और फिर १० से विभाजित करना होगा। यदि हम ५०-दिवसीय एसएमए लेते हैं, तो यह १०-दिवसीय एसएमए की तुलना में धीमी गति से आगे बढ़ेगा। . और यह जितना आसान होता है, कीमत में बदलाव की प्रतिक्रिया उतनी ही धीमी होती है। उच्च अस्थिरता के समय, मूल्य कार्रवाई का मूल्यांकन करना मुश्किल हो सकता है और कुछ गलत संकेत हो सकते हैं। इससे वह नुकसान हो सकता है जिससे हम बचना चाहते हैं।
एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज
ईएमए पुराने की तुलना में मौजूदा कीमतों पर अधिक ध्यान देता है। इस प्रकार, यह एसएमए की तुलना में कीमतों पर बहुत तेजी से प्रतिक्रिया करता है। शॉर्ट टर्म ट्रेडिंग में यह बहुत मददगार है। सबसे अच्छा प्रवेश और निकास बिंदु प्राप्त करने के लिए व्यापारी आमतौर पर एसएमए और ईएमए दोनों का उपयोग कर रहे हैं। हालांकि, ईएमए सही नहीं है। यहां, एसएमए के समान, कीमतें बाजार से आगे निकल सकती हैं।
EMA20 वर्तमान मूल्य परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया करता है
चलती औसत पर McGinleys अनुसंधान
मैकगिनले ने मूविंग एवरेज को अपूर्ण पाया। पहली समस्या यह थी कि उन्हें अक्सर गलत तरीके से लागू किया जाता था। चलती औसत की अवधि को बाजार में परिवर्तन की गति से समायोजित किया जाना चाहिए। लेकिन यह तय करना बहुत मुश्किल है कि उस विशेष क्षण में 10-दिन या 50-दिवसीय चलती औसत का उपयोग करना है या नहीं। मैकगिनले बाजार की गति के अनुसार चलती औसत की लंबाई का स्वत: समायोजन शुरू करके इस समस्या को हल करना चाहता था।
मैकगिनले ने चलती औसत में एक और समस्या देखी कि वे अक्सर कीमतों से बहुत दूर होते हैं। उन्हें पोजीशन खोलने के लिए सही संकेत देने के लिए कीमत का पालन करना चाहिए, लेकिन वे बार-बार विफल होते हैं। इस प्रकार, वह एक संकेतक बनाना चाहता था जो कीमतों का बारीकी से पालन करेगा, चाहे बाजार की गति कोई भी हो, और इस प्रकार यह व्हिपसॉ से बच जाएगा।
अपने शोध के दौरान, McGinley ने McGinley Dynamic का आविष्कार किया जो उपरोक्त समस्याओं को हल कर रहा था। उसके संकेतक की गणना करने का सूत्र इस प्रकार है:
मैकगिनले डायनेमिक को Binary.com पर सेट करना
Binary.com प्लेटफॉर्म पर अपना खाता खोलें और चार्ट विश्लेषण आइकन खोजें। खोज विंडो में 'mc' का परिचय दें। फिर McGinley Dynamic पर क्लिक करें और यह आपके चार्ट में जुड़ जाएगा।
अब आप अवधि, स्रोत (जिसकी कीमत O, H, L या C का उपयोग गणना के लिए किया जाता है), संकेतक लाइन का रंग और मोटाई बदल सकते हैं।
मैकगिनले डायनेमिक में एक चलती औसत की उपस्थिति है, लेकिन यह बाद वाले की तुलना में काफी बेहतर है। यह कीमत से अलगाव को न्यूनतम तक कम कर देता है इसलिए यह व्हिपसॉ से बचता है। इसके अलावा, यह स्वचालित रूप से लागू गणनाओं के लिए धन्यवाद होता है।
मैकगिनले डायनेमिक इंडिकेटर का उपयोग कैसे करें
McGinley Dynamic को बाज़ार उपकरण के रूप में काम करने के लिए बनाया गया था, लेकिन यह एक संकेतक के रूप में भी बढ़िया है। यह एसएमए या ईएमए से अधिक प्रतिक्रियाशील है। डाउन मार्केट में इसकी लाइन बहुत तेज चलती है और ऊपर के बाजारों में थोड़ी धीमी।
मैकगिनले डायनेमिक (50) एक गतिशील समर्थन-प्रतिरोध लाइन के रूप में पूरी तरह से काम करता है
इसका उपयोग गतिशील समर्थन या प्रतिरोध रेखा के रूप में किया जा सकता है। यदि आप चार्ट पर अतिरिक्त रूप से समर्थन/प्रतिरोध स्तर बनाते हैं, तो आपको अपने लेनदेन के लिए आसानी से प्रवेश बिंदु मिल जाएंगे।
मैकगिनले डायनेमिक का समर्थन और प्रतिरोध स्तरों के साथ संगम में उपयोग करना एक अच्छा विचार है
सीधे अपने Binary.com डेमो खाते में जाएँ और McGinley Dynamic की जाँच करें। प्लेटफ़ॉर्म पर सभी नए टूल घातीय मूविंग औसत आज़माने के लिए यह एक जोखिम-मुक्त विकल्प है। एक बार जब आप संकेतक से परिचित हो जाते हैं तो आप अपने नए कौशल को वास्तविक खाते में स्थानांतरित कर सकते हैं।
आप जानते हैं किसी भी चलती औसत से बेहतर। ExpertOption पर मैकगिनली डायनामिक का उपयोग कैसे करें?
मैकगिनले डायनामिक नाम के सूचक का आविष्कार 1990 के दशक में जॉन आर मैकगिनले द्वारा किया गया था। वह चार्टर्ड मार्केट टेक्निशियन हैं। वह एक ऐसे इंडिकेटर पर काम कर रहे थे जो बाजार की बदलती परिस्थितियों के हिसाब से अपने आप एडजस्ट हो जाए। उनके शोध का परिणाम मैकगिनले डायनेमिक इंडिकेटर है।
सिंपल मूविंग एवरेज
SMA पिछले समापन मूल्यों की गणना करता है और फिर उन्हें गणना के लिए उपयोग की जाने वाली अवधियों की संख्या से विभाजित करता है। यदि, उदाहरण के लिए, हम 10-दिवसीय SMA लेते हैं, तो हमें पिछले 10 दिनों के समापन मूल्यों को जोड़ना होगा और फिर 10 से विभाजित करना होगा। यदि हम 50-दिवसीय SMA लेते हैं, तो यह 10-दिनों की तुलना घातीय मूविंग औसत में धीमी गति से आगे बढ़ेगा। . और यह जितना चिकना होता है, कीमतों में बदलाव की प्रतिक्रिया उतनी ही धीमी होती है। उच्च अस्थिरता के समय में, मूल्य कार्रवाई का मूल्यांकन करना मुश्किल हो सकता है और कुछ झूठे संकेत हो सकते हैं। इससे वह नुकसान हो सकता है जिससे हम बचना चाहेंगे।
घातीय मूविंग औसत
ईएमए पुराने की तुलना में मौजूदा कीमतों पर अधिक ध्यान देता है। इस प्रकार, यह एसएमए की तुलना में बहुत तेजी से कीमतों पर प्रतिक्रिया करता है। शॉर्ट टर्म ट्रेडिंग में यह बहुत मददगार है। व्यापारी आमतौर पर सर्वोत्तम प्रवेश और निकास बिंदु प्राप्त करने के लिए एसएमए और ईएमए दोनों का उपयोग कर रहे हैं। हालांकि, ईएमए सही नहीं है। यहां, एसएमए की तरह ही, कीमतें बाजार से आगे निकल सकती हैं।
EMA20 मौजूदा मूल्य परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया करता है
McGinleys मूविंग एवरेज पर शोध करता है
मैकगिनले ने मूविंग एवरेज को अपूर्ण पाया। पहली समस्या यह थी कि उन्हें अक्सर गलत तरीके से लागू किया जाता था। चलती औसत की अवधि को बाजार में परिवर्तन की गति से समायोजित किया जाना चाहिए। लेकिन यह तय करना बहुत मुश्किल है कि उस खास पल में 10-दिन या 50-दिन की चलती औसत का उपयोग करना है या नहीं। मैक्गिनले बाजार की गति के अनुसार चलती औसत की लंबाई के स्वत: समायोजन की शुरुआत करके इस समस्या को हल करना चाहता था।
एक और समस्या मैकगिनले ने मूविंग एवरेज में देखी कि वे अक्सर कीमतों से बहुत अलग होते हैं। उन्हें पोजीशन खोलने के लिए सही संकेत देने के लिए कीमत का पालन करना चाहिए, लेकिन वे बार-बार असफल होते हैं। इस प्रकार, वह एक ऐसा संकेतक बनाना चाहता था जो कीमतों का घातीय मूविंग औसत बारीकी से पालन करे, चाहे बाजार की गति कोई भी हो, और इस प्रकार यह व्हिपसॉ से बचेगा।
अपने शोध के दौरान, मैकगिनले ने मैकगिनले डायनेमिक का आविष्कार किया जो उपरोक्त समस्याओं को हल कर रहा था। इसके संकेतक की गणना करने का सूत्र इस प्रकार है:
एक्सपर्टऑप्शन पर मैकगिनले डायनेमिक सेट अप करना
अपना खाता एक्सपर्टऑप्शन प्लेटफॉर्म पर खोलें और चार्ट विश्लेषण आइकन खोजें। एक खोज विंडो में 'एमसी' का परिचय दें। इसके बाद मैकगिनले डायनेमिक पर क्लिक करें और यह आपके चार्ट में जुड़ जाएगा।
अब आप अवधि, स्रोत (गणना के लिए किस मूल्य का उपयोग किया जाता है), संकेतक रेखा का रंग और मोटाई बदल सकते हैं।
मैकगिनले डायनामिक में मूविंग एवरेज का आभास होता है, लेकिन यह बाद वाले की तुलना में बहुत बेहतर है। यह मूल्य से अलगाव को न्यूनतम तक कम कर देता है इसलिए यह व्हिपसॉ से बचा जाता है। इसके अलावा, यह स्वचालित रूप से लागू गणनाओं के लिए धन्यवाद होता है।
मैकगिनले डायनेमिक इंडिकेटर का उपयोग कैसे करें
McGinley Dynamic को मार्केट टूल के रूप में काम करने के लिए बनाया गया था, लेकिन यह एक इंडिकेटर के रूप में भी बहुत अच्छा है। यह एसएमए या ईएमए से अधिक प्रतिक्रियाशील है। इसकी लाइन नीचे के बाजारों में बहुत तेजी से चलती है और ऊपर के बाजारों में थोड़ी धीमी होती है।
McGinley Dynamic (50) डायनेमिक सपोर्ट-रेसिस्टेंस लाइन के रूप में पूरी तरह से काम करता है
इसका उपयोग गतिशील समर्थन या प्रतिरोध रेखा के रूप में किया जा सकता है। यदि आप चार्ट पर अतिरिक्त समर्थन/प्रतिरोध स्तर बनाते हैं, तो आपको अपने लेन-देन के लिए प्रवेश के बिंदु आसानी से मिल जाएंगे।
समर्थन और प्रतिरोध स्तरों के संगम में मैकगिनले डायनेमिक का उपयोग करना एक अच्छा विचार है
सीधे अपने एक्सपर्टऑप्शन डेमो अकाउंट पर जाएं और मैकगिनली डायनेमिक की जांच करें। प्लेटफॉर्म पर सभी नए टूल्स को आजमाने के लिए यह एक जोखिम-मुक्त विकल्प है। एक बार जब आप संकेतक से परिचित हो जाते हैं तो आप अपने नए कौशल को वास्तविक खाते में स्थानांतरित कर सकते हैं।
समय घातीय मूविंग औसत क्रम विश्लेषण का उपयोग करते हुए जनशक्ति पूर्वानुमान के 2 उदाहरण
समय क्रम विश्लेषण का उपयोग करते हुए जनशक्ति पूर्वानुमान के 2 उदाहरण
समय क्रम विश्लेषण का उपयोग करते हुए जनशक्ति पूर्वानुमान के 2 उदाहरण - 1523 शब्दों में
किसी संगठन के संचालन के प्रबंधन में, हमारे लिए आवधिक जनशक्ति पूर्वानुमान करना बहुत महत्वपूर्ण है। यहां बताए गए सभी जनशक्ति पूर्वानुमान उपकरणों का उपयोग योजना बनाने के उपकरण के रूप में भी किया जा सकता है। नियोजन के लिए मात्रात्मक साधनों की समझ सुनिश्चित करने के लिए, हमने संगठनों में इसके अनुप्रयोग को समझने के लिए जनशक्ति नियोजन के संदर्भ में समझाया है।
जनशक्ति के संबंध में महत्वपूर्ण बिंदु हैं:
समय श्रृंखला विश्लेषण घातीय मूविंग औसत का उपयोग:
इस पद्धति के तहत एक समय अवधि (समय श्रृंखला) में रोजगार डेटा का उपयोग जनशक्ति पूर्वानुमान के आधार के रूप में किया जाता है। हालांकि, अंतर्जात और बहिर्जात परिवर्तनों पर विचार किए बिना, केवल अतीत को भविष्य में पेश करना, पूर्वानुमान त्रुटियों को बढ़ाएगा, जो या तो पूर्वानुमान के तहत या जनशक्ति आवश्यकताओं के पूर्वानुमान से अधिक हो सकता है। ऐसे परिवर्तन कारकों की प्रासंगिकता पर पहले चर्चा की जा चुकी है।
जब हम एक समयावधि में रोजगार के स्तर को रिकॉर्ड करते हैं, तो हम इसमें निम्नलिखित पांच अलग-अलग तत्वों का निरीक्षण करते हैं।
प्रवृत्ति, जो एक समय अवधि में रोजगार के स्तर में उतार-चढ़ाव है।
चक्रीय प्रभाव जो किसी विशेष घटना के संबंध में रोजगार में परिवर्तन हैं, जैसे भारत में आर्थिक उदारीकरण या विश्व व्यापार संगठन के प्रस्ताव।
मौसमी, जो एक मौसमी उतार-चढ़ाव है जो एक निश्चित समय अवधि में एक से अधिक बार होता है, जैसे दिल्ली विद्युत बोर्ड में गर्मी और बरसात के मौसम में अधिक रखरखाव कर्मचारियों की आवश्यकता होती है जबकि सर्दियों में कम होती है।
कदम आर्थिक माहौल या बाजार हिस्सेदारी में वृद्धि या कुछ नई मशीनों की खरीद आदि के कारण रोजगार के स्तर में अचानक बदलाव है।
रैंडम उतार-चढ़ाव रोजगार के स्तर में उतार-चढ़ाव होते हैं जो प्रकृति में यादृच्छिक होते हैं, यानी ऐसे उतार-चढ़ाव किसी स्पष्ट पैटर्न का पालन नहीं करते हैं। मूविंग एवरेज मेथड का पालन करके इस समस्या का समाधान किया जा सकता है।
टाइम सीरीज़ विश्लेषण का उपयोग करते हुए जनशक्ति पूर्वानुमानों के कुछ उदाहरण निम्नलिखित में दिए गए हैं।
1. मूविंग एवरेज मेथड:
इस पद्धति के तहत, हाल के दिनों के संयुक्त रोजगार स्तर के आंकड़ों के औसत को अगली अवधि के लिए अनुमानित रोजगार स्तर के रूप में माना जाता है। यादृच्छिक उतार-चढ़ाव से बचाव के लिए यह तकनीक उपयोगी है। हालांकि, इसके लिए समय अवधि के सावधानीपूर्वक चयन की आवश्यकता होती है, जो कि 6-अवधि, 10-अवधि और 12-अवधि की चलती, औसत हो सकती है।
यदि चुनी गई समयावधि बहुत कम है, तो हमें अपने पूर्वानुमान में व्यापक परिवर्तनशीलता मिल सकती है। इसलिए, अधिक समय अवधि को देखते हुए, हमें बेहतर परिणाम मिलते हैं। पूर्वानुमान के लिए जो भी समयावधियां चुनी जाती हैं, हमारी गणनाओं के लिए समान अवधियों को जारी रखना आवश्यक है। प्रत्येक अवधि बीत जाने के बाद, सबसे पुरानी अवधि के लिए आंकड़ा हटा दिया जाता है और नवीनतम अवधि के आंकड़े को बाद में जनशक्ति आवश्यकताओं की गणना के लिए जोड़ा जाता है।
उदाहरण:
गोदरेज के पास पिछले छह वर्षों से उनके स्वास्थ्य देखभाल प्रभाग के लिए निम्नलिखित जनशक्ति डेटा है: