एक्स्पोनेन्शियल मूव्हिंग ॲव्हरेज वर्सिज सिम्पल मूव्हिंग ॲव्हरेज
अंतिम अपडेट: 11 जुलै 2024 - 02:32 pm
जेव्हा स्टॉक मार्केट ट्रेंडचे विश्लेषण करण्याची वेळ येते, तेव्हा ट्रेडर्सना अनेकदा डाटाच्या समुद्रात सापडते, किंमतीच्या हालचालींचा अर्थ लावण्याचा आणि नफा असलेल्या संधी ओळखण्याचा प्रयत्न करतात. या प्रयत्नात वेळेची चाचणी झालेली दोन लोकप्रिय साधने ही एक्स्पोनेन्शियल मूव्हिंग ॲव्हरेज (EMA) आणि सिम्पल मूव्हिंग ॲव्हरेज (SMA) आहेत. हे इंडिकेटर्स फायनान्शियल कंपासप्रमाणे कार्य करतात, ट्रेडर्सना वेळेवर किंमतीचा डाटा सुलभ करून मार्केट अस्थिरतेचे चॉपी वॉटर्स नेव्हिगेट करण्यास मदत करतात. परंतु हे टूल्स अचूकपणे काय आहेत, ते कसे वेगळे आहेत आणि तुम्ही तुमच्या ट्रेडिंग आर्सेनलमध्ये कोणते वापरावे?
साधारण चलन सरासरी (एसएमए)
कल्पना करा की तुम्ही सेमिस्टरवर तुमच्या विद्यार्थ्यांचा सरासरी स्कोअर कॅल्क्युलेट करणारे शिक्षक आहात. तुम्ही सर्व स्कोअर जोडू शकता आणि टेस्टच्या संख्येनुसार विभाजित कराल. अत्यावश्यकपणे स्टॉक मार्केटमध्ये सिम्पल मूव्हिंग ॲव्हरेज कसे काम करते. हे सरळ, सहज आहे आणि एकूण ट्रेंडचे स्पष्ट फोटो प्रदान करते.
SMA ची गणना कशी करावी याची स्टेप-बाय-स्टेप ब्रेकडाउन येथे दिले आहे:
1. कालावधी निवडा (उदा., 20 दिवस)
2. त्या कालावधीमध्ये प्रत्येक दिवसासाठी अंतिम किंमत समाविष्ट करा
3. दिवसांच्या संख्येनुसार एकूण विभाग करा
चला एक ठोस उदाहरण पाहूया. समजा तुम्हाला खालील बंद किंमतीसह स्टॉकसाठी 5-दिवसांचा एसएमए कॅल्क्युलेट करायचा आहे:
दिवस 1: ₹100 दिवस 2: ₹102 दिवस 3: ₹101 दिवस 4: ₹103 दिवस 5: ₹105
5-दिवसांचा एसएमए कॅल्क्युलेट करण्यासाठी:
1. किंमत जोडा : ₹100 + ₹102 + ₹101 + ₹103 + ₹105 = ₹511
2. दिवसांच्या संख्येद्वारे विभागणी: ₹511 / 5 = ₹102.20
त्यामुळे, या स्टॉकसाठी 5-दिवस SMA ₹102.20 असेल. हे एकल डाटा पॉईंट तुमच्या चार्टवरील लाईनचा भाग बनते, दैनंदिन किंमतीतील चढ-उतार आणि अंतर्निहित ट्रेंड प्रकट करते.
साधारण बदलणाऱ्या सरासरीचे फायदे:
● गणना करण्यास आणि समजून घेण्यास सोपे: अगदी नोव्हिस ट्रेडर्सही संकल्पना त्वरित प्राप्त करू शकतात.
● हे एकूण ट्रेंडचा स्पष्ट फोटो प्रदान करते. अल्पकालीन चढ-उतार सुलभ करून, हे मोठे फोटो ओळखण्यास मदत करते.
● चॉपी मार्केटमधील फॉल्स सिग्नल्ससाठी कमी संभावना: त्याचा कमी प्रतिसाद मार्केट आवाज फिल्टर करू शकतो.
एसएमएचा नुकसान:
● अलीकडील किंमतीमधील बदलांवर प्रतिक्रिया करण्यासाठी हळू: ते जलद गतिमान मार्केटमध्ये मागे ठेवू शकते.
● महत्त्वाच्या अल्पकालीन हालचाली चुकवू शकतात: सर्व किंमतींचे समान वजन म्हणजे अलीकडील, संभाव्य महत्त्वाचे बदल कदाचित निर्दिष्ट केले जाऊ शकतात.
एक्स्पोनेन्शियल मूव्हिंग ॲव्हरेज (ईएमए)
आता, चला गिअर्स शिफ्ट करूया आणि एक्स्पोनेन्शियल मूव्हिंग ॲव्हरेज चा विचार करूया. जर एसएमए स्थिर कार्गो शिपसारखे असेल, तर ईएमए स्पीडबोटसारखा अधिक असतो आणि दिशेमधील बदलांना त्वरित प्रतिसाद देणे आवश्यक आहे. ईएमए अलीकडील किंमतींना अधिक वजन देते, ज्यामुळे वर्तमान बाजाराच्या स्थितीला अधिक प्रतिसाद मिळतो.
एक्स्पोनेन्शियल मूव्हिंग ॲव्हरेजची गणना थोडी अधिक गुंतागुंतीची आहे:
● कालावधी निवडा (उदा., 20 दिवस)
● त्या कालावधीसाठी प्रारंभिक SMA कॅल्क्युलेट करा
● अलीकडील किंमतींना अधिक वजन देणारे फॉर्म्युला अप्लाय करा
फॉर्म्युला असे दिसते: EMA = (वर्तमान किंमत x मल्टीप्लायर) + (मागील EMA x (1 - मल्टीप्लायर))
जेथे गुणक गणले जाते: 2 / (कालावधीची संख्या + 1)
20-दिवसांच्या एक्स्पोनेन्शियल मूव्हिंग सरासरीसाठी, मल्टीप्लायर असेल: 2 / (20 + 1) = 0.0952
याचा अर्थ असा की वर्तमान किंमतीचा EMA वर 9.52% परिणाम होतो, तर मागील EMA (ज्यामध्ये सर्व मागील डाटाचा समावेश होतो) वर 90.48% परिणाम होतो.
हे प्रॅक्टिसमध्ये कसे काम करते हे स्पष्ट करण्यासाठी एक उदाहरण पाहूया. समजा आम्ही स्टॉकसाठी 5-दिवसीय EMA कॅल्क्युलेट करीत आहोत आणि यापूर्वीच मागील दिवसाचा EMA ₹100 आहे. आजची अंतिम किंमत आहे ₹105.
प्रथम, आम्ही मल्टीप्लायरची गणना करतो: 2 / (5 + 1) = 0.3333
त्यानंतर आम्ही ईएमए फॉर्म्युला लागू करतो: EMA = (₹105 x 0.3333) + (₹100 x (1 - 0.3333)) = ₹35 + ₹66.67 = ₹101.67
त्यामुळे, नवीन EMA ₹101.67. असेल. जर आम्ही एसएमए वापरल्यास तीच्या वर्तमान किंमतीच्या ₹105 च्या जवळ असल्याचे लक्षात घ्या, अलीकडील किंमतीमधील बदलांसाठी त्याची प्रतिसाद दर्शविते.
मोठ्या प्रमाणात हलवण्याच्या सरासरीचे फायदे:
● अलीकडील किंमतीमधील बदलांची जलद प्रतिक्रिया करते: हे जलद-मूव्हिंग मार्केटमध्ये महत्त्वपूर्ण असू शकते.
● वर्तमान बाजारपेठेतील स्थितींना अधिक वजन देते, ट्रेंड बदलांसाठी आधीच्या सिग्नल प्रदान करते.
● हे अधिक प्रभावीपणे शॉर्ट-टर्म ट्रेंड कॅप्चर करू शकते, जे कमी कालावधीवर लक्ष केंद्रित करणाऱ्या ट्रेडर्ससाठी आदर्श आहे.
मोठ्या प्रमाणात हलवण्याच्या सरासरीची तोटे:
● कॅल्क्युलेट करण्यासाठी अधिक जटिल: यासाठी अधिक संगणकीय शक्ती आणि समजून घेणे आवश्यक आहे.
● अल्पकालीन किंमतीतील चढ-उतारांसाठी अधिक संवेदनशील असू शकते: ही संवेदनशीलता तात्पुरती किंमतीच्या चळवळीवर अधिक प्रतिक्रिया करण्यास कारणीभूत ठरू शकते.
● चॉपी मार्केटमध्ये अधिक चुकीचे सिग्नल्स निर्माण करू शकतात: वाढलेली प्रतिसाद कधीकधी प्रीमॅच्युअर ट्रेंड बदलण्याच्या सिग्नल्ससाठी कारणीभूत ठरू शकते.
मोठ्या प्रमाणात हलवण्याचे सरासरी आणि सामान्य हलवण्याचे सरासरी यांच्यातील प्रमुख फरक
चला त्यांच्या प्रमुख फरक तपासूया:
पैलू | साधारण चलन सरासरी (एसएमए) | एक्स्पोनेन्शियल मूव्हिंग ॲव्हरेज (ईएमए) |
गणना पद्धत | निवडलेल्या कालावधीमधील सर्व प्राईस पॉईंट्सना समान वजन देते | जुन्या डाटा पॉईंट्ससाठी वजन कमी होण्यासह अलीकडील किंमतींना अधिक वजन नियुक्त करते |
प्रतिसाद | मोठा जहाज बदलणाऱ्या अभ्यासक्रमासारख्या किंमतीच्या बदलांवर प्रतिक्रिया करण्यास धीमे | अलीकडील मार्केटमधील हालचालींना जलद प्रतिसाद देणे, जसे की स्पीडबोट |
लॅग | सामान्यपणे अधिक माहिती देते, वर्तमान किंमतीच्या कृतीमागील प्रशिक्षण | कमी लॅग आहे आणि वर्तमान किंमतीच्या कृतीच्या जवळ राहते |
गुळगुळीतपणा | चार्टवर एक सुरळीत लाईन उत्पन्न करते, व्हिप्सॉला कमी संभावना असते | अधिक प्रतिसाद परंतु चार्टवर चोपीयर दिसू शकतो |
ट्रेडिंग सिग्नल्स | कमी परंतु संभाव्यदृष्ट्या अधिक विश्वसनीय सिग्नल्स प्रदान करू शकतात | अधिक सिग्नल निर्माण करू शकतात, परंतु काही चुकीचे अलार्म असू शकतात |
टाइम फ्रेम | प्रमुख मार्केट सायकल ओळखण्यासारख्या दीर्घकालीन ट्रेंड विश्लेषणासाठी अनेकदा प्राधान्य दिले जाते | अल्पकालीन ट्रेडिंग आणि त्वरित ट्रेंड ओळखीसाठी लोकप्रिय, जसे की डे ट्रेडिंग किंवा स्विंग ट्रेडिंग |
अस्थिरता | कमी अस्थिर मार्केट किंवा स्टॉकसाठी चांगले | अस्थिर बाजारात किंवा महत्त्वाच्या बातम्यांच्या कार्यक्रमांदरम्यान ट्रेंड कॅप्चर करण्यासाठी अधिक प्रभावी असू शकते |
हे फरक स्पष्ट करण्यासाठी, सकारात्मक कमाईच्या बातम्यांमुळे अचानक किंमतीमध्ये वाढ होण्याचा अनुभव घेणाऱ्या एक हायपोथेटिकल स्टॉकचा विचार करूयात:
दिवस 1-5: स्टॉक ट्रेड्स जवळपास ₹100. दिवस 6: स्टॉक कमाईच्या बातम्यांवर ₹110 पर्यंत उडी मारते. दिवस 7-10: स्टॉक सुमारे ₹108 स्थिर करते
10-दिवसांचा एसएमए हळूहळू अनेक दिवसांपेक्षा जास्त वाढेल कारण त्यात नवीन जास्त किंमत समाविष्ट आहे. दिवस 10 पर्यंत, ते जवळपास ₹104 पर्यंत पोहोचू शकते, तरीही सध्याच्या किंमतीच्या मागे सोडत आहे.
त्याच्या विपरीत, 10-दिवसांचा ईएमए किंमतीच्या जंपला त्वरित प्रतिक्रिया देईल. दिवस 7 पर्यंत, ते यापूर्वीच ₹106 असू शकते, नवीन किंमतीच्या लेव्हलच्या जवळ. या जलद प्रतिसादामुळे व्यापाऱ्यांना SMA पेक्षा आधीच्या संभाव्य नवीन अपट्रेंडचे अलर्ट मिळू शकते.
EMA आणि SMA दरम्यान निवडणे
तर, तुम्ही कोणता वापरावा? ईएमए आणि एसएमए दरम्यान निवड ही सर्व निर्णय एकसारखी नसते. हे तुमच्या ट्रेडिंग स्टाईल, ध्येय आणि तुम्हाला येत असलेल्या मार्केट स्थितीवर अवलंबून असते. विचारात घेण्यासारखे काही घटक येथे आहेत:
● टाइम फ्रेम: दीर्घकालीन ट्रेंडसाठी, एसएमए अधिक योग्य असू शकते कारण ते स्थिर, मोठा दृश्य प्रदान करते. अल्पकालीन ट्रेडिंगसाठी, किंमतीमधील बदलांच्या त्वरित प्रतिसादामुळे ईएमए अधिक फायदेशीर असू शकते.
● मार्केट स्थिती: एसएमए चॉपी मार्केटमध्ये कमी फॉल्स सिग्नल्स प्रदान करू शकते, ज्यामुळे तुम्हाला विप्स होणे टाळण्यास मदत होते. ट्रेंडिंग मार्केटमध्ये, EMA ट्रेंड जलद कॅप्चर करू शकते, संभाव्यपणे यापूर्वी एन्ट्री आणि एक्झिट पॉईंट्ससाठी कारणीभूत ठरू शकते.
● ट्रेडिंग स्टाईल: जर तुम्ही रुग्ण असाल, दीर्घकालीन इन्व्हेस्टर असाल, तर एसएमए तुम्हाला अधिक चांगला असू शकतो, शॉर्ट-टर्म आवाज फिल्टर करतो. जर तुम्ही ॲक्टिव्ह, शॉर्ट-टर्म ट्रेडर असाल तर त्वरित किंमतीतील हालचाली कॅप्चर करण्यासाठी ईएमए अधिक उपयुक्त असू शकते.
● रिस्क टॉलरन्स: जर तुम्ही कमी, अधिक विश्वसनीय सिग्नल्स प्राधान्य दिले तर SMA तुमची निवड असू शकते, फॉल्स ब्रेकआऊटची संधी कमी करते. जर तुम्ही अधिक सिग्नलसह आरामदायी असाल आणि आवाज फिल्टर करू शकता, तर EMA अधिक ट्रेडिंग संधी प्रदान करून चांगले काम करू शकते.
● पूरक वापर: अनेक व्यापारी पुष्टीसाठी ईएमए आणि एसएमए दोन्ही एकत्रितपणे वापरतात. उदाहरणार्थ, 20-दिवस ईएमए सह 50-दिवस एसएमए त्याच स्टॉकवर विविध दृष्टीकोन प्रदान करू शकतो.
हे निवड कसे खेळतात हे स्पष्ट करण्यासाठी एक वास्तविक जगातील उदाहरण पाहूया:
कल्पना करा की तुम्ही ॲपल इंक. (AAPL) 6 महिन्यांपेक्षा जास्त स्टॉकचे विश्लेषण करीत आहात. दीर्घकालीन इन्व्हेस्टर एकूण ट्रेंड ओळखण्यासाठी 200-दिवसांचा एसएमए वापरू शकतो, जे अल्पकालीन उतार-चढाव सुलभ करते आणि मोठे फोटो दर्शविते. हा SMA कदाचित कालावधीमध्ये ₹130 ते ₹150 पर्यंत वाढणाऱ्या स्थिर अपट्रेंडमध्ये AAPL दाखवू शकतो.
दुसऱ्या बाजूला, अल्पकालीन व्यापारी, अधिक तत्काळ किंमतीच्या हालचालींचा कॅप्चर करण्यासाठी 20-दिवसीय EMA वापरू शकतो. हा EMA मोठ्या अप्ट्रेंडमध्ये अल्पकालीन ट्रेंड प्रकट करू शकतो, जसे की ₹145 ते ₹140 पर्यंत त्वरित ड्रॉप आणि त्यानंतर शार्प राईज ₹155 पर्यंत. ईएमए या हालचालींना एसएमए पेक्षा त्वरित प्रतिसाद देईल, संभाव्यपणे अल्पकालीन व्यापारांसाठी प्रवेश आणि निर्गमन केंद्रावर संकेत देईल.
निष्कर्ष
एक्स्पोनेन्शियल मूव्हिंग ॲव्हरेज आणि सिम्पल मूव्हिंग ॲव्हरेज हे ट्रेडरच्या आर्सेनलमध्ये अमूल्य साधने आहेत. स्टॉक मार्केटच्या स्टॉर्मी सीजमध्ये विश्वसनीय कंपाससारखे काम करणारे एसएमए स्थिर, एकूण ट्रेंड फोटो प्रदान करते. दुसऱ्या बाजूला, ईएमए बाजारातील भावनेमध्ये तात्काळ बदल शोधण्यासाठी अधिक संवेदनशील रडार म्हणून काम करणाऱ्या किंमतीतील बदलांना त्वरित प्रतिसाद देऊ करते.
यशस्वी ट्रेडिंगचा मुख्य म्हणजे दुसऱ्यापैकी एक निवडणे नाही परंतु प्रत्येक टूलचे सामर्थ्य आणि कमकुवतता समजून घेणे आणि त्यांना तुमच्या ट्रेडिंग धोरणात योग्यरित्या लागू करणे. SMA आणि EMA दोन्ही प्रकारे मास्टर करून, तुम्ही मार्केट ट्रेंडचा अधिक सर्वसमावेशक दृश्य मिळवू शकता, अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेऊ शकता आणि तुमचे ट्रेडिंग परिणाम संभाव्यपणे सुधारू शकता.
लक्षात ठेवा, कोणताही इंडिकेटर परिपूर्ण नाही. एसएमए आणि ईएमए इतर विश्लेषणात्मक साधने आणि साउंड रिस्क मॅनेजमेंट पद्धतींसह वापरले पाहिजे. तुम्हाला अनुभव मिळाल्याप्रमाणे, तुम्ही तुमच्या विशिष्ट ट्रेडिंग स्टाईल आणि तुम्ही ट्रेड करत असलेल्या मार्केटसाठी सरासरी कोणत्या अनुभवासाठी सर्वोत्तम काम करते हे तुम्हाला वाटते.
नेहमी विचारले जाणारे प्रश्न
ट्रेंड ओळख आणि पुष्टीकरणामध्ये SMA आणि EMA किती भूमिका निभावतात?
SMA आणि EMA ट्रेडिंग सिग्नल्स आणि स्ट्रॅटेजीवर वेगळे परिणाम कसे होतो?
तांत्रिक विश्लेषणात व्यापारी एसएमए आणि ईएमए वेगवेगळे कसे वापरतात?
5paisa वर ट्रेंडिंग
तुम्हाला काय महत्त्वाचे आहे ते जाणून घ्या.
डिस्क्लेमर: सिक्युरिटीज मार्केटमधील इन्व्हेस्टमेंट मार्केट रिस्कच्या अधीन आहे, इन्व्हेस्टमेंट करण्यापूर्वी सर्व संबंधित डॉक्युमेंट काळजीपूर्वक वाचा. तपशीलवार अस्वीकृतीसाठी कृपया क्लिक येथे.