चलती औसत

चलती औसत की गणना हमारे सरल कुशल चलती औसत कैलकुलेटर से आसानी से की जा सकती है। मूविंग एवरेज (MA) एक सांख्यिकीय उपाय है जिसका उपयोग निर्दिष्ट अवधियों में संख्याओं के औसत की गणना करके डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। चलती औसत का उपयोग अल्पकालिक उतार-चढ़ाव को सुचारू करने और डेटा सेट में दीर्घकालिक रुझानों को उजागर करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग आमतौर पर समय श्रृंखला विश्लेषण में किया जाता है, विशेष रूप से वित्त में, किसी स्टॉक या कमोडिटी की एक निश्चित संख्या में दिनों की औसत कीमत को ट्रैक करने के लिए।

चलती औसत सूत्र

चलती औसत की गणना करने के लिए, निर्दिष्ट अवधियों की संख्या के मानों को जोड़ें और कुल अवधियों की संख्या से विभाजित करें। आप इसके लिए चलती औसत सूत्र का भी उपयोग कर सकते हैं,
MA = x 1 + x 2 + x 3 + ... x n n
MA - चलती औसत | x1, x2,..., xn - दिए गए समय में डेटा बिंदु | n - समय अवधि

चलती औसत के अनुप्रयोग

यहाँ विभिन्न डोमेन में चलती औसत (MA) के कुछ व्यावहारिक उपयोग दिए गए हैं, जो शेयर बाजार विश्लेषण, बिक्री पूर्वानुमान, मौसम पूर्वानुमान, ट्रैफ़िक विश्लेषण और ऊर्जा खपत निगरानी में उनकी भूमिका को प्रदर्शित करते हैं।
शेयर बाजार विश्लेषण:
निवेशक किसी विशिष्ट अवधि में शेयर की कीमतों का विश्लेषण करने के लिए MA का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, 50 दिन के MA का उपयोग अक्सर समग्र मूल्य प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए किया जाता है। यदि शेयर की कीमत 50 दिन के MA से ऊपर है, तो यह ऊपर की ओर रुझान का संकेत देता है, जबकि इससे नीचे की कीमत संभावित गिरावट का संकेत देती है।
खुदरा क्षेत्र में बिक्री का पूर्वानुमान:
खुदरा विक्रेता ऐतिहासिक बिक्री डेटा का विश्लेषण करके बिक्री के रुझान का पूर्वानुमान लगाने के लिए MA का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, 3 महीने का MA मौसमी पैटर्न की पहचान करने में मदद कर सकता है, जैसे छुट्टियों या गर्मियों के महीनों में बिक्री में वृद्धि, इन्वेंट्री प्रबंधन और मार्केटिंग रणनीतियों में सहायता करना।
मौसम का पूर्वानुमान:
मौसम विज्ञानी मौसम के पैटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए MA का उपयोग करते हैं। दैनिक तापमान में उतार-चढ़ाव का चलती औसत से विश्लेषण करके, वे कई हफ़्तों तक तापमान में होने वाले उतार-चढ़ाव जैसे दीर्घकालिक रुझानों की पहचान कर सकते हैं, जो मौसम के पूर्वानुमान और जलवायु अध्ययनों के लिए महत्वपूर्ण हो सकते हैं।
परिवहन में ट्रैफ़िक विश्लेषण:
परिवहन एजेंसियाँ समय के साथ ट्रैफ़िक प्रवाह का विश्लेषण करने के लिए MA का उपयोग करती हैं। एक महीने या तिमाही जैसी किसी खास अवधि में दैनिक ट्रैफ़िक वॉल्यूम का औसत निकालकर, वे ट्रैफ़िक पैटर्न, पीक ऑवर्स की पहचान कर सकते हैं और उसके अनुसार बुनियादी ढाँचे में सुधार या ट्रैफ़िक प्रबंधन रणनीतियों की योजना बना सकते हैं।
ऊर्जा खपत की निगरानी:
ऊर्जा कंपनियाँ ऊर्जा खपत पैटर्न की निगरानी के लिए MA का उपयोग करती हैं। दैनिक या मासिक ऊर्जा उपयोग के चलती औसत की गणना करके, वे रुझानों की पहचान कर सकते हैं, विसंगतियों का पता लगा सकते हैं और ऊर्जा वितरण और संसाधन नियोजन को अनुकूलित कर सकते हैं।

चलती औसत उदाहरण

साप्ताहिक समापन मूल्य, वित्त, मौसम विश्लेषण, व्यवसाय और व्यक्तिगत आदतों सहित विभिन्न परिदृश्यों में चलती औसत की गणना करने के लिए यहां चलती औसत उदाहरण दिए गए हैं।
उदाहरण 1:
डेटा इनपुट: 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22
औसत अवधि की संख्या: 2
चलती औसत: 11, 13, 15, 17, 19, 21
उदाहरण 2:
डेटा इनपुट: 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80
औसत अवधि की संख्या: 4
चलती औसत: 57.5, 62.5, 67.5, 72.5
उदाहरण 3:
डेटा इनपुट: 5, 8, 11, 14, 17, 20, 23
औसत अवधि की संख्या: 3
चलती औसत: 8, 11, 14, 17, 20
उदाहरण 4:
डेटा इनपुट: 100, 120, 140, 160, 180, 200, 220
औसत अवधि की संख्या: 5
चलती औसत: 140, 160, 180
उदाहरण 5:
डेटा इनपुट: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13
औसत अवधि की संख्या: 3
चलती औसत: 3, 5, 7, 9, 11

चलती औसत कैलकुलेटर सामान्य प्रश्न

चलती औसत का उपयोग करने का उद्देश्य क्या है?
चलती औसत का उपयोग मूल्य डेटा को सुचारू करने के लिए किया जाता है ताकि एक एकल प्रवाह रेखा बनाई जा सके, जो किसी विशिष्ट अवधि में रुझानों की पहचान करने में मदद करती है। इनका उपयोग आमतौर पर तकनीकी विश्लेषण के लिए वित्तीय बाजारों में किया जाता है।
आप चलती औसत के लिए अवधि का चयन कैसे करते हैं?
चलती औसत के लिए अवधि का चयन विशिष्ट अनुप्रयोग और विश्लेषण की समय सीमा पर निर्भर करता है। छोटी अवधि चलती औसत को मूल्य परिवर्तनों के प्रति अधिक संवेदनशील बनाती है, जबकि लंबी अवधि एक चिकनी, कम अस्थिर रेखा प्रदान करती है।
चलती औसत की मूल बातें क्या हैं?
चलती औसत की मूल बातें एक श्रृंखला में लगातार डेटा बिंदुओं की एक विशिष्ट संख्या के औसत की गणना करना, फिर अगले औसत को उत्पन्न करने के लिए डेटा की इस विंडो को आगे बढ़ाना शामिल है। यह प्रक्रिया अल्पकालिक उतार-चढ़ाव को सुचारू करने और दीर्घकालिक रुझानों को उजागर करने में मदद करती है। दो सामान्य प्रकार हैं:
1. सरल चलती औसत (SMA): निर्दिष्ट अवधियों में डेटा का अभारित औसत।
2. भारित चलती औसत (WMA): हाल के डेटा बिंदुओं को अधिक भार प्रदान करता है, जिससे औसत हाल के परिवर्तनों के प्रति अधिक प्रतिक्रियाशील हो जाता है।
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