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एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज कैसे काम करता है

एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज कैसे काम करता है
तकनीकी डेल्फी का क्या अर्थ है? चाबी छीन लेना। डेल्फी विधि है विशेषज्ञों के एक पैनल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज कैसे काम करता है का सर्वेक्षण करके समूह की राय या निर्णय पर पहुंचने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली प्रक्रिया. विशेषज्ञ कई दौर की प्रश्नावली का जवाब देते हैं, और प्रतिक्रियाओं को एकत्र किया जाता है और प्रत्येक दौर के बाद समूह के साथ साझा किया जाता है।

किसी भी चलती औसत से बेहतर आप जानते हैं। Binarium पर McGinley Dynamic का उपयोग कैसे करें?

बिक्री बल समग्र विधि क्या है?

तदनुसार, बिक्री पूर्वानुमान के विभिन्न तरीके क्या हैं? पूर्वानुमान के पांच गुणात्मक तरीकों में शामिल हैं: विशेषज्ञ की राय विधि, डेल्फी विधि, बिक्री बल समग्र विधि, खरीदारों की अपेक्षा विधि का सर्वेक्षण, और ऐतिहासिक सादृश्य विधि.

बिक्री पूर्वानुमान तकनीक के तीन प्रकार क्या हैं? तीन प्रकार की बिक्री पूर्वानुमान तकनीकें हैं: एआई-सक्षम, एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज कैसे काम करता है मात्रात्मक और गुणात्मक. अधिकांश व्यवसाय अभी भी पूर्वानुमान लगाने के लिए मात्रात्मक और गुणात्मक बिक्री पूर्वानुमान रणनीतियों का उपयोग कर रहे हैं।

इसके अलावा, निम्नलिखित में से कौन सी भविष्यवाणी पद्धति इस धारणा पर आधारित है कि तत्काल अतीत में जो हुआ वह निकट भविष्य में भी होता रहेगा?

(Ii) प्रवृत्ति विश्लेषण विधि:

यह इस धारणा पर आधारित है कि अतीत की प्रवृत्ति भविष्य में भी जारी रहेगी। इसे अल्पकालिक प्रक्षेपण के लिए मान्य माना जाता है।

अंतिम उपयोग विधि क्या है?

सीधे शब्दों में, उत्पाद की खरीदार की संभावित खपत, उसकी भविष्य की खरीद योजनाओं और कंपनी की बाजार हिस्सेदारी की संभावना जानने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली विधि अंतिम उपयोग विधि कहा जाता है। चूंकि खरीदारों के इरादों को ध्यान में रखा जाता है, इसलिए इस पद्धति को "क्रेता के इरादों का सर्वेक्षण" भी कहा जाता है।

भोली विधि क्या है? भोला दृष्टिकोण पिछली अवधि में जो हुआ उस पर विचार करता है और भविष्यवाणी करता है कि वही बात फिर से होगी. उदाहरण: पिछले महीने आपने 250 कंप्यूटर बेचे थे, इसलिए आप अनुमान लगाते हैं कि इस महीने आप 250 कंप्यूटर फिर से बेचेंगे।

बिक्री बल राय पद्धति क्या है? कंपनियों द्वारा आमतौर पर अल्पकालिक पूर्वानुमान के लिए इस्तेमाल की जाने वाली एक विधि है: आने वाले सीजन या वर्ष के लिए अपने संबंधित क्षेत्रों के लिए कंपनी की बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए कहकर ग्राहकों की जरूरतों और बाजार की स्थितियों के बारे में अपने फील्ड स्टाफ के अंतरंग ज्ञान का लाभ उठाने के लिए.

विशेषज्ञ राय विधि क्या है?

तकनीकी विशेषज्ञ-खुदाई बस मान लें कि कुछ लोगों को एक निश्चित विषय के बारे में दूसरों की तुलना में अधिक ज्ञान है; और यदि आप इस ज्ञान को विशेषज्ञों के समूह से एकत्र करते हैं, तो परिणाम निश्चित रूप से एक विशेषज्ञ से एकत्र किए गए परिणामों से अधिक होंगे [2]।

पूर्वानुमान में बहाव क्या है? बहाव विधि

भोली पद्धति पर एक भिन्नता समय के साथ पूर्वानुमानों को बढ़ाने या घटाने की अनुमति देना है, जहां समय के साथ परिवर्तन की मात्रा (ड्रिफ्ट कहा जाता है) ऐतिहासिक डेटा में देखा गया औसत एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज कैसे काम करता है परिवर्तन होना तय है।

अनुभवहीन पूर्वानुमान सूत्र क्या है?

एक सरल पूर्वानुमान की गणना करने के लिए बिक्री के पिछले महीने को लें और इसे आसन्न अवधि के बगल में प्लग करें। इस विधि के लिए समीकरण, =(पिछले महीने की वास्तविक बिक्री) , नीचे दिखाया गया है: समीकरण लागू करने के बाद, आप देखेंगे कि समीकरण ने 10% के भीतर सकारात्मक प्रतिशत का अनुमान लगाया है।

सरल चलती औसत

एसएमए पिछली एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज कैसे काम करता है 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।

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।

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।

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 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।

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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 एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज कैसे काम करता है पर अतिरिक्त रूप से समर्थन/प्रतिरोध स्तर बनाते हैं, तो आपको अपने लेनदेन के लिए आसानी से प्रवेश बिंदु मिल जाएंगे।

गुयाना 2022 में सर्वश्रेष्ठ क्रिप्टो एक्सचेंज

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सिप्ला का कर पश्चात लाभ 11% बढ़कर 789 करोड़ रु

Cipla

सिप्ला : बिक्री के मामले में सितंबर तिमाही में भारतीय कारोबार 6.1 फीसदी चढ़ा.

फार्मास्युटिकल फर्म सिप्ला ने सितंबर 2022 को समाप्त तिमाही के लिए कर के बाद अपने लाभ में 10.9 प्रतिशत की वृद्धि के साथ 789 करोड़ रुपये की घोषणा की है, जो एक साल पहले की अवधि में 711 करोड़ रुपये थी।

फर्म ने कहा कि समीक्षाधीन तिमाही में परिचालन से कुल राजस्व 5.6 प्रतिशत बढ़कर 5,829 करोड़ रुपये हो गया, जो पिछले वर्ष की इसी अवधि में 5,520 करोड़ रुपये था। ब्याज, कर, मूल्यह्रास और परिशोधन (एबिटा) से पहले इसकी कमाई 6.2 प्रतिशत बढ़कर 1,302 करोड़ रुपये हो गई, जो एक साल पहले की अवधि में 1,226 करोड़ रुपये थी।

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