तेजी से भारित चलती - औसत - समीकरण

दिन एन के अंत में अनुमानित दिन एन-1 के अंत में अनुमानित बाजार की चर की अस्थिरता के रूप में परिभाषित करें, विचरण दर, दिन के दिन अस्थिरता का वर्ग है। दिन के अंत में मार्केट वैरिएबल के मान मान लीजिए दिन के अंत में मैं लगातार दिन की तुलना में चक्रवृद्धि दर बढ़ता जाता हूं, अर्थात् I-1 और दिन के आखिर में I के रूप में व्यक्त किया जाता है। अगला, ऐतिहासिक डेटा से अनुमान लगाने के मानक दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, हम गणना करने के लिए सबसे हाल के एम-अवलोकन का उपयोग करेंगे विचरण के निष्पक्ष अनुमानक। का मतलब क्या है। अगला, चलो मान दें और विचरण दर के अधिकतम संभावना अनुमान का उपयोग करें। अब तक, हमने सभी के बराबर वजन लागू किया है, इसलिए उपरोक्त परिभाषा को अक्सर समान रूप से- भारित अस्थिरता अनुमान। पहले, हमने कहा था कि हमारा उद्देश्य अस्थिरता के वर्तमान स्तर का आकलन करना था, इसलिए यह वृद्धों की तुलना में हाल के आंकड़ों को अधिक वजन देने के लिए समझ में आता है, ऐसा करने के लिए, हम भारित विचरण अनुमान को निम्नानुसार व्यक्त करते हैं। एक अवलोकन I-da को दिए गए वजन का या तो पहले.तो, हाल के अवलोकनों के लिए अधिक वजन देने के लिए। लंबे समय तक चलने वाले औसत विचरण। ऊपर के विचार का एक संभावित विस्तार मानना ​​है कि एक लंबे समय तक चलने वाला औसत विचरण होता है और यह कुछ भार दिया जाना चाहिए। ऊपर मॉडल 1994 में एंगल द्वारा प्रस्तावित एआरसीएच एम मॉडल के रूप में जाना जाता है। एएमएए ऊपर के समीकरण का एक विशेष प्रकार है, इस मामले में, हम इसे बनाते हैं ताकि हम समय के माध्यम से आगे बढ़ते हुए चर की वज़न में तेजी लाए। पहले की प्रस्तुति के विपरीत, ईडब्ल्यूएमए में सभी पूर्व टिप्पणियां शामिल हैं, लेकिन पूरे समय में भारी मात्रा में गिरावट के साथ। अगला, हम वजन के योग को लागू करते हैं, जैसे वे एकता की बाधा के बराबर होते हैं। मूल्य के लिए. अब हम उन शब्दों को वापस समीकरण में प्लग करें अनुमान के लिए। बड़ा डेटा सेट, समीकरण से पर्याप्त रूप से अनदेखा होना छोटा है। ईडब्ल्यूएमए दृष्टिकोण के पास एक आकर्षक विशेषता है जिसमें अपेक्षाकृत कम संग्रहित डेटा की आवश्यकता होती है किसी भी बिंदु पर हमारे अनुमान को अपडेट करने के लिए, हमें केवल विचरण दर का पूर्व अनुमान और सबसे अधिक पुन: अवलोकन मूल्य। अवलिया में परिवर्तन को ट्रैक करने के लिए ईडब्ल्यूएमए का एक माध्यमिक उद्देश्य, छोटे मूल्यों के लिए, हाल के अवलोकन के अनुमान को तुरंत प्रभावित करते हैं एक के करीब मूल्यों के लिए, अंतर्निहित चर के रिटर्न में हाल के परिवर्तनों के आधार पर अनुमान धीरे-धीरे बदल जाता है। जोखिम मैट्रिक्स जेपी मॉर्गन द्वारा उत्पादित डाटाबेस और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराई गई ईवएमए का उपयोग दैनिक वाष्पशीलता को अद्यतन करने के लिए करता है। महत्वपूर्ण है EWMA फार्मूला एक लंबे समय के औसत विचरण स्तर को नहीं मानता है, इस प्रकार, वाष्पशीलता की अवधारणा का मतलब है ईडब्ल्यूएमए द्वारा कब्जा नहीं किया गया एआरसीएच गार्चना मॉडल हैं इस प्रयोजन के लिए बेहतर अनुकूल है। ईडब्ल्यूएमए का एक माध्यमिक उद्देश्य अस्थिरता में परिवर्तनों को ट्रैक करना है, इसलिए छोटे मूल्यों के लिए, हाल के अवलोकन के अनुमान को तुरंत प्रभावित किया गया है, और एक के करीब मूल्यों के लिए, यह अनुमान धीरे-धीरे बदलता है अंतर्निहित चर। जेपी मॉर्गन द्वारा निर्मित और 1 99 4 में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराए गए जोखिम मैट्रिक्स डेटाबेस, रोज़ाना अस्थिरता को अद्यतन करने के लिए ईडब्ल्यूएमए मॉडल का उपयोग करता है अनुमान कंपनी ने पाया है कि बाजार चर की एक सीमा के पार, यह मान भिन्नता दर के सबसे निकट आने वाले विचलन का पूर्वानुमान देता है। किसी खास दिन की एहसास विचरण दर अगले 25 दिनों के समान-भारित औसत के रूप में गणना की गई थी। इसी तरह, हमारे डेटा सेट के लिए लैम्ब्डा का इष्टतम मूल्य की गणना करने के लिए, हमें प्रत्येक बिंदु पर प्राप्ति की अस्थिरता की गणना करने की ज़रूरत है कई तरीके हैं, इसलिए एक को चुनें, स्क्वेर्ड त्रुटियों के योग की गणना करें EWMA अनुमान और एहतियात की अस्थिरता के बीच एसएसई अंत में, कम से कम करें लैम्ब्डा मूल्य को बदलकर एसएसई। साउंड सरल यह समझना सबसे बड़ा चुनौती एल्गोरिथ्म पर सहमत अस्थिरता की गणना करने के लिए है, उदाहरण के लिए, जोखिम मैट्रिक्स के लोगों ने 25 दिनों का एहसास विचरण दर की गणना करने के लिए चुना। आपके मामले में, आप चुन सकते हैं एक एल्गोरिथ्म जो डेली वॉल्यूम, एनआई लो और या ओपन-कॉक की कीमतों का इस्तेमाल करता है। 1Q हम ईडब्ल्यूएमए का उपयोग एक से अधिक कदम आगे बढ़ाने के लिए अनुमान या अस्थिरता का इस्तेमाल कर सकते हैं। EWMA volatility repre प्रेषण लंबे समय से चलने वाली औसत अस्थिरता को नहीं मानता है, और इस तरह, एक चरण के आगे किसी भी भविष्यवाणी के क्षितिज के लिए, ईडब्ल्यूएमए एक स्थिर मूल्य देता है। बड़े डेटा सेट के लिए, मान की गणना मूल्य पर बहुत कम पड़ती है। आगे बढ़कर, हम उपयोगकर्ता-परिभाषित प्रारंभिक अस्थिरता मान को स्वीकार करने के लिए एक तर्क का लाभ उठाने की योजना बना रहे हैं। Q 3 एआरएमएच गार्फ़ मॉडल से ईडब्ल्यूएमए का रिश्ता क्या है। एचएएमए मूल रूप से निम्नलिखित विशेषताओं के साथ एक एआरच मॉडल का विशेष रूप है। एआरसीएच आदेश बराबर है नमूना डेटा आकार। वजन पूरे समय में दर पर तेजी से घट रहा है। 4Q क्या ईडब्ल्यूएमए मतलब पर वापस लौटता है। कोई ईवएमए लंबे समय तक चलने वाले औसत के लिए कोई शब्द नहीं है, यह किसी भी मूल्य पर वापस नहीं आता है। एक दिन से आगे के क्षितिज के लिए विचरण का क्या अनुमान है या आगे बढ़ रहा है। Q1 में, ईडब्ल्यूएमए फ़ंक्शन एक-चरण अनुमान मान के बराबर एक निरंतर मान देता है। Q 6 मेरे पास साप्ताहिक मासिक वार्षिक डेटा है जिसका उपयोग मुझे करना चाहिए I अभी भी 0 94 को एक डिफ़ॉल्ट मान के रूप में उपयोग कर सकते हैं, लेकिन अगर आप चाहें तो एफ इष्टतम मूल्य को जोड़कर, आपको एसडब्ल्यूएस या एमएसई को ईडब्ल्यूएमए और एपॉलेशन अस्थिरता के बीच में कम करने के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन की समस्या को स्थापित करने की आवश्यकता है। अधिक जानकारी और उदाहरणों के लिए हमारी वेबसाइट पर टिप्स एंड संकेतों में हमारी अस्थिरता 101 ट्यूटोरियल देखें। शून्य का मतलब नहीं है, मैं फ़ंक्शन का उपयोग कैसे कर सकता हूं। अब के लिए, डेटा वर्क का उपयोग एवेएमए फ़ंक्शन पर जाने से पहले डेटा को निकालने के लिए करें। भविष्य में NumXL रिलीज में, ईडब्ल्यूएमए स्वचालित रूप से अपने हॉल, जॉन सी ऑप्शंस, फ्यूचर्स और अन्य डेरिवेटिव्स फाइनेंशियल टाइम्स प्रेंटिस हॉल 2003, पीपी 372-374, आईएसबीएन 1-405-886145। हैमिल्टन, जेडी टाइम सीरीज विश्लेषण प्रिंसटन यूनिवर्सिटी प्रेस 1994, आईएसबीएन 0-691-0428 9-6। Tsay, Ruey एस का विश्लेषण वित्तीय समय श्रृंखला जॉन विले SONS 2005, आईएसबीएन 0-471-690740.संबंधित लिंक। एक्सपोलिशनिंग एक्सपोलिशनिंग भारित मूविंग औसत। वोल्टालिटी जोखिम का सबसे आम उपाय है, लेकिन यह कई जायके में आता है पिछले लेख में , हमने सरल इतिहासिका की गणना करने का तरीका दिखाया अस्थिरता इस आलेख को पढ़ने के लिए, भविष्य की जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का उपयोग करना देखें हम स्टॉक डेटा के 30 दिनों के आधार पर दैनिक उतार-चढ़ाव की गणना करने के लिए Google के वास्तविक स्टॉक मूल्य डेटा का इस्तेमाल करते हैं इस लेख में, हम सरल अस्थिरता में सुधार करेंगे और तीव्रता से भारित औसत EWMA ऐतिहासिक Vs Implied अस्थिरता चलती है सबसे पहले, इस मीट्रिक को परिप्रेक्ष्य में थोड़ा सा लगा दिया ऐतिहासिक और निहित या अंतर्निहित अस्थिरता के दो व्यापक दृष्टिकोण हैं ऐतिहासिक दृष्टिकोण यह मानते हैं कि अतीत में हम आशा में इतिहास को मापते हैं कि यह भविष्य कहनेवाला अस्थिरता दूसरी तरफ, यह इतिहास की उपेक्षा करता है जो बाजार की कीमतों से उत्पन्न उतार-चढ़ाव के लिए हल करता है यह आशा करता है कि बाजार में सबसे अच्छी बात है और बाजार मूल्य में भी शामिल है, भले ही परस्पर अप्रत्यक्ष रूप से, संबंधित रीडिंग के लिए सर्वसम्मति अनुमान, देखें और सीमाएं देखें वाष्पशीलता। यदि हम उपरोक्त बाईं ओर सिर्फ तीन ऐतिहासिक दृष्टिकोणों पर ध्यान देते हैं, तो उनके पास आम में दो चरण हैं। कालानुक्रमिक श्रृंखला की गणना करें एक भारोत्तोलन योजना लागू करें। सबसे पहले, हम आवधिक वापसी की गणना करते हैं जो आमतौर पर दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला होती है जहां प्रत्येक प्रतिफल लगातार जटिल शब्दों में व्यक्त होता है, प्रत्येक दिन के लिए, हम स्टॉक की कीमतों के अनुपात का स्वाभाविक लॉग लेते हैं I कल कीमत, और इतने पर। यह दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला का उत्पादन करती है, यूआई से यू आईएम पर निर्भर करता है कि कितने दिन मी दिन हम माप रहे हैं। यह हमें दूसरे चरण में ले जाता है यह वह जगह है जहां तीन दृष्टिकोण अलग हैं पिछले लेख में भावी जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का प्रयोग करते हुए, हमने दिखाया कि स्वीकार्य सरलीकरण के तहत, सरल भिन्नता स्क्वायर रिटर्न की औसत है। नोट यह कि प्रत्येक आवधिक रिटर्न के बारे में बताता है, तो उस दिन की कुल संख्या या टिप्पणियों को विभाजित करता है इसलिए, यह सच है कि चुकता आवधिक रिटर्न का औसत सिर्फ एक और तरीका है, प्रत्येक स्क्वायर रिटर्न को एक समान वजन दिया जाता है। यदि अल्फा ए विशेष रूप से एक भारिंग कारक है, तो एक 1 मीटर, तो एक सरल विचरण लग रहा है इस तरह से कुछ। EWMA सरल विचरण पर सुधार इस दृष्टिकोण की कमजोरी यह है कि सभी रिटर्न एक ही वजन कम करते हैं कल की हाल ही में वापसी का पिछले महीने की वापसी की तुलना में विचरण पर और अधिक प्रभाव नहीं पड़ता है इस समस्या को तेजी से भारित चलती औसत ईडब्ल्यूएमए, जिसमें अधिक हाल के रिटर्न का विचरण पर अधिक वजन होता है। तेजी से भारित चलती औसत EWMA लैम्ब्डा का परिचय देता है जिसे लम्ब्डा पैरामीटर कहा जाता है, लम्बेडा एक से कम होना चाहिए, उस स्थिति में, समान भार के बजाय, प्रत्येक स्क्वेर्ड रिटर्न का भार है एक गुणक के रूप में निम्नानुसार है। उदाहरण के लिए, जोखिम मैट्रिक्स टीएम, एक वित्तीय जोखिम प्रबंधन कंपनी, 0 94 या 94 के लैम्ब्डा का उपयोग करने के लिए जाती है, इस मामले में, सबसे हाल ही में चुकता आवधिक वापसी का श्रेय 1-0 94 94 0 6 है अगले स्क्वेर्ड रिटर्न केवल इस मामले में पूर्व वजन का एक लम्ब्डा-मल्टीपल है, 6 गुणा करके 94 5 64 और तीसरे पहले दिन का वजन 1-0 94 94 94 2 5 30 के बराबर होता है। यह घातीय का अर्थ है ईडब्ल्यूएमए में प्रत्येक वजन एक निरंतर गुणक यानी लैम्ब्डा है, जो पहले दिन के वजन में से कम से कम होना चाहिए यह एक भिन्नता को सुनिश्चित करता है जो अधिक हाल के आंकड़ों की ओर भारित या पक्षपाती है। अधिक जानने के लिए, Google की अस्थिरता के लिए एक्सेल वर्कशीट देखें Google के लिए बस अस्थिरता और ईडब्ल्यूएमए के बीच का अंतर नीचे दिखाया गया है। कॉलम ओ में दिखाए गए अनुसार साधारण अस्थिरता 0 और 1 9 6 तक प्रत्येक आवधिक वापसी का वजन करती है। हमारे पास दो साल का दैनिक स्टॉक मूल्य डेटा था जो कि 50 9 दैनिक रिटर्न और 1 50 9 0 196 है लेकिन नोटिस कि कॉलम पी 6 का वजन, तो 5 64, फिर 5 3 और इतने पर सरल विचरण और ईडब्ल्यूएमए के बीच अंतर है। याद रखें जब हम कॉलम क्यू में पूरी श्रृंखला जोड़ते हैं तो हमारे पास भिन्नता है, जो कि का वर्ग है मानक विचलन अगर हम अस्थिरता चाहते हैं, तो हमें उस विचरण के वर्गमूल को याद रखना चाहिए। Google के मामले में विचरण और ईवएमए के बीच दैनिक उतार-चढ़ाव में क्या अंतर है यह महत्वपूर्ण है कि सरल विचरण हमें एक दैनिक 2 4 की अस्थिरता लेकिन ईडब्ल्यूएमए ने केवल 1 4 की दैनिक अस्थिरता को विवरण के लिए स्प्रैडशीट को देखते हुए स्पष्ट रूप से, Google की अस्थिरता अधिक हाल ही में बसे, इसलिए एक सरल विसंगति कृत्रिम रूप से उच्च हो सकता है। आज का विचरण पियोर दिवस के विचरण का कार्य है आप देखेंगे कि हमें ज़्यादा गिरावट के वजन की लंबी श्रृंखला की गणना करने की आवश्यकता है, हम यहां गणित नहीं जीते, लेकिन ईडब्ल्यूएमए की सबसे अच्छी सुविधाओं में से एक यह है कि पूरी श्रृंखला आसानी से एक पुनरावर्ती फार्मूला को कम कर देता है। पुनरावृत्तीय अर्थ यह है कि आज के विचरण संदर्भ यानी पूर्व दिन के विचरण का एक कार्य है आप स्प्रेडशीट में भी यह सूत्र देख सकते हैं, और यह उसी तरह के परिणाम का उत्पादन करता है, जो लम्बे समय की गणना के रूप में बताता है कि ईडब्ल्यूएमए के तहत आज के विचरण का कल के लेन-देन प्लस काल के स्क्वेर्ड चुकता के बराबर कल के विचरण के बराबर है एक शून्य से लैम्ब्डा का तौलना ध्यान दें कि हम कल की वेटेड वियरेंस और वेटेड, स्क्वेर्ड रिटर्न की तुलना में दो शब्दों को कैसे जोड़ रहे हैं। यहां तक ​​कि, लैम्ब्डा हमारे चौरसाई बराबर है एमीटर एक उच्च लैम्ब्डा उदा जैसे जोखिम मैट्रिक एस 94 इंगित करता है कि श्रृंखला में धीमी क्षय - रिश्तेदार शब्दों में, हम श्रृंखला में अधिक डेटा पॉइंट होने जा रहे हैं और वे धीरे धीरे गिरने जा रहे हैं दूसरी तरफ, अगर हम लैम्ब्डा को कम करते हैं , हम उच्च क्षय से संकेत मिलता है कि वजन अधिक तेज़ी से गिर जाते हैं और, तेज़ी से क्षय के प्रत्यक्ष परिणाम के रूप में, कम डेटा पॉइंट का उपयोग किया जाता है स्प्रैडशीट में, लैम्ब्डा एक इनपुट है, ताकि आप अपनी संवेदनशीलता के साथ प्रयोग कर सकें। सारांश वाष्पशीलता तात्कालिक मानक स्टॉक का विचलन और सबसे आम जोखिम मीट्रिक यह भिन्नता का वर्गमूल भी है, हम ऐतिहासिक या निहित अर्थपूर्ण अस्थिरता के भिन्नता का आकलन कर सकते हैं जब ऐतिहासिक रूप से मापने के लिए सबसे आसान तरीका सरल विचरण होता है लेकिन सरल विचरण के साथ कमजोरी सभी वही रिटर्न वही वजन इसलिए हम एक क्लासिक ट्रेड-ऑफ का सामना करते हैं, हम हमेशा अधिक डेटा चाहते हैं, लेकिन जितना अधिक आंकड़े हमारे पास हैं उतना ही कम गणना योग्य आंकड़ों द्वारा पतला किया जाता है घाटेदार भारित चलती औसत ई डब्ल्यूएमए आवधिक रिटर्न के लिए वजन बताए सरल विचरण पर सुधार करता है, ऐसा करने से, हम दोनों एक बड़े नमूना आकार का उपयोग कर सकते हैं लेकिन अधिक हाल के रिटर्न के लिए अधिक वजन भी दे सकते हैं। इस विषय पर एक फिल्म ट्यूटोरियल देखने के लिए, बायोनिक कछुए पर जाएं। संयुक्त राज्य राज्य ब्यूरो ऑफ लेबर स्टेटस द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में रोजगार की रिक्तियों को मापने में मदद करने के लिए यह नियोक्ताओं से डेटा एकत्र करता है। संयुक्त राज्य अमेरिका की अधिकतम राशि उधार ले सकती है ऋण की सीमा द्वितीय लिबर्टी बॉण्ड अधिनियम के तहत बनाई गई। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व में एक अन्य डिपॉजिटरी संस्था में रखी गई धनराशि रखती है। किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव का एक सांख्यिकीय उपाय वाष्पशीलता या तो मापा जा सकता है। एक अधिनियम, 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस ने बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जो वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में शामिल होने से मना कर दिया था। नॉनफ़ॉर्म पेरोल में खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर के किसी भी काम को संदर्भित करता है अमेरिकी श्रम ब्यूरो। एक्सपेन्नेएबल मूविंग एवर - एएमए । घातीय मूविंग औसत - ईएमए नीचे बढ़ते हुए। 12- और 26-दिवसीय ईएमए सबसे लोकप्रिय अल्पकालिक औसत हैं, और वे संकेतक बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं जैसे चलती औसत अभिसरण विचलन एमएसीडी और प्रतिशत मूल्य थरथरानवाला पीपीओ सामान्य तौर पर, 50- और 200-दिवसीय ईएमए का उपयोग दीर्घकालिक रुझानों के संकेत के रूप में किया जाता है। जो तकनीकी विश्लेषण करते हैं वे ट्रेडेडर्स को चलने वाली औसत बहुत ही उपयोगी और व्यावहारिक लगते हैं जब सही तरीके से लागू होते हैं गलत तरीके से इस्तेमाल किया जाता है या misinterpreted किया जाता है तकनीकी विश्लेषण में सामान्यतः उपयोग की जाने वाली सभी चलती औसत उनके स्वभाव से, अंतराल संकेतक हैं, नतीजतन, चलती औसत को किसी विशेष बाजार चार्ट में लागू करने से तैयार निष्कर्ष बाजार की चाल या पुष्टि करने के लिए होना चाहिए इसकी ताकत से संकेत मिलता है कि अक्सर जब चलती औसत सूचक रेखा ने बाजार में एक महत्वपूर्ण कदम को प्रतिबिंबित करने के लिए एक बदलाव किया है, तो बाजार प्रविष्टि का इष्टतम बिंदु पहले ही पारित हो चुका है एक ईएमए कुछ हद तक इस दुविधा को कम करने की सेवा करता है क्योंकि ईएमए गणना नवीनतम आंकड़ों पर अधिक वजन रखती है, यह कीमत की कार्रवाई थोड़ा कड़ी मेहनत करती है और इसलिए तेज प्रतिक्रिया देता है यह एक वांछनीय है जब एक ईएमए I एक ट्रेडिंग एंट्री सिग्नल प्राप्त करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है। ईएमए के बारे में जानें.सभी चल औसत औसत संकेतकों की तरह, वे रुझान वाले बाज़ारों के लिए बेहतर ढंग से अनुकूल हैं जब बाजार में मजबूत और निरंतर वृद्धि हुई है तो ईएमए इंडिकेटर लाइन भी अपट्रेंड और उपाध्यक्ष नीचे की प्रवृत्ति के लिए सतर्क व्यापारी केवल ईएमए लाइन की दिशा पर ध्यान नहीं देगा बल्कि एक बार से दूसरे तक के परिवर्तन की दर के संबंध में भी ध्यान देगा, उदाहरण के लिए, क्योंकि एक मजबूत अपट्रेंड की कीमत की कार्रवाई समतल और रिवर्स शुरू होती है , एक बार से अगले चरण में एएमए के परिवर्तन की दर कम होने लगती है, जब तक कि सूचक रेखा में रुकती है और परिवर्तन की दर शून्य है.इस बिंदु से, या यहां तक ​​कि कुछ सलाखों के पहले, मूल्य कार्रवाई पहले से ही उलट होनी चाहिए इसलिए यह है कि ईएमए के परिवर्तन की दर में लगातार घटते हुए एक संकेतक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है जो चलती औसत के ठहराव प्रभाव के कारण दुविधा का सामना कर सकता है स्मरण ईएमए का उपयोग। एएमए सामान्यतः अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में प्रयोग किया जाता है ताकि महत्वपूर्ण बाजार की चालें सुनिश्चित की जा सकें और उनकी वैधता का पता लगा सकें। व्यापारियों के लिए जो इंट्राडे और फास्ट-मूविंग मार्केट व्यापार करते हैं, एएमए अधिक लागू होता है। व्यापारियों को निर्धारित करने के लिए अक्सर व्यापारियों ईएमए का उपयोग करते हैं पूर्वाग्रह उदाहरण के लिए, यदि एक दैनिक चार्ट पर एक ईएमए मजबूत उतार-चढ़ाव दिखाता है, तो एक इंट्रेडय व्यापारी की रणनीति केवल इंटर्न चार्ट पर लंबे समय से ही व्यापार कर सकती है।