Moving Avarage භාවිතයේ වාසි

මෙි කියන්නේ අපි Technical Analysis කරනකොට ඒහිදි ඊළග දීශාව වැඩි ප්‍රවණතාවයකින් තක්සේරැ කිරීම සදහා බහුලව මෙන්ම බොහෝ කාලයක සිට භාවිතා කරන තවත් එක් වැදගත් දෙයක්. මෙහි මුලිකම ප්‍රථිලාභය වෙන්නේ වෙළද පොලේ අපිට ලැබෙන දත්තයන් වල නියම වෙලාවේ දත්තයන් ලබාගැනීම අපහසු වන විටදි Moving Average මගින් එහි noise (අනුපාතියකන් වල) එක අඩුකර අපිට විස්තර ලබා දීමයි. Moving Average විසින් අනුපාතිකයන් ඉතා සුමට ලෙස තමයි ලබා දෙන්නේ. එකේන් අපිට පුලුවන් කමක් ලැබෙනවා. සාමාන්‍ය මුදල් වර්ගයන් වලින් ලැබන සාමාන්‍ය අනුපාතිකයන් පිළිබදව දත්ත මෙයින් නියම අනුපාතිකයන් හදුනා ගන්න අපිට ශක්ති සමිපන්න ලෙස සහතික කර දෙන එක තමයි කරන්නේ. ඒ විස්තර අපිට ගොඩක් වැදගත්. මොකද මම උඩින් කිව්වා වගේ මෙක නැතිව අපිට පහසුවෙන් හා නියම ආකාරයෙන් සියුමි අනුපාත වෙනස්වීම හදුනා ගන්න අපහසු හින්දා. 

ඇත්ත කථා කරොත් අපි ඔනෑම අයෙක් මෙි ලැබෙන වෙළද පොළ දත්ත විශ්ලේෂණය කරන්නේ වෙළද පොලේ අපි දත්ත භාවිතා කරන මුදල් වර්ගයේ ඊළග Trend එක පිළිබදව තක්සේරැවක් ලබා ගන්න. එහේම නැත්තන් අපිට මේවා භාවිිතා කරලා වැඩකුත් නැ. ගණුදෙනු කරැවන් මෙි තොරතුරැ අධ්‍යනය කරමින් බලන්නේ වෙළද පොළ දැන් තිබෙන තත්වයෙන් හෝ යමි ඉදිරි වෙලාවකදි නැවත හැරිය හැකි හොදම ස්ථානය හොයා ගන්න. ඒ කියන්නේ වඩාත් ලාභ ලැබිය හැකි ස්ථානය හදුනා ගෙන Buy or Sell Trade එකක් දාන්න. Moving Average මෙි අවස්ථා දෙකෙදීම අපිට උදවි වෙන්න පුලුවන් අකාරයෙක් එකක්. එ වගේම තමයි Moving Average ඉතා වැදගත් වෙනවා වෙනත් Technical Analysis ක්‍රම වලදීත්, (Bollinger Bands )

ඉදිරියට යන්න කලින් විශේෂයෙන් මතක තමා ගත යුතු කරැණු

Moving Average කියන්නේ අනුපාත වෙනස් වීම නියමාකාරයෙන් හදුනාගැනිමට හැකි වන ආකාරයේ දත්ත ලබාදෙන ක්‍රමයක්

මෙය නිතර අනුපාතයන් යාවත්කාලීන කර ලබාදේ - මෙමගින් අපට ලැබෙන දත්ත නිතරම යාවත්කාලින වී ලැබෙන අතර එය වෙළදපොළ නිසිපරිදි අනුමාණ කළ නොහැකි දත්තයන් ලැබෙනවාට වඩා බොහෝ වටි.

ඔබ ගණුදෙනු කරමින් සිටින්නේ වෙළද පොළ මුවිමන්ටි වැඩි අවස්ථාවකනමි මෙමගින් යම් දුරකට වැරදි සිග්නල් ලබා ගැනීමටද හැකියාවක් තිබෙි.

ඔය උඩින් දාලා තියෙන්නේ Moving Average කියන එක අපේ චාර්ටි එකට දා ගත්තම පේන විදිය. මෙික ඉන්ඩිකේටර් එකක්. ඒ කියන්නේ ඉන්ඩිකේටර් ලිස්ටි එකේ මෙි Moving Average කියලා එකක් තියෙනවා. අන්න ඒක තමයි අපි භාවිතා කරන්න යන්නේ.

දැන් අපි මෙි කථා කරන්න යන Moving Average වල ප්‍රධාන කොටස් දෙකක් තියෙන්වා. ඒ තමයි Simple Moving Average (SMA) සහ Exponential Moving Average (EMA) කියන දෙක. මෙි දෙක වෙනවෙනම පැහැදිලි කරන හින්දා නම හැටියට බය වෙන්න අවශ්‍යතාවයක් නැ. හරියට අවබෝධ කර ගත්තෝ හරිම ලේසි. මොකද සාමාන්‍යෙන් හැම චාර්ටි එකක්ම වගේ විවෘත කරනකොට මෙි Moving Average එකේම දාලා තියෙනවා. ඒ කියන්නේ මෙික සාමාන්‍යයි. තෙරැමි ගන්න අමාරැ නැ වගේම වැදගත් කියන එකයි. 

Simple Moving Average හදුනා ගැනිම

Simple Moving Average (SMA) මගින් සිදු කරන්නේ කිසියමි නිශ්චිත කාල පරිචිඡේදයන් තුල හදුනා ගන්නො අංකයන් තුලින් එම කාල සීමාව තුල වු සාමාන්‍ය මිල හදුනා ගැනිම කියලා සරලවම හදුන්වා දෙන්න පුලුවන්. මෙහේම කිවිවට නොතෙර්න බව අමුතුවෙන් කියන්න දෙයක් නැ. පහළට කියවගේන යනකොට වඩාත් හොදට පැහැදිලි වෙවි. ඒක නිසා කලබල නොවි හිමිහිට කියවාගෙන යන්න.

Simple Moving Average (SMA) ගණනය කිරිම.

බොහෝ Moving Averages හැදිලා තියෙනනේ Closed Price වලින්. ඔය Closed Price කියන්නේ මොකක්ද කියලා මම පසුගිය ලිපිවලින් බොහෝ දුරට කතා කරලා ඇති. ඒක නිසා මම නැවතත් ඒ ගැන කියන්නේ යන්නේ නැත්තේ මෙි ලිපියට දැනටමත් මම කියලා දීලා තියෙන දෙයක් දාන එක හරි නැති හින්දා. මොකද එක පැත්තකින් ලිපියත් දිග වැඩි වෙනවා වගේම ලියන්න ගතවන කාලයත් වැඩි වෙන හින්දා. හරි ඒ පසුගිය ලිපි නැවත නැවත කියවන්න. හරි, දැන් කොහොමද මෙි Simple Moving Average (SMA) හරියටම හදුනා ගන්නේ. මෙකෙදි වෙන්නේ නිකන් හිතන්න අපි දින පහක එම සෑම දිනයක් අවසානයේම සමිපුර්ණ එකතුවු Closed Price 5 ක් අරගෙන ඒක 5 න් බෙදුවම තමා මෙි Simple Moving Average (SMA)කියන එක අපිට ලැබෙන්නේ. එකෙන් අපිට ගම්‍ය වෙන්නේ Moving Average කියන්නේ මිල වෙනස් වීමෙි සාමාන්‍ය කියලා නේද ? මං හිතතනවා මෙකෙන් මෙි Simple Moving Average (SMA) කිියන්නේ මොකක්ද කියන එක පැහැදිලි වෙන්න ඇති කියලා. පහළින් මම තව උදාහරණයක් දාලා තියෙනවා මෙි Simple Moving Average හාදා ගන්නේ කොහෝමද කියන එක තවත් හොදට පැහැදිලි කර ගන්න.

-------------------------------------------------------------------------------------------------------

දිනපතා සෑම දිනයකම අවසානයේ ලබාගත් Closed Price =  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16

දින 5 න් පළමු දින SMA           =  (10 +11+12+13+14) / 5 = 12

දින 5 න් දෙවන දින SMA         =  (11+12+13+14+15) / 5  =  13

දින 5 න් තුන්වන දින SMA       =  (12+13+14+15+16) / 5  = 14

------------------------------------------------------------------------------------------------------

දැන් ඔය උඩින් මම දාලා තියෙන උදාහරණය හොදට පැහැදිලි අැති කියලා මම හිතනවා. මොකද උඩින් දක්වලා තියෙන ගණිතමය උදාහරණය හරි ලේසි නිසා. මෙ විදියටම තමයි අපි දිනක හො යමි කාල පරිචේදයක අවසානයේ Closed Price එක අරගෙන එවැනි කාල පරිචිඡේද 5 ක වගේ එයට අදාල SMA එහෙමත් නැතිනමි Simple Moving Average කියන එක හදුනා ගන්නේ. මෙික දවස්ම වෙන්න ඔනිත් නැ. පැය වලින් වෙන්න පුලුවන්, පැය භාගයේ ඒවා 5 ක් වෙන්න පුලුවන්, විනාඩි 5 එවො වෙන්න පුලුවන්. අන්න ඒ විදියට කොහොම නමුත් අවශ්‍ය කරන තොරතුර වෙන්නේ එම කාල පරිචිඡේදය අවසානයේ ලබා ගත් Closed Price එක තමයිි. 

Exponential Moving Average (EMA) හදුනා ගැනීම

මෙික ටිකක් SMA එකට වඩා ගැඹුරැයි. ටිකක් බර ගණිතමය වැඩක් මෙකෙන් අපිට පිළිතුරැ ලබා ගන්න කරන්න වෙනවා. ඒක හින්දා මම කලින් ලිපිවල හැම වෙලේම කියනවා වගේ හොදින් කල්පනා කරලා මෙි වැඩෙි කරන්න හිතන අයට බොහෝ විට ඉතා ඉක්මනින් තෙරැමි ගන්න පුලුවන් වෙයි. එකෙන් තෙරැමි ගන්න පුලුවන් වෙන්නේ Forex කරන්න තෙරැමි ගැනීම කියන එක අතීශය වැදගත් කියලා. 

කොහෝම උනත් මෙි EMA කියන එක යමි කාලයක කලින් මිල (Recent Price) හෙමින් ගමන් කරන එක නවත්තලා එකට වැඩි බරක් දෙන එක තමා කරන්නේ. EMA එක මෙි වැඩි බර යොදන්නේ යමි කාලසිමාවන් වල කිහිප අවස්ථාවන් වලදි ලබා ගත් Moving Average මත තීරණය වන ළගම Recent Price වලට විතරයි. එහේම නොවුනොත් මෙික භාවිතා කරලා වැඩක් නැති වෙනවා. 

මෙි EMA එක ගණනය කරන්න වෙන්නේ අපිට අවස්ථා 3 කට. මොකද මම උඩින් කිවිවනේ මෙික SMA එකට වඩා ටිකක් ගැඹුරැයි කියලා. අන්න ඒ හේතුව හින්දා, පළමුවෙන්ම අපි කරන්න ඔනි SMA එක ගණනය කර ගන්න එක තමයි. මෙකෙදි අපි SMA ගණනය කරලා භාවිතා වෙනකොට යමි අවස්ථාවන් වලදි EMA එක කොයි ස්ථානයක හරි ආරමිභ වෙනවා. නමුත් එක අපිට මෙ පළමු පියවරනේ විතරක් හොයා ගන්න බැ. දෙවෙනියට අපි ගණනය කරන්න ඔනි weighting multiplier (බර ගුණාකාරය). ඊළගට ඒ කියන්නේ තුන්වෙනි පියවර වශයෙන් අපි EMA ගණනය කරන්න පුලුවන්. ඔය මම පහතින් දාලා තියෙන උදාහරණය හොදින් බලලා අවබෝධ කර ගන්න බලන්න. පහත උදාහරණය සදහා මම දින 10 ක SMA අරන් තියෙනවා ඒ දින 10 EMA එක හොයා ගන්න.

-------------------------------------------------------------------------------------------------------

MA: 10 අවස්ථාවන් වල එකතුව / 10 

Multiplier: (2 / (කාල පරිචඡේදයන් + 1) ) = (2 / (10 + 1) ) = 0.1818 (18.18%)

EMA: {Close - EMA(කලින් දින)} x multiplier + EMA(කලින් දින).

------------------------------------------------------------------------------------------------------

දැන් ඔය ඉහත උදාහරණය අනුව,  EMA දින දහයක කාලසීමාවකදි 18.18% ක බරක් Recent Price එකට එකතු කරලා තියෙන බව අපි හොයාගෙන තියෙනවා. මෙි අවස්ථා 10 EMA එක අපිට ඔනිනමි නමි කරන්න පුලුවන් 18.18% EMA කියලත්. හොදින් මතක තියා ගන්න. ගොඩක් අය ඉහත සමිකරණය වැරදි විදියට හදා ගන්නවා. ඒ කියන්නේ (2 / (10 + 1) කියන එකතුව 11 බෙදීම 2 කියලා හදාගත්තොත් එන්නේ 5.5. එහේම නෙවෙයි ගන්න ඔනි. මෙතනදි ගන්න එනි 2 බෙදීම 11 කියලා. එකතොට තමා හරි ගාන එන්නේ. ඒ කියන්නේ 0.1818. ඒක සියට ගාන බලන්න 100 වැඩි කරපුවම අපිට එනවා ප්‍රතිශතය. ඒ කියන්නේ 18.18% කියන ගාන. දැන් මෙි අපිට ඔනිනමි අවස්ථා 20 ක ගාන හදා ගන්න. ඒක එන්නේ 9.52%. (2 / (20 + 1). දැන් මෙකෙන් අපිට හදුනා ගන්න පුලුවන් එක දෙයක් තමයි, අඩු කාල පරාසයකට වඩා වැඩි කාල පාරාසයකදි අපි ගණනය කරන Recent Price එකට ලැබෙන බර ප්‍රමාණය අඩු බව. හරියට මෙි බර බාගෙකින් අඩුවෙනවා, අපි භාවිතා කරන කාල පරාසය හරියටම දෙගුණයකින් වැඩි වෙනකොට. දැන් තෙරැනා නේද ?

ඒ වගේම තමයි අපිට ඔනිනමි අපේම ප්‍රතිශතයක්  EMA සදහා යොදා ගන්නත් පුලුවන්. හැබැයි එතතොට මෙ ඉහත සමිකරණය වෙනස් වෙනවා මම පහත දාලා තියෙන ආකාරයට. 

-------------------------------------------------------------------------------------------------------

කාල පරාසයන් = (2 / ප්‍රතිශතය ) - 1 

උදාහරණයක් විදියට අපි ගමු 5% කියලා අපේ ප්‍රතිශතය විදියට. එතකොට මෙි සමිකරණය හැදෙන්න මෙහේමයි

කාල පරාසයන් = (2 / 0.05 ) - 1 = කාල පාරාසයන් 39 යි. 

තවත් උදාහරණයක් ගත්තොත් ප්‍රතිශතය 3% කියලා

කාල පරාසයන් = (2 / 0.03 ) - 1 = කාල පාරාසයන් 65.67 යි. 

-------------------------------------------------------------------------------------------------------

පැහැදිලිද ?

දැන් මම ඔය උඩින් පැහැදිලි කරලා දුන්න සමිකරණය ඉතා හොදින් වැටහෙන්නට අැති කියලා මම හිතනනවා. හෙදින් මතක තියා ගන්න. මෙක බෙහෝම අමාරැෙවන් හිතන්න ගියොත් අමාරැ වෙයි. ඒ්ක නිසා මෙ මම දාලා තියෙන ඒවා දිහා බෙහෝම සරලව බලලා තෙරැමි ගන්න උතසහ කරන්න.

The Lag Factor

සාමාන්‍යෙයන් Moving Average විශාල ප්‍රමාණයක් වනකොට එ හා සමිබන්ධ විස්තර ලැබෙන්නේ හෙමිහිට. අපි නිකන් උදාහරණයක් අරගෙන බැලුවොත් දින 10 ක Moving Average ගන්නකොට ඒක එවා ක්ෂණිකව close වෙලා Turn වෙනවා මිල ගණන් වල වෙනස් වීමත් එක්ක. මෙ වගේ කෙටි Moving Average අපිට හදුන්වන්න පුලුවන් කුඩා වේග බොටිටුවක් විදියට. හේතුවන කෙටි කාලයක Moving Average කෙටි කාලයක් තුලදීම වෙනස් වන හින්දා. දැන් අපි මෙි Moving Average දවස් 90 කට වගේ බැලුවොත් එකේ ඇතුලේ විශාල තොරතුරැ ප්‍රමාණයක් තියෙනවා වගේම ඒක වෙනස් වෙන්නේ හරි හිමින්. හරියට මුහුදේ යන විශාල නැවක් වගේ. පැහැදිලිද ?

කෝකද වැඩියෙන්ම හොද ? SMA ? EMA ? 

දැන් අපි උඩින් Moving Average වල තියෙන ප්‍රධාන කොටස් දෙකක් කථා කරා. දැන් ප්‍රශ්ණයක් තියෙනවනේ කොකද භාවිතා කරන්න ඔනි කියලා. ඇත්තටම කොකද හොද ? දෙකමි හොදයි තමා ඉතින්. හැබැයි මෙි දෙකේම වෙනස් කමි ටිකක් තියෙනවා. ටිකක් කිවිවට ගොඩක් නෙවෙයි. EMA ගත්තොත් එකේ තියෙන පමාව ගොඩක් අඩුයි(උඩින් කථා කරපු LAG කියන එක) වගේම Recent Price එකටයි එකේ වෙනස් වීමි වලටයි ගොඩක් සංවෙිදියි. මෙි හේතුව හින්දා EMA වෙනස් වෙනවා SMA වෙනස් වෙන්න කලින්.

SMA කියන්නේ අපි තොරාගත් යමි කාල පරිචිඡේදයක සත්‍යම Average මිල තමයි ලබා දෙන්නේ. බොහෝ විට SMA උදවි වෙන්න පුලුවන් Support And Resistance Level හොයා ගන්න. (අපි කලින් කථා කරපු ලිපිය.)

Moving Average වල වැඩි සැලකිල්ල තිරණය වෙන්නේ අරමුණු, විශ්ලේෂණය කරන විදිය හා කාල පරාසයන් අනුව තමයි. චාර්ටි පිළිබදව වැඩි සැලකිල්ලක් දක්වන්නන්, මෙි අපි ඉහතින් කථා කරපු ක්‍රම දෙකම අධ්‍යනය කරන්න ඔනි වෙන වෙනම කාල පාරාසයන් වලින් කෝකද හොදමටම හරියන්නේ කියලා බලන්න. හැමදාම කියනවා වගේ අධ්‍යනය නොකරනමි කිසි දෙයක් හරියට ඉගෙන ගන්න ලැබෙන්නේ නැ වගේ තමා.

මෙි ලිපියෙන් අද මම හදුන්වලා දුන්නේ මොකක්ද මෙි  Moving Average කියන්නේ, කොහෝමද ඒවා අපි අවබෝධ කර ගන්නේ හා කෝහෝමද SMA and EMA ගණනය කරන්නේ කියන එක ගැනත් ඒවායෙහි ඇති වෙනස්කමි ගැනත්. ඊළග ලිපියේන් අපි ඉගෙන ගන්න යන්නේ මෙවා භාවිතා කරලා කොහෝමද Trend අදුන ගන්නේ ආදි ඉදිරියට තියෙන දේවල්. ඒකට යන්න කලින් මෙි ලිපිය හොද අවබෝධයක් අරගෙන තියෙන්න ඔනි. මොකද මම කලින් කිවිනේ දැන් අපි ටික ටික ගැඹුරට යන්නයි හදන්නේ කියලා.