ट्रेंड लाइन तकनीकी विश्लेषण तंत्र के तत्व हैं जिनका उपयोग विभिन्न प्रकार के एक्सचेंजों पर मूल्य परिवर्तन की गतिशीलता की पहचान करने के लिए किया जाता है। वे किसी प्रकार के गणितीय फ़ंक्शन का उपयोग करके प्राप्त संकेतकों के विश्लेषण किए गए औसत मूल्यों के एक निश्चित ज्यामितीय प्रदर्शन का प्रतिनिधित्व करते हैं।
अनुदेश
चरण 1
एक रैखिक प्रवृत्ति एक फ़ंक्शन को व्यक्त करती है: y = ax + b, जहां a वह मान है जिसके द्वारा समय श्रृंखला में अगला मान बढ़ाया जाएगा; x एक निश्चित समय श्रृंखला में अवधि की संख्या है (उदाहरण के लिए, की संख्या महीना, दिन या तिमाही); y विश्लेषण किए गए मानों का क्रम है (यह मासिक बिक्री हो सकती है); b चौराहा बिंदु है जो चार्ट (न्यूनतम स्तर) पर y-अक्ष के साथ प्रतिच्छेद करेगा। इसके अलावा, यदि a का मान शून्य से अधिक है, तो वृद्धि की गतिशीलता सकारात्मक होगी। बदले में, यदि a शून्य से कम है, तो रैखिक प्रवृत्ति की गतिशीलता नकारात्मक होगी।
चरण दो
व्यक्तिगत समय श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक रैखिक प्रवृत्ति का उपयोग करें जहां डेटा स्थिर दर से बढ़ रहा है या घट रहा है। रैखिक प्रवृत्ति का निर्माण करते समय, आप एक्सेल का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपको महीनों तक बिक्री का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक रैखिक प्रवृत्ति की आवश्यकता है, तो समय श्रृंखला (समय - महीने और बिक्री की मात्रा) में 2 चर बनाएं।
चरण 3
आपके पास समान रैखिक प्रवृत्ति समीकरण होगा: y = ax + b, जहां y बिक्री है, x महीने है। एक्सेल में एक ग्राफ बनाएं। एक्स-अक्ष पर, आप अपनी समय अवधि (1, 2, 3 - महीनों से: जनवरी, फरवरी, आदि) प्राप्त करेंगे, वाई-अक्ष पर, बिक्री में परिवर्तन। फिर चार्ट पर एक ट्रेंड लाइन जोड़ें।
चरण 4
पूर्वानुमान के लिए ट्रेंड लाइन का विस्तार करें और इसके मूल्यों को निर्धारित करें। इस मामले में, आपको केवल एक्स अक्ष के साथ समय मूल्यों को जानना चाहिए, और आपको पहले निर्दिष्ट सूत्र का उपयोग करके अनुमानित मूल्यों की गणना करने की आवश्यकता है।
चरण 5
वास्तविक डेटा के साथ प्राप्त अनुमानित रैखिक प्रवृत्ति मूल्यों की तुलना करें। इस प्रकार, आप बिक्री में वृद्धि को प्रतिशत के रूप में निर्धारित कर सकते हैं।
चरण 6
आप रैखिक प्रवृत्ति के अनुमानित मूल्यों को उस स्थिति में समायोजित कर सकते हैं जब आप विकास से संतुष्ट नहीं हैं, अर्थात। आप समझते हैं कि ऐसे घटक हैं जो इसे प्रभावित कर सकते हैं। यदि आप रैखिक प्रवृत्ति y = ax + b में "a" का मान बदलते हैं, तो आप प्रवृत्ति के ढलान को बढ़ा सकते हैं। तो आप एक ही समय में प्रवृत्ति के ढलान, प्रवृत्ति के स्तर या दोनों को बदल सकते हैं।
