सूत्र में:

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  वास्तविक सीमा दिन के मूल्य की उतार-चढ़ाव सीमा को मापती है, जो दिन के उच्चतम और निम्नतम मूल्यों के बीच के अंतर, पिछले दिन के समापन मूल्य और दिन के उच्चतम मूल्य के बीच के अंतर का निरपेक्ष मान, और पिछले दिन के समापन मूल्य और दिन के निम्नतम मूल्य के बीच के अंतर के निरपेक्ष मान का अधिकतम मान लेती है। सूत्र में, सबस्क्रिप्ट t वर्तमान क्षण का प्रतिनिधित्व करता है, और सबस्क्रिप्ट t-1 पिछले क्षण का प्रतिनिधित्व करता है।

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  दिन का उच्चतम मूल्य

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  दिन का निम्नतम मूल्य

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  दिन का समापन मूल्य

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  पिछले दिन का समापन मूल्य

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  अस्थिरता भार, जब आज का समापन मूल्य पिछले दिन के समापन मूल्य से अधिक होता है, तो W वास्तविक अस्थिरता TR को आज और पिछले दिन के समापन मूल्यों के बीच के अंतर से विभाजित किया जाता है; अन्यथा, W वास्तविक अस्थिरता TR के बराबर होता है। यह भार समापन मूल्य में परिवर्तन के सापेक्ष मूल्य अस्थिरता की शक्ति को दर्शाता है।

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  वर्तमान समय t से N1 समय इकाइयाँ पीछे जाने वाले W मानों के क्रम का प्रतिनिधित्व करता है।

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  मानकीकृत उतार-चढ़ाव सीमा (एसआर) की गणना करने के लिए अवधि की लंबाई एसआर की गणना करते समय माना गया ऐतिहासिक W मान का विंडो लंबाई दर्शाता है। डिफ़ॉल्ट मान 20 है।

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  क्षेत्रीय शक्ति सूचकांक (आरएसआई) की एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए) स्मूथिंग अवधि की गणना करता है जिसका उपयोग सामान्यीकृत सीमा एसआर को स्मूथ करने के लिए किया जाता है। डिफ़ॉल्ट मान 5 है।

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  सामान्यीकृत अस्थिरता का उपयोग अस्थिरता भार W को 0 और 100 के बीच सामान्य करने के लिए किया जाता है। जब N1 अवधि में W का अधिकतम और न्यूनतम मान बराबर नहीं होता है, तो SR (W - N1 अवधि में W का न्यूनतम मान) को (N1 अवधि में W का अधिकतम मान - N1 अवधि में W का न्यूनतम मान) से विभाजित किया जाता है और 100 से गुणा किया जाता है; अन्यथा, SR (W - N1 अवधि में W का न्यूनतम मान) को 100 से गुणा किया जाता है। उद्देश्य अस्थिरता भार मान को एक निश्चित सीमा तक सामान्य करना है।

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  क्षेत्रीय शक्ति सूचकांक सामान्यीकृत सीमा SR(N1) का N2-अवधि का एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज है। यह संभावित प्रवृत्ति परिवर्तन बिंदुओं की पहचान करने के लिए सीमा और समापन मूल्य परिवर्तनों को जोड़ता है। संकेतक मूल्य के उतार-चढ़ाव के प्रति अधिक संवेदनशील है और उतार-चढ़ाव को सुगम बनाता है, जिससे रुझानों में संभावित बदलाव बेहतर ढंग से इंगित होते हैं।