घातीय चलती - औसत - numpy

मुझे पता है कि यह एक पुराना सवाल है, लेकिन यह एक ऐसा समाधान है जो किसी भी अतिरिक्त डेटा संरचना या पुस्तकालयों का उपयोग नहीं करता है यह इनपुट सूची के तत्वों की संख्या में रैखिक है और मैं इसे किसी भी अन्य तरीके से नहीं सोच सकता है जो वास्तव में अधिक कुशल बनाने के लिए कोई भी परिणाम को आवंटित करने का एक बेहतर तरीका जानता है, कृपया मुझे बताएं। नोट: यह सूची के बजाय एक संकीर्ण सरणी का उपयोग करके अधिक तेज़ हो जाएगा, लेकिन मैं सभी निर्भरताओं को समाप्त करना चाहता था यह बहु-थ्रेडेड द्वारा प्रदर्शन को सुधारना भी संभव होगा निष्पादन। समारोह मानता है कि इनपुट सूची एक आयामी है, इसलिए सावधान रहें। आप चल रहे अर्थ की गणना कर सकते हैं। ठीक से, अंडाकार में एक दृढ़ समारोह भी शामिल है जो हम चीजों को गति देने के लिए उपयोग कर सकते हैं चलने का मतलब समतल के बराबर x के बराबर है सदिश है कि एन लंबे, सभी सदस्यों के बराबर 1 एन convolve के numpy कार्यान्वयन प्रारंभिक क्षणिक शामिल है, तो आप पहले एन -1 अंक को दूर करना होगा। मेरी मशीन पर, तेजी से संस्करण 20-30 गुना तेज है, निर्भर करता है लंबाई पर इनपुट वेक्टर और औसत खिड़की का आकार। नोट है कि convolve में एक ही मोड शामिल है जो लगता है कि यह प्रारंभिक क्षणिक समस्या को संबोधित करना चाहिए, लेकिन यह शुरुआत और समाप्ति के बीच इसे विभाजित करता है। यह अंत से क्षणिक को हटा देता है, और शुरुआत में कोई भी ठीक नहीं है, मुझे लगता है कि यह प्राथमिकताओं की बात है, मुझे शून्य की दिशा में ढाल लेने की कीमत पर उसी संख्या के परिणामों की आवश्यकता नहीं है, जो डेटा बीटीडब्ल्यू में नहीं है, यहां अंतर दिखाने के लिए एक कमांड है मोड मोड में पूर्ण, एक ही, वैध प्लॉट कन्वोलवे 200, 50, 50, मोड एम के अक्षांश -10, 251 में मीटर के लिए मोड - 1, 1 1 पौराणिक तरीके मोड, पाइपलॉट और नीच आयातित लैपिस मार्च 24 14 से 13 56. पेंडस नंपरी या साइपी की तुलना में इसके लिए अधिक उपयुक्त है इसकी सुविधा रोलिंगमैन नौकरी सुविधा देता है यह भी एक नम्पपैरी सरणी देता है जब इनपुट एक सरणी होता है। किसी भी कस्टम शुद्ध पायथन कार्यान्वयन के साथ प्रदर्शन में रोलिंगमैन को हरा देना मुश्किल होता है यहाँ के खिलाफ एक उदाहरण प्रदर्शन है प्रस्तावित समाधानों में से दो। किनारे के मूल्यों से निपटने के तरीके के रूप में भी अच्छे विकल्प हैं। मैं हमेशा सिग्नल प्रोसेसिंग फ़ंक्शन से परेशान हूं जो इनपुट सिग्नल की तुलना में अलग-अलग आकार के आउटपुट संकेतों को वापस करता है, जब दोनों इनपुट और आउटपुट समान प्रकृति के होते हैं जैसे कि दोनों अस्थायी संकेत, यह संबंधित स्वतंत्र चर के साथ पत्राचार को तोड़ता है जैसे समय, आवृत्ति बनाने की साजिश रचने या तुलना किसी भी प्रत्यक्ष मामले से नहीं, अगर आप भावना को साझा करते हैं, तो आप प्रस्तावित कार्य की अंतिम पंक्तियों को उसी रिटर्न वाई विंडोलेन के रूप में बदलना चाह सकते हैं- 1 - विंडोलेन -1 क्रिस्चियन ओ रेली 25 अगस्त 15 को 1 9 56. पार्टी के लिए थोड़ा देर हो चुकी है, लेकिन मैंने अपना खुद का छोटा फ़ंक्शन बना लिया है जो सिरों या पैरों के आसपास शून्य के साथ लपेटता नहीं है, जो तब औसत के रूप में खोजते हैं। अच्छी तरह से एक और इलाज के रूप में, यह भी रैखिक दूरी अंक पर संकेत फिर से नमूने अन्य सुविधाओं प्राप्त करने के लिए होगा इच्छा पर कोड को अनुकूलित। विधि एक सामान्यीकृत गाऊसी कर्नेल के साथ एक सरल मैट्रिक्स गुणा है.एक साधारण उपयोग जोड़ा सामान्य वितरित शोर के साथ sinusoidal सिग्नल। यह सवाल अब भी जब NeXuS ने पिछले महीने इसके बारे में लिखा था, लेकिन मुझे पसंद है कि कैसे उनके कोड बढ़त मामलों से निपटने के लिए हालांकि, क्योंकि यह एक सरल चल औसत है, यह परिणामों के पीछे पीछे है जिन आंकड़ों पर मैं लागू होता है, मैं सोचता हूं कि किनारे मामलों से निपटने की तुलना में अधिक संतोषजनक तरीके से NumPy के तरीकों से एक ही समान और पूर्ण रूप से सिद्ध किया जा सकता है, एक समानता आधारित पद्धति के समान दृष्टिकोण को लागू करने से प्राप्त किया जा सकता है। मेरा योगदान इसके परिणामों को संरेखित करने के लिए एक केंद्रीय चल औसत का उपयोग करता है उनके डेटा जब पूर्ण आकार की विंडो के लिए दो कुछ बिंदु उपलब्ध होते हैं, तो चलने की औसत क्रमिक रूप से बड़ी खिड़कियों से सरणी के किनारों पर क्रमिक छोटे खिड़कियों से गिने जाते हैं, लेकिन यह एक कार्यान्वयन विवरण है। यह अपेक्षाकृत धीमी गति से क्योंकि यह कन्ववेल का उपयोग करता है और संभवतः एक सच्चे पायथनिस्टा द्वारा बहुत अधिक हो सकता है, हालांकि, मेरा मानना ​​है कि यह विचार खड़ा है। 2 जनवरी को 2 0 उत्तर दिया। अच्छा है, लेकिन धीमे जब खिड़की की खिचड़ी ज बड़ा बढ़ता है कुछ जवाब अधिक प्रभावी एल्गोरिदम प्रदान करते हैं, लेकिन किनारे मान को संभालने में असमर्थ लगते हैं, मैंने खुद को एक एल्गोरिथ्म लागू किया है जो इस समस्या को अच्छी तरह से संभाल सकता है, अगर इस समस्या को घोषित किया गया है। इनपुट पैरामीटर mergenum 2 windowwidth के रूप में सोचा जा सकता है 1. मुझे पता है यह कोड थोड़ा सा अपठनीय है यदि आप इसे उपयोगी पाते हैं और कुछ विस्तार चाहते हैं, तो कृपया मुझे बताएं और मैं इस उत्तर को अपडेट करूंगा क्योंकि एक स्पष्टीकरण लिखने से मुझे बहुत समय लग सकता है, मुझे आशा है कि जब कोई ज़रूरत होती है तो मुझे ऐसा ही करना चाहिए कृपया क्षमा करें मुझे अपनी आलस्य के लिए. अगर आप केवल अपने मूल संस्करण में रुचि रखते हैं तो यह भी और अधिक अपठनीय है। पहला समाधान सरणी के चारों ओर पिनिंग के द्वारा किनारे की समस्या से छुटकारा दिलाता है, लेकिन दूसरा समाधान यहां पोस्ट किया जाता है जिससे इसे कठिन और प्रत्यक्ष तरीके से संभाला जाता है। मेरे आखिरी वाक्य में यह संकेत देने की कोशिश कर रहा था कि यह फ्लोटिंग प्वाइंट एरर में मदद क्यों करता है यदि दो मान लगभग समानता के समान क्रम हैं, तो जोड़कर आप कम सटीकता खो देता है यदि आप बहुत छोटी संख्या में बहुत बड़ी संख्या जोड़ते हैं कोड आसन्न मूल्यों को इस तरह से जोड़ता है कि मध्यवर्ती रकम हमेशा परिमाण में काफी करीब रहें, अस्थायी बिंदु त्रुटि को कम करने के लिए कुछ भी नहीं बेवकूफ सबूत है, लेकिन इस पद्धति ने उत्पादन को लेकर मयूर पटेल 15 दिसंबर को 17 22. अलालो मूल्य के एक अतिरिक्त करने की बजाय, आप दो कर लेंगे प्रूफ बिट-फ्लिपिंग समस्या के समान है, हालांकि, इस उत्तर का मुद्दा जरूरी प्रदर्शन नहीं है, लेकिन 64-बिट मूल्यों के औसत के लिए सटीकता मेमोरी उपयोग होता है कैश में 64 तत्वों से अधिक नहीं हैं, इसलिए यह मेमोरी उपयोग में अनुकूल है और साथ ही मयूर पटेल ने 29 दिसंबर को 17 04 बजे 04.Hmmm, ऐसा लगता है कि फ़ंक्शन को कार्यान्वित करना आसान है, वास्तव में गलत हो जाना आसान है और स्मृति पर अच्छी चर्चा को बढ़ावा दिया है दक्षता मैं इसे खुश करने के लिए खुश हूं अगर यह जानने का अर्थ है कि कुछ सही किया गया है रिचर्ड सितम्बर 20 को 1 9 23 में 23. किसी विशेष डोमेन विशिष्ट कार्य की नॉनपी की कमी संभवतः कोर टीम के अनुशासन और दृढ़ता से होती है NumPy के प्रधान निर्देश के लिए lity एक एन-आयामी सरणी प्रकार प्रदान करता है, साथ ही उन arrays को बनाने के लिए कार्य, कई मूलभूत उद्देश्यों की तरह, यह एक छोटा नहीं है, और NumPy शानदार ढंग से करता है.बहुत बड़ा SciPy में एक बहुत बड़ा संग्रह होता है विज्ञान-विशिष्ट पुस्तकालयों का कहना है कि साइपेजी डीव्स द्वारा उपपैकेजिंग - उदाहरण के लिए, संख्यात्मक अनुकूलन अनुकूलन, सिग्नल प्रोसेसिंग सिग्नल, और इंटीग्रल कैलकुस को एकजुट करते हैं। मेरा अनुमान है कि आप जो फ़ंक्शन हैं वह शायद कम से कम एक SciPy उपपैकेजों में है, हालांकि, पहले से SciPy scikits के संग्रह में देखेंगे संबंधित scikits की पहचान और वहाँ ब्याज के समारोह के लिए देखो। सिसिकेट स्वतंत्र रूप से NumPy SciPy पर आधारित संकुल विकसित की है और एक विशेष तकनीकी अनुशासन के लिए निर्देशित eg scikits-image scikits - सीखना आदि इनमें से कई विशेष रूप से, संख्यात्मक अनुकूलन के लिए भयानक ओपनऑप को उच्च माना जाता था, परिपक्व प्रोजेक्ट लंबे समय से रिलेट के नीचे रहने के लिए चुनने से पहले चतुर्भुज नए वैज्ञानिकों के बारे में साइकोट्स होमपेज पर ऊपर की सूचियों के बारे में 30 ऐसे scikits पसंद है, हालांकि उनमें से कम से कम कई सक्रिय विकास के तहत नहीं रह रहे हैं। इस सलाह के बाद आप विज्ञान-टाइम्स श्रृंखला के लिए नेतृत्व करेंगे, हालांकि, कि पैकेज सक्रिय विकास के अधीन नहीं है , पांडु बन गया है, एएएएआईआईके, वास्तविक वास्तविक पीढ़ी समय श्रृंखला पुस्तकालय। पांडा के पास कई कार्य हैं जो कि चलती औसत की गणना के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है इनमें से सबसे आसान शायद रोलिंगमेन है जो आप ऐसा प्रयोग करते हैं.अब, बस फ़ंक्शन रोलिंगमैन को कॉल करें सीरीज़ ऑब्जेक्ट में गुजर रहा है और एक विंडो आकार जो नीचे मेरे उदाहरण में 10 दिनों का है। यह सत्यापित करें कि यह काम किया है - उदाहरण के लिए, मूल श्रृंखला में मूल श्रृंखला में बना हुआ है, जो नई सीरीज़ बना हुआ है, रोलिंग मतलब के साथ। फंक्शन रोलिंगमैन, साथ में एक दर्जन या अन्य समारोह अनौपचारिक रूप से पांड्या प्रलेखन में समूहीकृत किए जाते हैं जो कि रूब्रिक चलती विंडो फ़ंक्शंस के तहत पंडों में कार्य के एक दूसरे से संबंधित समूह को एक्सपेंनेलिली-एक्स आठवें कार्य जैसे ईवमा जो तीव्रता से भारित औसत चलने की गणना करता है तथ्य यह है कि यह दूसरा समूह पहली चलती विंडो फ़ंक्शंस में शामिल नहीं है शायद इसलिए कि तेजी से भारित रूपांतरण एक निश्चित लंबाई वाली विंडो पर निर्भर नहीं हैं। उत्तर 14 जनवरी 13 6.सिंपल वीएस एक्सपेंनेलिटी मूविंग एवरेज। मॉविंग एवरेस्ट क्रमिक क्रम में संख्याओं के अनुक्रम के अध्ययन से ज्यादा है समय श्रृंखला विश्लेषण के शुरुआती चिकित्सकों को वास्तव में व्यक्तिगत समय श्रृंखला संख्याओं के साथ ज्यादा चिंतित किया गया था, क्योंकि वे उस डेटा के प्रक्षेपण के साथ थे, प्रपत्र में प्रक्षेपण संभावना सिद्धांतों और विश्लेषण के बाद, बहुत बाद में आया, जैसा कि पैटर्न विकसित किए गए और सहसंबंधों की खोज की गई। एक बार समझा जाता है कि, विभिन्न आकार के घटता और रेखाएं समय श्रृंखला के साथ तैयार की गई थीं, यह भविष्यवाणी करने के प्रयास में कि जहां डेटा अंक जा सकते हैं ये अब बुनियादी विधियों को मानते हैं तकनीकी विश्लेषण व्यापारियों द्वारा उपयोग चार्टिंग विश्लेषण 18 वीं सदी जापान में वापस पता लगाया जा सकता है, फिर भी कैसे और जब चलने की औसत पहली बार बाज़ार की कीमतों पर लागू होती है तो वह रहस्य रहता है यह आम तौर पर समझा जाता है कि सरल चलती औसत एसएमए घाटे से चलने वाली औसत ईएमए से पहले बहुत लंबे समय तक इस्तेमाल किया गया था, क्योंकि एएमए एसएमए फ्रेमवर्क पर बनाया गया है और एसएमए निरंतर को साजिश रचने और ट्रैकिंग उद्देश्यों के लिए आसानी से समझा जा सकता है क्या आप थोड़ा पृष्ठभूमि पढ़ना चाहते हैं चेक आउट मूविंग एवरेसेस वे क्या हैं। सरल मूविंग औसत एसएमए सरल चलती औसत बाजार की कीमतों पर नज़र रखने के लिए पसंदीदा तरीका बन गए हैं क्योंकि वे जल्दी गणना करने में आसान हैं और समझने में आसान हैं प्रारंभिक बाजार परिचर्या परिष्कृत के उपयोग के बिना संचालित चार्ट मैट्रिक्स आज उपयोग में है, इसलिए वे मुख्य रूप से बाजार की कीमतों पर अपने एकमात्र मार्गदर्शक के आधार पर भरोसा रखते थे, उन्होंने हाथों से बाजार की कीमतों की गणना की थी, और प्रवृत्तियों और बाजार दिशाओं को निरूपित करने के लिए उन मूल्यों की गहराई की थी यह प्रक्रिया काफी कठिन थी, लेकिन आगे के अध्ययन की पुष्टि के साथ काफी लाभदायक साबित हुआ। 10 दिवसीय सरल चलती औसत की गणना करने के लिए, बस की समाप्ति कीमतों को जोड़ दें पिछले 10 दिन और 10 से विभाजित 20-दिवसीय चल औसत 20 दिनों की अवधि में समापन कीमतों को जोड़कर और 20 से विभाजित करके गणना करता है। यह सूत्र केवल समापन मूल्य पर आधारित नहीं है, लेकिन उत्पाद कीमतों का मतलब - एक सबसेट चलती औसत कहा जाता है क्योंकि चार्ट पर बिन्दु के अनुसार गणना मूल्य में इस्तेमाल की जाने वाली कीमतों के समूह का अर्थ है पुराने दिनों को नए समापन मूल्य के दिनों में छोड़ दिया जाता है, इसलिए एक नई गणना हमेशा आवश्यक होती है रोजगार के औसत समय सीमा के अनुरूप, तो, 10 दिन का औसत नया दिन जोड़कर और 10 वें दिन गिरने से पुन: गणना की जाती है, और नौवें दिन दूसरे दिन गिरा दिया जाता है मुद्रा व्यापार में चार्ट का उपयोग कैसे किया जाता है इसके बारे में अधिक जानकारी के लिए, हमारे चार्ट बेसिक्स वाक्थ्रू की जांच करें। एक्सपेन्नेएन्सी मूविंग एअएएमएमए 1 9 60 के दशक से एक्सपेंलेनेबल मूविंग औसत को परिष्कृत और अधिक सामान्यतः इस्तेमाल किया गया है, कंप्यूटर के साथ पहले के चिकित्सकों के प्रयोगों के लिए धन्यवाद, नया ईएमए, हाल के दामों पर अधिक ध्यान केंद्रित करेगा डेटा बिंदुओं की लंबी श्रृंखला की तुलना में, सरल चलती औसत की आवश्यकता होती है। वर्तमान ईएमए मूल्य चालू - पिछले ईएमए एक्स गुणक पिछले ईएमए। सबसे महत्वपूर्ण कारक चौरसाई स्थिर है कि 2 1 एन जहां एन दिनों की संख्या। एक 10- दिन ईएमए 2 10 1 18 8. यह एक 10-अवधि ईएमए वजन सबसे हाल की कीमत 18 8, एक 20-दिवसीय ईएमए 9 52 और 50-दिवसीय ईएमए 3 9 2 सबसे हाल के दिन वजन पर आधारित है एएमए अंतर का भार रखता है वर्तमान अवधि की कीमत और पिछले ईएमए के बीच, और पिछले ईएमए के परिणाम को जोड़ना, इस अवधि की अवधि जितनी कम हो, उतनी अधिकतम कीमत, सबसे हाल की कीमत पर लागू होती है। फिटिंग लाइन्स इन गणनाओं से, एक फिटिंग लाइन का खुलासा करते हुए अंक फलक किए गए हैं। बाजार मूल्य से ऊपर या नीचे यह दर्शाता है कि सभी चलती औसत कम हो रहे संकेतक हैं और मुख्य रूप से निम्न रुझानों के लिए उपयोग किए जाते हैं वे रेंज मार्केट और भीड़ के समय के साथ अच्छी तरह काम नहीं करते क्योंकि फिटिंग लाइनें स्पष्ट उच्च ऊंचाइयों की कमी के कारण प्रवृत्ति को निरूपित नहीं कर पाती हैं या निचले चढ़ाव इसके अलावा, उचित दिशाओं के बिना फिटिंग लाइनें निरंतर बनी रहती हैं बाजार के नीचे एक बढ़ती हुई फिटिंग लाइन का प्रतीक है, जबकि बाजार के ऊपर एक गिरने वाली फिटिंग लाइन का मतलब कम है, एक पूर्ण गाइड के लिए, हमारे मूविंग औसत ट्यूटोरियल पढ़ें। सरल चलती औसत कीमतों के कई समूहों के माध्यम से डेटा को चौरसाई करके आंकड़े को छूने और रुझानों को मापना है एक प्रवृत्ति को देखा गया है और एक पूर्वानुमान में एक्सट्रपलेशन किया गया है धारणा यह है कि पहले की प्रवृत्ति की गति जारी रहेगी सरल चलती औसत के लिए, एक दीर्घकालिक प्रवृत्ति एक ईएमए की तुलना में आसान पाया जा सकता है और उचित मान लिया जा सकता है कि उचित कीमतों पर अधिक ध्यान देने के कारण फिटिंग लाइन ईएमए लाइन की तुलना में मजबूत होगी। एक ईएमए का उपयोग कम प्रवृत्ति की चाल पर कब्जा करने के लिए किया जाता है, क्योंकि अधिकांश हाल की कीमतें इस पद्धति से, एक ईएमए सरल चलती औसत में किसी भी कमी को कम करना चाहती है ताकि फिटिंग लाइन कीमतों को एक साधारण चलती औसत से अधिक गले करेगी एएमए के साथ समस्या यह है कीमतों में तेजी से बढ़ोतरी, विशेष रूप से तेज बाजारों और उतार-चढ़ाव की अवधि के दौरान ईएमए अच्छी तरह से काम करती है जब तक कि कीमतें फिटिंग लाइन को तोड़ती हैं उच्च उतार-चढ़ाव बाजारों के दौरान, आप चलती औसत अवधि की अवधि बढ़ाने पर विचार कर सकते हैं, एक ईएमए से एसएमए में भी स्विच कर सकता है, चूंकि एसएमए एक ईएमए की तुलना में आंकड़ों को बेहतर बनाता है क्योंकि दीर्घकालिक साधनों पर इसका ध्यान केंद्रित किया जाता है। टेड-डाउन संकेतक के रूप में संकेत दे रहे हैं, औसत चलती है समर्थन और प्रतिरोध लाइनों के रूप में अच्छी तरह से सेवा करें यदि कीमतें 10-दिवसीय फिटिंग लाइन एक ऊपर की ओर प्रवृत्ति, संभावना है कि ऊपर की प्रवृत्ति घटती जा सकती है, या कम से कम बाजार मजबूत हो सकता है यदि कीमतों में गिरावट में 10-दिवसीय चलने वाले औसत से ऊपर टूट जाता है, तो प्रवृत्ति गिरती है या मजबूत हो सकती है इन उदाहरणों में, 10 - और 20-दिवसीय एक साथ औसत चलती है, और 20-दिवसीय पंक्ति से ऊपर या नीचे 10-दिन की रेखा की प्रतीक्षा करने के लिए इंतजार करें यह कीमतों के लिए अगली शॉर्ट-टर्म दिशा निर्धारित करता है। लंबी अवधि की अवधि के लिए, 100- और 200- दिन उदाहरण के लिए, 100- और 200-दिवसीय मूविंग एवरेज का उपयोग करते हुए, यदि 100-दिवसीय मूवमेंट औसत 200-दिवसीय औसत से नीचे पार करता है, तो इसे मृत्यु क्रॉस कहा जाता है और कीमतों के लिए बहुत मंदी वाला होता है A 100- दिन चलती औसत जो 200 दिन की चलती औसत से अधिक हो जाती है उसे सोने का क्रॉस कहा जाता है और कीमतों के लिए बहुत तेजी से होता है यदि एसएमए या ईएमए का उपयोग किया जाता है तो यह कोई फर्क नहीं पड़ता है, क्योंकि दोनों प्रवृत्ति से नीचे दिए गए संकेतक हैं, यह शब्द है कि एसएमए अपने समकक्ष, ईएमए से मामूली विचलन है। निष्कर्ष मूविंग एवरेज चार्ट और समय श्रृंखला के विश्लेषण का आधार हैं सरल चलती औसत और अधिक जटिल घातीय चलती औसत मदद मूल्य आंदोलनों को चौरसाई करके प्रवृत्ति को देखने में मदद करती है तकनीकी विश्लेषण को कभी-कभी कहा जाता है एक विज्ञान के बजाय एक कला के रूप में, दोनों जिनमें से मास्टर हमारे तकनीकी विश्लेषण ट्यूटोरियल में अधिक जानें। जिस ब्याज दर पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व में रखी गई धनराशि को निधि देती है अन्य डिपॉजिटरी संस्था 1। किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव का एक सांख्यिकीय उपाय या तो या तो मापा जा सकता है। 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस ने बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जो वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में भाग लेने से मना कर दिया था। पेरोल खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर किसी भी नौकरी को संदर्भित करता है अमेरिकी श्रम ब्यूरो। भारतीय रुपया के लिए मुद्रा संक्षेप या मुद्रा प्रतीक, भारत की मुद्रा: रुपए 1 से बना है। एक प्रारंभिक बोली दिवालिया कंपनी की संपत्ति, दिवालिया कंपनी द्वारा चुने गए इच्छुक खरीदार से, बोलीदाताओं के पूल से