Eksponensiële Bewegende Gemiddelde In Sql

Bewegende gemiddelde in T-SQL n gemeenskaplike berekening tendens analise is die bewegende (of rollende) gemiddelde. 'N bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die byvoorbeeld laaste 10 rye. Die bewegende gemiddelde wys 'n meer gladde kurwe as die werklike waardes, meer so met 'n langer tydperk vir die bewegende gemiddelde, maak dit 'n goeie hulpmiddel vir tendens analise. Hierdie blog post sal wys hoe om te bereken bewegende gemiddelde in T-SQL. Verskillende metodes sal gebruik word, afhangende van die weergawe van SQL Server. Die onderstaande grafiek toon die smoothing effek (rooi lyn) met 'n 200 dae bewegende gemiddelde. Die voorraadkwotasies is die blou lyn. Die langtermyn tendens is duidelik sigbaar. T-SQL Moving Avergage 200 dae onderstaande demonstrasie vereis die TAdb databasis wat geskep kan word met die script hier geleë. In die komende voorbeeld sal ons 'n bewegende gemiddelde te bereken vir die afgelope 20 dae. Afhangende van die weergawe van SQL Server, sal daar 'n ander metode om die berekening te doen. En, soos ons later sal sien, die nuwer weergawes van SQL Server het funksies in staat stel 'n baie meer doeltreffende berekening. SQL Server 2012 en later Moving Gemiddelde Hierdie weergawe maak gebruik van 'n totaal venster funksie. Wat is nuut in SQL 2012 is die moontlikheid om die grootte van die venster beperk deur hoeveel rye voor die venster moet bevat: Rye voorafgaande is 19, want ons het die huidige ry sowel in die berekening in te sluit. Soos jy kan sien, die berekening van bewegende gemiddelde in SQL Server 2012 is redelik eenvoudig. Die onderstaande figuur toon die windows beginsel. Huidige ry gemerk met 'n geel. Die venster is gemerk met 'n blou agtergrond. Die bewegende gemiddelde is eenvoudig die gemiddelde van QuoteClose in die blou lyne: T-SQL Moving gemiddelde venster. Die resultate van die berekeninge in ouer weergawes van SQL Server is dieselfde, so hulle sal nie weer gewys word. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Gemiddelde Hierdie weergawe maak gebruik van 'n gemeenskaplike tafel uitdrukking. Die CTE is self gekla tot die laaste 20 rye vir elke ry te kry: Moving Gemiddelde voor SQL Server 2005 Die pre 2005 weergawe sal 'n links buitenste gebruik te sluit om dieselfde tafel met die laaste 20 rye te kry. Die buitenste tafel kan gesê word dat die venster wat ons wil 'n gemiddelde op te bereken bevat: Performance Vergelijking As ons die drie verskillende metodes gelyktydig hardloop en gaan die gevolglike uitvoering plan, daar is 'n dramatiese verskil in prestasie tussen die metodes: Vergelijking van drie verskillende metodes te bereken bewegende gemiddelde Soos jy kan sien, die windows funksie verbeterings in SQL 2012 maak 'n groot verskil in prestasie. Gebruik Soos in die begin van hierdie post, is bewegende gemiddeldes gebruik as 'n instrument om tendense te illustreer. 'N Algemene benadering is om bewegende gemiddeldes van verskillende lengtes te kombineer, ten einde veranderinge in die kort-, medium - en langtermyn tendense onderskeidelik te sien. Van besondere belang is die kruising van die tendens lyne. Byvoorbeeld, wanneer die kort tendens oor die lang of medium tendens beweeg, dit kan geïnterpreteer word as 'n koopsein in tegniese ontleding. En toe die kort tendens beweeg onder 'n langer tendens lyn, kan dit vertolk word as 'n sell sein. Die onderstaande grafiek toon Kwotasies, Ma20, Ma50 en Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 koop en verkoop seine. Hierdie blog post is deel van 'n reeks oor tegniese ontleding, TA, in SQL Server. Sien die ander poste hier. Geplaas deur Tomas LindExponential bewegende gemiddelde in T-SQL Eksponensiële bewegende gemiddeldes is soortgelyk aan geweegde bewegende gemiddeldes in dat hulle minder gewig toeken aan veranderinge lank gelede nie, en nog baie meer gewig aan die onlangse veranderings. Geweegde bewegende gemiddeldes is lineêre, maar eksponensiële bewegende gemiddeldes is eksponensiële. Dit wil sê, die gewig kan uitgedruk word as 'n kurwe: Daar is 'n goeie manier om eksponensiële bewegende gemiddeldes in T-SQL behulp van 'n ongedokumenteerde funksie oor veranderlikes en hardloop totale in SQL Server te bereken. In hierdie blog post sal ek wys hoe om hierdie metode te gebruik om eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken in T-SQL, maar ek sal ook 'n metode wat met behulp van standaard funksies in SQL Server bied. Ongelukkig, wat beteken die gebruik van 'n lus. In die voorbeelde sal ek 'n 9 dae eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken. Die voorbeelde gebruik die databasis TAdb. 'N script te TAdb skep kan hier gevind word. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA): Running Totale Metode Die teorie agter die lopende totaal funksies in updates is deur Jeff Moden in detail beskryf in sy artikel Die belangrikheid van die lopende totaal en ordinale posisie probleme. Ander bronne wat met behulp van hierdie metode om EMO bereken beskryf is die blog post berekening Bewegende Gemiddeldes met T-SQL deur Gabriel Priester en die forum post Eksponensiële bewegende gemiddelde Challenge. beide op SQL Server Sentraal. Kortom, in T-SQL jy kan veranderlikes asook kolomme in 'n update verklaring by te werk. Die updates gedoen ry deur ry intern deur SQL Server. Dit ry deur ry gedrag is wat die berekening van 'n lopende totaal moontlik. Hierdie voorbeeld toon hoe dit werk: Let daarop dat 8220ColumnRunningTotal8221 is 'n lopende totaal van 8220ColumnToSum8221. Die gebruik van hierdie metode kan ons EMA9 bereken met hierdie T-SQL: Die berekening van EMO is redelik eenvoudig. Ons gebruik die huidige ry en die vorige, maar met meer gewig aan die huidige ry. Die gewig word bereken deur die formule 2 / (19), waar 822098221 is die parameter vir die lengte van die EMO. Om te bereken EMA9 vir ry 10 hierbo, die berekening is: In hierdie geval is die huidige ry kry 20 van die gewig (2 / (19) 0.2) en die vorige ry kry 80 van die gewig (1-2 / (19) 0.8) . Jy kry hierdie berekening in die stelling hierbo in die geval stelling: Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA): herhaling Metode Sover ek weet, behalwe vir die bestuur totale metode hierbo uiteengesit, is daar geen manier om EMO bereken met behulp van 'n stel wat gebaseer is SQL-stelling . Daarom is die T-SQL hieronder is met behulp van 'while lus om te bereken EMA9: Die resultate is dieselfde as in die loop totale voorbeeld hierbo. Prestasie Soos verwag, het die stel wat gebaseer is hardloop totale weergawe is manier om vinniger as die lus weergawe. Op my rekenaar was die set-gebaseerde oplossing ongeveer 300 ms, in vergelyking met ongeveer 1200 met die lus weergawe. Die lus weergawe is meer voldoen aan SQL standaarde egter. So het die keuse tussen die metodes is afhanklik van what8217s belangrikste vir jou, prestasie of standaarde. Gebruik Die eksponensiële bewegende gemiddelde gebruik kan word in die tendens analise, soos met die ander vorme van bewegende gemiddeldes, Simple bewegende gemiddelde (SMA) en Geweegde bewegende gemiddelde (WBA). Daar is ook ander berekeninge in tegniese ontleding dat die EMO gebruik, MACD byvoorbeeld. Hierdie blog post is deel van 'n reeks oor tegniese ontleding, TA, in SQL Server. Sien die ander poste hier. Geplaas deur Tomas Lind Tomas Lind - Consulting dienste soos SQL Server DBA en databasis Ontwikkelaars by High Coast databasis Solutions AB. Im probeer om 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) op Postgres implementeer, maar as ek dokumentasie na te gaan en daaroor dink, hoe meer ek probeer hoe meer verward ek. Die formule vir EMO (x) is: Dit lyk perfek te wees vir 'n aggregator, die behoud van die uitslag van die laaste berekende element is presies wat hier gedoen word. Maar 'n aggregator produseer 'n enkele resultaat (as verminder, of vou) en hier het ons 'n lys ( 'n kolom) van resultate (soos kaart). Ek is die nagaan hoe prosedures en funksies werk, maar AFAIK produseer hulle 'n enkele uitset, nie 'n kolom. Ek het gesien hoe baie van die prosedures en funksies, maar ek kan nie regtig uitvind hoe dit in wisselwerking met relasionele algebra, veral wanneer so iets te doen, 'n EMO. Ek het nie geluk soek die Inter tot dusver. Maar die definisie van 'n EMO is eenvoudig, ek hoop dit is moontlik om hierdie definisie in iets wat werk in Postgres en is eenvoudig en doeltreffend te vertaal, omdat hy na NoSQL gaan oormatige in my konteks te wees. Is dit die berekening van die samevoeging dat die uitslag produseer in elke ry vir elke sublist van die insette data omdat dit lyk asof dit met behulp van die aggregator tot roei N, die terugkeer van die resultaat en dan gaan ry 0 tot die samevoeging bereken tot N1 ry weer. Is daar enige manier om die opeenhoping of 'n statiese veranderlike (soos in C) gebruik sodat dit moet een keer bereken Dankie. â € Trylks 20 Januarie 12 aan 11:59 Nee, it39s met behulp van die opgehoopte waarde. As jy die navraag met die quotraise infoquot uncommented opdrag uit te voer, you39ll in staat wees om te sien dat die funksie slegs een keer vir elke ry uitset genoem. Postgresql uitgange die staat waarde op elke ry (as daar was 'n finalfunc gedefinieer, wat sou genoem word om die toestand te transformeer na 'n uitset waarde). â € araqnid 20 Januarie 12 aan 00:04 ErwinBrandstetter: Ek het teruggekeer meeste van die veranderinge - in die geval van die formaat van die eerste (anker) deel van die soektog, kan EMO (x1) duidelik verteenwoordig met 'n enkele lyn - dit corespnds om die enkele lyn definieer dit in die vraag. In die geval van die rekursiewe deel van die soektog, het ek mn gebruik - 1 in die aansluit toestand Om die gelykwaardigheid van die verhouding met EMO (xn-1) in die vraag dui, selfs al is dit minder performante sal wees as prestasie is 'n kwessie, kan die oP die aansluit toestand te wees as wat jy voorgestel verander. â € Mark Bannister 16 Januarie 12 by 9: 27How 'n SQL bewegende gemiddelde sonder 'n wyser Werk Bereken: As jy besig is met die nuutste weergawes van SQL Server, kan jy die windows funksies gebruik om dieselfde ding te bewerkstellig. Ek gepos word om die updated kode aan die einde van die post. Om hierdie video, ek nog graag die denkproses van anker om 'n datum. Video: 3 daagse bewegende gemiddelde in SQL 'n doeltreffende manier om 'n bewegende gemiddelde in SQL te bereken met behulp van 'n paar truuks op datum ankers stel. Daar is debatte oor die beste manier om 'n SQL bewegende gemiddelde in SQL Server doen. Sommige mense dink daar is tye wanneer 'n wyser is mees doeltreffende. Ander dink dat jy dit alles kan doen in 'n stel wat gebaseer is weg sonder die wyser. Die ander dag het ek gaan 'n bewegende gemiddelde te bereken en my eerste gedagte was om 'n wyser gebruik. Ek het 'n paar vinnige navorsing en het gevind dat hierdie forum vraag: Moving Gemiddelde in TSQL Daar is 'n pos wat 'n subquery met 'n anker datum te help vind die 1 en 2 dag geneutraliseer toon. Hier is die skrif wat jy kan gebruik om die 3 dag SQL Gemiddeld finale uitslag Moving toets. Hier is die finale navraag. Hier is die vraag wat jy sou gebruik met SQL Server 2012. Deel hierdie: Eksponensiële bewegende gemiddelde - EMO laai die speler. Afbreek van Eksponensiële bewegende gemiddelde - EMO Die 12- en 26-dag EMA is die gewildste kort termyn gemiddeldes, en hulle word gebruik om aanwysers soos die bewegende gemiddelde konvergensie divergensie (MACD) en die persentasie prys ossillator (PPO) te skep. In die algemeen, is die 50- en 200-dag EMA as seine van 'n lang termyn tendense. Handelaars wat tegniese ontleding diens vind bewegende gemiddeldes baie nuttig en insiggewend wanneer dit korrek toegepas word, maar skep chaos wanneer onbehoorlik gebruik of verkeerd verstaan. Al die bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik word in tegniese ontleding is, volgens hulle aard, sloerende aanwysers. Gevolglik moet die afleidings wat op die toepassing van 'n bewegende gemiddelde op 'n bepaalde mark grafiek wees om 'n mark skuif bevestig of om sy krag te toon. Heel dikwels is, teen die tyd dat 'n bewegende gemiddelde aanwyser lyn het 'n verandering aan 'n beduidende stap in die mark weerspieël gemaak het die optimale punt van toegang tot die mark reeds geslaag. 'N EMO nie dien om hierdie dilemma te verlig tot 'n mate. Omdat die EMO berekening plaas meer gewig op die jongste data, dit drukkies die prys aksie 'n bietjie stywer en reageer dus vinniger. Dit is wenslik wanneer 'n EMO word gebruik om 'n handels inskrywing sein herlei. Interpretasie van die EMO Soos alle bewegende gemiddelde aanwysers, hulle is baie meer geskik vir trending markte. Wanneer die mark is in 'n sterk en volgehoue ​​uptrend. die EMO aanwyser lyn sal ook 'n uptrend en andersom vir 'n down tendens toon. A waaksaam handelaar sal nie net aandag te gee aan die rigting van die EMO lyn, maar ook die verhouding van die tempo van verandering van die een bar na die volgende. Byvoorbeeld, as die prys aksie van 'n sterk uptrend begin plat en reverse, van die EMAS tempo van verandering van die een bar na die volgende sal begin om te verminder tot tyd en wyl die aanwyser lyn plat en die tempo van verandering is nul. As gevolg van die sloerende uitwerking, deur hierdie punt, of selfs 'n paar bars voor, die prys aksie moet reeds omgekeer. Dit volg dus dat die waarneming van 'n konsekwente verminderde in die tempo van verandering van die EMO kon self gebruik word as 'n aanduiding dat die dilemma wat veroorsaak word deur die sloerende uitwerking van bewegende gemiddeldes verder kon teen te werk. Algemene gebruike van die EMO EMA word algemeen gebruik word in samewerking met ander aanwysers aan beduidende mark beweeg bevestig en om hul geldigheid te meet. Vir handelaars wat intraday en vinnig bewegende markte handel te dryf, die EMO is meer van toepassing. Dikwels handelaars gebruik EMA om 'n handels vooroordeel bepaal. Byvoorbeeld, as 'n EMO op 'n daaglikse grafiek toon 'n sterk opwaartse neiging, kan 'n intraday handelaars strategie wees om net handel van die lang kant op 'n intraday grafiek.