Calcola Esponenziale Mobile Media A Sql

Im cercando di attuare una media mobile esponenziale (EMA) a Postgres, ma come posso controllare la documentazione e penso e più mi provare il più confuso che sono. La formula per EMA (x) è: Sembra essere perfetto per un aggregatore, mantenendo il risultato dell'ultimo elemento calcolato è esattamente ciò che deve essere fatto qui. Tuttavia un aggregatore produce un singolo risultato (come ridurre o lasciare) e qui abbiamo bisogno di un elenco (una colonna) dei risultati (come mappa). Sono stato verificare come procedure e funzioni di lavoro, ma per quanto ne so che producono una singola uscita, non è una colonna. Ho visto molte procedure e funzioni, ma non posso davvero capire come funziona questo interagire con l'algebra relazionale, soprattutto quando si fa qualcosa di simile, un EMA. Non ho avuto la fortuna ricerca Internets finora. Ma la definizione di un EMA è abbastanza semplice, spero che sia possibile tradurre questa definizione in qualcosa che funziona in Postgres ed è semplice ed efficace, perché lo spostamento di NoSQL sarà eccessivo nel mio contesto. E 'questo il calcolo l'aggregazione che produce il risultato in ogni riga per ogni sottolista dei dati di input Perché sembra che sta usando l'aggregatore fino a remare n, restituendo il risultato e poi andare a remare 0 per calcolare l'aggregazione fino a remare n1 ancora. C'è un modo per utilizzare l'accumulo o qualche variabile statica (come in C) in modo che questo deve essere calcolato una volta, grazie. ndash Trylks 20 gennaio 12 alle 11:59 No, it39s utilizzando il valore accumulato. Se esegue la query con il quotraise infoquot comando commentata, you39ll poter vedere che la funzione viene chiamata solo una volta per ogni uscita fila. Postgresql emette il valore dello stato su ogni riga (se ci fosse un finalfunc definita, che sarebbe chiamato a trasformare lo stato di un valore di uscita). ndash araqnid 20 Jan 12 in 00:04 ErwinBrandstetter: Ho ripristinato maggior parte dei cambiamenti - nel caso del formato della prima parte (ancoraggio) della query, EMA (x1) può essere rappresentata chiaramente con una singola linea - questo corespnds alla singola linea definirla in questione. Nel caso della parte ricorsiva della query, ho usato mn - 1 nella condizione di join per indicare l'equivalenza del rapporto con EMA (xn-1) per la questione, anche se questo sarà meno performante se le prestazioni è un problema, l'OP può cambiare la condizione di join per essere come lei ha suggerito. ndash Mark Bannister 16 gennaio 12 in 9: 27SQL Codice Server T-SQL per calcolare una media mobile By: Dallas Snider Leggi Commenti Consigli correlati: Altre funzioni - definito dall'utente UDF Come posso appianare i dati in una colonna con una media mobile a T - SQL Potete per favore camminare attraverso un esempio in SQL Server con codice T-SQL Come possiamo validare i dati di serie i risultati possono essere intrinsecamente rumoroso e un buon modo per appianare i dati è quello di calcolare una media mobile. Ci sono un certo numero di modi per calcolare una media mobile a T-SQL, ma in questa punta vedremo un modo per calcolare una media mobile che imposta la finestra x numero di media di file dietro e il numero x di righe in vista della corrente riga di dati. Il vantaggio di questo è che non vi è alcun ritardo del valore medio e il valore restituito media mobile è sulla stessa riga con il valore corrente. Consente di iniziare con la creazione di un tavolo e il caricamento di alcuni dati utilizzando il T-SQL di seguito. Abbiamo 361 punti di dati che creano un'onda sinusoidale rumoroso. Dopo il caricamento dei dati, si eseguire il seguente codice T-SQL per selezionare tutte le colonne insieme al valore della media mobile. Nel codice seguente, la dimensione della finestra media mobile è di 15 (7 righe che precedono la riga corrente, più la riga corrente, più i seguenti 7 righe). La media mobile della colonna DataValue viene restituito come colonna MovingAverageWindowSize15. La clausola ORDER BY è estremamente importante per mantenere i dati nel giusto modo ordinato. Siamo in grado di copiare e incollare i risultati in Excel per convalidare il calcolo è corretto. Nell'immagine sottostante, la finestra inizia nella cella C3 e termina a C17. La media mobile calcolata dal T-SQL in questo suggerimento appare nella cella D10. La media calcolata da Excel è in basso ed è uguale al valore in D10. Nella figura qui sotto, possiamo vedere i valori dei dati originali tracciati in blu con la media mobile tracciata in rosso. Passi successivi regolare le dimensioni della finestra di media mobile a vedere come la trama cambia. Inoltre, essere sicuri di prova anche questi suggerimenti su T-SQL da mssqltips: Ultimo aggiornamento: media 382016Moving in T-SQL Un calcolo comune in analisi dei trend è la media mobile (o laminazione). Una media mobile è la media dei, per esempio, ultimi 10 righe. La media mobile mostra una curva più liscia rispetto ai valori attuali, di più con un periodo più lungo per la media mobile, che lo rende un buon strumento per l'analisi dei trend. Questo post vi mostrerà come calcolare la media mobile a T-SQL. Diversi metodi verranno utilizzati a seconda della versione di SQL Server. Il grafico qui sotto mostra l'effetto levigante (linea rossa) con 200 giorni di media mobile. Le quotazioni di borsa sono la linea blu. La tendenza a lungo termine è chiaramente visibile. T-SQL Moving Avergage 200 giorni La dimostrazione di seguito richiede il database TADB che può essere creato con lo script si trova qui. Nell'esempio imminente calcoleremo una media mobile degli ultimi 20 giorni. A seconda della versione di SQL Server, ci sarà un altro metodo per fare il calcolo. E, come vedremo in seguito, le versioni più recenti di SQL Server dispone di funzioni che permettono un sacco di calcolo più efficace. SQL Server 2012 e successivamente media mobile Questa versione fa uso di una funzione finestra aggregata. Che cosa è nuovo in SQL 2012 è la possibilità di limitare le dimensioni della finestra, specificando il numero di righe che precedono la finestra dovrebbe contenere: Righe precedente è 19, perché ci sarà includere la riga corrente e nel calcolo. Come si può vedere, il calcolo della media mobile a SQL Server 2012 è abbastanza semplice. La figura seguente dimostra il principio finestre. riga corrente è contrassegnato con il colore giallo. La finestra è contrassegnato con uno sfondo blu. La media mobile è semplicemente la media dei QuoteClose nelle strisce blu: window media T-SQL Moving. I risultati dei calcoli nelle versioni precedenti di SQL Server sono gli stessi, quindi non verranno visualizzati di nuovo. SQL Server 2005 8211 2008R2 media mobile Questa versione fa uso di un'espressione di tabella comune. Il CTE è di per sé fa riferimento per ottenere gli ultimi 20 righe per ogni riga: media mobile prima di SQL Server 2005 La versione pre 2005 sarà utilizzare un join esterno sinistro allo stesso tavolo per ottenere le ultime 20 righe. La tabella esterna può essere detto per contenere la finestra che vogliamo calcolare una media su: Bilanciamento potenza Se lanciamo i tre metodi diversi contemporaneamente e verificare il piano di esecuzione risultante, vi è una differenza drammatica in termini di prestazioni tra i metodi: Confronto della tre diversi metodi per calcolare media mobile Come si può vedere, i miglioramenti funzionali a finestre in SQL 2012 fa una grande differenza in termini di prestazioni. Come accennato all'inizio di questo post, medie mobili vengono utilizzati come strumento per illustrare le tendenze. Un approccio comune è combinare medie mobili di lunghezze differenti, al fine di individuare rispettivamente cambiamenti nelle tendenze breve, medio e lungo termine. Di particolare interesse sono l'attraversamento delle linee di tendenza. Per esempio, quando la breve tendenza muove sopra la tendenza a lungo o medio, questo può essere interpretato come un segnale di vendita in analisi tecnica. E quando la breve tendenza si muove in una linea di tendenza a lungo, questo può essere interpretato come un segnale di vendita. Il grafico sottostante mostra citazioni, Ma20, MA50 e MA200. T-SQL Ma20, MA50, MA200 acquistare e vendere i segnali. Questo post fa parte di una serie su analisi tecnica, TA, in SQL Server. Vedere gli altri posti qui. Pubblicato da Tomas LindExponential media mobile a T-SQL esponenziale medie mobili sono simili a medie mobili ponderate in quanto assegnano meno peso ai cambiamenti molto tempo fa, e più peso alle recenti modifiche. medie mobili ponderate sono lineari, ma le medie mobili esponenziali sono esponenziali. Cioè, il peso può essere espresso come una curva: Vi è un ottimo modo per calcolare le medie mobili esponenziali in T-SQL utilizzando una funzionalità non documentata sulle variabili e totali parziali in SQL Server. In questo post del blog vi mostrerò come utilizzare questo metodo per calcolare la media mobile esponenziale in T-SQL, ma ho anche presentare un metodo che utilizza le caratteristiche standard di SQL Server. Sfortunatamente, questo significa che utilizzando un ciclo. Negli esempi che calcolerà un 9 giorni media mobile esponenziale. Gli esempi utilizzano il TADB database. Uno script per creare TADB può essere trovato qui. Media mobile esponenziale (EMA): Running Metodo Totali La teoria dietro le eseguono funzioni totali in aggiornamenti è descritto in dettaglio da Jeff Moden nel suo articolo Risolvendo il totale parziale e ordinale Classifica problemi. Altre risorse che descrivono utilizzando questo metodo per calcolare EMA sono la Calculating post del blog medie mobili con T-SQL da Gabriel Priester e il post sul forum media mobile esponenziale Challenge. sia su SQL Server Central. In sostanza, in T-SQL è possibile aggiornare le variabili così come le colonne in un'istruzione di aggiornamento. Gli aggiornamenti sono fatti riga per riga internamente da SQL Server. Questa riga per riga comportamento è ciò che rende il calcolo di un corsa totale possibile. Questo esempio mostra come funziona: Si noti che 8220ColumnRunningTotal8221 complessivamente esecuzione di 8220ColumnToSum8221. Utilizzando questo metodo possiamo calcolare EMA9 con questo T-SQL: Il calcolo di EMA è piuttosto semplice. Usiamo la riga corrente e il precedente, ma con un peso maggiore alla riga corrente. Il peso è calcolato mediante la formula 2 (19), dove 822.098.221 è il parametro per la lunghezza della EMA. Per calcolare EMA9 per sopra la riga 10, il calcolo è: In questo caso la riga corrente ottiene 20 del peso (2 (19) 0.2) e la riga precedente ottiene 80 del peso (1-2 (19) 0.8). Potete trovare questo calcolo nella dichiarazione di cui sopra nella dichiarazione CASE: media mobile esponenziale (EMA): Looping Metodo Per quanto ne so, tranne che per il metodo di totalizzazione in esecuzione di cui sopra, non vi è alcun modo per calcolare EMA utilizzando un'istruzione SQL set di base . Pertanto, il T-SQL di seguito utilizza un ciclo while per calcolare EMA9: I risultati sono gli stessi come nell'esempio totali parziali sopra. Prestazioni Come previsto, la versione totali parziali set base è il modo più veloce rispetto alla versione loop. Sulla mia macchina la soluzione insieme base era di circa 300 ms, rispetto a circa 1200 con versione loop. La versione loop è più conforme agli standard SQL comunque. Quindi la scelta tra i metodi dipende what8217s più importante per voi, prestazioni o standard. La media mobile esponenziale può essere utilizzato in analisi delle tendenze, come con gli altri tipi di medie mobili, media mobile semplice (AMS) e ponderata media mobile (WMA). Ci sono anche altri calcoli di analisi tecnica che utilizza l'EMA, MACD per esempio. Questo post è parte di una serie su analisi tecnica, TA, in SQL Server. Vedere gli altri posti qui. Pubblicato da Tomas Lind Tomas Lind - Servizi di consulenza come DBA di SQL Server e database per sviluppatori a costa alta Solutions Database AB.