T Sql Enkelt Moving Average

Eksponentielt glidende gjennomsnitt i T-SQL. Eksponentielle glidende gjennomsnitt er lik veide glidende gjennomsnitt ved at de tilordner mindre vekt til endringer for lenge siden, og mer vekt på nyere endringer. Veidede glidende gjennomsnitt er lineære, men eksponentielle glidende gjennomsnitt er eksponentielle. Det vil si at vekt kan uttrykkes som en kurve. Det er en fin måte å beregne eksponentielle glidende gjennomsnitt i T-SQL ved hjelp av en utokumentert funksjon om variabler og kjørende totals i SQL Server I dette blogginnlegget vil jeg vise hvordan man bruker den metoden for å beregne eksponensiell bevegelse gjennomsnitt i T-SQL, men jeg vil også presentere en metode som bruker standardfunksjoner i SQL Server. Dessverre betyr det at du bruker en loop. I eksemplene vil jeg beregne et 9-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt. Eksemplene bruker databasen TAdb A script til Opprett TAdb kan bli funnet her. Eksponensiell Moving Gjennomsnittlig EMA Running Totals Method. The teorien bak de løpende totalfunksjonene i oppdateringer er beskrevet i detalj av Jeff Moden i sin artikkel e Løse de løpende total - og ordinære rangproblemer. Andre ressurser som beskriver bruk av denne metoden for å beregne EMA, er blogginnlegget. Beregning av bevegelige gjennomsnittsverdier med T-SQL av Gabriel Priester og forumet Post Exponential Moving Average Challenge både på SQL Server Central. i T-SQL kan du oppdatere variabler så vel som kolonner i en oppdateringsoppgave. Oppdateringene gjøres rad for rad internt av SQL Server. Denne raden etter radadferdighet er det som gjør beregning av en løpende total mulig. Dette eksempelet viser hvordan det fungerer. Merk at ColumnRunningTotal er en løpende sum av ColumnToSum. Ved hjelp av denne metoden kan vi beregne EMA9 med denne T-SQL. Beregningen av EMA er ganske enkel. Vi bruker nåværende rad og forrige, men med mer vekt til den nåværende raden. Vekten beregnes av formelen 2 1 9, hvor 9 er parameteren for lengden av EMA For å beregne EMA9 for rad 10 ovenfor, er beregningen. I dette tilfellet får den nåværende raden 20 av vekten 2 1 9 0 2 og previo vår rad får 80 av vekten 1-2 1 9 0 8.Du finner denne beregningen i setningen ovenfor i CASE-setningen. Eksponentiell Moving Average EMA Looping Method. As langt som jeg vet, med unntak av løpende totals metode som er skissert ovenfor, det er ingen måte å beregne EMA ved hjelp av en settbasert SQL-setning. Derfor bruker T-SQL nedenfor en stundsløyfe for å beregne EMA9. Resultatene er de samme som i løpende totals eksempel ovenfor. Som forventet settes de totale baserte løpende totalene versjonen er langt raskere enn loop-versjonen På min maskin var den settbaserte løsningen rundt 300 ms, sammenlignet med omtrent 1200 med loop-versjonen. Sløyfe-versjonen er mer i samsvar med SQL-standarder, men så er valget mellom metodene avhengig av hva som er viktigst for deg, ytelse eller standarder. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet kan brukes i trendanalyse, som med de andre typer bevegelige gjennomsnitt, Simple Moving Average SMA og Weighted moving average WMA. Det er også andre beregninger i teknisk analyse som oss es EMA, MACD for eksempel. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server. Se de andre innleggene her. Postet av Tomas Lind. Tomas Lind - Rådgivningstjenester som SQL Server DBA og Database Developer at High Coast Database Solutions AB. Moving gjennomsnitt i T-SQL. A vanlig beregning i trendanalyse er det bevegelige eller rullende gjennomsnittet. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av for eksempel de siste 10 radene. Det glidende gjennomsnittet viser en mer jevn kurve enn den faktiske verdier, mer med en lengre periode for glidende gjennomsnitt, noe som gjør det til et godt verktøy for trendanalyse. Dette blogginnlegget vil vise hvordan du beregner glidende gjennomsnitt i T-SQL. Ulike metoder vil bli brukt avhengig av versjonen av SQL Server. Diagrammet nedenfor viser utjevningseffekten rød linje med et 200 dagers glidende gjennomsnitt. Aksjekursene er den blå linjen. Den langsiktige trenden er tydelig visible. T-SQL Moving Avergage 200 dager. Demonstrasjonen nedenfor krever TAdb-databasen som kan opprettes med t han skriptet ligger her. I det kommende eksemplet beregner vi et bevegelige gjennomsnitt for de siste 20 dagene Avhengig av versjonen av SQL Server, vil det være en annen metode for å gjøre beregningen. Og som vi senere vil se, er nyere versjoner av SQL Server har funksjoner som muliggjør mye mer effektiv beregning. SQL Server 2012 og senere Moving Average. Denne versjonen benytter en aggregat vindu funksjon. Hva er nytt i SQL 2012, er muligheten til å begrense størrelsen på vinduet ved å angi hvor mange rader som går foran vinduet bør inneholde. Råer som er tidligere er 19, fordi vi også vil inkludere den nåværende raden i beregningen. Som du kan se er beregningen av glidende gjennomsnitt i SQL Server 2012 ganske enkelt. Figuren nedenfor viser vinduet for vinduet. Nåværende rad er merket med gul Vinduet er merket med en blå bakgrunn Det glidende gjennomsnittet er ganske enkelt gjennomsnittet av QuoteClose i de blå linjene. T-SQL Flytende gjennomsnittlig vindu. Resultatene av beregningene i eldre ve rsions av SQL Server er de samme, så de vil ikke bli vist igjen. SQL Server 2005 2008R2 Flytende Gjennomsnitt. Denne versjonen gjør bruk av et vanlig tabelluttrykk. CTE er selv referert til å få de siste 20 radene for hver rad. Gjennomgang Gjennomsnitt før SQL Server 2005. Pre 2005-versjonen vil bruke en venstre ytre sammenføyning til samme tabell for å få de siste 20 radene. Det ytre bordet kan sies å inneholde vinduet som vi vil beregne et gjennomsnitt på. Performance Comparision. Hvis vi kjører tre forskjellige metoder samtidig og kontroller den resulterende utførelsesplanen, er det en dramatisk forskjell i ytelse mellom metodesparisjonen av tre forskjellige metoder for å beregne glidende gjennomsnitt. Som du kan se, gjør vinduerfunksjonene i SQL 2012 en stor forskjell i ytelse. nevnt i begynnelsen av dette innlegget, blir glidende gjennomsnitt brukt som et verktøy for å illustrere trender. En felles tilnærming er å kombinere bevegelige gjennomsnitt av forskjellige lengder for å få øye på endringer på kort, medi om og langsiktige trender. Av særlig interesse er krysset av trendlinjer. Når den korte trenden beveger seg over den lange eller mellomstore trenden, kan dette tolkes som et kjøpssignal i teknisk analyse. Og når den korte trenden beveger seg under en lengre periode trend-linjen, kan dette tolkes som et salgssignal. Skjemaet nedenfor viser Quotes, Ma20, Ma50 og Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kjøp og salg signaler. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA , i SQL Server Se de andre innleggene her. Postet av Tomas Lind. Jeg jobber med SQL Server 2008 R2, prøver å beregne et glidende gjennomsnitt. For hver post i mitt syn vil jeg gjerne samle verdiene til de 250 tidligere postene, og deretter beregne gjennomsnittet for dette valget. Mine synkolonner er som følger. TransaksjonsID er unikt For hvert TransaksjonsID vil jeg gjerne beregne gjennomsnittet for kolonneverdi over tidligere 250 poster, så for TransactionID 300, samle alle verdier fra forrige 250-radevisning er s orted descending av TransactionID og deretter i kolonne MovAvg skrive resultatet av gjennomsnittet av disse verdiene jeg ser for å samle inn data innenfor en rekke rekord. Skrevet 28. oktober kl 14 ved 20 58.