Wenn Sie diese Meldung sehen, hat Ihr Browser entweder deaktiviert oder unterstützt JavaScript nicht. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems zu nutzen, wie zum Beispiel die Suche, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Weighted Moving Averages. With Simple Moving Averages, jeder Datenwert In dem Fenster, in dem die Berechnung durchgeführt wird, wird eine gleichwertige Bedeutung oder Gewicht gegeben. Es ist oft der Fall, vor allem in der Finanzpreisdatenanalyse, dass mehr chronologisch neuere Daten ein größeres Gewicht tragen sollten. In diesen Fällen ist der gewichtete bewegliche Durchschnitt oder der exponentielle bewegliche Durchschnitt - siehe das folgende Thema Funktionalität wird oft bevorzugt. Beachten Sie die gleiche Tabelle der Verkaufsdaten Werte für zwölf Monate. Zur Berechnung eines gewichteten Moving Average. Calculate, wie viele Intervalle von Daten sind in der Moving Average Berechnung dh die Größe des Berechnungsfensters teilnehmen. Wenn das Berechnungsfenster als n bezeichnet wird, dann wird der aktuellste Datenwert im Fenster mit n multipliziert, der nächste jüngste Multipunkt D durch n-1, der Wert vor dem multipliziert mit n-2 und so weiter für alle Werte im Fenster. Divide die Summe aller multiplizierten Werte durch die Summe der Gewichte, um den gewichteten beweglichen Durchschnitt über dieses Fenster zu geben. Stellen Sie den gewichteten beweglichen Mittelwert in einer neuen Spalte entsprechend der oben beschriebenen übergeordneten Mittelwertpositionierung ein. Um diese Schritte zu veranschaulichen, sollten Sie in Erwägung ziehen, ob ein dreimonatiger gewichteter Umsatz im Dezember mit der obigen Tabelle der Verkaufswerte erforderlich ist 3-Monats impliziert, dass das Berechnungsfenster 3 ist, daher sollte der gewichtete bewegliche durchschnittliche Berechnungsalgorithmus für diesen Fall sein. Or, wenn ein 3-Monats-gewichteter bewegter Durchschnitt über den gesamten ursprünglichen Datenbereich ausgewertet wurde, würden die Ergebnisse.3 sein - Monat Durchschnittlich in T-SQL. Eine gemeinsame Berechnung in Trendanalyse ist der bewegte oder rollende Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnitt der zum Beispiel letzten 10 Zeilen Der gleitende Durchschnitt zeigt eine glattere Kurve als die Tatsächliche valu Es, mehr mit einer längeren Zeit für den gleitenden Durchschnitt, so dass es ein gutes Werkzeug für Trend-Analyse Dieser Blog-Post wird zeigen, wie zu berechnen gleitenden Durchschnitt in T-SQL Verschiedene Methoden werden je nach der Version von SQL Server verwendet werden. Das Diagramm Unten zeigt die Glättung Wirkung rote Linie mit einem 200 Tage gleitenden Durchschnitt Die Aktienkurse sind die blaue Linie Der langfristige Trend ist deutlich sichtbar. T-SQL Moving Avergage 200 Tage. Die Demonstration unten erfordert die TAdb-Datenbank, die mit dem Skript erstellt werden kann Befindet sich hier. Im kommenden Beispiel berechnen wir einen gleitenden Durchschnitt für die letzten 20 Tage Abhängig von der Version von SQL Server gibt es eine andere Methode, um die Berechnung zu machen und, wie wir später sehen werden, die neueren Versionen von SQL Server Hat Funktionen, die eine viel effektivere Berechnung ermöglichen. SQL Server 2012 und später Moving Average. This Version nutzen eine aggregierte Fensterfunktion Was ist neu in SQL 2012 ist die Möglichkeit, die Größe des Fensters durch speci zu beschränken Wie viele Zeilen vor dem Fenster enthalten sollte. Rows vor 19 ist, weil wir die aktuelle Zeile auch in die Berechnung einschließen. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung des gleitenden Durchschnitts in SQL Server 2012 ziemlich einfach. Die folgende Abbildung zeigt die Fenster-Prinzip Aktuelle Zeile ist mit gelb markiert Das Fenster ist mit einem blauen Hintergrund markiert Der gleitende Durchschnitt ist einfach der Durchschnitt von QuoteClose in den blauen lines. T-SQL Verschieben von durchschnittlichen Fenster. Die Ergebnisse der Berechnungen in älteren Versionen von SQL Server sind die Gleiche, so dass sie nicht wieder angezeigt werden. SQL Server 2005 2008R2 Moving Average. This Version verwenden einen gemeinsamen Tabellenausdruck Der CTE ist selbst referenziert, um die letzten 20 Zeilen für jeden row. Moving Average vor SQL Server 2005. Pre 2005 Version wird eine linke äußere Verknüpfung zu der gleichen Tabelle verwenden, um die letzten 20 Reihen zu erhalten Die äußere Tabelle kann gesagt werden, um das Fenster zu enthalten, das wir berechnen möchten, ein Durchschnitt on. Performance Vergleich. Wenn wir die drei unterschiedlich laufen lassen Methoden gleichzeitig und überprüfen Sie die daraus resultierenden Ausführungsplan, gibt es einen dramatischen Unterschied in der Leistung zwischen dem methodsparision von drei verschiedenen Methoden, um gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Sie können sehen, die Fensterfunktion Verbesserungen in SQL 2012 macht einen großen Unterschied in der Leistung. As erwähnt in Der Anfang dieses Posten, bewegte Durchschnitte werden als Werkzeug zur Veranschaulichung von Trends verwendet. Ein gemeinsamer Ansatz besteht darin, bewegte Durchschnitte unterschiedlicher Längen zu kombinieren, um Veränderungen in den kurz-, mittel - und langfristigen Trends zu erkennen. Von besonderem Interesse sind die Überquerung von Trendlinien Zum Beispiel, wenn sich der Kurze Trend über den langen oder mittleren Trend bewegt, kann dies als Kaufsignal in der technischen Analyse interpretiert werden. Und wenn sich der Kurztakt unter einer längeren Trendlinie bewegt, kann dies als Verkaufssignal interpretiert werden Diagramm unten zeigt Zitate, Ma20, Ma50 und Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kaufen und verkaufen Signale. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Sehen Sie die anderen Beiträge hier. Posted von Tomas Lind. This ist eine Evergreen Joe Celko Frage Ich ignoriere, welche DBMS-Plattform verwendet wird Aber auf jeden Fall Joe war in der Lage, mehr als 10 Jahren mit Standard SQL. Joe Celko SQL Puzzles und Antworten zu beantworten Zitat Dieser letzte Update-Versuch deutet darauf hin, dass wir das Prädikat verwenden könnten, um eine Abfrage zu konstruieren, die uns einen gleitenden Durchschnitt geben würde. Wenn die Extra-Spalte oder die Abfrage besser ansprechen Die Abfrage ist technisch besser, weil der UPDATE-Ansatz die Datenbank denormalisieren wird Historische Daten, die aufgezeichnet werden, wird sich nicht ändern und die Berechnung der gleitenden Durchschnitt ist teuer, könnten Sie erwägen, die Spalte Ansatz. SQL Puzzle query. by alle bedeutet Uniform Sie nur werfen, um die richtige Gewicht Eimer je nach der Entfernung von der aktuellen Zeitpunkt Zum Beispiel nehmen Sie Gewicht 1 für Datenpunkte innerhalb von 24 Stunden aus dem aktuellen Datenpunkt Gewicht 0 5 für Datenpunkte innerhalb von 48 Stunden Dieser Fall ist es wichtig, wie viel aufeinander folgende Datenpunkte wie 6 12 Uhr Und 11 48pm sind von einander entfernt Ein Anwendungsfall, den ich mir vorstellen kann, wäre ein Versuch, das Histogramm zu glätten, wo Datapunkte nicht dicht genug sind msciwoj 27. Mai 15 um 22 22.Ich bin mir nicht sicher, dass Ihre erwartete Ergebnisausgabe klassisch einfach bewegt Rolling Average für 3 Tage Weil zum Beispiel das erste Triple von Zahlen per Definition gibt. but Sie erwarten 4 360 und es ist verwirrend. Noch doch schlage ich die folgende Lösung, die Fenster-Funktion AVG verwendet Dieser Ansatz ist viel effizienter klar Und weniger ressourcenintensiv als SELF-JOIN in anderen Antworten eingeführt und ich bin überrascht, dass niemand eine bessere Lösung gegeben hat. Sie sehen, dass AVG mit Fall verpackt wird, wenn rownum dann NULLs in ersten Zeilen zu zwingen, wo 3 Tage Moving Average Ist bedeutungslos. answered Feb 23 16 at 13 12.We können Joe Celko s schmutzige linke äußere Verknüpfungsmethode anwenden, wie oben von Diego Scaravaggi zitiert, um die Frage zu beantworten, wie es gefragt wurde. Generiert die angeforderten output. answered Jan 9 16 bei 0 33. Ihre Antwort.2017 St Ack Exchange, Inc.
No comments:
Post a Comment