T Sql Eksponentiell Moving Average

Jeg jobber med SQL Server 2008 R2 og prøver å beregne et glidende gjennomsnitt. For hver post i min visning vil jeg gjerne samle verdiene til de 250 tidligere postene, og deretter beregne gjennomsnittet for dette valget. Mine visningskolonner 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 rader, visningen sorteres synkende av TransactionID og deretter i kolonne MovAvg skriv resultatet av gjennomsnitt av disse verdiene jeg ser for å samle inn data innenfor en rekke rekord. Skrevet 28. oktober kl. 20.00. Gjennomsnittlig gjennomsnitt i T-SQL. En vanlig beregning i trendanalyse er det bevegelige eller rullende gjennomsnittet. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av for eksempel siste 10 rader Det bevegelige gjennomsnittet viser en mer jevn kurve enn de faktiske verdiene, mer med en lengre periode for glidende gjennomsnitt, noe som gjør det til et godt verktøy for trendanalyse. Dette blogginnlegget viser hvordan du beregne glidende gjennomsnitt i T-SQL. Ulike metoder vil bli brukt avhengig av versjonen av SQL Server. Skjemaet nedenfor viser utjevningseffekten rød linje med et 200-dagers glidende gjennomsnitt. Aksjekursene er den blå linjen. Den langsiktige trenden er tydelig synlig. T-SQL Moving Avergage 200 dager. Demonstrasjonen nedenfor krever TAdb-databasen som kan opprettes med skriptet 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. Som vi senere vil se, har nyere versjoner av SQL Server funksjoner som muliggjør mye mer effektiv beregning. SQL Server 2012 og senere Moving Average. Denne versjonen benytter en samlet vindusfunksjon. Hva er nytt? i SQL 2012 er muligheten til å begrense størrelsen på vinduet ved å spesifisere hvor mange rader som ligger foran vinduet. Contains previous is 19, fordi vi vil inkludere den nåværende raden også i t han beregner 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. Gjennomsnittlig glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av QuoteClose i de blå linjene. T-SQL Flytende gjennomsnittlig vindu. Resultatene av beregningene i eldre versjoner av SQL Server er de samme, så de vil ikke bli vist igjen. SQL Server 2005 2008R2 Flytende Gjennomsnitt. Denne versjonen benytter et felles bord uttrykk CTE er selv referert til å få de siste 20 radene for hver rad. Gjennomsnittlig gjennomsnitt for 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 til inneholde vinduet som vi vil beregne et gjennomsnitt på. Performance Comparision. Hvis vi kjører de tre forskjellige metodene samtidig og sjekker den resulterende utførelsesplanen, er det en dramatisk forskjell i ytelse mellom metodespa Rision av tre forskjellige metoder for å beregne bevegelige gjennomsnitt. Som du kan se, forbedrer vinduerfunksjonene i SQL 2012 en stor forskjell i ytelse. Som nevnt i begynnelsen av dette innlegget, blir glidende gjennomsnitt brukt som et verktøy for å illustrere trender. En vanlig Tilnærming er å kombinere bevegelige gjennomsnitt av forskjellige lengder, for å få øye på endringer på kort, mellomlang og lang sikt Trendene av særlig interesse er krysset av trendlinjer. For eksempel når den korte trenden beveger seg over den lange eller middels trenden, kan tolkes som et kjøpesignal i teknisk analyse. Når den korte trenden beveger seg under en lengre trendlinje, kan dette tolkes som et salgssignal. Tabellen nedenfor viser Quotes, Ma20, Ma50 og Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kjøper og selger 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. Eksponentielt glidende gjennomsnitt i T-SQL. Eksponentielle glidende gjennomsnitt er like til vektede glidende gjennomsnitt ved at de tildeler mindre vekt til endringer lenge siden, og mer vekt på de siste endringene. Veidede glidende gjennomsnitt er lineære, men eksponentielle glidende gjennomsnitt er eksponentielle. Det vil si vekten kan uttrykkes som en kurve. Det er en fin måte for 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 du bruker den metoden til å beregne eksponentiell glidende gjennomsnitt i T-SQL, men jeg vil også presentere en metode som bruker standardfunksjoner i SQL Server Dessverre betyr det at du bruker en sløyfe. I eksemplene vil jeg beregne et 9-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt. Eksemplene bruker databasen TAdb Et skript for å opprette TAdb kan bli funnet her. Eksponensiell Flytende Gjennomsnittlig EMA Running Totals Metoden. Teorien bak de løpende totalfunksjonene i oppdateringer er beskrevet i detalj av Jeff Moden i sin artikkel Løse løpende og ordinære rangproblemer. Andre ressurser som d eskalere ved hjelp av denne metoden for å beregne EMA, er blogginnlegget. Beregning av bevegelige gjennomsnitt med T-SQL av Gabriel Priester og forumet etter eksponentiell flytende gjennomsnittlig utfordring både på SQL Server Central. I T-SQL kan du oppdatere variabler og kolonner i en oppdateringserklæring Oppdateringene gjøres rad for rad internt av SQL Server Denne raden etter radadferdighet er det som gjør beregning av en løpende total mulig. Dette eksemplet viser hvordan det fungerer. Merk at ColumnRunningTotal er en løpende sum av ColumnToSum. Bruke 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 med formelen 2 1 9, hvor 9 er parameteren for lengden på 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 forrige rad får 80 av vekten 1-2 1 9 0 8.You finn denne beregningen i st Atement ovenfor i CASE-setningen. Eksponentiell Moving Average EMA Looping Method. Så vidt jeg vet, med unntak av løpende totals metode som er skissert over, er det ingen måte å beregne EMA ved hjelp av et sett basert SQL-setning. Derfor er T-SQL nedenfor ved hjelp av en stundsløyfe for å beregne EMA9. Resultatene er de samme som i løpende totals eksempel ovenfor. Som forventet er den settbaserte løpende totalsversjonen mye raskere enn loopversjonen. På min maskin var den settbaserte løsningen ca. 300 ms, sammenlignet med til ca. 1200 med loop-versjonen Sløyfe-versjonen er mer i samsvar med SQL-standarder, men så valget mellom metodene avhenger av hva som er viktigst for deg, ytelse eller standarder. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet kan brukes i trendanalyse, som med andre typer bevegelige gjennomsnitt, Simple Moving Average SMA og Weighted moving gjennomsnittlig WMA. Det er også andre beregninger i teknisk analyse som bruker EMA, MACD for eksempel. Dette blogginnlegget er en del av en serie om techni cal analyse, TA, i SQL Server Se de andre innleggene her. Postet av Tomas Lind. Tomas Lind - Konsulenttjenester som SQL Server DBA og Database Developer på High Coast Database Solutions AB.