Calculate Moving Average Oracle Sql

A média móvel exponencial em T-SQL. As médias móveis exponenciais são similares às médias móveis ponderadas em que atribuem menos peso às mudanças há muito tempo e mais peso às mudanças recentes As médias móveis ponderadas são lineares, mas as médias móveis exponenciais são exponenciais. Peso pode ser expresso como uma curva. Há uma ótima maneira de calcular médias exponenciais móveis em T-SQL usando um recurso indocumentado sobre variáveis ​​e totais em execução no SQL Server Nesta postagem do blog vou mostrar como usar esse método para calcular movimentos exponenciais Infelizmente, isso significa usar um loop. Nos exemplos vou calcular uma média móvel exponencial de 9 dias Os exemplos usam o banco de dados TAdb Um script para Criar TAdb pode ser encontrado aqui. MOVIMENTO EMPRESARIAL EXPRESSIVO Métodos totais correntes EMA. A teoria por trás dos recursos totais em atualizações é descrita em detalhes por Jeff Moden em seu artigo E Resolver os Problemas Correntes Total e Ordinal Rank. Outros recursos que descrevem a utilização deste método para calcular EMA são a postagem no blog Calculando Médias Móveis com T-SQL por Gabriel Priester eo fórum pós Exponential Moving Average Challenge tanto no SQL Server Central. Basicamente, No T-SQL você pode atualizar variáveis, bem como colunas em uma instrução de atualização As atualizações são feitas linha por linha internamente pelo SQL Server Esse comportamento linha por linha é o que torna o cálculo de um total executando possível. Este exemplo mostra como ele funciona. Note que ColumnRunningTotal é um total de ColumnToSum. Usando este método podemos calcular EMA9 com este T-SQL. O cálculo de EMA é bastante simples. Usamos a linha atual e a anterior, mas com mais peso para a linha atual. O peso é calculado por A fórmula 2 1 9, onde 9 é o parâmetro para o comprimento do EMA Para calcular EMA9 para a linha 10 acima, o cálculo é. Neste caso, a linha atual recebe 20 do peso 2 1 9 0 2 eo previo Nós linha obtém 80 do peso 1-2 1 9 0 8.You encontrar este cálculo na declaração acima na instrução CASE. Motiva exponencial EMA Looping Method. As que eu saiba, exceto para o método de totais em execução descrito acima, Não há maneira de calcular EMA usando um conjunto baseado SQL instrução Portanto, o T-SQL abaixo está usando um loop while para calcular EMA9.Os resultados são os mesmos que no exemplo de totais em execução acima. Como esperado, o conjunto baseado em execução totais A versão é maneira mais rápida do que a versão do laço Em minha máquina a solução baseada do jogo era aproximadamente 300 ms, comparada a aproximadamente 1200 com a versão do laço A versão do laço é mais conformando aos padrões do SQL entretanto Assim a escolha entre os métodos depende do que o mais importante s Para você, desempenho ou padrões. A média móvel exponencial pode ser usada na análise de tendência, como com os outros tipos de médias móveis, média móvel simples SMA e média móvel ponderada WMA. Há também outros cálculos na análise técnica que nós É o EMA, MACD por exemplo. Esta postagem do blog é parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server Veja as outras postagens aqui. Posted por Tomas Lind. Tomas Lind - Serviços de consultoria como SQL Server DBA e Database Developer em High Coast Database Solutions AB. Eu estou trabalhando com o SQL Server 2008 R2, tentando calcular uma média móvel Para cada registro na minha opinião, eu gostaria de coletar os valores dos 250 registros anteriores e, em seguida, calcular a média para esta seleção. My View column são as follows. TransactionID é exclusivo Para cada TransactionID eu gostaria de calcular a média para o valor da coluna, sobre os anteriores 250 registros Então, para TransactionID 300, coletar todos os valores de 250 linhas anteriores exibição é ordenada decrescente por TransactionID e, em seguida, na coluna MovAvg Escrever o resultado da média desses valores Eu estou olhando para coletar dados dentro de um intervalo de registros. asked Oct 28 14 at 20 58.Using uma média móvel simples para suavizar os dados é uma técnica bastante popular é muito ruim th O exemplo primário na Ajuda do SQL Anywhere está longe de ser simples O que torna esse exemplo tão complexo Além da declaração do problema, que é calcular a média móvel de todas as vendas de produtos, por mês, no ano 2000.Aqui está o que a torna complexa. Referências à função AVG. Um GRUPO POR que por si só faz qualquer SELECT um head-scratcher. Uma cláusula WINDOW stealth. a cláusula WINDOW que doesn t mesmo usar a palavra-chave WINDOW para os não iniciados as pessoas que precisam de exemplos mais do que ninguém, não é óbvio que um WINDOW está envolvido em tudo. Não apenas qualquer cláusula WINDOW, Mas uma que inclui cada componente único que você pode codificar em uma cláusula WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE não uma cláusula ROWS simples, mas full-blown cláusula RANGE, um que tem um relacionamento íntimo com o ORDER BY eu sei o que é uma linha, Mas o que o redigido é um RANGE. But esperar, há s mais A escolha de RANGE sobre ROWS neste exemplo é fundamental para a operação correta da consulta para uma discussão mais completa deste exemplo específico, veja Exemplo 23 - Computing a Moving Average Em Glenn Paulley s excelente OLAP white paper Agora, vamos voltar à pista. Realmente Realmente simples Moving Average. O exemplo a seguir exibe 10 dias de dados em conjunto com a média móvel de hoje s valor e ontem s A cláusula WINDOW em linhas 21 a 23 Define uma janela em movimento que contém duas linhas de linha de hoje s row ROUND CURRENT e ontem linha s 1 PRECEDING. the WINDOW ORDER BY cláusula determina o que PRECEDING significa a linha anterior por and. the ROWS cláusula determina o tamanho da janela sempre duas linhas. A expressão AVG OVER twodays na linha 19 refere-se à cláusula WINDOW por nome, e ele diz ao SQL Anywhere para calcular a média dos dois valores de que existem na janela deslizante de 2 linhas, para cada linha no conjunto de resultados. Assim, para 2012 -02-02 a média de 10 e 20 é 15 000000.for 2012-02-03 a média de 20 e 10 é 15 000000.for 2012-02-04 a média de 10 e 30 é 20 000000.for 2012-02 -10 a média de 10 e 60 é 35 000000.Oops, que sobre a primeira fileira. A linha 2012-02-01 não tem uma linha PRECEDING, então qual é a média sobre a janela em movimento. De acordo com Glenn Paulley s branco Papel no caso de uma janela em movimento, assume-se que as linhas que contêm valores Nulos existem antes da primeira linha, e depois da última linha, no inpu T. Isso significa que quando a janela em movimento tem 2012-02-01 como ROUND CURRENT, a linha 1 PRECEDING contém valores NULL e quando o SQL Anywhere calcular um AVG que inclui um valor NULL, ele não conta o NULL em todos os não no Numerador ou no denominador ao calcular a média Aqui é prova Isso é por que twodayaverage 10 000000 para a primeira linha 2012-02-01.Postado por Breck Carter em 3 47 PM.