Moving Average Sql Abfrage

Exponentieller gleitender Durchschnitt in T-SQL. Exponentielle Bewegungsdurchschnitte sind ähnlich wie gewichtete Bewegungsdurchschnitte, in denen sie weniger Gewicht auf Veränderungen vor langer Zeit und mehr Gewicht auf die jüngsten Änderungen gewichtet werden. Gewichtete Bewegungsdurchschnitte sind linear, aber exponentielle gleitende Durchschnitte sind exponentiell Das heißt, die Gewicht kann als eine Kurve ausgedrückt werden. Es gibt eine großartige Möglichkeit, um exponentielle gleitende Durchschnitte in T-SQL mit einem undokumentierten Feature über Variablen und laufende Summen in SQL Server zu berechnen In diesem Blog-Post werde ich zeigen, wie diese Methode verwenden, um exponentielle Verschiebung zu berechnen Durchschnittlich in T-SQL, aber ich werde auch eine Methode, die Standard-Features in SQL Server verwendet wird leider, das heißt, mit einem loop. In den Beispielen berechnen wir eine 9 Tage exponentiell gleitenden Durchschnitt Die Beispiele verwenden die Datenbank TAdb Ein Skript zu Erstellen TAdb finden Sie hier. Exponentielle Moving Average EMA Running Totals Methode. Die Theorie hinter den laufenden Total Features in Updates wird ausführlich beschrieben von Jeff Moden in seinem Artikel Solving the Running Total und Ordinal Rank Probleme. Weitere Ressourcen, die mit dieser Methode beschreiben Zu berechnen EMA sind die Blog-Post Berechnen Moving Averages mit T-SQL von Gabriel Priester und der Forum Post Exponential Moving Average Challenge sowohl auf SQL Server Central. Basically, in T-SQL können Sie Variablen sowie Spalten in einer Update-Anweisung aktualisieren Updates werden Zeile für Zeile intern von SQL Server durchgeführt Dieses Zeilen-zu-Zeilen-Verhalten ist das, was die Berechnung eines laufenden Gesamtbetrags ermöglicht. Dieses Beispiel zeigt, wie es funktioniert. Hinweis, dass ColumnRunningTotal eine laufende Summe von ColumnToSum ist. Mit dieser Methode können wir EMA9 mit diesem berechnen T-SQL Die Berechnung von EMA ist ziemlich einfach Wir verwenden die aktuelle Zeile und die vorherige, aber mit mehr Gewicht auf die aktuelle Zeile Das Gewicht wird nach der Formel 2 1 9 berechnet, wobei 9 der Parameter für die Länge der EMA ist Um EMA9 für Zeile 10 oben zu berechnen, wird die Berechnung in diesem Fall die aktuelle Zeile 20 des Gewichts 2 1 9 0 2 und die vorherige Zeile erhält 80 des Gewichts 1-2 1 9 0 8.Sie finden diese Berechnung in Die Aussage oben in der CASE-Anweisung. Exponential Moving Average EMA Looping Methode. Soweit ich weiß, mit Ausnahme der laufenden Summen Methode oben skizziert, gibt es keine Möglichkeit, EMA mit einer Set-basierten SQL-Anweisung zu berechnen Daher ist die T-SQL unten Verwendet eine while-Schleife, um EMA9 zu berechnen. Die Ergebnisse sind die gleichen wie in der laufenden Summen Beispiel oben. Als erwartet, ist die Set-basierte laufende Summen-Version viel schneller als die Loop-Version Auf meinem Rechner war die Set-basierte Lösung etwa 300 ms, Verglichen mit etwa 1200 mit der Loop-Version Die Loop-Version entspricht eher den SQL-Standards. Allerdings hängt die Wahl zwischen den Methoden davon ab, was für Sie, Performance oder Standards am wichtigsten ist. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann in der Trendanalyse verwendet werden Die anderen Arten von gleitenden Durchschnitten, Simple Moving Average SMA und Weighted Moving Average WMA. Es gibt auch andere Berechnungen in der technischen Analyse, die die EMA, MACD zum Beispiel verwendet. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Siehe die anderen Beiträge hier. Posted by Tomas Lind. Tomas Lind - Beratungsdienste als SQL Server DBA und Datenbank-Entwickler bei High Coast Database Solutions AB. Moving Durchschnitt in T-SQL. Eine gemeinsame Berechnung in Trendanalyse ist der bewegliche oder rollende Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnitt der zum Beispiel letzten 10 Zeilen Der gleitende Durchschnitt zeigt eine glattere Kurve als die tatsächlichen Werte, mehr mit einer längeren Periode für den gleitenden Durchschnitt, so dass es ein gutes Werkzeug für Trendanalyse Dieser Blog-Post Wird zeigen, wie man gleitenden Durchschnitt in T-SQL zu berechnen 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 hierher. 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 tun Und, wie wir später sehen werden, haben die neueren Versionen von SQL Server Funktionen, die eine viel effektivere Berechnung ermöglichen. SQL Server 2012 und später Moving Average. This Version nutzen ein Aggregat Fenster-Funktion Was ist neu in SQL 2012 ist die Möglichkeit, die Größe des Fensters zu beschränken, indem Sie angeben, 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, Die Berechnung der gleitenden Durchschnitt in SQL Server 2012 ist ziemlich einfach. Die Abbildung unten zeigt das 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 des durchschnittlichen Fensters Die Ergebnisse der Berechnungen in älteren Versionen von SQL Server sind die gleichen, so dass sie nicht wieder angezeigt werden. SQL Server 2005 2008R2 Moving Average. This Version verwenden einen gemeinsamen Tabellenausdruck Der CTE ist selbst referenziert Holen Sie sich die letzten 20 Zeilen für jeden row. Moving Durchschnitt vor SQL Server 2005.Die Version von 2005 wird eine linke äußere Verknüpfung zu der gleichen Tabelle verwenden, um die letzten 20 Zeilen zu erhalten Die äußere Tabelle kann gesagt werden, um das Fenster zu enthalten, das wir wollen Berechnen Sie einen Durchschnitt auf. Performance Vergleich. Wenn wir die drei verschiedenen Methoden gleichzeitig laufen und überprüfen Sie die daraus resultierenden Ausführungsplan, gibt es einen dramatischen Unterschied in der Leistung zwischen der 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. Wie am Anfang dieses Beitrags erwähnt, werden gleitende Durchschnitte als Werkzeug zur Veranschaulichung von Trends verwendet. Ein gemeinsamer Ansatz besteht darin, gleitende Durchschnittswerte unterschiedlicher Längen zu kombinieren, um Veränderungen in der kurzen Zeit zu erkennen , Mittel - und langfristige Trends bzw. von besonderem Interesse sind die Überschreitung 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 der kurze Trend unter a Längere Trendlinie, kann dies als ein Verkaufssignal interpretiert werden. Die Grafik 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. Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2, versuchen, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz in meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln , Und dann berechnen Sie den Durchschnitt für diese Auswahl. Meine Ansicht Spalten sind wie folgt. TransactionID ist eindeutig Für jede TransactionID möchte ich den Durchschnitt für Spaltenwert zu berechnen, über vorherige 250 Datensätze Also für TransactionID 300, sammeln Sie alle Werte aus früheren 250 Zeilen Ansicht ist absteigend sortiert von TransactionID und dann in Spalte MovAvg schreiben das Ergebnis des Durchschnitts dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln. Okt 28 14 bei 20 58.