Eksponensiell Bevegelig Gjennomsnitt T Sql

TSQL - Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig SQL kommer ikke med mange analytiske funksjoner, og hvis en bruker vil utføre analytiske beregninger i databasen, må man skrive et stort antall lagrede prosedyrer eller funksjoner. Dette er en enkel måte å skape et eksponentielt glidende gjennomsnitt på, som kan brukes til en rekke formål. Denne implementeringen fokuserer på markedsdata. Eksponentielle Flytende Gjennomsnitt - Hva er det Eksponentielt Flytende Gjennomsnitt, vanligvis referert til som EMA eller noen ganger EWMA, Eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnitt, er et bevegelige gjennomsnitt der vikene til det nyeste datapunktet er viktigere enn fjernt datapunkt. I et enkelt glidende gjennomsnitt har alle observasjoner samme vekt. EMA er populær i økonomiske applikasjoner der det kan bemerkes at risikometri bruker et sett med EMA for å beregne verdi-til-risiko. Det er også ganske vanlig i tekniske analyseprogrammer da det oppfattes å være mindre tilbakestående enn vanlige glidende gjennomsnitt. Sammenlignet med det enkle glidende gjennomsnittet (SMA), har en EMA også en parameter. Mens SMA har lookback-vinduet som enkeltparameter, har en EMA en utjevningsfaktor som hovedparameter. Utjevningsfaktoren kan enkelt konverteres til en halveringstidsfaktor som refererer til antall dager Formelen for EMA er spesielt effektiv for beregningsberegninger, siden den kan fullføres ved bruk av tidligere EMA-verdi og den nye informasjonen. Her er rammene økonomiske data, hvor vi beregner EMA på en serie bestående av sluttkurs. Hvor er dagens pris, er tiden og er forfallsfaktoren. er mindre eller lik 1 og EMA er vanligvis ikke definert for perioden under 2. I de fleste tilfeller er startverdien satt til dagens pris på. Eksempelimplementering ved hjelp av markører Nedenfor er en kodeeksempel brukt for å implementere EMA i T-SQL, ved hjelp av SQL Server 2008, men den bør også være kompatibel med tidligere versjoner av SQL Server. Vær oppmerksom på at funksjonen avhenger av lengdeparameteren som er lik halveringstiden. Dette konverteres i utjevningsfaktoren i første linje. Mens implementeringen bruker markører, kan man også implementere dette, og det er en renere måte å bruke indre sammenhenger. Men for store datasett er det sannsynligvis at de både tidkrevende og minneintensive. utjevning (2 (lengde 1)) SET signalnavn signalnavn konvertere (varchar (15), konvertere (int. lengde)) SET markør KURSOR FOR VELG A. dato. A. lukk FRA dbo. Markedsdata A hvor A. markedsmarked og A. dato mellom startdato og sluttdato ORDER BY A. dato OPEN-markør FETCH NEXT Fra markør INTO dato. lukk HVIS FETCHSTATUS 0 BEGJEN hvis expaverage er null SET ekspansjon lukk ELSE SET ekspansiv ekspansiv utjevning (nær ekspansjon) INSERT IN RESULTAT (dato. lukk avg. signal) SELECT dato. Lukk. expaverage. signalnavn FETCH NEXT Fra markør INTO dato. lukk ENDSQL Server T-SQL-kode for å beregne et flytende gjennomsnitt av: Dallas Snider Les kommentarer Relaterte tips: Flere funksjoner - Brukerdefinert UDF Hvordan kan jeg glatte dataene i en kolonne med et bevegelige gjennomsnitt i T-SQL Kan du gå gjennom en Eksempel i SQL Server med T-SQL-kode Hvordan kan vi validere resultatene Tidsseriedataene kan være iboende støyende, og en god måte å glatte ut dataene er å beregne et glidende gjennomsnitt. Det finnes en rekke måter å beregne et bevegelig gjennomsnitt på i T-SQL, men i dette tipset vil vi se på en måte å beregne et glidende gjennomsnitt som setter gjennomsnittsvinduet x antall rader bak og x antall rader foran gjeldende datarute. Fordelen med dette er at det ikke er noe lag i gjennomsnittsverdien returnert og den bevegelige gjennomsnittsverdien er i samme rad med gjeldende verdi. La oss starte med å lage et bord og laste inn noen data ved hjelp av T-SQL nedenfor. Vi har 361 datapunkter som lager en støyende sinusbølge. Etter at du har lastet inn dataene, utfører vi følgende T-SQL-kode for å velge alle kolonnene sammen med den bevegelige gjennomsnittsverdien. I koden nedenfor er glidende gjennomsnittsvinduestørrelse 15 (7 rader som går foran den nåværende raden, pluss den nåværende raden, pluss de 7 følgende radene). Det bevegelige gjennomsnittet for DataValue-kolonnen returneres som MovingAverageWindowSize15-kolonnen. ORDER BY-klausulen er ekstremt viktig for å holde dataene i riktig sortert rekkefølge. Vi kan kopiere og lime inn resultatene i Excel for å bekrefte at beregningen er riktig. I bildet under starter vinduet i celle C3 og slutter ved C17. Det bevegelige gjennomsnittet som beregnet av T-SQL i dette tipset, vises i celle D10. Gjennomsnittet som beregnet av Excel er nederst og det er lik verdien i D10. I figuren nedenfor kan vi se de opprinnelige dataverdiene plottet i blått med det bevegelige gjennomsnittet plottet i rødt. Neste trinn Juster størrelsen på det bevegelige gjennomsnittsvinduet for å se hvordan plottet endres. Vær også sikker på å sjekke ut disse andre tipsene på T-SQL fra mssqltips: Siste oppdatering: 382016Jeg prøver å implementere et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) på postgres, men når jeg sjekker dokumentasjon og tenker på det, jo mer prøver jeg mer forvirret Jeg er. Formelen for EMA (x) er: Det ser ut til å være perfekt for en aggregator, og det er nettopp det som må gjøres her, for å holde resultatet av det siste beregnede elementet. En aggregator produserer imidlertid et enkelt resultat (som redusere eller brette) og her trenger vi en liste (en kolonne) resultater (som kart). Jeg har sjekket hvordan prosedyrer og funksjoner fungerer, men AFAIK produserer de en enkelt utgang, ikke en kolonne. Jeg har sett mange prosedyrer og funksjoner, men jeg kan ikke regne ut hvordan dette samhandler med relasjonsalgebra, spesielt når du gjør noe som dette, en EMA. Jeg hadde ikke flaks til å søke på Internett så langt. Men definisjonen for en EMA er ganske enkel, jeg håper det er mulig å oversette denne definisjonen til noe som virker i postgres, og det er enkelt og effektivt, fordi det å flytte til NoSQL vil bli overdrevet i min sammenheng. Beregner dette aggregeringen som gir resultatet i hver rad for hver delliste av inngangsdataene Fordi det ser ut som det bruker aggregatoren opp til rad n, returnerer resultatet og deretter går til rad 0 for å beregne aggregeringen opp til rad n1 en gang til. Er det noen måte å bruke akkumuleringen eller noen statisk variabel (som i C) slik at dette må beregnes en gang, takk. ndash Trylks Jan 20 12 kl 11:59 Nei, det bruker den akkumulerte verdien. Hvis du kjører spørringen med kommandoen quotation infoquot uncommented, kan du se at funksjonen bare kalles én gang for hver radutgang. Postgresql utfører statens verdi på hver rad (hvis det var definert en endelig funk, ville det bli kalt for å omforme staten til en utgangsverdi). ndash araqnid Jan 20 12 kl 12:04 ErwinBrandstetter: Jeg har tilbakestilt de fleste endringene - når det gjelder formatet til den første (anker) delen av spørringen, kan EMA (x1) være tydelig representert med en enkelt linje - dette corespnds til enkeltlinjen definerer den i spørsmålet. I tilfelle av den rekursive delen av spørringen har jeg brukt mn - 1 i tilmeldingsbetingelsen for å indikere ekvivalensen av forholdet til EMA (xn-1) i spørsmålet, selv om dette vil være mindre ytelsesfullt hvis ytelsen er en problem, OP kan endre tilmeldingsbetingelsen for å være som du foreslo. ndash Mark Bannister Jan 16 12 kl 9:27 Eksponentielt glidende gjennomsnitt i T-SQL Eksponentielle glidende gjennomsnitt er lik veide glidende gjennomsnitt ved at de tilordner mindre vekt til endringer lenge siden, og mer vekt på de siste endringene. Veidede glidende gjennomsnitt er lineære, men eksponentielle glidende gjennomsnitt er eksponentielle. Dvs. vekten kan uttrykkes som en kurve: Det er en fin måte å beregne eksponentielle glidende gjennomsnitt i T-SQL ved hjelp av en ikke-dokumentert 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 løkke. I eksemplene vil jeg beregne et 9-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt. Eksemplene bruker databasen TAdb. Et skript for å opprette TAdb finner du her. Eksponentiell Moving Average (EMA): Running Totals Method 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 beskriver bruk av denne metoden for å beregne EMA, er blogginnlegget Beregning av bevegelige gjennomsnitt med T-SQL av Gabriel Priester og forumet etter eksponentiell flytende gjennomsnittsutfordring. både på SQL Server Central. I utgangspunktet, i T-SQL kan du oppdatere variabler samt kolonner i en oppdateringsoppgave. Oppdateringene blir gjort rad for rad internt av SQL Server. Denne raden for radadferdighet er det som gjør beregning av en løpende total mulig. Dette eksempelet viser hvordan det fungerer: Merk at 8220ColumnRunningTotal8221 er en kjørestrøm på 8220ColumnToSum8221. Ved hjelp av denne metoden kan vi beregne EMA9 med denne T-SQL: Beregningen av EMA er ganske enkel. Vi bruker den nåværende raden og den forrige, men med mer vekt til den nåværende raden. Vekten beregnes med formelen 2 (19), hvor 822098221 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 (19) 0.2) og forrige rad får 80 av vekten (1-2 (19) 0,8). Du finner denne beregningen i setningen ovenfor i CASE-setningen: Eksponentiell Moving Average (EMA): Looping Method Så vidt jeg vet, unntatt den løpende totals metode som er skissert ovenfor, er det 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. Ytelse Som forventet er sett-basert løpende totalversjon langt raskere enn loop-versjonen. På min maskin var den settbaserte løsningen ca 300 ms, sammenlignet med omtrent 1200 med loop-versjonen. Sløyfe-versjonen er imidlertid mer i samsvar med SQL-standarder. Så valget mellom metodene avhenger av what8217s viktigste 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 bruker EMA, MACD for eksempel. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server. Se de andre innleggene her. Skrevet av Tomas Lind Tomas Lind - Rådgivningstjenester som SQL Server DBA og Database Developer på High Coast Database Solutions AB.