Dette er et Evergreen Joe Celko-spørsmål Jeg ignorerer hvilken DBMS-plattform som er brukt, men i hvert fall kunne Joe svare på mer enn 10 år siden med standard SQL. Joe Celko SQL-puslespill og svar citation Det siste oppdateringsforsøket antyder at vi kunne bruke predikatet å konstruere en forespørsel som vil gi oss et bevegelige gjennomsnitt. Er den ekstra kolonnen eller spørringsmetoden bedre Spørringen er teknisk bedre fordi UPDATE-tilnærmingen vil deformalisere databasen. Men hvis de historiske dataene som blir registrert, ikke kommer til å endre og beregne glidende gjennomsnitt er dyrt, du kan vurdere å bruke kolonnen tilnærming. SQL puzzle query. by all means uniform Du kaster bare til riktig vektbøtte avhengig av avstanden fra det nåværende tidspunktet. For eksempel ta vekt 1 for datapoints innen 24 timer fra nåværende datapunkt vekt 0 5 for datapoints innen 48 timer Den saken er det viktig hvor mange sammenhengende datapoints som 6 12 og 11 48 er fjernt fra hverandre En brukstilfeller jeg c en tenkning på ville være et forsøk på å jevne histogrammet hvor datapoints ikke er tette nok msciwoj 27 mai klokken 22 22. Jeg er ikke sikker på at forventet resultatutgang viser klassisk enkelt bevegelige rullende gjennomsnitt i 3 dager, for eksempel, for eksempel den første trippel tall etter definisjon gir. men du forventer 4 360 og det er forvirrende. Likevel foreslår jeg følgende løsning, som bruker vindufunksjon AVG Denne tilnærmingen er mye mer effektiv, klar og mindre ressursintensiv enn SELF-JOIN introdusert i andre svar og jeg er overrasket over at ingen har gitt en bedre løsning. Du ser at AVG er innpakket med tilfelle når rownum da for å tvinge NULL s i første rader, der 3 dagers Moving Average er meningsløst. Ansatt 23. februar kl. 13 på 13. 12.We kan bruke Joe Celko s skitne venstre ytre tilkoblingsmetode som nevnt ovenfor av Diego Scaravaggi for å svare på spørsmålet som det ble spurt. Genererer den forespurte output. answered Jan 9 16 på 0 33. Din Svar.2017 Stack Exchange, Inc. Jeg har lest diskusjonen du menti oned Det er aktuelt for PostgreSQL siden det er lov å lage brukerdefinert aggregatfunksjon ved hjelp av SQL i PostgreSQL, men ikke tillatt i SQL Server. Bruk av rekursiv CTE er en mulig måte i SQL Server, men jeg merker at CTE-måten kan medføre mer tabellskanning enn vindusfunksjoner Så jeg gjør dette innlegget for å spørre om det er mulig å beregne eksponentielt glidende gjennomsnitt ved hjelp av SQL Server 2012-vindufunksjonen, akkurat som å beregne enkel glidende gjennomsnitt xiagao1982 14. april klokken 2 53. Først beregner du EMA SMA x i stedet for EMA x For det andre, din utjevningskonstant er faktisk beta-verdien i min formel, ikke alfa. Med disse to endringene ser SQLFiddle ut som dette. Det er imidlertid fortsatt en liten forskjell mellom det faktiske resultatet og det forventede resultatet jeg ville gå tilbake og se hvis deres EMA-definisjon stemmer overens med den jeg kjenner Sebastian Meine 7 mai 13 på 13 46. Jeg har nettopp sett på skjemaet i regnearket du vedlegget, og det er langt fra standard EMA-definisjonen Min formel beregner s det eksponentielle glidende gjennomsnittet for de siste ti radene Regnearket beregner først standard gjennomsnittet i løpet av de siste ti radene og deretter det ubegrensede eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet over alle gjennomsnitt. Dette følger skjemaet her Sebastian Meine 7. mai kl 13 på 13 52. Gjennomsnittlig gjennomsnitt i T-SQL. A vanlig beregning i trendanalyse er det bevegelige eller rullende gjennomsnittet. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av for eksempel de siste 10 radene. Det glidende gjennomsnittet viser en mer jevn kurve enn de faktiske verdiene, mer med en lengre periode for det bevegelige gjennomsnittet, noe som gjør det til et godt verktøy for trendanalyse. Dette blogginnlegget vil vise hvordan du beregner 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 visible. T-SQL Moving Avergage 200 dager. Demonstrasjonen nedenfor krever TAdb-databasen som kan være opprettet med skriptet som er plassert 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. Og som vi senere vil se, er nyere versjoner av SQL Server har funksjoner som muliggjør mye mer effektiv beregning. SQL Server 2012 og senere Moving Average. This versjonen benytter en aggregat vindu funksjon. Hva er nytt i SQL 2012 er muligheten til å begrense størrelsen på vinduet ved å angi hvor mange rader før vinduet skal inneholde. Ruter som er tidligere er 19, fordi vi også vil inkludere den nåværende raden i beregningen. Som du kan se er beregningen av glidende gjennomsnitt i SQL Server 2012 ganske enkelt. Figuren nedenfor viser vinduet for vinduet Gjeldende rad er markert med gult Vinduet er merket med en blå bakgrunn Det glidende gjennomsnittet er bare gjennomsnittet av QuoteClose i de blå linjene. T-SQL Flytende gjennomsnittlig vindu. Resultatene av beregningen ns 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 vanlig tabelluttrykk. CTE er selv referert til for å få de siste 20 radene for hver rad. Flytte gjennomsnittet før 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 å inneholde vinduet som vi vil beregne et gjennomsnitt på. Performance Comparision. If vi kjører de tre forskjellige metodene samtidig og kontrollerer den resulterende utførelsesplanen, det er en dramatisk forskjell i ytelsen mellom metodesparisjonen av tre forskjellige metoder for å beregne glidende gjennomsnitt. Som du kan se, gjør vinduer i Windows 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 felles tilnærming er å kombinere bevegelige gjennomsnitt av forskjellige lengder for å få øye på endringer i t Han har henholdsvis kort, mellomlang og lang sikt Trender med spesiell interesse er krysset av trendlinjer. Når den korte trenden beveger seg over den lange eller middels trenden, kan dette tolkes som et kjøpssignal i teknisk analyse. Og når den korte trenden beveger seg under en lengre trendlinje, kan dette tolkes som et salgssignal. Skjemaet nedenfor viser Quotes, Ma20, Ma50 og Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kjøp og salg 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.
Comments
Post a Comment