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 im Detail von Jeff Moden in seinem articl beschrieben E Lösen des laufenden Gesamt - und Ordinal-Rank-Problems. Andere Ressourcen, die mit dieser Methode beschreiben, um EMA zu berechnen, sind der Blog-Post, der die Gleitendurchschnitte mit T-SQL berechnet, und die Forumspost Exponential Moving Average Challenge sowohl auf SQL Server Central. Basically, In T-SQL können Sie Variablen sowie Spalten in einer Update-Anweisung aktualisieren Die Updates werden Zeile für Zeile intern von SQL Server durchgeführt Dieses Zeilen-zu-Zeilen-Verhalten ist das, was die Berechnung einer laufenden Summe ermöglicht. Dieses Beispiel zeigt, wie es funktioniert ColumnRunningTotal ist eine laufende Summe von ColumnToSum. Using diese Methode können wir EMA9 mit diesem T-SQL berechnen. 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 berechnet durch Die Formel 2 1 9, 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 Uns Zeile bekommt 80 des Gewichts 1-2 1 9 0 8.Sie finden diese Berechnung in der obigen Aussage in der CASE-Anweisung. Exponentielle Moving Average EMA Looping Methode. Soweit ich weiß, mit Ausnahme der laufenden Summen Methode oben skizziert, Es gibt keine Möglichkeit, EMA mit einer setbasierten SQL-Anweisung zu berechnen. Daher verwendet das T-SQL unten eine while-Schleife, um EMA9 zu berechnen. Die Ergebnisse sind die gleichen wie im laufenden Summenbeispiel oben. Wie erwartet, wird die setbasierte laufende Summen Version ist viel schneller als die Loop-Version Auf meiner Maschine lag die Set-basierte Lösung bei ca. 300 ms, im Vergleich zu ca. 1200 mit der Loop-Version. Die Loop-Version entspricht eher den SQL-Standards, doch die Wahl zwischen den Methoden hängt davon ab, was am wichtigsten ist Für Sie, Leistung oder Standards. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann in der Trendanalyse verwendet werden, wie bei den anderen Arten von gleitenden Durchschnitten, Simple Moving Average SMA und Weighted Gleitender Durchschnitt WMA. Es gibt auch andere Berechnungen in der technischen Analyse, die uns Es ist die EMA, MACD zum Beispiel. 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. Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz meiner Ansicht nach möchte ich die Werte der 250 vorherigen Aufzeichnungen sammeln und dann den Durchschnitt für diese Auswahl berechnen View-Spalten sind wie folgt. TransactionID ist eindeutig Für jede TransactionID möchte ich den Durchschnitt für Spaltenwert berechnen, über vorherige 250 Datensätze Also für TransactionID 300 sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen Ansicht sortiert absteigend von TransactionID und dann in Spalte MovAvg Schreibe das Ergebnis des Durchschnitts dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln 28. Oktober 14 bei 20 58.Using ein einfacher gleitender Durchschnitt zu glätten Daten ist eine ziemlich beliebte Technik es s zu schlecht th E primäres Beispiel in der SQL Anywhere-Hilfe ist weit von einfach Was macht dieses Beispiel so komplex Neben der Problem-Anweisung, das ist berechnen den gleitenden Durchschnitt aller Produktverkäufe, im Monat, im Jahr 2000.Hier s, was macht es komplex. Zu Verweise auf die AVG-Funktion. a GROUP BY, die alle von sich aus irgendwelche SELECT einen Kopf-Scratcher macht. Eine Stealth-WINDOW-Klausel. ein WINDOW-Klausel, die nicht einmal das WINDOW-Keyword verwendet, so dass die Uneingeweihten die Leute, die Beispiele mehr als alle anderen brauchen, ist es nicht offensichtlich, dass ein FENSTER überhaupt beteiligt ist. Nicht nur eine WINDOW-Klausel, Aber eine, die jede einzelne Komponente, die Sie in einer WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE Klausel nicht eine einfache ROWS-Klausel, aber voll-geblasen RANGE-Klausel, eine, die eine intime Beziehung mit der ORDER BY Ich weiß, was eine Zeile ist, Aber was das Redakteur ist ein RANGE. But warten, da s mehr Die Wahl von RANGE über ROWS in diesem Beispiel ist entscheidend für den korrekten Betrieb der Abfrage für eine ausführlichere Diskussion dieses Beispiels, siehe Beispiel 23 - Berechnen eines Moving Average In Glenn Paulley s ausgezeichnetes OLAP weißes Papier Jetzt, lassen Sie s wieder auf track. A Wirklich wirklich einfach Moving Average. Das folgende Beispiel zeigt 10 Tage im Wert von Daten zusammen mit dem gleitenden Durchschnitt der heutigen Wert und gestern s Die WINDOW-Klausel auf Linien 21 bis 23 Definiert ein bewegtes Fenster, das zwei Zeilen enthält, die heute die Zeile CURRENT ROW und gestern s Zeile 1 PRECEDING. die FENSTER ORDER BY-Klausel bestimmt, was PRECEDING die vorhergehende Zeile durch und. die ROWS-Klausel bestimmt die Größe des Fensters immer zwei Zeilen. Der Ausdruck AVG OVER twodays auf Zeile 19 bezieht sich auf die WINDOW-Klausel mit Namen, und es sagt SQL Anywhere, um den Durchschnitt der beiden Werte zu berechnen, die im 2-reihigen Schiebefenster vorhanden sind, für jede Zeile im Ergebnis set. So, für 2012 -02-02 der Durchschnitt von 10 und 20 ist 15 000000.für 2012-02-03 der Durchschnitt von 20 und 10 ist 15 000000.for 2012-02-04 der Durchschnitt von 10 und 30 ist 20 000000.für 2012-02 -10 der Durchschnitt von 10 und 60 ist 35 000000.Oops, was ist mit der ersten row. The 2012-02-01 Zeile doesn t haben eine PRECEDING Zeile, also was ist der Durchschnitt über das bewegte Fenster. Nach Glenn Paulley s weiß Papier im Falle eines bewegten Fensters wird angenommen, dass Zeilen, die Nullwerte enthalten, vor der ersten Zeile und nach der letzten Zeile in der Inpu existieren T. That bedeutet, wenn das bewegte Fenster hat 2012-02-01 als CURRENT ROW, die 1 PRECEDING Zeile enthält NULL-Werte und wenn SQL Anywhere berechnet eine AVG, die einen NULL-Wert enthält, ist es nicht zählen die NULL überhaupt nicht in der Zähler oder im Nenner bei der Berechnung der durchschnittlichen Hier s Beweis das ist, warum twodayaverage 10 000000 für die erste Zeile 2012-02-01.Posted von Breck Carter um 3 47 PM.
No comments:
Post a Comment