Im yrittää toteuttaa eksponentiaalinen liukuva keskiarvo (EMA) postgres, mutta kun tarkistan dokumentaatio ja ajattele sitä enemmän yritän enemmän hämmentynyt olen. EMA (x) - kaava on: Se näyttää täydelliseltä aggregoijalle, jolloin viimeisen lasketun elementin tulos pysyy täällä juuri tässä. Kuitenkin keräilijä tuottaa yhden tuloksen (pienentää tai taittaa) ja täältä tarvitsemme luettelon (sarake) tuloksista (kartalla). Olen tarkistanut, miten toimenpiteet ja toiminnot toimivat, mutta AFAIK tuottaa yhden tuotoksen, ei sarakkeen. Olen nähnyt paljon toimintoja ja toimintoja, mutta en voi oikeasti selvittää, miten tämä vuorovaikutus relaatioalgebraan, varsinkin kun tehdään jotain tällaista, EMA: ta. Minulla ei ole ollut onnea etsiä Internetiä tähän mennessä. Mutta EMA: n määritelmä on melko yksinkertainen, toivon, että tämä määritelmä voidaan kääntää postgreeniin sopivaksi ja on yksinkertainen ja tehokas, sillä siirtyminen NoSQL: ään tulee olemaan liiallinen minun kontekstissani. Onko tämä laskemalla aggregaatti, joka tuottaa tuloksen jokaisen rivin osalta jokaisen syöttötietojen alaluettelon vuoksi. Näyttää siltä, että se käyttää aggregointia aina riviin n, palauttaa tuloksen ja siirtyy sitten riviin 0 laskemaan aggregaatti aina riviin n1 uudelleen. Onko mahdollista käyttää kertymää tai jotain staattista muuttujaa (kuten C: ssä) niin, että tämä lasketaan kerran Kiitos. ndash Trylks Jan 20 12 klo 11:59 No, se käyttää kertynyttä arvoa. Jos suoritat kyselyn ilman kommentoimatonta quotraise infoquot - komentoa, voit nähdä, että funktio kutsutaan vain kerran jokaiselle rivin tuotokselle. Postgresql tuottaa jokaiselle riville valtion arvon (jos on määritetty lopullinen funktio, jota kutsuttiin muuttamaan tilaksi lähtöarvoon). ndash araqnid Jan 20 12 at 12:04 ErwinBrandstetter: Olen palauttanut suurimman osan muutoksista - kyselyn ensimmäisen (ankkuri) osan muodon tapauksessa EMA (x1) voidaan selvästi esittää yhdellä rivillä - tämä syyttää sen yksiriville, jossa se määritellään kysymyksessä. Kyselyn rekursiivisen osan tapauksessa olen käyttänyt mn - 1: ää liittymätilanteessa osoittamaan vastaavuuden vastaavuuden EMA: n (xn - 1) kanssa kysymyksessä, vaikka tämä olisi vähemmän suorituskykyä, jos suorituskyky on kysymys, OP voi muuttaa liittymisehtoa ehdotetuksi. ndash Mark Bannister 16.1.2012 klo 9: 27SQL-palvelimen T-SQL-koodi laskea liikkuvaa keskiarvoa: Dallas Snider Lue kommentit Liittyvät vinkit: Lisää toimintoja - Käyttäjän määrittelemä UDF Miten sileä tietoja sarakkeessa liikkuvan keskiarvon T - SQL Voitteko käydä läpi esimerkin SQL Server - ohjelmassa T-SQL-koodilla Miten voimme vahvistaa tuloksia Aikasarjatiedot voivat olla luontaisesti meluisia ja hyvä tapa tasoittaa tietoja on laskea liikkuva keskiarvo. On olemassa useita tapoja laskea liikkuva keskiarvo T-SQL: ssä, mutta tässä kohdassa tarkastelemme tapaa laskea liukuva keskiarvo, joka asettaa keskimääräisen ikkunan x rivien määrän ja x rivien määrän ennen nykyistä tietorivi. Tämän etuna on, että keskimääräinen arvo palautetaan ja liikkuva keskiarvo on samalla rivillä sen nykyisen arvon kanssa. Aloitetaan luomalla taulukko ja lataamalla joitain tietoja käyttämällä alla olevaa T-SQLa. Meillä on 361 datapistettä, jotka luovat meluisen siniaallon. Tietojen lataamisen jälkeen suoritamme seuraavan T-SQL-koodin valitaksemme kaikki sarakkeet yhdessä liukuvan keskiarvon kanssa. Alla olevassa koodissa liukuvan keskimääräisen ikkunan koko on 15 (nykyisen riviä edeltävä 7 riviä plus nykyinen rivi sekä 7 seuraavaa riviä). DataValue-sarakkeen liikkuva keskiarvo palautetaan MovingAverageWindowSize15-sarakkeeksi. ORDER BY - lauseke on äärimmäisen tärkeä pitämään tiedot oikeassa lajitellussa järjestyksessä. Voimme kopioida ja liittää tulokset Exceliksi, jotta laskenta voidaan vahvistaa. Alla olevassa kuvassa ikkuna alkaa solussa C3 ja päättyy C17: een. Tässä kärjessä oleva T-SQL: n laskema liikkuva keskiarvo näkyy solussa D10. Excelin laskema keskiarvo on alareunassa ja se on sama kuin D10: n arvo. Alla olevassa kuvassa näkyy alkuperäiset arvot, jotka on piirretty sinisellä ja liikkuva keskiarvo on piirretty punaisella. Seuraavat vaiheet Säädä liikkuvan keskiarvon kokoa nähdäksesi, miten tontti muuttuu. Muista myös tarkistaa nämä muut T-SQL: n vinkit mssqltips: stä: Viimeinen päivitys: 382016Muistutus keskimäärin T-SQL: ssä Yhteinen laskelma trendianalyysissä on liikkuva (tai liikkuvan) keskiarvo. Liikkuva keskiarvo on esimerkiksi viimeisten 10 rivin keskiarvo. Liikkuva keskiarvo näyttää sujuvamman käyrän kuin varsinaiset arvot, pidemmällä aikavälillä liukuvalle keskiarvolle, joten se on hyvä väline trendianalyysille. Tämä blogikirje näyttää kuinka laskea liikkuva keskiarvo T-SQL: ssä. SQL Server - versiosta riippuen käytetään erilaisia menetelmiä. Alla oleva kaavio osoittaa tasausvaikutuksen (punainen viiva) 200 päivän liukuva keskiarvo. Pörssikurssit ovat sininen viiva. Pitkäaikainen kehitys on selvästi nähtävissä. T-SQL Moving Avergage 200 päivää Alla oleva esittely vaatii TAdb-tietokannan, joka voidaan luoda tässä sijaitsevalla käsikirjoituksella. Tuleva esimerkki laskee liukuvan keskiarvon viimeisten 20 päivän aikana. SQL Serverin versiosta riippuen laskentaan tarvitaan erilainen menetelmä. Ja kuten myöhemmin näemme, SQL Serverin uudemmissa versioissa on tehtäviä, jotka mahdollistavat paljon tehokkaamman laskennan. SQL Server 2012 ja uudempi Siirrä keskimäärin Tässä versiossa käytetään kokoomaprofiilia. Uutta SQL 2012: ssa on mahdollisuus rajoittaa ikkunan kokoa määrittämällä, kuinka monta ikkunan edellistä riviä tulee sisältää: Edeltävät rivit ovat 19, koska sisällytämme myös nykyisen rivin laskentaan. Kuten näette, laskentayksikön laskeminen SQL Server 2012: ssa on melko yksinkertainen. Alla oleva kuvio osoittaa ikkunointiperiaatteen. Nykyinen rivi on merkitty keltaisella. Ikkuna on merkitty sinisellä pohjalla. Liikkuva keskiarvo on yksinkertaisesti QuoteClose-arvon keskiarvo sinisissä linjoissa: T-SQL Moving average window. SQL Serverin vanhojen versioiden laskelmien tulokset ovat samat, joten niitä ei näytetä uudelleen. SQL Server 2005 8211 2008R2 Liukuva keskiarvo Tässä versiossa käytetään yleistä taulukkote. CTE: ssä on viitattu kunkin rivin viimeisten 20 rivien saamiseksi: Siirtyminen keskimäärin ennen SQL Server 2005 Ennen 2005 - versiota käytetään vasemman ulomman liittymän samaan taulukkoon, jotta saadaan viimeiset 20 riviä. Ulkopöydän voidaan sanoa sisältävän ikkunan, jonka haluamme laskea keskimäärin: Suorituskyvyn vertailu Jos suoritamme kolme eri menetelmää samanaikaisesti ja tarkistamme syntyvän toteutussuunnitelman, suorituskyvyssä on dramaattinen ero menetelmien välillä: Vertailun kolme erilaiset menetelmät liukuvan keskiarvon laskemiseksi Kuten näet, SQL 2012: n ikkunointifunktion parannukset vaikuttavat huomattavasti suorituskykyyn. Kuten tämän viestin alussa mainittiin, liikkuvia keskiarvoja käytetään työkaluna trendien havainnollistamiseen. Yhteinen lähestymistapa on yhdistää eri pituisia liikkuvia keskiarvoja, jotta voidaan havaita muutokset lyhyellä, keskipitkällä ja pitkällä aikavälillä. Erityisen mielenkiintoisia ovat suuntauslinjojen ylittäminen. Esimerkiksi, kun lyhyt suuntaus liikkuu pitkän tai keskisuuren trendin yli, sitä voidaan tulkita ostosignaaliksi teknisessä analyysissä. Ja kun lyhyt suuntaus liikkuu pitempään suuntauslinjaan, sitä voidaan tulkita myyntisignaaliksi. Alla oleva kaavio esittää Quotes, Ma20, Ma50 ja Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 osta ja myy signaaleja. Tämä blogikirjoitus on osa sarjaa teknisestä analyysistä, TA, SQL Serverista. Katso muut viestit täältä. Lähettäjä Tomas LindExponential liukuva keskiarvo T-SQL: ssä Eksponentiaaliset liukuvat keskiarvot ovat samankaltaisia kuin painotetut liukuvat keskiarvot, koska ne antavat vähemmän painoa muutoksille jo kauan sitten ja painottavat paremmin viimeaikaisia muutoksia. Painotetut liukuvat keskiarvot ovat lineaarisia, mutta eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot ovat eksponentiaalisia. Eli paino voidaan ilmaista käyränä: On olemassa hieno tapa laskea eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja T-SQL: ssä käyttämällä epäolennaista ominaisuutta SQL Serverin muuttujien ja juoksevien kokonaismäärien suhteen. Tässä blogikirjoituksessa esitän kuinka käytän tätä menetelmää eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon laskemiseksi T-SQL: ssä, mutta esittelen myös menetelmän, joka käyttää standardin ominaisuuksia SQL Serverissa. Valitettavasti tämä merkitsee silmukan käyttämistä. Esimerkeissä lasken 9 päivän eksponentiaalinen liukuva keskiarvo. Esimerkit käyttävät TAdb-tietokantaa. Käsikirjoitus luoda TAdb löytyy täältä. Eksponentiaalinen liikkuva keskiarvo (EMA): Running Totals - menetelmä Jeff Moden kuvailee yksityiskohtaisesti ajantasaisten päivitysten ominaisuuksien teoriaa artikkelissa Ratkaiseminen Running Total ja Ordinal Rank Problems. Muut resurssit, jotka kuvaavat tätä menetelmää EMA: n laskemiseksi, ovat Gabriel Priesterin ja Foorumikeskuksen Exponential Moving Average Challenge - tietokannan laskemalla T-SQL: n liikuttavat keskiarvot. sekä SQL Server Centralissa. Periaatteessa T-SQL: ssä voit päivittää muuttujia sekä sarakkeita päivityslausumassa. Päivitykset tehdään rivi riviltä sisäisesti SQL Server. Tämä rivi rivinvaihtelu on se, mikä tekee laskemalla käynnissä olevan kokonaismäärän. Tämä esimerkki näyttää, miten se toimii: Huomaa, että 8220ColumnRunningTotal8221 on käynnissä 8220ColumnToSum8221. Tämän menetelmän avulla voimme laskea EMA9: n tällä T-SQL: llä: EMA: n laskeminen on melko yksinkertaista. Käytämme nykyistä riviä ja edellistä, mutta enemmän painoa nykyiseen riviin. Paino lasketaan kaavalla 2 (19), jossa 822098221 on EMA: n pituuden parametri. EMA9: n laskemiseksi yllä olevan rivin 10 osalta laskelma on: Tässä tapauksessa nykyinen rivi saa 20 painosta (2 (19) 0,2) ja edellinen rivi saa 80 painosta (1-2 (19) 0,8). Löydät tämän laskelman yllä olevassa lausunnossa CASE-selvityksessä: Exponential Moving Average (EMA): Looping Method No niin kuin minä tiedän, lukuun ottamatta yllä mainittuja käynnissä olevia kokonaismenetelmiä, ei ole mitään keinoa laskea EMA: ta käyttäen perustettua SQL-lausetta . Sen vuoksi alla oleva T-SQL käyttää laskentayksikköä EMA9: n laskemiseen: Tulokset ovat samat kuin yllä olevassa esimerkissä. Suorituskyky Kuten odotettiin, set-based running totals - versio on nopeampi kuin loop-versio. Laitteessani set-pohjainen ratkaisu oli noin 300 ms, verrattuna noin 1200 silmukkamuotoiseen versioon. Silmukkamuoto on kuitenkin SQL-standardien mukainen. Joten vaihtoehtojen valinta riippuu siitä, mitä tärkein sinulle, suorituskyvylle tai standardeille. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo voidaan käyttää trendianalyysissä, kuten muiden liikkuvien keskiarvojen, Simple Moving Average (SMA) ja painotetun liikkuvan keskiarvon (WMA) kanssa. On myös muita laskelmia teknisessä analyysissä, joka käyttää EMA: ta, MACD: tä. Tämä blogikirjoitus on osa sarjaa teknisestä analyysistä, TA, SQL Serverista. Katso muut viestit täältä. Lähettäjä Tomas Lind Tomas Lind - Konsultointipalvelut SQL Server DBA: n ja tietokannan kehittäjänä High Coast Database Solutions AB: ssa.
No comments:
Post a Comment