Exponential Glidande-Medelvärde T Sql

TSQL - Exponentiell rörlig genomsnitts SQL innehåller inte många analytiska funktioner, och om en användare vill utföra analytiska beräkningar i databasen måste man skriva ett stort antal lagrade procedurer eller funktioner. Detta är ett enkelt sätt att skapa ett exponentiellt glidande medelvärde, som kan användas för ett antal ändamål. Denna implementering fokuserar på marknadsdata. Exponentiella rörliga medelvärden - Vad är det Exponentiella rörliga medelvärden, vanligen benämnt EMA eller ibland EWMA, Exponentiellt vägt rörande medelvärde, är ett rörligt medelvärde där vikterna för den senaste datapunkten är viktigare än avlägsen datapunkt. I ett enkelt glidande medelvärde har alla observationer samma vikt. EMA är populär i finansiella applikationer där det kan noteras att riskmätningar använder en uppsättning EMA för att beräkna värde-at-risk. Det är också ganska vanligt i tekniska analysapplikationer, eftersom det uppfattas att det är mindre fördröjning än vanliga glidande medelvärden. Jämfört med det enkla glidande genomsnittet (SMA) har en EMA också en parameter. Medan SMA har lookback-fönstret som enparametern, har en EMA en utjämningsfaktor som huvudparameter. Utjämningsfaktorn kan lätt omvandlas till en halveringstidfaktor som hänvisar till antalet dagar Formeln för EMA är särskilt effektiv för beräkning av beräkningar, eftersom den kan slutföras med användning av tidigare EMA-värde och den nya informationen. Här är ramverket finansiella data, där vi beräknar EMA på en serie bestående av slutkurs. Var är dagens pris, är tiden och är sönderfallsfaktorn. är mindre eller lika med 1 och EMA definieras vanligtvis inte under perioden mindre än 2. I de flesta fall ställs utgångsvärdet till det aktuella priset på. Sample Implementation med hjälp av markörer Nedan visas ett kodprov som används för att implementera EMA i T-SQL, med SQL Server 2008, men det ska vara kompatibelt med tidigare versioner av SQL Server också. Observera att funktionen beror på längdparametern som är lika med halveringstiden. Detta omvandlas i utjämningsfaktorn i första raden. Medan implementeringen använder markörer, kan man också genomföra detta är ett renare sätt med hjälp av inre föreningar. Men för stora dataset är det troligt att de är både tidskrävande och minnesintensiva. utjämning (2 (längd 1)) SET-signalnamn signalnamn konvertera (varchar (15), konvertera (intlängd)) SET-markör KURSOR FÖR VÄLJ A. datum. A. stäng FRÅN dbo. Marknadsdata A VAR A. marknadsmarknad och A. datum mellan startdatum och slutdatum ORDER BY A. datum OPEN-markör FETCH NEXT Från markör INTO-datum. stäng HÄR FETCHSTATUS 0 BEGÄNDA OM expaverage är null SET expaverage stäng ELSE SET expaverage expaverage utjämning (nära expaverage) INSERT IN RESULTAT (datum. stäng avg. signal) SELECT datum. stänga. expaverage. signalnamn FETCH NEXT Från markör INTO datum. stäng ENDSQL Server T-SQL-kod för att beräkna ett rörligt medelvärde av: Dallas Snider Läs kommentarer Relaterade tips: Fler funktioner - Användardefinierad UDF Hur kan jag släta data i en kolumn med ett glidande medelvärde i T-SQL Kan du gå igenom ett Exempel i SQL Server med T-SQL-kod Hur kan vi validera resultaten Tidsseriedata kan vara iboende bullriga och ett bra sätt att smidiga ut data är att beräkna ett glidande medelvärde. Det finns ett antal sätt att beräkna ett glidande medelvärde i T-SQL, men i denna spets ser vi på ett sätt att beräkna ett glidande medelvärde som sätter medelfönstret x antal rader bakom och x antal rader före strömmen datordraden. Fördelen med detta är att det inte finns någon fördröjning i det genomsnittliga värdet som returneras och det glidande medelvärdet ligger i samma rad med dess nuvärde. Låt oss börja med att skapa ett bord och ladda vissa data med T-SQL nedan. Vi har 361 datapunkter som skapar en högljudd sinusvåg. Efter att ha laddat in data, utför vi följande T-SQL-kod för att välja alla kolumner tillsammans med det glidande medelvärdet. I koden nedan är den glidande medelfönsterstorleken 15 (7 rader före den aktuella raden plus den aktuella raden plus de 7 följande raderna). Det glidande genomsnittet för DataValue-kolumnen returneras som kolumnen MovingAverageWindowSize15. ORDER BY-klausulen är extremt viktigt för att hålla uppgifterna i rätt sorterad ordning. Vi kan kopiera och klistra in resultaten i Excel för att validera beräkningen är korrekt. I bilden nedan börjar fönstret i cell C3 och slutar vid C17. Det rörliga genomsnittet som beräknats av T-SQL i denna tip visas i cell D10. Medelvärdet som beräknat av Excel ligger längst ner och det är lika med värdet i D10. I figuren nedan kan vi se de ursprungliga datavärdena plottade i blått med det glidande medelvärdet ritat i rött. Nästa steg Justera storleken på det glidande medelfönstret för att se hur diagrammet ändras. Också, kolla in de här andra tipsen på T-SQL från mssqltips: Senaste uppdatering: 382016Jag försöker implementera ett exponentiellt glidande medelvärde (EMA) på postgres, men när jag kontrollerar dokumentationen och tänker på det ju mer jag försöker bli mer förvirrad Jag är. Formeln för EMA (x) är: Det verkar vara perfekt för en aggregator. Att hålla resultatet av det senast beräknade elementet är exakt vad som måste göras här. En aggregator producerar emellertid ett enda resultat (som minskning eller vikning) och här behöver vi en lista (en kolumn) resultat (som karta). Jag har kontrollerat hur förfaranden och funktioner fungerar, men AFAIK de producerar en enda utgång, inte en kolumn. Jag har sett massor av procedurer och funktioner, men jag kan inte riktigt räkna ut hur detta interagerar med relationell algebra, särskilt när man gör något så här, en EMA. Jag hade inte lycka till att söka på Interneten hittills. Men definitionen för en EMA är ganska enkel, jag hoppas det är möjligt att översätta denna definition till något som fungerar i postgres och är enkelt och effektivt, eftersom flyttning till NoSQL kommer att vara överdriven i mitt sammanhang. Beräknar detta aggregeringen som ger resultatet i varje rad för varje dellista av ingångsdata Eftersom det verkar som om det använder aggregat upp till rad n, returnerar resultatet och går sedan till rad 0 för att beräkna aggregeringen upp till rad n1 igen. Finns det något sätt att använda ackumuleringen eller någon statisk variabel (som i C) så att det måste beräknas en gång Tack. ndash Trylks Jan 20 12 på 11:59 Nej, det använder det ackumulerade värdet. Om du kör queryen med quotraise infoquot kommandot uncommented, kan du se att funktionen bara kallas en gång för varje radutmatning. Postgresql matar ut det statliga värdet på varje rad (om det definierades en finalfunc, skulle det kallas för att omvandla tillståndet till ett utgångsvärde). ndash araqnid Jan 20 12 på 12:04 ErwinBrandstetter: Jag har återställt de flesta förändringarna - när det gäller formatet för den första (ankare) delen av frågan kan EMA (x1) klart representeras med en enda rad - detta corespnds till en rad som definierar den i frågan. När det gäller den rekursiva delen av frågan har jag använt mn-1 i anslutningsvillkoren för att indikera ekvivalensen av förhållandet med EMA (xn-1) i frågan, även om det blir mindre prestanda om prestanda är en problemet kan OP-saken ändra anslutningsvillkoren för att vara som du föreslog. ndash Mark Bannister Jan 16 12 kl 9:27 Exponentialt glidande medelvärde i T-SQL Exponentiella glidande medelvärden liknar vägda glidmedelvärden genom att de tilldelar mindre vikt till förändringar för länge sedan och större vikt vid senaste förändringar. Viktiga glidmedel är linjära, men exponentiella glidmedel är exponentiella. Det vill säga vikten kan uttryckas som en kurva: Det finns ett bra sätt att beräkna exponentiella glidande medelvärden i T-SQL med en obodifierad funktion om variabler och körtotaler i SQL Server. I det här blogginlägget ska jag visa hur man använder den metoden för att beräkna exponentiell glidande medelvärde i T-SQL, men jag kommer också presentera en metod som använder standardfunktioner i SQL Server. Tyvärr betyder det att du använder en slinga. I exemplen kommer jag att beräkna ett 9 dagars exponentiellt rörligt medelvärde. Exemplen använder databasen TAdb. Ett skript för att skapa TAdb finns här. Exponential Moving Average (EMA): Running Totals Method Teorin bakom de totala funktionerna i uppdateringar beskrivs i detalj av Jeff Moden i sin artikel Lösning av Running Total och Ordinal Rank Problem. Andra resurser som beskriver att använda denna metod för att beräkna EMA är bloggposten Beräkning av rörliga medelvärden med T-SQL av Gabriel Priester och forumet efter Exponentiell Moving Average Challenge. både på SQL Server Central. I grund och botten kan du i T-SQL uppdatera variabler såväl som kolumner i en uppdatering. Uppdateringarna görs rad för rad internt av SQL Server. Denna rad i rad beteende är det som gör att man kan beräkna en löpande total. Detta exempel visar hur det fungerar: Observera att 8220ColumnRunningTotal8221 är en löpande total av 8220ColumnToSum8221. Med hjälp av denna metod kan vi beräkna EMA9 med denna T-SQL: Beräkningen av EMA är ganska enkel. Vi använder nuvarande rad och föregående men med större vikt till nuvarande rad. Vikten beräknas med formeln 2 (19), där 822098221 är parametern för längden på EMA. För att beräkna EMA9 för rad 10 ovan är beräkningen: I det här fallet får den nuvarande raden 20 av vikten (2 (19) 0.2) och föregående rad får 80 av vikten (1-2 (19) 0,8). Du hittar denna beräkning i ovanstående uttalande i CASE-satsen: Exponentiell rörlig genomsnitts (EMA): Looping Method Såvitt jag vet, med undantag för den löpande totalsmetoden som skisseras ovan, finns det ingen möjlighet att beräkna EMA med hjälp av en uppsättning baserad SQL-stämning . Därför använder T-SQL nedan en stundslinga för att beräkna EMA9: Resultaten är desamma som i det totala löpande summan ovan. Prestanda Som förväntat är den uppsättning baserade löpande totalversionen mycket snabbare än loopversionen. På min maskin var den uppsättning baserade lösningen ungefär 300 ms, jämfört med omkring 1200 med slingversionen. Slinga-versionen överensstämmer dock med SQL-standarder. Valet mellan metoderna beror därför på what8217s viktigaste för dig, prestanda eller standarder. Det exponentiella glidande medlet kan användas i trendanalys, som med de andra typerna av glidande medelvärden, Simple Moving Average (SMA) och Weighted moving average (WMA). Det finns också andra beräkningar i teknisk analys som exempelvis använder EMA, MACD. Detta blogginlägg är en del av en serie om teknisk analys, TA, i SQL Server. Se andra inlägg här. Upplagt av Tomas Lind Tomas Lind - Konsulttjänster som SQL Server DBA och Database Developer på High Coast Database Solutions AB.