Exponential glidande medelvärde sql

Exponentiellt rörligt medelvärde i T-SQL. Exponentiala glidande medelvärden liknar vägda glidmedelvärden genom att de tilldelar mindre vikt att förändras för länge sedan och större vikt vid senaste förändringar. Viktiga glidmedel är linjära, men exponentiella glidmedel är exponentiella. Det vill säga Vikt kan uttryckas som en kurva. Det finns ett bra sätt att beräkna exponentiella glidande medelvärden i T-SQL med hjälp av en obodifierad funktion om variabler och körtotal i SQL Server I det här blogginlägget kommer jag att visa hur man använder den metoden för att beräkna exponentiell rörelse Genomsnitt i T-SQL, men jag kommer också presentera en metod som använder standardfunktioner i SQL Server. Tyvärr betyder det att du använder en loop. I exemplen kommer jag att beräkna ett 9-dagars exponentiellt glidande medelvärde. Exemplen använder databasen TAdb A script till Skapa TAdb kan hittas här. Exponential Moving Average EMA Running Totals Method. Teorin bakom de totala funktionerna i uppdateringar beskrivs i detalj av Jeff Moden i hans artikel E Lösning av löpande totala och ordinära rankproblem. Övriga resurser som beskriver hur man använder denna metod för att beräkna EMA är bloggposten Beräkning av rörliga genomsnittsvärden med T-SQL av Gabriel Priester och forumet Post Exponential Moving Average Challenge både på SQL Server Central. I T-SQL kan du uppdatera variabler såväl som kolumner i en uppdateringsuppsättning. Uppdateringarna görs rad för rad internt av SQL Server. Denna rad efter rad beteende är det som gör att man kan beräkna en löpande total. Detta exempel visar hur det fungerar. Notera att ColumnRunningTotal är en löpande summa av ColumnToSum. Med 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 av Formeln 2 1 9, där 9 är parametern för längden på EMA För att beräkna EMA9 för rad 10 ovan är beräkningen. I detta fall får den aktuella raden 20 av vikten 2 1 9 0 2 och previo Oss raden får 80 av vikten 1-2 1 9 0 8.Du hittar denna beräkning i ovanstående uttalande i CASE-satsen. Exponential Moving Average EMA Looping Method. As långt som jag vet, förutom den löpande totals metod som skisseras ovan, Det finns inget sätt att beräkna EMA med hjälp av ett setbaserat SQL-formulär. Därför använder T-SQL nedan en mellanslag för att beräkna EMA9. Resultaten är desamma som i löpande totalvärden exemplet ovan. Som förväntat är de uppsatta baserade löpande totalvärdena Versionen är väldigt snabbare än loop-versionen På min maskin var den uppsättning baserade lösningen ungefär 300 ms jämfört med cirka 1200 med loopversionen. Slingversionen överensstämmer mer med SQL-standarder. Så valet mellan metoderna beror på vad som är viktigast För dig, prestanda eller standards. The exponentiella glidande medelvärdet 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 oss Es EMA, MACD till exempel. Denna blogginlägg är en del av en serie om teknisk analys, TA, i SQL Server Se de andra inläggen här. Upplagt av Tomas Lind. Tomas Lind - Konsulttjänster som SQL Server DBA och Database Developer at High Coast Database Solutions AB. Jag har läst diskussionen som du nämnde. Den är tillämplig på PostgreSQL eftersom det är tillåtet att skapa användardefinierad aggregatfunktion med SQL i PostgreSQL, men inte tillåtet i SQL Server. Användning av rekursiv CTE är ett genomförbart sätt i SQL Server, Men jag märker att CTE-sättet kan leda till mer tabellskanning än fönstervaliteter Så jag gör det här inlägget om det är möjligt att beräkna exponentiell glidande medelvärde med hjälp av SQL Server 2012-fönsterfunktionen precis som att beräkna enkelt glidande medelvärde xiagao1982 14 april kl. 14 vid 2 53. Först beräknar du EMA SMA x istället för EMA x Second, din utjämningskonstant är faktiskt betavärdet i min formel, inte alfabetet. Med dessa två ändringar ser SQLFiddle ut så här Men det finns fortfarande Ittle skillnad mellan det faktiska resultatet och det förväntade resultatet jag skulle gå tillbaka och se om deras EMA-definition matchar den jag känner Sebastian Meine 7 maj 13 på 13 46. Jag tittade bara på formuläret i kalkylbladet du bifogade och det är långt ifrån Standard EMA-definitionen Min formel beräknar exponentiellt rörligt medelvärde för de senaste tio raderna Kalkylbladet beräknar först standardvärdet under de senaste tio raderna och sedan det obegränsade exponentiellt vägda glidande genomsnittet över alla medeltal. Detta följer formuläret här Sebastian Meine 7 maj 13 på 13 52. Detta är en Evergreen Joe Celko fråga Jag ignorerar vilken DBMS-plattform som används Men i alla fall kunde Joe svara för mer än 10 år sedan med standard SQL. Joe Celko SQL-pussel och svar citation Det senaste uppdateringsförsöket antyder att vi kunde Använd predikatet för att bygga en fråga som skulle ge oss ett rörligt genomsnitt. Är den extra kolumnen eller frågeställningen bättre Frågan är tekniskt bättre eftersom UPDATE Tillvägagångssätt kommer att deformalisera databasen. Om de historiska data som registreras inte kommer att förändras och beräkningen är det rörliga genomsnittet är dyrt, kan du överväga att använda kolumninriktningen. SQL-frågespel. Med all del enhetlig kastar du bara till lämplig viktkonsol Beroende på avståndet från den aktuella tidpunkten T ex t ex 1 för datapoäng inom 24 timmar från nuvarande datapunktvikt 0 5 för datapoäng inom 48 timmar Det fallet betyder hur mycket sammanhängande datapunkter som 6 12 och 11 48 är avstånd från varandra Ett användarfall Jag kan tänka på att det skulle vara ett försök att släta histogramet där datapunkter inte är täta nog. Msciwoj 27 maj kl. 22 22. Jag är inte säker på att din förväntade resultatutgång visar ett klassiskt enkelt rörligt rullande medelvärde i 3 dagar, till exempel Första trippeln av siffror per definition ger. Men du förväntar dig 4 360 och det är förvirrande. Ändå föreslår jag följande lösning, som använder fönsterfunktion AVG Denna app Roach är mycket effektivare och mindre resursintensiv än SELF-JOIN introducerad i andra svar och jag är förvånad över att ingen har givit en bättre lösning. Du ser att AVG är inslaget med fall då rownum då för att tvinga NULL s i första raderna , Där 3 dagars rörande medelvärde är meningslöst. Beslutad 23 februari 16 på 13 12. Vi kan tillämpa Joe Celko s smutsiga vänster yttre anslutningsmetod som nämnts ovan av Diego Scaravaggi för att svara på frågan som den ställdes in. Ger den begärda output. answered Jan 9 16 vid 0 33. Ditt svar.2017 Stack Exchange, Inc.