Saturday, 11 November 2017

Mnożnik ruch średnia t sql


TSQL - średnia ruchoma wykładnicza SQL nie zawiera wielu funkcji analitycznych, a jeśli użytkownik chce wykonać obliczenia analityczne w bazie danych, trzeba napisać dużą liczbę procedur lub funkcji przechowywanych. Jest to prosty sposób na utworzenie wykładniczej średniej ruchomej, którą można wykorzystać do wielu celów. Wdrożenie to koncentruje się na danych rynkowych. Średnie ruchome wykładnicze - co to oznacza Średnie ruchome wykładnicze, powszechnie określane jako EMA, a czasami średnie ruchome EWMA, przewyższające wykładniczo, jest średnią ruchomą, w której odważniki ostatniego punktu danych są ważniejsze niż odległe punkty danych. W prostej średniej ruchomej wszystkie obserwacje mają taką samą wagę. EMA są popularne w zastosowaniach finansowych, gdzie można zauważyć, że w metodzie pomiaru ryzyka stosuje się zbiór EMA w celu obliczenia wartości zagrożonej. Jest to również dość powszechne w zastosowaniach analizy technicznej, ponieważ jest postrzegane jako mniej opóźnione niż zwykłe średnie ruchome. W porównaniu do prostej średniej ruchomej (SMA), EMA ma również jeden parametr. Chociaż SMA ma okno lookback jako pojedynczy parametr, EMA ma główny parametr wygładzania. Współczynnik wygładzania można łatwo przekształcić w współczynnik półtrwania, który odnosi się do liczby dni Formuła EMA jest szczególnie efektywna w obliczeniach obliczeniowych, ponieważ może być zakończona przy użyciu poprzedniej wartości EMA i nowych informacji. Tutaj ramy to dane finansowe, w których obliczamy EMA w serii obejmującej ceny zamknięcia. Gdzie jest dzisiejsza cena, to czas i jest czynnikiem rozkładu. jest mniejsza lub równa 1, a EMA zazwyczaj nie jest określona na okres krótszy niż 2. W większości przypadków wartość początkowa jest ustalona na obecną cenę w%. Przykładowa implementacja za pomocą kursorów Poniżej znajduje się przykładowa próbka kodu służąca do implementacji EMA w T-SQL przy użyciu SQL Server 2008, ale powinna być zgodna również z wcześniejszymi wersjami SQL Server. Należy pamiętać, że funkcja zależy od parametru Length, który jest równy okresowi półtrwania. Jest on przeliczany na współczynnik wygładzania w pierwszej linii. Chociaż implementacja wykorzystuje kursory, można ją również wdrożyć jako czystszy sposób przy użyciu wewnętrznych połączeń. Jednak w przypadku dużych zbiorów danych te prawdopodobnie będą zarówno czasochłonne, jak i intensywne w pamięci. (varchar (15), convert (int length)) Ustaw kursor CURSOR FOR SELECT A. date. A. zamknij się z dbo. Dane rynkowe A GDZIE A. rynek rynkowy i data A. między datą rozpoczęcia a zakończeniem ORDER BY A. data OPEN cursor FETCH NEXT Od kursora INTO data. close WHILE FETCHSTATUS 0 BEGIN IF expaverage is null SET expaverage close ELSE SET expectorage wygładzanie expaverage (close-expaverage) INSERT INTO wynik (data zamknięcia średnia sygnał) SELECT data. blisko. wyczerpania. signalname FETCH NEXT Od kursora INTO data. zamknij Kod serwera SQL serwera ENDSQL do obliczania średniej ruchomej przez: Dallas Snider Przeczytaj komentarze Wskazówki pokrewne: więcej funkcji - zdefiniowane przez użytkownika UDF Jak można wygładzić dane w kolumnie o średniej ruchomej w T-SQL Czy możesz przejść przez przykład w SQL Server z kodem T-SQL W jaki sposób można walidować wyniki Dane serii czasowej mogą być z natury hałaśliwe i dobrym sposobem na wygładzenie danych jest obliczanie średniej ruchomej. Istnieje wiele sposobów obliczania średniej ruchomej w T-SQL, ale w tym podkręceniu przyjrzymy się sposobowi obliczania średniej ruchomej, która ustawia średnie okno x liczbę rzędów za wierszem i x liczbę wierszy przed bieżącym wiersz danych. Zaletą tego jest brak zwrotu zwracanej średniej wartości średniej i średnia ruchoma znajduje się w tym samym wierszu, co jego aktualna wartość. Pozwala rozpocząć od utworzenia tabeli i załadowania niektórych danych przy użyciu poniższego SQL-T. Mamy 361 punktów danych, które tworzą hałaśliwą falę sinusoidalną. Po załadowaniu danych będziemy wykonywać następujący kod T-SQL, aby wybrać wszystkie kolumny razem z średnią ruchoma. W poniższym kodzie średni rozmiar średniej ruchomej wynosi 15 (7 wierszy poprzedzających bieżący wiersz, plus bieżący wiersz plus 7 kolejnych wierszy). Średnia ruchoma kolumny DataValue jest zwracana jako kolumna MovingAverageWindowSize15. Klauzula ORDER BY jest niezwykle ważna, aby zachować dane we właściwym porządku posortowanym. Możemy skopiować i wkleić wyniki do programu Excel, aby sprawdzić, czy obliczenia są poprawne. Na poniższym obrazku okno rozpoczyna się w komórce C3 i kończy się na C17. Średnia ruchoma obliczona przez T-SQL w tym wskazówce pojawia się w komórce D10. Średnia jest obliczana przez Excel na dole i jest równa wartości w D10. Na poniższym rysunku widzimy oryginalne wartości danych wydrukowane na niebiesko z średnią ruchomą wykreśloną na czerwono. Następne kroki Dostosuj rozmiar średniej ruchomych okien, aby zobaczyć, jak zmienia się wykres. Warto też zapoznać się z innymi wskazówkami na temat T-SQL z mssqltips: Ostatnia aktualizacja: 382018Im próbuje wdrożyć wykładniczą średnią ruchową (EMA) na postgresach, ale gdy sprawdzę dokumentację i pomyśl o tym, tym bardziej spróbuję więcej zmieszanych Jestem. Wzór dla EMA (x) to: Wydaje się to idealne dla agregatora, zachowując wynik ostatniego obliczonego elementu jest dokładnie tym, co należy zrobić tutaj. Agregator generuje jeden pojedynczy wynik (jako zmniejszenie lub złożenie), a tutaj potrzebna jest lista (kolumna) wyników (jako mapa). Sprawdzałem, jak działają procedury i funkcje, ale AFAIK produkują jedno wyjście, a nie kolumnę. Widziałem wiele procedur i funkcji, ale nie mogę naprawdę dowiedzieć się, jak to oddziałuje z algebrą relacyjną, zwłaszcza gdy robisz coś takiego, EMA. Nie mam szczęścia, szukając Internetu w tej chwili. Ale definicja EMA jest dość prosta, mam nadzieję, że można przetłumaczyć tę definicję na coś, co działa w postgresach i jest prosta i wydajna, ponieważ przenoszenie do NoSQL będzie nadmierne w moim kontekście. Czy oblicza się agregację, która powoduje wynik w każdym wierszu dla każdej podlisty danych wejściowych Ponieważ wygląda na to, że używa agregatora do wiersza n, zwracając wynik, a następnie przechodząc do wiersza 0, aby obliczyć agregację do wiersza n1 jeszcze raz. Czy jest jakiś sposób na wykorzystanie akumulacji lub niektórych zmiennych statycznych (jak w C), tak aby to było obliczane raz Dziękuję. ndash Trylks 20 stycznia 12 w 11:59 Nie, to wykorzystuje zgromadzoną wartość. Jeśli uruchomisz kwerendę komendą notowania kwerendy w cudzysłowie, będziesz w stanie zobaczyć, że funkcja jest wywoływana tylko raz dla każdego wyjścia wiersza. Postgresql wysyła wartość stanu w każdym wierszu (jeśli została zdefiniowana finalfunc, która zostanie wywołana w celu przekształcenia stanu na wartość wyjściową). ndash araqnid Jan 20 12 at 12:04 ErwinBrandstetter: Przywrócono większość zmian - w przypadku formatu pierwszej (zakotwiczonej) części zapytania, EMA (x1) może być wyraźnie reprezentowana przez jedną linię - to korespresuje do jednej linii definiującej ją w pytaniu. W przypadku części rekursywnej kwerendy użyłem mn - 1 w warunku łączenia, aby wskazać równoważność relacji z EMA (xn-1) w pytaniu, mimo że będzie to mniej skuteczne, jeśli wydajność jest wydanie, OP może zmienić warunek dołączenia tak, jak sugerowałeś. ndash Mark Bannister Jan 16 12 at 9: 27Exponential ruchomą średnią w T-SQL Wyrostkowe średnie ruchome są podobne do średnich ważonych ruchome, ponieważ przypisują mniej wagi do zmian dawno temu, a większą wagę do ostatnich zmian. Średnie ważone ruchomości są liniowe, ale średnie ruchy wykładnicze są wykładnicze. Oznacza to, że masa może być wyrażona jako krzywa: Jest świetny sposób obliczenia średnich ruchów wykładniczych w T-SQL przy użyciu nieudokumentowanej funkcji dotyczącej zmiennych i sum działających w programie SQL Server. W tym blogu pokażę, jak posłużyć się tą metodą do obliczania wykładniczej średniej ruchomej w T-SQL, ale przedstawię również metodę używającą standardowych funkcji w programie SQL Server. Niestety oznacza to użycie pętli. W przykładach obliczę 9-dniową średnią ruchową wykładniczą. Przykłady używają bazy danych TAdb. Skrypt do tworzenia TAdb można znaleźć tutaj. Średnia przemieszczeniowa (EMA): Uruchamianie metod sumy Teoria funkcjonowania ogólnych funkcji w aktualizacjach została opisana szczegółowo przez Jeffa Modena w artykule Rozwiązanie problemów związanych z biegiem całkowitym i porządkowym. Inne zasoby, które opisują przy użyciu tej metody do obliczania EMA to blog post Obliczanie średnich kroczących przy użyciu T-SQL przez Gabriel Priestera i poświęcony dyskusji na forum poświęcony średnim wyzwaniom. zarówno w programie SQL Server Central. Zasadniczo w T-SQL można aktualizować zmienne, jak również kolumny w instrukcji aktualizacji. Aktualizacje są wykonywane wiersz po wierszu wewnętrznie przez SQL Server. To zachowanie wiersz po wierszu umożliwia obliczanie całkowitej liczby możliwych do wykonania. Ten przykład pokazuje, jak to działa: Zauważ, że 8220ColumnRunningTotal8221 to uruchomiona łączna liczba 8220ColumnToSum8221. Przy użyciu tej metody możemy obliczyć EMA9 z tym T-SQL: Obliczanie EMA jest dość proste. Używamy bieżącego wiersza i poprzedniego, ale z większą wagą do bieżącego wiersza. Waga oblicza się według wzoru 2 (19), gdzie 822098221 jest parametrem długości EMA. Aby obliczyć wartość EMA9 dla wiersza 10 powyżej, obliczenia są następujące: w tym przypadku bieżący wiersz ma 20 wadze (2 (19) 0,2), a poprzedni wiersz ma 80 waga (1-2 (19) 0,8). Obliczenie to znajduje się w powyższym oświadczeniu w instrukcji CASE: Średnia przemieszczeniowa (EMA): metoda pętli Poniższa metoda pozwala na obliczanie EMA przy użyciu zestawu instrukcji SQL . Dlatego poniższy SQL w T-SQL używa pętli while do obliczenia EMA9: Wyniki są takie same jak w sumie bieżącego przykładu powyżej. Wydajność Zgodnie z oczekiwaniami ustawiona wersja uruchamiania sumy jest szybsza niż wersja pętli. Na moim komputerze rozwiązanie oparte na zestawie wynosiło około 300 ms, w porównaniu do około 1200 z wersją pętli. Wersja pętli jest jednak bardziej zgodna ze standardami SQL. Wybór pomiędzy tymi metodami zależy od tego, co najbardziej dla Ciebie najważniejsze, wydajności lub standardów. Średnia średnica ruchoma może być użyta w analizie trendów, podobnie jak w przypadku innych typów średnich kroczących, Simple Moving Average (SMA) i Ważona średnia ruchoma (WMA). Istnieją również inne obliczenia w technicznej analizie, na przykład wykorzystujące EMA, na przykład MACD. Ten wpis na blogu jest częścią serii o technicznej analizie, TA, w programie SQL Server. Zobacz inne posty tutaj. Wysłane przez Tomas Lind Tomas Lind - Usługi konsultingowe jako SQL Server DBA i Database Developer w High Coast Database Solutions AB.

No comments:

Post a comment