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 ausführlich beschrieben von Jeff Moden in seinem Artikel Solving the Running Total und Ordinal Rank Probleme. Weitere Ressourcen, die mit dieser Methode beschreiben Zu berechnen EMA sind die Blog-Post Berechnen Moving Averages mit T-SQL von Gabriel Priester und der Forum Post Exponential Moving Average Challenge sowohl auf SQL Server Central. Basically, in T-SQL können Sie Variablen sowie Spalten in einer Update-Anweisung aktualisieren Updates werden Zeile für Zeile intern von SQL Server durchgeführt Dieses Zeilen-zu-Zeilen-Verhalten ist das, was die Berechnung eines laufenden Gesamtbetrags ermöglicht. Dieses Beispiel zeigt, wie es funktioniert. Hinweis, dass ColumnRunningTotal eine laufende Summe von ColumnToSum ist. Mit dieser Methode können wir EMA9 mit diesem berechnen T-SQL 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 nach der Formel 2 1 9 berechnet, 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 Zeile erhält 80 des Gewichts 1-2 1 9 0 8.Sie finden diese Berechnung in Die Aussage oben in der CASE-Anweisung. Exponential Moving Average EMA Looping Methode. Soweit ich weiß, mit Ausnahme der laufenden Summen Methode oben skizziert, gibt es keine Möglichkeit, EMA mit einer Set-basierten SQL-Anweisung zu berechnen Daher ist die T-SQL unten Verwendet eine while-Schleife, um EMA9 zu berechnen. Die Ergebnisse sind die gleichen wie in der laufenden Summen Beispiel oben. Als erwartet, ist die Set-basierte laufende Summen-Version viel schneller als die Loop-Version Auf meinem Rechner war die Set-basierte Lösung etwa 300 ms, Verglichen mit etwa 1200 mit der Loop-Version Die Loop-Version entspricht eher den SQL-Standards. Allerdings hängt die Wahl zwischen den Methoden davon ab, was für Sie, Performance oder Standards am wichtigsten ist. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann in der Trendanalyse verwendet werden Die anderen Arten von gleitenden Durchschnitten, Simple Moving Average SMA und Weighted Moving Average WMA. Es gibt auch andere Berechnungen in der technischen Analyse, die die EMA, MACD zum Beispiel verwendet. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Sehen Sie die anderen Beiträge hier. Posted by Tomas Lind. Tomas Lind - Beratungsdienste als SQL Server DBA und Datenbank-Entwickler bei High Coast Database Solutions AB. Previously diskutierten wir, wie man rollende Durchschnitte in Postgres schreiben Nach beliebten Nachfrage zeigen wir Ihnen, wie zu Tue das gleiche in MySQL und SQL Server. We ll decken, wie zu kommentieren laute Charts wie this. With eine 7-Tage-Vor-durchschnittliche Zeile wie this. The Big Idea. Our erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen von We Kann es glätten, indem man einen 7-tägigen Durchschnitt auf die zugrunde liegenden Daten hinlegt. Dies geschieht mit Fensterfunktionen, Selbstverknüpfungen oder korrelierten Unterabfragen - wir decken die ersten beiden ab. Wir beginnen mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet Dass der durchschnittliche Punkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben Tage ist. Normalerweise verschiebt sich die Spikes in der Grafik nach rechts, da eine große Spitze in den folgenden sieben Tagen gemittelt wird. Zuerst eine Zwischenzählertabelle erstellen. Wir möchten einen Durchschnitt über die gesamten Anmeldungen für jeden Tag berechnen Angenommen, wir haben eine typische Benutzer-Tabelle mit einer Zeile pro neuen Benutzer und ein Zeitstempel erstellt, können wir unsere Aggregate unsere Signatur-Tabelle wie so erstellen. In Postgres und SQL Server können Sie Benutze dies als CTE In MySQL kannst du es als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average. Glücklicherweise hat Postgres Fensterfunktionen, die die einfachste Möglichkeit sind, einen laufenden Durchschnitt zu berechnen. Diese Abfrage geht davon aus, dass die Daten keine Lücken haben. Die Abfrage ist Mittelwert In den letzten sieben Zeilen, nicht die letzten sieben Termine Wenn Ihre Daten Lücken haben, füllen Sie sie mit Generateure oder Beitritt gegen eine Tabelle mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average. MySQL fehlt Fenster Funktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Selbst machen - Johns Für jede Zeile in unserem Zählertisch verbinden wir jede Zeile, die in den letzten sieben Tagen war und den Durchschnitt nehmen. Diese Abfrage behandelt automatisch Datumslücken, da wir Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstatt der vorhergehenden N Zeilen betrachten. SQL Server Rolling Average. SQL Server hat Fensterfunktionen, so dass das Berechnen des rollenden Mittels entweder im Postgres-Stil oder im MySQL-Stil erfolgen kann. Für die Einfachheit verwenden wir die MySQL-Version mit einem Self-Join. Dies ist konzeptionell das gleiche wie bei MySQL The Nur Übersetzungen sind die Dateadd-Funktion und explizit benannte Gruppe nach Spalten. Weitere Mittelwerte. Wir konzentrierten uns auf die 7-Tage-Trailing-Durchschnitt in diesem Beitrag Wenn wir wollten, um die 7-Tage-Führer Durchschnitt, es ist so einfach wie die Sortierung der Termine in Die andere Richtung Wenn wir einen zentrierten Durchschnitt betrachten wollten, verwenden wir. Postgres Zeilen zwischen 3 vor und 3 folgenden. MySql zwischen - 3 und 3 in MySQL. SQL Server zwischen dateadd day, -3 und dateadd day, 3. Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz in meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Auswahl berechnen. Meine Ansichtspalten 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 das Ergebnis der Durchschnitt dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln. Okt 28 14 bei 20 58.
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