Media mobile con funzioni analitiche Oracle Questo piccolo esempio dimostrerà come utilizzare Oracoli funzioni analitiche per ottenere la media mobile. In primo luogo è necessario creare e caricare una tabella che contiene ogni mesi Temperatura media a Edimburgo negli anni 1764-1820. Lo script di farlo può essere trovato qui. Dopo aver riempito questa tabella, utilizzare questa istruzione per trovare la temperatura media nel corso degli ultimi 12 mesi per ogni mese nel set di risultati: The (abbreviato) risultato è: La seconda e la terza colonna sono il mese e l'anno. La prima colonna è la temperatura media per questo mese l'ultima colonna è la media dei 11 mesi media temperatures. Moving media attuale e l'ultimo in T-SQL Un calcolo comune in analisi dei trend è la (o laminazione) media mobile. Una media mobile è la media dei, per esempio, ultimi 10 righe. La media mobile mostra una curva più liscia rispetto ai valori attuali, di più con un periodo più lungo per la media mobile, che lo rende un buon strumento per l'analisi dei trend. Questo post vi mostrerà come calcolare la media mobile a T-SQL. Diversi metodi verranno utilizzati a seconda della versione di SQL Server. Il grafico qui sotto mostra l'effetto levigante (linea rossa) con 200 giorni di media mobile. Le quotazioni di borsa sono la linea blu. La tendenza a lungo termine è chiaramente visibile. T-SQL Moving Avergage 200 giorni La dimostrazione di seguito richiede il database TADB che può essere creato con lo script si trova qui. Nell'esempio imminente calcoleremo una media mobile degli ultimi 20 giorni. A seconda della versione di SQL Server, ci sarà un altro metodo per fare il calcolo. E, come vedremo in seguito, le versioni più recenti di SQL Server dispone di funzioni che permettono un sacco di calcolo più efficace. SQL Server 2012 e successivamente media mobile Questa versione fa uso di una funzione finestra aggregata. Che cosa è nuovo in SQL 2012 è la possibilità di limitare le dimensioni della finestra, specificando il numero di righe che precedono la finestra dovrebbe contenere: Righe precedente è 19, perché ci sarà includere la riga corrente e nel calcolo. Come si può vedere, il calcolo della media mobile a SQL Server 2012 è abbastanza semplice. La figura seguente dimostra il principio finestre. riga corrente è contrassegnato con il colore giallo. La finestra è contrassegnato con uno sfondo blu. La media mobile è semplicemente la media dei QuoteClose nelle strisce blu: window media T-SQL Moving. I risultati dei calcoli nelle versioni precedenti di SQL Server sono gli stessi, quindi non verranno visualizzati di nuovo. SQL Server 2005 8211 2008R2 media mobile Questa versione fa uso di un'espressione di tabella comune. Il CTE è di per sé fa riferimento per ottenere gli ultimi 20 righe per ogni riga: media mobile prima di SQL Server 2005 La versione pre 2005 sarà utilizzare un join esterno sinistro allo stesso tavolo per ottenere le ultime 20 righe. La tabella esterna può essere detto per contenere la finestra che vogliamo calcolare una media su: Bilanciamento potenza Se lanciamo i tre metodi diversi contemporaneamente e verificare il piano di esecuzione risultante, vi è una differenza drammatica in termini di prestazioni tra i metodi: Confronto della tre diversi metodi per calcolare media mobile Come si può vedere, i miglioramenti funzionali a finestre in SQL 2012 fa una grande differenza in termini di prestazioni. Come accennato all'inizio di questo post, medie mobili vengono utilizzati come strumento per illustrare le tendenze. Un approccio comune è combinare medie mobili di lunghezze differenti, al fine di individuare rispettivamente cambiamenti nelle tendenze breve, medio e lungo termine. Di particolare interesse sono l'attraversamento delle linee di tendenza. Per esempio, quando la breve tendenza muove sopra la tendenza a lungo o medio, questo può essere interpretato come un segnale di vendita in analisi tecnica. E quando la breve tendenza si muove in una linea di tendenza a lungo, questo può essere interpretato come un segnale di vendita. Il grafico sottostante mostra citazioni, Ma20, MA50 e MA200. T-SQL Ma20, MA50, MA200 acquistare e vendere i segnali. Questo post è parte di una serie su analisi tecnica, TA, in SQL Server. Vedere gli altri posti qui. Pubblicato da Tomas LindIf vedi questo messaggio, il browser o ha disabilitato o non supporta JavaScript. Per utilizzare tutte le funzionalità di questo sistema di aiuto, come la ricerca, il browser deve avere il supporto JavaScript abilitato. Medie Mobili calibrati con medie mobili semplici, ogni valore di dati nel quotwindowquot in cui viene eseguito il calcolo viene dato un significato o di pari peso. È spesso il caso, soprattutto nell'analisi dei dati prezzo finanziaria, che dati più recenti cronologicamente dovrebbero avere un peso maggiore. In questi casi, ponderata media mobile (o media mobile esponenziale - vedere il seguente argomento) funzionalità è spesso preferito. Si consideri la stessa tabella di valori dei dati di vendita per dodici mesi: Per calcolare una media mobile ponderata: calcolare quanti intervalli di dati partecipano al calcolo della media mobile (vale a dire la dimensione del quotwindowquot di calcolo). Se la finestra di calcolo si dice che sia n, allora il più recente valore di dati nella finestra è moltiplicato per n, il prossimo più recente moltiplicato per n-1, il valore prima che moltiplicato per n-2 e così via per tutti i valori nella finestra. Dividere la somma di tutti i valori moltiplicato per la somma dei pesi per dare la media mobile ponderata su quella finestra. Posizionare il Moving valore medio ponderato in una nuova colonna a seconda del posizionamento media di trascinamento sopra descritto. Per illustrare questi passaggi, considerare se è necessario un 3 mesi ponderata media mobile di vendite nel mese di dicembre (utilizzando la tabella sopra dei valori di vendita). Il termine quot3-monthquot implica che il quotwindowquot calcolo è 3, quindi il mobile ponderata algoritmo di media di calcolo per questo caso dovrebbe essere: Oppure, se un 3 mesi Weighted Moving Average sono stati valutati su tutta la gamma originale dei dati, i risultati sarebbero : 3 mesi ponderata media mobile
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