Jeśli widzisz ten komunikat, Twoja przeglądarka została wyłączona lub nie obsługuje JavaScript. Aby korzystać z pełnych funkcji tego systemu pomocy, takich jak wyszukiwanie, przeglądarka musi mieć włączoną obsługę JavaScript. Średnie ruchome ważone za pomocą prostych średnich kroczących, każda wartość danych w kwotowaniu, w którym dokonywane jest obliczanie, ma równe znaczenie lub wagę. Często zdarza się, zwłaszcza w analizie danych o cenach finansowych, że bardziej chronologicznie najnowsze dane powinny mieć większą wagę. W takich przypadkach często preferowana jest średnia ważona ruchoma ważona (lub średnia ruchoma ważona - patrz następująca tematyka). Rozważ tę samą tabelę wartości danych Sprzedaży przez dwanaście miesięcy: obliczanie średniej ruchomej ważonej: obliczyć, ile interwale danych uczestniczą w obliczaniu średniej ruchomej (tj. Wielkości kalkulatora kwotowego). Jeśli okno obliczeniowe ma być n, to najnowsza wartość danych w oknie jest pomnożona przez n, kolejny ostatni pomnożony przez n-1, wartość poprzedzającą tę pomnożoną przez n-2 i tak dalej dla wszystkich wartości w oknie. Podziel wartość sumy wszystkich wartości mnożonych przez sumę ciężarów w celu nadania średniej ważonej średniej ruchomej w tym oknie. W kolumnie nowej umieść wartość średniej ważonej ruchomej zgodnie ze opisanym powyżej ustawieniem średniej pozycji docelowej. Aby zilustrować te kroki, należy rozważyć, czy wymagana jest miesięczna średnia ważona sprzedaży w grudniu (przy użyciu powyższej tabeli wartości sprzedaży). Określenie kwot3-miesięcznej kwoty sugeruje, że kwotową kwotą kwotową jest 3, dlatego ważny algorytm obliczania średniej ważonej ruchomej w tym przypadku powinien wynosić: lub, jeśli średnia ważona w ciągu trzech miesięcy została oceniona na cały pierwotny zakres danych, wyniki będą : 3-miesięczna średnia ważona Przewaga średnia Poprzednio omówiliśmy, jak pisać średnie kroczące w Postgresie. Poprzez popularne zapotrzebowanie pokazano, jak to zrobić w MySQL i SQL Server. Dobrze pokrywamy opisowanie hałaśliwych wykresów: 7-dniowa poprzednia średnia linia: Wielka idea Nasz pierwszy wykres powyżej jest dość hałaśliwy i trudny do uzyskania przydatnych informacji. Możemy to wygładzić, spisując średnią na 7 dni na podstawie danych bazowych. Można to zrobić z funkcjami okien, samonastawów lub skorelowanymi podukwerami - dobrze zakryj pierwsze dwa. Zacznijmy od poprzedniej średniej, co oznacza, że średnia punkt 7 dnia miesiąca jest średnią z pierwszych siedmiu dni. Wizualnie przesuwa kolczyki na wykresie po prawej stronie, ponieważ w ciągu następnych siedmiu dni średnia ułamka jest uśredniona. Po pierwsze, utworzyć tabelę średniej liczby głosów Chcemy obliczyć średnią w stosunku do wszystkich rejestracji dla każdego dnia. Zakładając, że mamy typową tabelę użytkowników z wierszem dla każdego nowego użytkownika i utworzony timestamp, możemy utworzyć naszą zbiorczą tabelę rejestracji tak: W Postgresie i SQL Server możesz użyć tego jako CTE. W MySQL można zapisać ją jako tymczasową tabelę. Postgres Rolling Average Na szczęście Postgres ma funkcje okienkowe, które są najprostszym sposobem obliczania średniej bieżącej. To zapytanie zakłada, że daty nie mają luk. Zapytanie jest uśrednione w ciągu ostatnich siedmiu wierszy, a nie w ciągu ostatnich siedmiu dni. Jeśli Twoje dane zawierają luki, wypełnij je generacjami lub łącz się ze stołem o gęstych wierszach daty. MySQL Rolling Average MySQL brakuje funkcji okienkowych, ale możemy wykonać podobne obliczenia przy użyciu samozapłonów. Dla każdego wiersza w tabeli zliczania dołączamy do każdego wiersza w ciągu ostatnich siedmiu dni i średniej. To zapytanie automatycznie obsługuje luki w dłuższej iloś ci, gdyż szukamy wierszy w zakresie dat, a nie w poprzednich n wierszach. SQL Server Rolling Average SQL Server ma funkcje okienkowe, więc obliczanie średniej kroczki można wykonać w stylu Postgres lub stylu MySQL. Dla uproszczenia używaliśmy wersji MySQL z własnym połączeniem. Jest to pojęciowo takie samo jak w MySQL. Jedyne tłumaczenia to funkcja dateadd i wyraźnie nazwana grupą według kolumn. Pozostałe średnie Skupiamy się na 7-dniowej średniej końcowej w tym poście. Gdybyśmy chcieli przyjrzeć się 7-dniowej średniej, to tak proste, jak sortowanie dat w innym kierunku. Jeśli chciałbyś spojrzeć na średnią, użyj wed: Postgres: wiersze między 3 poprzedzające i 3 następujące po stronie MySql: między signups. date - 3 i signups. date 3 w MySQL SQL Server: między dateadd (day, -3, signups. data) i dateadd (dzień, 3, signups. date) Średnia ruchoma w T-SQL Wspólnym obliczeniem w analizie trendów jest średnia ruchoma (lub toczenia). Średnia ruchoma jest średnią, np. Ostatnich 10 wierszy. Średnia ruchoma wykazuje bardziej gładką krzywą niż rzeczywiste wartości, a tym samym dłuższy okres dla średniej ruchomej, co czyni ją dobrym narzędziem do analizy trendów. Ten wpis na blogu pokaże sposób obliczania średniej ruchomej w T-SQL. W zależności od wersji serwera SQL będą stosowane różne metody. Poniższa tabela przedstawia efekt wygładzania (czerwona linia) z 200-dniową średnią ruchoma. Notowania giełdowe to niebieska linia. Długoterminowy trend jest wyraźnie widoczny. T-SQL Moving Avergage 200 dni Poniższa demonstracja wymaga bazy danych TAdb, która może zostać utworzona za pomocą skryptu znajdującego się tutaj. W następnym przykładzie obliczymy średnią ruchową w ciągu ostatnich 20 dni. W zależności od wersji programu SQL Server będzie istnieć inna metoda obliczania. I, jak zobaczymy później, nowsze wersje SQL Server mają funkcje pozwalające na bardziej efektywne obliczenia. SQL Server 2017 i późniejsze Moving Average Ta wersja wykorzystuje funkcję agregującego okna. Co nowego w programie SQL 2017 jest możliwość ograniczenia rozmiaru okna, określając, ile wierszy poprzedzających okno powinno zawierać: Wiersze poprzedzające to 19, ponieważ w obliczeniach będziemy zawierać bieżący wiersz. Jak widać, obliczanie średniej ruchomej w programie SQL Server 2017 jest dość proste. Poniższy rysunek przedstawia zasadę okienkowania. Aktualny wiersz jest oznaczony żółtym. Okno jest oznaczone niebieskim tłem. Średnia ruchoma jest po prostu średnią z QuoteClose w niebieskich liniach: T-SQL Moving average window. Wyniki obliczeń w starszych wersjach SQL Server są takie same, więc nie będą wyświetlane ponownie. SQL Server 2005 8211 2008R2 Średnia ruchoma Ta wersja wykorzystuje wspólną tabelę. CTE jest samodzielny, aby uzyskać ostatnie 20 wierszy dla każdego wiersza: Przenoszenie średnio przed SQL Server 2005 Wersja z poprzednią wersją 2005 użyje lewego łączenia zewnętrznego do tej samej tabeli, aby uzyskać ostatnie 20 wierszy. Zewnętrzny stół może zawierać okno, które chcemy obliczyć średnio na: Porównanie skuteczności Jeśli jednocześnie będziemy pracować z trzema różnymi metodami i sprawdzać plan wykonania, istnieje znaczna różnica w wydajności pomiędzy metodami: Porównanie trzech różne metody obliczania średniej ruchomej Jak widać, poprawa funkcjonalności okienkowania w SQL 2017 robi ogromną różnicę w wydajności. Jak wspomniano na początku tego postu, średnie kroczące są używane jako narzędzie do zilustrowania trendów. Wspólnym podejściem jest połączenie średnich ruchów o różnych długościach w celu wykrycia zmian w krótkich, średnich i długoterminowych trendach. Szczególnie interesujące jest przekroczenie linii trendu. Na przykład, gdy krótka tendencja przemieszcza się w długiej lub średniej tendencji, można ją interpretować jako sygnał kupna w analizie technicznej. A kiedy krótka tendencja przemieszcza się pod dłuższym trendem, może to być interpretowane jako sygnał sprzedaży. Poniższa tabela zawiera cytaty: Ma20, Ma50 i Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 sygnały kupna i sprzedaży. Ten wpis na blogu jest częścią serii o technicznej analizie, TA, w programie SQL Server. Zobacz inne posty tutaj. Wysłane przez Tomas LindMoving średnia w T-SQL Popularne obliczenia w analizie trendu to średnia ruchoma (lub toczenia). Średnia ruchoma jest średnią, np. Ostatnich 10 wierszy. Średnia ruchoma wykazuje bardziej gładką krzywą niż rzeczywiste wartości, a tym samym dłuższy okres dla średniej ruchomej, co czyni ją dobrym narzędziem do analizy trendów. Ten wpis na blogu pokaże sposób obliczania średniej ruchomej w T-SQL. W zależności od wersji serwera SQL będą stosowane różne metody. Poniższa tabela przedstawia efekt wygładzania (czerwona linia) z 200-dniową średnią ruchoma. Notowania giełdowe to niebieska linia. Długoterminowy trend jest wyraźnie widoczny. T-SQL Moving Avergage 200 dni Poniższa demonstracja wymaga bazy danych TAdb, która może zostać utworzona za pomocą skryptu znajdującego się tutaj. W następnym przykładzie obliczymy średnią ruchową w ciągu ostatnich 20 dni. W zależności od wersji programu SQL Server będzie istnieć inna metoda obliczania. I, jak zobaczymy później, nowsze wersje SQL Server mają funkcje pozwalające na bardziej efektywne obliczenia. SQL Server 2017 i późniejsze Moving Average Ta wersja wykorzystuje funkcję agregującego okna. Co nowego w programie SQL 2017 jest możliwość ograniczenia rozmiaru okna, określając, ile wierszy poprzedzających okno powinno zawierać: Wiersze poprzedzające to 19, ponieważ w obliczeniach będziemy zawierać bieżący wiersz. Jak widać, obliczanie średniej ruchomej w programie SQL Server 2017 jest dość proste. Poniższy rysunek przedstawia zasadę okienkowania. Aktualny wiersz jest oznaczony żółtym. Okno jest oznaczone niebieskim tłem. Średnia ruchoma jest po prostu średnią z QuoteClose w niebieskich liniach: T-SQL Moving average window. Wyniki obliczeń w starszych wersjach SQL Server są takie same, więc nie będą wyświetlane ponownie. SQL Server 2005 8211 2008R2 Średnia ruchoma Ta wersja wykorzystuje wspólną tabelę. CTE jest samodzielny, aby uzyskać ostatnie 20 wierszy dla każdego wiersza: Przenoszenie średnio przed SQL Server 2005 Wersja z poprzednią wersją 2005 użyje lewego łączenia zewnętrznego do tej samej tabeli, aby uzyskać ostatnie 20 wierszy. Zewnętrzny stół może zawierać okno, które chcemy obliczyć średnio na: Porównanie skuteczności Jeśli jednocześnie będziemy pracować z trzema różnymi metodami i sprawdzać plan wykonania, istnieje znaczna różnica w wydajności pomiędzy metodami: Porównanie trzech różne metody obliczania średniej ruchomej Jak widać, poprawa funkcjonalności okienkowania w SQL 2017 robi ogromną różnicę w wydajności. Jak wspomniano na początku tego postu, średnie kroczące są używane jako narzędzie do zilustrowania trendów. Wspólnym podejściem jest połączenie średnich ruchów o różnych długościach w celu wykrycia zmian w krótkich, średnich i długoterminowych trendach. Szczególnie interesujące jest przekroczenie linii trendu. Na przykład, gdy krótka tendencja przemieszcza się w długiej lub średniej tendencji, można ją interpretować jako sygnał kupna w analizie technicznej. A kiedy krótka tendencja przemieszcza się pod dłuższym trendem, może to być interpretowane jako sygnał sprzedaży. Poniższa tabela zawiera cytaty: Ma20, Ma50 i Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 sygnały kupna i sprzedaży. Ten wpis na blogu jest częścią serii o technicznej analizie, TA, w programie SQL Server. Zobacz inne posty tutaj. Wysłane przez Tomas Lind
No comments:
Post a Comment