Calcular Media Móvil Exponencial Sql

Estoy tratando de implementar una media móvil exponencial (EMA) en Postgres, pero como puedo comprobar la documentación y pienso en ello, más me probar el más confuso soy. La fórmula para el EMA (x) es: Parece que es perfecto para un agregador, manteniendo el resultado del último elemento calculado es exactamente lo que hay que hacer aquí. Sin embargo, un agregador produce un único resultado (como reducir o retirarse) y aquí necesitamos una lista (una columna) de los resultados (como el mapa). He estado comprobando cómo funcionan los procedimientos y funciones, pero que yo sepa que producen una sola salida, no una columna. He visto un montón de procedimientos y funciones, pero realmente no puedo averiguar cómo interactúa con el álgebra relacional, sobre todo cuando se hace algo como esto, un EMA. No he tenido la suerte de buscar la Internets hasta ahora. Sin embargo, la definición de un EMA es bastante simple, espero que sea posible traducir esta definición en algo que funcione en Postgres y es simple y eficiente, debido al movimiento NoSQL va a ser excesivo en mi contexto. Se esta calculando la agregación que produce el resultado en cada fila para cada sublista de los datos de entrada Debido a que parece que está utilizando el agregador hasta la fila n, devolviendo el resultado y luego ir a la fila 0 para calcular la agregación hasta la fila n1 de nuevo. ¿Hay alguna manera de utilizar la acumulación o alguna variable estática (como en C), de modo que esto tiene que ser calculada una vez Gracias. ndash Trylks Ene 20 12 de la 11:59 No, it39s utilizando el valor acumulado. Si se ejecuta la consulta con el comando quotraise infoquot sin comentar, you39ll podrá ver que la función sólo se llama una vez para cada salida de fila. PostgreSQL da salida al valor de estado en cada fila (si había una FINALFUNC definido, que sería llamada a transformar el estado de un valor de salida). ndash araqnid 20 Ene 12 de la ErwinBrandstetter 12:04: He revertido la mayor parte de los cambios - en el caso del formato de la primera parte (anclaje) de la consulta, EMA (x1) puede estar claramente representada con una sola línea - esto corespnds a la línea única definición que en la pregunta. En el caso de la parte recursiva de la consulta, he utilizado mn - 1 en la condición de unión para indicar la equivalencia de la relación con el EMA (x-1) en la pregunta, a pesar de que esto va a ser menos eficiente si el rendimiento es una cuestión, el PO puede cambiar la condición de unión para ser como usted sugiere. ndash Marcos Bannister Ene 16 de las 12 de la 9: 27Moving medio en T-SQL Un cálculo común en el análisis de tendencias es la media móvil (o laminado). Una media móvil es el promedio de los, por ejemplo, las últimas 10 filas. La media móvil muestra una curva más suave que los valores reales, más aún con un período más largo para la media móvil, lo que es una buena herramienta para el análisis de tendencias. Esta entrada de blog mostrará cómo calcular la media móvil de T-SQL. Diferentes métodos se utilizarán dependiendo de la versión de SQL Server. El gráfico siguiente muestra el efecto de suavizado (línea roja) con un promedio de 200 días en movimiento. Las cotizaciones de acciones son la línea azul. La tendencia a largo plazo es claramente visible. T-SQL en movimiento avergage 200 días La demostración a continuación requiere la base de datos TADB que se pueden crear con el script que se encuentra aquí. En el próximo ejemplo vamos a calcular un promedio móvil de los últimos 20 días. Dependiendo de la versión de SQL Server, habrá un método diferente para hacer el cálculo. Y, como veremos más adelante, las nuevas versiones de SQL Server tiene funciones que permiten una gran cantidad de cálculo más eficaz. SQL Server 2012 y más tarde de media móvil Esta versión hace uso de una función de ventana agregado. ¿Cuál es nuevo en SQL 2012 es la posibilidad de restringir el tamaño de la ventana especificando el número de filas que preceden a la ventana deben contener: Filas anterior es 19, porque vamos a incluir la fila actual, así como en el cálculo. Como se puede ver, el cálculo de la media móvil en SQL Server 2012 es bastante simple. La siguiente figura muestra el principio de ventanas. fila actual está marcado con color amarillo. La ventana está marcado con un fondo azul. El promedio móvil es simplemente el promedio de QuoteClose en las líneas azules: T-SQL en movimiento promedio de la ventana. Los resultados de los cálculos en las versiones anteriores de SQL Server son los mismos, por lo que no se le aparecen de nuevo. SQL Server 2005 8211 2008R2 media móvil Esta versión hace uso de una expresión de tabla común. El CTE es la auto referencia para obtener los últimos 20 filas para cada fila: Media móvil antes de que SQL Server 2005 La versión pre 2005 utilizará una combinación externa izquierda a la misma tabla para conseguir las últimas 20 filas. La tabla externa se puede decir que contiene la ventana que queremos calcular un promedio de: Comparación de rendimiento Si corremos los tres métodos diferentes al mismo tiempo y comprobar el plan de ejecución resultante, hay una gran diferencia en el rendimiento entre los métodos: Comparación de tres diferentes métodos de cálculo de la media móvil Como se puede ver, las mejoras de la función de ventanas en SQL 2012 hace una gran diferencia en el rendimiento. Uso Como se mencionó al principio de este post, los promedios móviles se utilizan como una herramienta para ilustrar las tendencias. Un enfoque común es la combinación de medias móviles de diferentes longitudes, con el fin de detectar cambios en las tendencias a corto, mediano y largo plazo, respectivamente. De particular interés son el cruce de las líneas de tendencia. Por ejemplo, cuando la tendencia corta se mueve sobre la tendencia a largo o medio, esto puede ser interpretado como una señal de compra en el análisis técnico. Y cuando la tendencia corta se mueve bajo una línea de tendencia más larga, esto puede ser interpretado como una señal de venta. La siguiente tabla muestra las citas, MA20, MA50 y MA200. T-SQL MA20, MA50, MA200 compra y venta de señales. Esta entrada de blog es parte de una serie sobre el análisis técnico, TA, en SQL Server. Ver los otros mensajes aquí. Publicado por Tomas LindThe parte más problemática de su tarea consiste en el cálculo de los agregados del producto en SQL puro (como FYI: hay muchas funciones de agregado estándar, como suma (), min (), Max (), etc. pero ningún producto P ( )). Una posible solución se describe en: Función del producto agregado extiende SQL (www. codeproject / Consejos / 137564 / balasto-producto-función-extiende-SQL) se basa en la ecuación matemática: que se tradujo en siguiente instrucción SQL: Se puede aplicar esta solución a su problema. Para el cálculo de la marcha (en movimiento) avg es posible construir el auto-unión de la tabla de datos y aplicar el cálculo para todas las filas anteriores a la actual. La implementación real dependerá de la base de datos que esté utilizando. Espero que esto puede help. Exponential Media Móvil - EMA Carga del reproductor. ROMPIENDO Media Móvil Exponencial - EMA El 12 y 26 días EMA son los promedios más populares a corto plazo, y que se utilizan para crear indicadores como la divergencia media móvil de convergencia (MACD) y el oscilador de precios porcentaje (PPO). En general, el de 50 y 200 días EMA se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Los comerciantes que emplean el análisis técnico se encuentran las medias móviles muy útil e interesante cuando se aplica correctamente, pero crear el caos cuando se utiliza incorrectamente o mal interpretado. Todos los promedios móviles de uso común en el análisis técnico son, por su propia naturaleza, indicadores de retraso. En consecuencia, las conclusiones extraídas de la aplicación de una media móvil a un gráfico de mercado en particular deben ser para confirmar un movimiento del mercado o para indicar su fuerza. Muy a menudo, en el momento en una línea de indicador de media móvil ha hecho un cambio para reflejar un cambio significativo en el mercado, el punto óptimo de entrada en el mercado ya ha pasado. Un EMA sirve para aliviar este dilema en cierta medida. Debido a que el cálculo de la EMA pone más peso en los últimos datos, se abraza a la acción del precio un poco más fuerte y por lo tanto reacciona más rápido. Esto es deseable cuando un EMA se utiliza para derivar una señal de entrada de comercio. La interpretación de la EMA Al igual que todos los indicadores de media móvil, que son mucho más adecuados para los mercados de tendencias. Cuando el mercado está en una tendencia alcista fuerte y sostenida. la línea del indicador EMA también mostrará una tendencia alcista y viceversa para una tendencia a la baja. Un comerciante vigilantes no sólo prestar atención a la dirección de la línea EMA, sino también la relación de la velocidad de cambio de un bar a otro. Por ejemplo, ya que la acción del precio de una fuerte tendencia alcista comienza a aplanarse y revertir, la tasa de cambio EMA de una barra a la siguiente comenzará a disminuir hasta el momento en que la línea indicadora se aplana y la tasa de cambio es cero. Debido al efecto de retraso, en este punto, o incluso unos pocos compases antes, la acción del precio ya debería haber revertido. Por lo tanto, se deduce que la observación de una disminución constante de la tasa de cambio de la EMA podría sí mismo ser utilizado como un indicador de que podrían contrarrestar aún más el dilema causado por el efecto de retraso de medias móviles. Usos comunes de la EMA EMA se utilizan comúnmente en conjunción con otros indicadores significativos para confirmar los movimientos del mercado y para medir su validez. Para los comerciantes que negocian intradía y los mercados de rápido movimiento, la EMA es más aplicable. Muy a menudo los comerciantes utilizan EMA para determinar un sesgo de operación. Por ejemplo, si un EMA en un gráfico diario muestra una fuerte tendencia al alza, una estrategia operadores intradía puede ser para el comercio sólo desde el lado largo en una chart. How intradía para calcular una media móvil de SQL sin una actualización del cursor: Si está trabajando con las nuevas versiones de SQL Server, puede utilizar al sistema de ventanas para lograr la misma cosa. He publicado el código actualizado al final del post. Para este video, todavía me gusta el proceso de pensamiento de anclaje a una fecha. Vídeo: 3 días de media móvil en SQL Una forma eficiente para calcular un promedio móvil en SQL utilizando algunos trucos para fijar los anclajes de la fecha. Hay debates sobre la mejor manera de hacer un SQL media móvil en SQL Server. Algunas personas piensan que hay momentos en que un cursor es más eficiente. Otros piensan que puede hacerlo todo de una manera basada en el conjunto sin el cursor. El otro día iba a calcular una media móvil y mi primer pensamiento fue utilizar un cursor. Hice una cierta investigación rápida y encontré esta pregunta foro: Media móvil en TSQL Hay un post que muestra una subconsulta con una fecha de anclaje para ayudar a encontrar compensar el 1 y 2 días. Aquí está la secuencia de comandos que puede utilizar para probar el SQL 3 días Moving resultado final media. Ésta es la consulta final. Ésta es la consulta que usaría con SQL Server 2012. Compartir esto: