Média móvel em T-SQL. Um cálculo comum na análise de tendência é a média móvel ou móvel A média móvel é a média das, por exemplo, as últimas 10 linhas A média móvel mostra uma curva mais suave do que os valores reais, mais ainda com Um período mais longo para a média móvel, tornando-se uma boa ferramenta para análise de tendências Esta postagem no blog irá mostrar como calcular a média móvel em T-SQL Métodos diferentes serão usados dependendo da versão do SQL Server. O gráfico abaixo demonstra o efeito de suavização Linha vermelha com uma média móvel de 200 dias As cotações de ações são a linha azul A tendência de longo prazo é claramente visível. T-SQL Movendo Avergage 200 dias. A demonstração abaixo requer o banco de dados TAdb que pode ser criado com o script localizado aqui. Próximo exemplo vamos calcular uma média móvel para os últimos 20 dias Dependendo da versão do SQL Server, haverá um método diferente para fazer o cálculo E, como veremos mais tarde, as versões mais recentes do SQL Server tem fu Permitindo um cálculo muito mais eficaz. SQL Server 2017 e posterior Moving Average. This versão fazer uso de uma função de janela agregada O que é novo no SQL 2017 é a possibilidade de restringir o tamanho da janela, especificando quantas linhas que precedem a janela deve conter. Rows precedente é 19, porque vamos incluir a linha atual, bem como no cálculo Como você pode ver, o cálculo da média móvel no SQL Server 2017 é bastante simples. A figura abaixo demonstra o princípio de janela A linha atual é marcada com amarelo O Janela é marcada com um fundo azul A média móvel é simplesmente a média de QuoteClose nas linhas azuis. T-SQL Moving janela média. Os resultados dos cálculos em versões mais antigas do SQL Server são os mesmos, para que eles não serão mostrados novamente. SQL Server 2005 2008R2 Moving Average. Esta versão fazer uso de uma expressão de tabela comum O CTE é auto referenciado para obter as últimas 20 linhas para cada row. Moving Média antes de SQL Server 2005.The pr E 2005 versão usará uma junção externa esquerda para a mesma tabela para obter as últimas 20 linhas A tabela externa pode ser dito para conter a janela que queremos calcular uma média de comparação. Performance de desempenho. Se executamos os três métodos diferentes simultaneamente e Verifique o plano de execução resultante, há uma diferença dramática no desempenho entre os métodos de parision de três métodos diferentes para calcular a média móvel. Como você pode ver, as melhorias janela de função no SQL 2017 faz uma enorme diferença no desempenho. Como mencionado no início de Este post, as médias móveis são usadas como uma ferramenta para ilustrar tendências Uma abordagem comum é combinar médias móveis de comprimentos diferentes, a fim de detectar mudanças nas tendências de curto, médio e longo prazo, respectivamente. De interesse particular são o cruzamento de linhas de tendência Para Exemplo, quando a tendência curta se move sobre a tendência de longo ou médio, isso pode ser interpretado como um sinal de compra na análise técnica E quando a tendência curta se move sob Uma linha de tendência mais longa, isso pode ser interpretado como um sinal de venda. O gráfico abaixo mostra Cotações, Ma20, Ma50 e Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar e vender sinais. Esta postagem no blog é parte de uma série sobre análise técnica , TA, no SQL Server Veja os outros posts here. Posted por Tomas Lind. I estou trabalhando com SQL Server 2008 R2, tentando calcular uma média móvel Para cada registro na minha opinião, gostaria de coletar os valores dos 250 anteriores Registros e, em seguida, calcular a média para esta seleção. Minhas colunas de exibição são as follows. TransactionID é exclusivo para cada TransactionID Eu gostaria de calcular a média para o valor da coluna, mais de 250 registros anteriores Assim para TransactionID 300, coletar todos os valores de 250 anteriores Linha é ordenada decrescente por TransactionID e, em seguida, na coluna MovAvg escrever o resultado da média desses valores Estou olhando para coletar dados dentro de um intervalo de records. asked Oct 28 14 at 20 58.This é uma pergunta Evergreen Joe Celko eu ignorar Qual plataforma DBMS é usada Mas, em qualquer caso, Joe foi capaz de responder mais de 10 anos atrás com o padrão SQL. Joe Celko SQL Quebra-cabeças e respostas citação Essa última tentativa de atualização sugere que poderíamos usar o predicado para construir uma consulta que nos daria uma média móvel. Coluna extra ou a abordagem de consulta melhor A consulta é tecnicamente melhor porque a abordagem UPDATE vai desnormalizar o banco de dados No entanto, se os dados históricos sendo gravados não vai mudar e computação a média móvel é caro, você pode considerar usando a coluna approach. SQL Quebra-cabeça query. by todos os meios uniforme Você apenas atirar para o balde de peso apropriado, dependendo da distância do ponto de tempo atual Por exemplo, pegue peso 1 para datapoints dentro de 24 horas de datapoint peso atual 0 5 para datapoints dentro de 48hrs Esse caso, Datapoints como 6 12am e 11 48pm estão distantes uns dos outros Um caso de uso que eu posso pensar seria uma tentativa de suavizar o histograma onde quer que datapoints Não são densos o suficiente msciwoj 27 de maio de 15 às 22 22.I m não tenho certeza de que seu resultado esperado saída mostra clássica simples rolando móvel média de 3 dias Porque, por exemplo, o primeiro triplo de números por definição dá. mas você espera 4 360 e Isso é confuso. No entanto, sugiro a seguinte solução, que usa a função de janela AVG Esta abordagem é muito mais eficiente e clara e menos recursos que o SELF-JOIN introduzido em outras respostas e estou surpreso que ninguém tenha dado uma solução melhor. Você vê que o AVG é envolvido com o caso quando rownum, em seguida, para forçar NULL s nas primeiras linhas, onde 3 dias Média Móvel é sem sentido. resposta fevereiro 23 16 em 13 12.Nós podemos aplicar Joe Celko s lado esquerdo deixa juntar método como citado acima Por Diego Scaravaggi para responder à pergunta como ela foi perguntada. Gera a saída solicitada. answered Jan 9 16 em 0 33.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc.
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