Hitung Moving Average Oracle Sql

Rata-rata bergerak eksponensial di T-SQL. Rata-rata pergerakan responsional sama dengan rata-rata bergerak tertimbang karena mereka memberikan bobot yang lebih sedikit terhadap perubahan sejak lama, dan bobot yang lebih besar terhadap perubahan terkini Rata-rata pergerakan tertimbang adalah linier, namun rata-rata pergerakan eksponensial bersifat eksponensial. Bobot dapat dinyatakan sebagai kurva. Ada cara bagus untuk menghitung rata-rata bergerak eksponensial di T-SQL menggunakan fitur yang tidak berdokumen tentang variabel dan jumlah total berjalan di SQL Server Di posting blog ini, saya akan menunjukkan cara menggunakan metode tersebut untuk menghitung pergerakan eksponensial. Rata di T-SQL, tapi saya juga akan menyajikan metode yang menggunakan fitur standar di SQL Server Sayangnya, itu berarti menggunakan sebuah loop. Pada contoh saya akan menghitung 9 hari eksponensial moving average Contoh menggunakan database TAdb Skrip untuk Membuat TAdb dapat ditemukan di sini. Metode Eksekusi Paksimalan Rata-rata EMA Running Totals. Teori di balik total fitur yang berjalan dalam pembaruan dijelaskan secara rinci oleh Jeff Moden dalam karyanya. E Memecahkan Masalah Total dan Ordinal Total Running. Sumber daya lain yang menjelaskan penggunaan metode ini untuk menghitung EMA adalah entri blog Menghitung Rata-rata Bergerak dengan T-SQL oleh Gabriel Priester dan posting forum Exponential Moving Average Challenge baik di SQL Server Central. Biasanya, Di T-SQL Anda dapat memperbarui variabel serta kolom dalam pernyataan update Pembaruan dilakukan oleh baris secara internal oleh SQL Server Baris ini oleh perilaku baris adalah apa yang membuat menghitung jumlah yang berjalan mungkin. Contoh ini menunjukkan bagaimana cara kerjanya. Perhatikan bahwa ColumnRunningTotal adalah jumlah total ColumnToSum. Dengan menggunakan metode ini kita dapat menghitung EMA9 dengan perhitungan T-SQL ini. EMA agak sederhana Kami menggunakan baris saat ini dan sebelumnya, namun dengan berat lebih banyak ke baris saat ini Bobot dihitung dengan Rumus 2 1 9, di mana 9 adalah parameter untuk panjang EMA Untuk menghitung EMA9 untuk baris 10 di atas, perhitungannya adalah. Dalam hal ini baris saat ini mendapat 20 dari berat 2 1 9 0 2 dan previo Kami mendapatkan 80 dari berat badan 1-2 1 9 0 8.Anda menemukan penghitungan ini dalam pernyataan di atas dalam pernyataan CASE. Metode Pengambilan EMA Looping Beralih Rata-rata. Sejauh yang saya tahu, kecuali metode total berjalan yang diuraikan di atas, Tidak ada cara untuk menghitung EMA dengan menggunakan statemen SQL berbasis perintah. Oleh karena itu, T-SQL di bawah ini menggunakan loop sementara untuk menghitung EMA9. Hasilnya sama seperti pada contoh total running di atas. Seperti yang diharapkan, total running yang ditetapkan berdasarkan Versi adalah cara yang lebih cepat daripada versi loop Di mesin saya, solusi berbasis set adalah sekitar 300 ms, dibandingkan dengan sekitar 1200 dengan versi loop Versi loop lebih sesuai dengan standar SQL. Jadi pilihan antara metode bergantung pada apa yang paling penting. Untuk Anda, kinerja atau standar. Rata-rata pergerakan eksponensial dapat digunakan dalam analisis kecenderungan, seperti pada jenis rata-rata bergerak lainnya, SMA Bergerak Sederhana dan Rata-rata Bergerak Rata-rata WMA. Ada juga perhitungan lain dalam analisis teknis bahwa kami Es EMA, MACD misalnya. Postingan blog ini adalah bagian dari rangkaian analisis teknis, TA, di SQL Server. Lihat posting lainnya di sini. Diposting oleh Tomas Lind. Tomas Lind - Layanan konsultasi sebagai SQL Server DBA dan Developer Database di High Solusi Basis Data Coast AB. I bekerja dengan SQL Server 2008 R2, mencoba untuk menghitung rata-rata bergerak Untuk setiap record dalam pandangan saya, saya ingin mengumpulkan nilai dari 250 catatan sebelumnya, dan kemudian menghitung rata-rata untuk pemilihan ini. Lihat kolom adalah sebagai berikut. TransactionID adalah unik Untuk setiap TransactionID saya ingin menghitung rata-rata untuk nilai kolom, dari 250 catatan sebelumnya Jadi untuk TransactionID 300, kumpulkan semua nilai dari 250 baris sebelumnya yang diurutkan diurutkan turun oleh TransactionID dan kemudian di kolom MovAvg Tuliskan hasil rata-rata nilai-nilai ini yang saya cari untuk mengumpulkan data dalam berbagai catatan. Ikuti 28 Oktober di 20 58. Dengan menggunakan rata-rata bergerak sederhana untuk memperlancar data adalah teknik yang cukup populer, hal itu terlalu buruk. Contoh utama di SQL Anywhere Help adalah jauh dari sederhana Apa yang membuat contoh itu begitu rumit Selain pernyataan masalah, yaitu menghitung rata-rata pergerakan semua penjualan produk, per bulan, di tahun 2000.Ini yang membuatnya kompleks. Dua Referensi ke fungsi AVG. a GROUP BY yang dengan sendirinya membuat hampir setiap SELECT a-scratcher. Klausa WINDOW stealth. a klausa WINDOW yang bahkan tidak menggunakan kata kunci WINDOW sehingga bagi orang-orang yang belum tahu yang membutuhkan contoh lebih banyak daripada orang lain, tidak jelas bahwa WINDOW terlibat sama sekali. Tidak ada klausa WINDOW, ingatlah, Tapi satu yang mencakup setiap komponen tunggal yang bisa Anda kode dalam sebuah WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE clause bukan klausa ROWS sederhana tapi klausa RANGE penuh, yang memiliki hubungan intim dengan ORDER BY Saya tahu apa itu row, Tapi apa yang di redaktur adalah RANGE. But wait, ada lebih banyak pilihan RANGE over ROWS dalam contoh ini sangat penting untuk operasi query yang benar untuk pembahasan yang lebih lengkap mengenai contoh khusus ini, lihat Contoh 23 - Menghitung sebuah Moving Average Di kertas putih OLAP Glenn Paulley yang sangat bagus Sekarang, mari kembali ke jalur yang benar. Sungguh Benar-benar Bergerak Sederhana. Contoh berikut menampilkan data senilai 10 hari bersama dengan rata-rata pergerakan nilai sekarang dan kemarin. Klausul WINDOW pada baris 21 sampai 23 Mendefinisikan sebuah jendela bergerak yang berisi dua baris baris hari ini CURRENT ROW dan baris kemarin 1 PRECEDING. the WINDOW ORDER BY clause menentukan apa yang dimaksud dengan deret sebelumnya oleh and. the klausa ROWS menentukan ukuran jendela selalu dua baris. Ekspresi AVG OVER twodays on line 19 mengacu pada klausa WINDOW dengan nama, dan ini memberitahu SQL Anywhere untuk menghitung rata-rata dua nilai yang ada di jendela geser 2 baris, untuk setiap baris dalam hasil yang ditetapkan. Jadi, untuk tahun 2012 -02-02 rata-rata 10 dan 20 adalah 15 000000.for 2012-02-03 rata-rata 20 dan 10 adalah 15 000000.for 2012-02-04 rata-rata 10 dan 30 adalah 20 000000.for 2012-02 -10 rata-rata 10 dan 60 adalah 35 000000.Oops, bagaimana dengan baris pertama. Baris 2012-02-01 tidak memiliki baris PRECEDING, jadi berapa rata-rata di atas jendela bergerak. Menurut Glenn Paulley s white Kertas dalam kasus jendela bergerak, diasumsikan bahwa baris yang berisi nilai Null ada sebelum baris pertama, dan setelah baris terakhir, di inpu T. Itu berarti ketika jendela bergerak memiliki 2012-02-01 sebagai ROW CURRENT, baris 1 PRECEDING berisi nilai NULL dan ketika SQL Anywhere menghitung AVG yang mencakup nilai NULL, itu tidak menghitung NULL sama sekali tidak di Pembilang atau penyebut saat menghitung rata-rata Berikut s bukti Itu sebabnya duadayaverage 10 000000 untuk baris pertama 2012-02-01.Posted by Breck Carter at 3 47 PM.