Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz in meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Auswahl berechnen. Meine Ansichtspalten sind wie folgt. TransactionID ist eindeutig Für jede TransactionID möchte ich den Durchschnitt für Spaltenwert berechnen, über vorherige 250 Datensätze Also für TransactionID 300 sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen Ansicht sortiert absteigend von TransactionID und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis der Durchschnitt dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln 28. Oktober 14 bei 20 58.Moving Durchschnitt in T-SQL. Eine gemeinsame Berechnung in Trendanalyse ist der bewegte oder rollende Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnitt von Die zum Beispiel die letzten 10 Zeilen Der gleitende Durchschnitt zeigt eine glattere Kurve als die tatsächlichen Werte, mehr mit einer längeren Periode für den gleitenden Durchschnitt, so dass es ein gutes Werkzeug für Trendanalyse Dieser Blog-Post wird zeigen, wie man gleitenden Durchschnitt zu berechnen In T-SQL Verschiedene Methoden werden je nach der Version von SQL Server verwendet. Das Diagramm unten zeigt die Glättung Wirkung rote Linie mit einem 200 Tage gleitenden Durchschnitt Die Aktienkurse sind die blaue Linie Der langfristige Trend ist deutlich sichtbar. T-SQL Moving Avergage 200 Tage. Die Demonstration unten erfordert die TAdb-Datenbank, die mit dem Skript hierher erstellt werden kann. Im kommenden Beispiel berechnen wir einen gleitenden Durchschnitt für die letzten 20 Tage Abhängig von der Version von SQL Server, wird es eine andere geben Methode, um die Berechnung zu machen Und wie wir später sehen werden, haben die neueren Versionen von SQL Server Funktionen, die eine viel effektivere Berechnung ermöglichen. SQL Server 2012 und später Moving Average. This Version nutzen eine aggregierte Fensterfunktion Was ist neu in SQL 2012 Ist die Möglichkeit, die Größe des Fensters zu beschränken, indem man angibt, wie viele Zeilen vor dem Fenster enthalten sollten. Vorwärts ist 19, da wir die aktuelle Zeile auch in die Berechnung aufnehmen werden. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung des gleitenden Durchschnitts in SQL Server 2012 ist ziemlich einfach. Die Abbildung unten zeigt das Fenster-Prinzip Aktuelle Zeile ist mit gelb markiert Das Fenster ist mit einem blauen Hintergrund markiert Der gleitende Durchschnitt ist einfach der Durchschnitt von QuoteClose in den blauen lines. T-SQL Verschieben von durchschnittlichen Fenster. Die Ergebnisse Der Berechnungen in älteren Versionen von SQL Server sind die gleichen, so dass sie nicht wieder angezeigt werden. SQL Server 2005 2008R2 Moving Average. This Version verwenden einen gemeinsamen Tabellenausdruck Der CTE ist selbst referenziert, um die letzten 20 Zeilen für jeden zu bekommen Row. Moving Durchschnitt vor SQL Server 2005.Die Vor-Version 2005 wird eine linke äußere Verknüpfung zu der gleichen Tabelle verwenden, um die letzten 20 Zeilen zu erhalten Die äußere Tabelle kann gesagt werden, um das Fenster zu enthalten, das wir einen Durchschnitt auf. Performance Vergleich erklären möchten. Wenn wir die drei verschiedenen Methoden gleichzeitig laufen und den daraus resultierenden Ausführungsplan überprüfen, gibt es einen dramatischen Unterschied in der Leistung zwischen dem methodsparision von drei verschiedenen Methoden, um gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wie Sie sehen können, macht die Fensterfunktion Verbesserungen in SQL 2012 eine riesige Unterschied in der Leistung. Wie am Anfang dieses Beitrags erwähnt, werden gleitende Mittelwerte als Werkzeug zur Veranschaulichung von Trends verwendet. Ein gemeinsamer Ansatz besteht darin, bewegte Durchschnitte unterschiedlicher Längen zu kombinieren, um Veränderungen in den kurz-, mittel - und langfristigen Trends zu erkennen Von besonderem Interesse sind die Überquerung von Trendlinien Zum Beispiel, wenn sich der Kurze Trend über den langen oder mittleren Trend bewegt, kann dies als Kaufsignal in der technischen Analyse interpretiert werden. Und wenn sich der kurze Trend unter einer längeren Trendlinie bewegt, kann dies sein Interpretiert als Verkaufssignal. Die Grafik unten zeigt Zitate, Ma20, Ma50 und Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kaufen und verkaufen Signale. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Siehe die Andere Beiträge hier. Posted by Tomas Lind. Exponential gleitenden Durchschnitt in T-SQL. Exponentielle gleitende Durchschnitte sind ähnlich wie gewichtete gleitende Durchschnitte in, dass sie weniger Gewicht zu Änderungen vor langer Zeit und mehr Gewicht auf die jüngsten Änderungen gewichteten geänderten Durchschnitte sind linear, aber Exponentielle gleitende Mittelwerte sind exponentiell Das heißt, das Gewicht kann als Kurve ausgedrückt werden. Es gibt eine großartige Möglichkeit, exponentielle gleitende Durchschnitte in T-SQL mit einem undokumentierten Merkmal über Variablen und laufende Summen in SQL Server zu berechnen. In diesem Blogpost werde ich zeigen Wie man diese Methode verwendet, um den exponentiellen gleitenden Durchschnitt in T-SQL zu berechnen, aber ich werde auch eine Methode vorstellen, die Standardmerkmale in SQL Server verwendet. Leider bedeutet das, dass eine Schleife verwendet wird. In den Beispielen berechne ich einen 9-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt Die Beispiele verwenden die Datenbank TAdb Ein Skript zur Erstellung von TAdb finden Sie hier. Exponentielle Moving Average EMA Running Totals Methode. Die Theorie hinter den laufenden Total Features in Updates wird ausführlich beschrieben von Jeff Moden in seinem Artikel Solving the Running Total und Ordinal Rank Probleme. Andere Ressourcen, die mit dieser Methode beschreiben, um EMA zu berechnen, sind die Blogpost Berechnen von Durchlaufdurchschnitten mit T-SQL von Gabriel Priester und dem Forumbeitrag Exponential Moving Average Challenge sowohl auf SQL Server Central. Basically, in T-SQL können Sie Variablen aktualisieren Sowie Spalten in einer Update-Anweisung Die Updates werden Zeile für Zeile intern von SQL Server durchgeführt Dieses Zeilen-zu-Zeilen-Verhalten ist, was die Berechnung einer laufenden Summe möglich macht. Dieses Beispiel zeigt, wie es funktioniert. Hinweis, dass ColumnRunningTotal eine laufende Summe von ColumnToSum ist. Mit dieser Methode können wir EMA9 mit diesem T-SQL berechnen. Die Berechnung von EMA ist ziemlich einfach Wir verwenden die aktuelle Zeile und die vorherige, aber mit mehr Gewicht auf die aktuelle Zeile Das Gewicht wird nach der Formel 2 1 9 berechnet, wobei 9 Ist der Parameter für die Länge der EMA Um die EMA9 für Zeile 10 oben zu berechnen, wird die Berechnung in diesem Fall die aktuelle Zeile 20 des Gewichts 2 1 9 0 2 und die vorherige Zeile erhält 80 des Gewichts 1-2 1 9 0 8.Sie finden diese Berechnung in der obigen Aussage in der CASE-Anweisung. Exponentielle Moving Average EMA Looping Methode. Soweit ich weiß, mit Ausnahme der laufenden Summen Methode oben skizziert, gibt es keine Möglichkeit, EMA mit einem Satz basiert zu berechnen SQL-Anweisung Daher verwendet das T-SQL unten eine while-Schleife, um EMA9 zu berechnen. Die Ergebnisse sind die gleichen wie im laufenden Summenbeispiel oben. Wie erwartet, ist die setbasierte laufende Summenversion viel schneller als die Loop-Version auf meinem Rechner Die Set-basierte Lösung betrug etwa 300 ms, verglichen mit etwa 1200 mit der Loop-Version Die Loop-Version ist eher an SQL-Standards angepasst. Allerdings hängt die Wahl zwischen den Methoden davon ab, was für Sie wichtig ist, Leistung oder Standards. Der exponentielle gleitende Durchschnitt Kann in der Trendanalyse verwendet werden, wie bei den anderen Arten von gleitenden Durchschnitten, Simple Moving Average SMA und Weighted Gleitender Durchschnitt WMA. Es gibt auch andere Berechnungen in der technischen Analyse, die die EMA, MACD zum Beispiel verwendet. Dieser Blog-Post ist Teil eines Serie über technische analyse, TA, in SQL Server Sehen Sie die anderen Beiträge hier. Posted by Tomas Lind. Tomas Lind - Beratungsdienste als SQL Server DBA und Datenbankentwickler bei High Coast Database Solutions AB.
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