Oracle moving average query

Rata-rata pergerakan di T-SQL Perhitungan umum dalam analisis tren adalah moving (atau rolling) average. Rata-rata bergerak adalah rata-rata, misalnya, 10 baris terakhir. Rata-rata bergerak menunjukkan kurva yang lebih mulus daripada nilai aktual, lebih dengan periode yang lebih lama untuk rata-rata bergerak, menjadikannya alat yang baik untuk analisis tren. Postingan blog ini akan menunjukkan bagaimana cara menghitung moving average di T-SQL. Metode yang berbeda akan digunakan tergantung dari versi SQL Server. Bagan di bawah ini menunjukkan efek merapikan (garis merah) dengan rata-rata pergerakan 200 hari. Harga saham adalah garis biru. Tren jangka panjang terlihat jelas. T-SQL Moving Avergage 200 days Demonstrasi di bawah ini memerlukan database TAdb yang bisa dibuat dengan script yang ada di sini. Dalam contoh yang akan datang kita akan menghitung moving average selama 20 hari terakhir. Bergantung pada versi SQL Server, akan ada metode yang berbeda untuk melakukan perhitungan. Dan, seperti yang akan kita lihat nanti, versi SQL Server yang lebih baru memiliki fungsi yang memungkinkan perhitungan jauh lebih efektif. SQL Server 2012 dan kemudian Moving Average Versi ini menggunakan fungsi window agregat. Apa yang baru di SQL 2012 adalah kemungkinan untuk membatasi ukuran jendela dengan menentukan berapa banyak baris yang mendahului jendela harus berisi: Baris sebelumnya adalah 19, karena kita akan menyertakan baris saat ini juga dalam penghitungan. Seperti yang bisa Anda lihat, perhitungan moving average di SQL Server 2012 cukup sederhana. Gambar di bawah menunjukkan prinsip windowing. Baris saat ini ditandai dengan warna kuning. Jendela ditandai dengan latar belakang biru. Rata-rata bergerak hanyalah rata-rata quoteClose pada garis biru: T-SQL Moving average window. Hasil perhitungan di versi SQL Server yang lebih lama sama, jadi tidak akan ditampilkan lagi. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Versi ini menggunakan ekspresi tabel yang umum. CTE direferensikan sendiri untuk mendapatkan 20 baris terakhir untuk setiap baris: Moving Average sebelum SQL Server 2005 Versi pra tahun 2005 akan menggunakan outer outer join ke tabel yang sama untuk mendapatkan 20 baris terakhir. Tabel di luar dapat dikatakan mengandung jendela yang ingin kita hitung rata-rata: Perbandingan Kinerja Jika kita menjalankan tiga metode yang berbeda secara bersamaan dan memeriksa rencana pelaksanaan yang dihasilkan, ada perbedaan dramatis dalam kinerja antara metode: Perbandingan tiga Metode yang berbeda untuk menghitung moving average Seperti yang Anda lihat, peningkatan fungsi windowing di SQL 2012 membuat perbedaan besar dalam kinerja. Seperti yang disebutkan di awal posting ini, moving averages digunakan sebagai alat untuk menggambarkan tren. Pendekatan yang umum adalah menggabungkan rata-rata bergerak dengan panjang yang berbeda, untuk melihat perubahan dalam tren jangka pendek, menengah dan panjang masing-masing. Yang menarik adalah persimpangan garis tren. Misalnya, ketika tren pendek bergerak di atas tren panjang atau sedang, ini bisa diartikan sebagai sinyal beli dalam analisis teknis. Dan ketika tren pendek bergerak di bawah garis tren yang lebih panjang, ini bisa diartikan sebagai sinyal jual. Bagan di bawah ini menunjukkan Kutipan, Ma20, Ma50 dan Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 membeli dan menjual sinyal. Posting blog ini adalah bagian dari seri tentang analisis teknis, TA, di SQL Server. Lihat tulisan lainnya di sini. Diposting oleh Tomas LindThis adalah pertanyaan Evergreen Joe Celko. Saya mengabaikan platform DBMS yang digunakan. Tapi bagaimanapun Joe bisa menjawab lebih dari 10 tahun yang lalu dengan SQL standar. Joe Celko SQL Puzzles and Answer citation: Upaya pembaruan terakhir menunjukkan bahwa kita dapat menggunakan predikat untuk membuat kueri yang akan memberi kita rata-rata bergerak: Apakah kolom tambahan atau pendekatan kueri lebih baik Permintaan secara teknis lebih baik karena pendekatan UPDATE akan Denormalize database Namun, jika data historis yang tercatat tidak akan berubah dan menghitung rata-rata bergerak mahal, Anda mungkin mempertimbangkan untuk menggunakan pendekatan kolom. Query SQL Puzzle: dengan segala cara seragam Anda hanya membuang ember yang sesuai tergantung jarak dari titik waktu saat ini. Misalnya quottake weight1 untuk datapoints dalam waktu 24 jam dari datapoint current weight0.5 untuk datapoints dalam 48hrsquot. Kasus itu penting berapa banyak datapoint berurutan (seperti 6:12 dan 11:48) jauh dari satu sama lain Kasus penggunaan yang dapat saya pikirkan akan menjadi upaya untuk memperlancar histogram dimanapun datapoint tidak cukup padat ndash msciwoj 27 Mei di 22:22 Saya tidak yakin hasil yang diharapkan (output) Anda menunjukkan rata-rata bergerak sederhana (bergulir) rata-rata selama 3 hari. Sebab, misalnya, tiga angka pertama menurut definisi memberi: tapi Anda mengharapkan 4.360 dan membingungkannya. Meski begitu, saya menyarankan solusi berikut, yang menggunakan fungsi jendela AVG. Pendekatan ini jauh lebih efisien (jelas dan kurang intensif sumber daya) daripada DIRI-JOIN yang diperkenalkan pada jawaban lain (dan saya terkejut bahwa tidak ada yang memberikan solusi yang lebih baik). Anda melihat bahwa AVG dibungkus dengan kasus ketika rownum gt p. days kemudian memaksa NULL s pada baris pertama, di mana 3 hari Moving Average tidak ada artinya. Jawab 23 Feb 16 at 13:12 Kita bisa menerapkan metode join kiri kiri Joe Celkos (seperti yang dikutip oleh Diego Scaravaggi) untuk menjawab pertanyaan seperti yang ditanyakan. Menghasilkan hasil yang diminta: dijawab 9 Jan 16 at 0:33 Jawaban Anda 2017 Stack Exchange, Dengan menggunakan moving average sederhana untuk memperlancar data adalah teknik yang cukup populer. 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, pada tahun 2000. Heres apa yang membuat Ini kompleks: dua referensi ke fungsi AVG (), GROUP BY (yang semuanya dengan sendirinya membuat hampir semua SELECT of scratcher),. Klausa WINDOW stealth klausa WINDOW yang bahkan tidak menggunakan kata kunci WINDOW. Jadi bagi yang belum tahu (orang-orang yang membutuhkan contoh lebih dari orang lain) tidaklah jelas bahwa WINDOW terlibat sama sekali. Tidak hanya klausa WINDOW, ingatlah, tapi satu yang mencakup setiap komponen yang bisa Anda catat di WINDOW: PARTITION BY, sebuah klausa RANGE. Bukan klausa ROWS sederhana tapi klausa RANGE full-blown, yang memiliki hubungan intim dengan ORDER BY. Aku tahu apa itu baris, tapi apa yang redaktur adalah RANGE Tapi tunggu, masih ada lagi: Pilihan RANGE over ROWS dalam contoh ini sangat penting untuk operasi kueri yang benar. (Untuk pembahasan yang lebih lengkap mengenai contoh khusus ini, lihat Contoh 23 - Menghitung Pindah Rata-rata di Glenn Paulleys kertas putih OLAP yang sangat bagus.) Sekarang, mari kembali ke jalur: Pindah Benar-benar Bergerak Rata-rata Contoh berikut menampilkan nilai 10 hari senilai Data bersama dengan rata-rata pergerakan nilai todays dan kemarin: Klausa WINDOW pada baris 21 sampai 23 mendefinisikan jendela bergerak yang berisi dua baris: baris todays (CURRENT ROW) dan baris kemarin (1 PRECEDING): klausul WINDOW ORDER BY menentukan apa PRECEDING berarti (baris sebelumnya dengan t. entrydate) dan klausa ROWS menentukan ukuran jendela (selalu dua baris). Ekspresi AVG (t. value) OVER twodays on line 19 mengacu pada klausa WINDOW dengan nama, dan ini memberitahu SQL Anywhere untuk menghitung rata-rata dua nilai nilai yang ada di jendela geser 2 baris, untuk masing-masing Baris di set hasil. Jadi, untuk 2012-02-02 rata-rata 10 dan 20 adalah 15.000000, untuk 2012-02-03 rata-rata 20 dan 10 adalah 15.000000, untuk 2012-02-04 rata-rata 10 dan 30 adalah 20.000000, untuk 2012- 02-10 rata-rata 10 dan 60 adalah 35.000000. Ups, bagaimana dengan baris pertama Baris 2012-02-01 tidak memiliki baris PRECEDING, jadi berapa rata-rata di atas jendela bergerak Menurut kertas putih Glenn Paulleys dalam kasus jendela yang bergerak, diasumsikan bahwa baris yang berisi Null Nilai ada sebelum baris pertama, dan setelah baris terakhir, di masukan. Itu berarti ketika jendela bergerak memiliki 2012-02-01 sebagai CURRENT ROW, baris 1 PRECEDING berisi nilai NULL. Dan ketika SQL Anywhere menghitung AVG () yang mencakup nilai NULL, itu tidak menghitung NULL sama sekali. Tidak dalam pembilang atau penyebut saat menghitung rata-rata. Heres proof: Thats why twodayaverage 10.000000 untuk baris pertama 2012-02-01. Diposkan oleh Breck Carter di 03:47