Microsoft Sql Moving Average

Saya 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 pilihan ini. Kolom tampilan saya adalah sebagai berikut: TransactionID itu 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 (lihat diurutkan turun oleh TransactionID) dan kemudian di kolom MovAvg tulis hasil rata-rata nilai tersebut. Saya ingin mengumpulkan data dalam berbagai catatan. Tanya 28 Okt 14 di 20: 58Sebelumnya kita membahas bagaimana menulis rata-rata bergulir di Postgres. Dengan permintaan populer menunjukkan kepada Anda bagaimana melakukan hal yang sama di MySQL dan SQL Server. Ikuti dengan baik bagaimana memberi anotasi bagan yang bising seperti ini: Dengan garis rata-rata 7 hari sebelumnya seperti ini: Ide Besar Grafik pertama kami di atas sangat bising dan sulit mendapatkan informasi yang berguna. Kita bisa menghaluskannya dengan merencanakan rata-rata 7 hari di atas data yang mendasarinya. Hal ini dapat dilakukan dengan fungsi window, self-join, atau subqueries yang berkorelasi - dengan baik mencakup dua yang pertama. Mulailah dengan rata-rata sebelumnya, yang berarti bahwa titik rata-rata pada tanggal 7 bulan adalah rata-rata tujuh hari pertama. Secara visual, ini menggeser lonjakan pada grafik ke kanan, karena lonjakan besar rata-rata selama tujuh hari berikutnya. Pertama, Buat Tabel Perhitungan Menengah Kami ingin menghitung rata-rata selama total pendaftaran untuk setiap hari. Dengan asumsi kita memiliki tabel pengguna biasa dengan baris per pengguna baru dan timestamp tercipta, kita dapat membuat tabel pendaftaran kami secara agregat seperti: Di ​​Postgres dan SQL Server Anda dapat menggunakan ini sebagai CTE. Di MySQL kamu bisa menyimpannya sebagai temporary table. Postgres Rolling Average Untungnya Postgres memiliki fungsi jendela yang merupakan cara termudah untuk menghitung rata-rata berjalan. Kueri ini mengasumsikan bahwa tanggal tidak memiliki celah. Kueri rata-rata selama tujuh baris terakhir, bukan tujuh tanggal terakhir. Jika data Anda memiliki kesenjangan, isi dengan generateseries atau bergabunglah dengan tabel dengan baris tanggal yang padat. MySQL Rolling Average MySQL tidak memiliki fungsi jendela, tapi kita bisa melakukan perhitungan yang sama dengan menggunakan self-join. Untuk setiap baris di meja penghitungan kami, kami menggabungkan setiap baris dalam tujuh hari terakhir dan rata-rata. Kueri ini secara otomatis menangani kesenjangan tanggal, karena kami melihat baris dalam rentang tanggal daripada baris N sebelumnya. SQL Server Rolling Average SQL Server memiliki fungsi jendela, jadi menghitung rata-rata rolling dapat dilakukan dengan gaya Postgres atau gaya MySQL. Untuk kesederhanaan, menggunakan versi MySQL dengan join sendiri. Ini secara konseptual sama seperti di MySQL. Satu-satunya terjemahan adalah fungsi dateadd dan kelompok yang diberi nama secara eksplisit menurut kolom. Rata-rata Lain Kami fokus pada rata-rata 7 hari di pos ini. Jika kita ingin melihat rata-rata memimpin 7 hari, sesederhana menyortir tanggal ke arah lain. Jika kita ingin melihat rata-rata terpusat, gunakan awalan: Postgres: baris antara 3 sebelumnya dan 3 berikut MySql: antara signups. date - 3 dan signups. date 3 di MySQL SQL Server: antara dateadd (hari, -3, signup. Date) dan dateadd (hari, 3, signups. date) 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. Posting 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 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 Lind