Umzug Durchschnittlich In Oracle Sql

Rolling Average mit Oracle analytischen Funktionen Dieses kleine Beispiel zeigt, wie man Oracles analytische Funktionen verwendet, um den rollenden Durchschnitt zu erhalten. Zuerst musst du eine Tabelle erstellen und laden, die jeden Monat durchschnittliche Temperatur in Edinburgh in den Jahren 1764-1820 enthält. Das Drehbuch dazu finden Sie hier. Nachdem Sie diese Tabelle ausgefüllt haben, verwenden Sie diese Anweisung, um die durchschnittliche Temperatur über die letzten 12 Monate für jeden Monat in der Ergebnismenge zu finden: Das (verkürzte) Ergebnis ist: Die zweite und dritte Spalte sind der Monat und das Jahr. Die erste Spalte ist die durchschnittliche Temperatur für diesen Monat die letzte Spalte ist der Durchschnitt der aktuellen und letzten 11 Monate durchschnittliche Temperaturen. Moving Durchschnitt in T-SQL Eine gemeinsame Berechnung in Trendanalyse ist der bewegliche (oder rollende) Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnitt der zum Beispiel letzten 10 Zeilen. Der gleitende Durchschnitt zeigt eine glattere Kurve als die tatsächlichen Werte, mehr mit einer längeren Periode für den gleitenden Durchschnitt, was es zu einem guten Werkzeug für die Trendanalyse macht. Dieser Blogpost zeigt, wie man den gleitenden Durchschnitt in T-SQL berechnet. Je nach Version von SQL Server werden verschiedene Methoden verwendet. Die nachstehende Tabelle zeigt den Glättungseffekt (rote Linie) mit einem 200-tägigen gleitenden Durchschnitt. Die Aktienkurse sind die blaue Linie. Der langfristige Trend ist deutlich sichtbar. T-SQL Moving Avergage 200 Tage Die folgende Demonstration erfordert die TAdb-Datenbank, die mit dem hier befindlichen Skript erstellt werden kann. Im kommenden Beispiel werden wir für die letzten 20 Tage einen gleitenden Durchschnitt berechnen. Abhängig von der Version von SQL Server gibt es eine andere Methode, um die Berechnung zu tun. Und wie wir später sehen werden, haben die neueren Versionen von SQL Server Funktionen, die eine viel effektivere Berechnung ermöglichen. SQL Server 2012 und höher Moving Average Diese Version nutzt eine aggregierte Fensterfunktion. Was ist neu in SQL 2012 ist die Möglichkeit, die Größe des Fensters zu beschränken, indem Sie angeben, wie viele Zeilen vor dem Fenster enthalten sollten: Zeilen vor 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 ziemlich einfach. Die folgende Abbildung zeigt das Fensterprinzip. Die 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 Linien: T-SQL Moving Average Fenster. Die Ergebnisse der Berechnungen in älteren Versionen von SQL Server sind gleich, so dass sie nicht wieder angezeigt werden. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Diese Version verwendet einen gemeinsamen Tabellenausdruck. Der CTE ist selbst referenziert, um die letzten 20 Zeilen für jede Zeile zu erhalten: Moving Average vor SQL Server 2005 Die Pre 2005 Version wird eine linke äußere Verknüpfung zu der gleichen Tabelle verwenden, um die letzten 20 Zeilen zu erhalten. Der äußere Tisch kann gesagt werden, das Fenster zu enthalten, dass wir einen Durchschnitt berechnen wollen: Leistungsvergleich Wenn wir die drei verschiedenen Methoden gleichzeitig laufen und den daraus resultierenden Ausführungsplan überprüfen, gibt es einen dramatischen Unterschied in der Leistung zwischen den Methoden: Vergleich von drei Verschiedene Methoden, um gleitenden Durchschnitt zu berechnen Wie Sie sehen können, macht die Fensterfunktion Verbesserungen in SQL 2012 einen großen Unterschied in der Leistung. Wie am Anfang dieses Beitrags erwähnt, werden gleitende Mittelwerte als Werkzeug zur Veranschaulichung von Trends verwendet. Ein gemeinsamer Ansatz ist es, bewegte Durchschnitte unterschiedlicher Längen zu kombinieren, um Veränderungen in den kurz-, mittel - und langfristigen Trends zu erkennen. Von besonderem Interesse sind die Überquerung der 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 als Verkaufssignal interpretiert werden. Die folgende Tabelle 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. Sehen Sie die anderen Beiträge hier. Geschrieben von Tomas LindWenn Sie diese Nachricht sehen, hat Ihr Browser entweder deaktiviert oder unterstützt JavaScript nicht. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems zu nutzen, wie zB die Suche, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Gewichtete Bewegungsdurchschnitte bei einfacher gleitender Durchschn. Wird jeder Datenwert in der Windowquot, in dem die Berechnung durchgeführt wird, eine gleiche Bedeutung oder Gewicht gegeben. Es ist oft der Fall, vor allem in der Finanzpreisdatenanalyse, dass chronologisch neuere Daten ein größeres Gewicht tragen sollten. In diesen Fällen wird Weighted Moving Average (oder Exponential Moving Average - siehe folgendes Thema) die Funktionalität oft bevorzugt. Betrachten Sie die gleiche Tabelle der Verkaufsdatenwerte für zwölf Monate: Um einen gewichteten beweglichen Durchschnitt zu berechnen: Berechnen Sie, wie viele Intervalle von Daten an der Moving Average-Berechnung teilnehmen (d. h. die Größe der Berechnung quotwindowquot). Wenn das Berechnungsfenster n ist, dann wird der aktuellste Datenwert im Fenster mit n multipliziert, der nächstletzte multipliziert mit n-1, der Wert vor dem multipliziert mit n-2 und so weiter für alle Werte im Fenster. Teilen Sie die Summe aller multiplizierten Werte durch die Summe der Gewichte, um den gewichteten beweglichen Durchschnitt über dieses Fenster zu geben. Platzieren Sie den gewichteten Moving Average Wert in einer neuen Spalte entsprechend der oben beschriebenen übergeordneten Mittelwertpositionierung. Um diese Schritte zu veranschaulichen, ist zu prüfen, ob im Dezember ein 3-monatiger gewichteter Umsatzkurs im Dezember erforderlich ist (unter Verwendung der obigen Tabelle der Verkaufswerte). Der Begriff quot3-monthquot impliziert, dass die Berechnung quotwindowquot 3 ist, daher sollte der gewichtete Moving Average Berechnungsalgorithmus für diesen Fall sein: Oder wenn ein 3-Monats-gewichteter Moving Average über den gesamten ursprünglichen Datenbereich ausgewertet wurde, wäre das Ergebnis : 3-Monats-gewichteter bewegter Durchschnitt