Promedio Móvil Exponencial T-Sql

He leído la discusión que usted mencionó. Es aplicable a PostgreSQL ya que se le permite crear una función agregada definida por el usuario utilizando SQL en PostgreSQL, pero no se permite en SQL Server. El uso de CTE recursivo es una forma factible en SQL Server, pero me doy cuenta de que CTE puede incurrir en más exploración de tabla que las funciones de ventana. Así que hago este post para preguntar si es posible calcular el promedio móvil exponencial utilizando la función de ventana de SQL Server 2012 como calcular el promedio móvil simple. Ndash xiagao1982 Apr 14 13 at 2:53 Primero, se calcula la EMA (SMA (x)) en lugar de la EMA (x). En segundo lugar, su quotsmoothing constantquot es en realidad el valor beta en mi fórmula, no el alfa. Con esos dos cambios, el SQLFiddle tiene este aspecto: sqlfiddle / 6/19192/1 Sin embargo, todavía hay una pequeña diferencia entre el resultado real y el resultado esperado. Volvería y vería si su definición EMA coincide con la que conozco. Ndash Sebastian Meine May 7 13 at 13:46 Acabo de mirar el formulario en la hoja de cálculo adjunta y está muy lejos de la definición estándar de EMA. Mi fórmula calcula el promedio móvil exponencial de las últimas diez filas. La hoja de cálculo calcula primero el promedio estándar en las últimas diez filas y, a continuación, la media móvil sin restricción ponderada exponencialmente sobre todos los promedios. Esto sigue el siguiente formulario: en. wikipedia. org/wiki/EWMAchart ndash Sebastian Meine May 7 13 at 13: 52TSQL - Moving Average Exponencial SQL no viene con un montón de funciones analíticas, y si un usuario desea realizar cálculos analíticos en La base de datos tiene que escribir un gran número de procedimientos almacenados o funciones. Esta es una manera sencilla de crear un promedio móvil exponencial, que puede ser utilizado para una serie de propósitos. Esta implementación se enfoca en los datos de mercado. Los promedios móviles exponenciales, comúnmente referidos como EMA oa veces el EWMA, son una media móvil donde los pesos del punto de datos más reciente son más importantes que los puntos de datos lejanos. En una media móvil simple, todas las observaciones tienen el mismo peso. EMA son populares en aplicaciones financieras donde se puede observar que Risk Metrics está utilizando un conjunto de EMA para calcular el valor en riesgo. También es bastante común en aplicaciones de análisis técnico, ya que se percibe que es menos rezagada que las medias móviles ordinarias. En comparación con el promedio móvil simple (SMA), un EMA también tiene un parámetro. Mientras que el SMA tiene la ventana de lookback como el único parámetro, un EMA tiene un factor de suavizado como el parámetro principal. El factor de suavizado se puede convertir fácilmente en un factor de semivida que se refiere al número de días Fórmulas La fórmula para EMA es especialmente eficiente para cálculos computacionales, ya que puede completarse utilizando el valor EMA anterior y la nueva información. Aquí el marco es los datos financieros, donde estamos calculando la EMA en una serie que consiste en los precios de cierre. Donde está el precio de hoy, es tiempo y es el factor de desintegración. Es menor o igual a 1 y la EMA no suele definirse para un período inferior a 2. En la mayoría de los casos, el valor inicial se establece en el precio actual en. Implementación de ejemplo con cursores A continuación se muestra un ejemplo de código utilizado para implementar EMA en T-SQL, utilizando SQL Server 2008, pero también debería ser compatible con versiones anteriores de SQL Server. Tenga en cuenta que la función depende del parámetro Length que es igual a la vida media. Esto se convierte en el factor de suavizado en la primera línea. Mientras que la implementación utiliza cursores, uno también podría implementar esto es una manera más limpia usando combinaciones internas. Sin embargo, para grandes conjuntos de datos, es probable que consuman mucho tiempo y consumen mucha memoria. (Varchar (15), convert (longitud interna)) SET cursor CURSOR FOR SELECT A. fecha. A. cerca de dbo. Datos de mercado A WHERE A. mercado de mercado y A. fecha entre Fecha de inicio y Fecha de finalización ORDER BY A. fecha OPEN cursor FETCH NEXT Desde el cursor INTO fecha. Close WHITE FETCHSTATUS 0 BEGIN SI expaverage es null SET expaverage cerrar ELSE SET expaverage expaverage smoothing (close - expaverage) INSERT INTO Resultado (fecha. cerca. Expaverage Nombre de señal FETCH NEXT Desde el cursor INTO fecha. Close ENDMoving average in T-SQL Un cálculo común en el análisis de tendencias es el promedio móvil (o móvil). Un promedio móvil es el promedio de, por ejemplo, las últimas 10 filas. El promedio móvil muestra una curva más suave que los valores reales, más aún con un período más largo para el promedio móvil, lo que lo convierte en una buena herramienta para el análisis de tendencias. Esta publicación del blog mostrará cómo calcular el promedio móvil en T-SQL. Se utilizarán diferentes métodos dependiendo de la versión de SQL Server. El siguiente gráfico muestra el efecto de suavizado (línea roja) con un promedio móvil de 200 días. Las cotizaciones de acciones son la línea azul. La tendencia a largo plazo es claramente visible. T-SQL Moving Avergage 200 días La demostración a continuación requiere la base de datos TAdb que se puede crear con el script que se encuentra aquí. En el próximo ejemplo calcularemos un promedio móvil de los últimos 20 días. Dependiendo de la versión de SQL Server, habrá un método diferente para hacer el cálculo. Y, como veremos más adelante, las nuevas versiones de SQL Server tienen funciones que permiten un cálculo mucho más efectivo. SQL Server 2012 y posterior Moving Average Esta versión hace uso de una función de ventana agregada. Lo nuevo en SQL 2012 es la posibilidad de restringir el tamaño de la ventana especificando cuántas filas que preceden a la ventana deben contener: Las filas precedentes son 19, porque incluiremos la fila actual también en el cálculo. Como puede ver, el cálculo del promedio móvil en SQL Server 2012 es bastante simple. La siguiente figura muestra el principio de ventana. La fila actual está marcada con amarillo. La ventana está marcada con un fondo azul. El promedio móvil es simplemente el promedio de QuoteClose en las líneas azules: T-SQL Moving average window. Los resultados de los cálculos en versiones anteriores de SQL Server son iguales, por lo que no se mostrarán de nuevo. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Esta versión hace uso de una expresión de tabla común. El CTE es auto referenciado para obtener las últimas 20 filas para cada fila: Promedio móvil antes de SQL Server 2005 La versión anterior a 2005 utilizará una combinación externa izquierda en la misma tabla para obtener las últimas 20 filas. Comparación de rendimiento Si ejecutamos los tres métodos diferentes simultáneamente y comprobamos el plan de ejecución resultante, hay una diferencia dramática en el rendimiento entre los métodos: Comparación de tres Diferentes métodos para calcular el promedio móvil Como puede ver, las mejoras de la función de ventana en SQL 2012 hacen una gran diferencia en el rendimiento. Uso Como se mencionó en el comienzo de este post, las medias móviles se utilizan como una herramienta para ilustrar las tendencias. Un enfoque común es combinar promedios móviles de diferentes longitudes, con el fin de detectar cambios en las tendencias a corto, mediano y largo plazo, respectivamente. De particular interés son el cruce de líneas de tendencia. Por ejemplo, cuando la tendencia corta se mueve sobre la tendencia larga o media, esto puede interpretarse como una señal de compra en el análisis técnico. Y cuando la tendencia corta se mueve bajo una línea de tendencia más larga, esto puede interpretarse como una señal de venta. El siguiente gráfico muestra Cotizaciones, Ma20, Ma50 y Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar y vender señales. Esta entrada del blog forma parte de una serie sobre análisis técnico, TA, en SQL Server. Vea los otros mensajes aquí. Publicado por Tomas Lind