T-SQL의 지수 이동 평균. 지수 이동 평균은 이전에 변경된 항목에 더 적은 가중치를 할당하고 최근 변경 사항에 더 많은 가중치를 할당한다는 점에서 가중 이동 평균과 유사합니다. 가중 이동 평균은 선형이지만 지수 이동 평균은 기하 급수적입니다. 가중치는 곡선으로 표현할 수 있습니다. SQL Server에서 변수 및 합계에 대한 문서화되지 않은 기능을 사용하여 T-SQL에서 지수 이동 평균을 계산할 수있는 좋은 방법이 블로그 게시물에서는 지수 이동을 계산하는 방법을 보여줍니다 평균 T-SQL, 하지만 또한 SQL Server에서 표준 기능을 사용하는 메서드를 제시 할 것입니다. 불행히도, 그 루프를 사용하는 것을 의미합니다. 예제에서는 9 일간 지수 이동 평균을 계산합니다. 예제에서는 데이터베이스 TAdb 스크립트를 사용합니다. TAdb는 여기에서 찾을 수 있습니다. 지수 이동 평균 EMA Running Totals Method. 업데이트에서 실행중인 총 기능에 대한 이론은 Jeff Moden이 그의 기사에서 자세하게 설명합니다 e 누적 합계 및 순위 순위 문제 해결. 이 방법을 사용하여 EMA를 계산하는 방법을 설명하는 다른 리소스는 블로그 게시물 Gabriel Priester의 T-SQL로 이동 평균 및 포럼 게시판 지수 이동 평균 과제 모두를 SQL Server Central에 게시하는 것입니다. T-SQL에서는 업데이트 문에서 열과 변수를 업데이트 할 수 있습니다. 업데이트는 SQL Server에서 내부적으로 행별로 완료됩니다. 행별로이 행 동작은 가능한 총 누적 계산을 가능하게합니다. 이 예제는 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 참고 ColumnRunningTotal은 ColumnToSum의 누적 합계입니다. 이 방법을 사용하면이 T-SQL을 사용하여 EMA9를 계산할 수 있습니다. EMA 계산은 현재 행과 이전을 사용하지만 현재 행에 더 많은 가중치를 사용합니다. 위의 10 행에 대한 EMA9를 계산하려면 다음과 같이 계산합니다. 이 경우 현재 행은 20 1 2 0 9 2 2의 가중치를 가지며 previo 우리 행은 80의 무게를 얻습니다. 1-2 1 9 0 8. 위 계산서는 CASE 문에서 위의 진술에서 찾아 볼 수 있습니다. 지수 이동 평균 EMA 루핑 방법. 위에서 설명한 실행 중 합계 방법을 제외하고는 아는 한, 집합 기반 SQL 문을 사용하여 EMA를 계산할 방법이 없습니다. 따라서 아래 T-SQL은 while 루프를 사용하여 EMA9를 계산합니다. 결과는 위의 누적 합계 예와 같습니다. 예상대로 누적 합계 집합 버전은 루프 버전보다 훨씬 빠릅니다. 내 컴퓨터에서 세트 기반 솔루션은 약 300 밀리 초였습니다 (루프 버전에서는 약 1200이었습니다). 루프 버전은 SQL 표준에 더 부합합니다. 따라서 메소드 간의 선택은 무엇이 가장 중요한지에 달려 있습니다 성능 또는 표준에 대해 지수 이동 평균을 사용할 수 있습니다. 다른 유형의 이동 평균, 단순 이동 평균 SMA 및 가중 이동 평균 WMA와 마찬가지로 지수 이동 평균을 추세 분석에 사용할 수 있습니다. 기술 분석에서 다른 계산 예를 들어 EMA, MACD 등이 있습니다. 이 블로그 게시물은 SQL Server의 기술 분석, TA에 대한 시리즈의 일부입니다. 다른 게시물을 참조하십시오. Tomas Lind가 게시합니다. Thomas Lind - SQL Server DBA 및 데이터베이스 개발자로서 높은 컨설팅 서비스를 제공합니다. Coast Database Solutions AB. Previously Postgres에서 롤링 평균을 작성하는 방법을 논의했습니다. 대중적인 요구에 따라 MySQL과 SQL Server에서 동일한 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다. 이처럼 잡음이 많은 차트에 주석을 추가하는 방법을 설명합니다. 7 일 전 위의 첫 번째 그래프는 매우 시끄럽고 유용한 정보를 얻기가 어렵습니다. 기본 데이터 위에 7 일 평균을 플로팅하여 매끄럽게 할 수 있습니다. 창 함수, 자체 - 조인 또는 상관 하위 쿼리 - 처음 두 개를 다룰 것입니다. 이전 평균으로 시작합니다. 즉, 7 일 평균 포인트가 처음 7 일 평균임을 의미합니다. 실제로 이것은 스파이크를 그래프는 오른쪽으로, 큰 스파이크는 평균입니다 첫째 날 중간 테이블을 만듭니다. 우리는 매일 전체 가입에 대한 평균을 계산하려고합니다. 새 사용자 당 행과 생성 된 타임 스탬프가있는 일반 사용자 테이블이 있다고 가정 할 때 우리는 Postgres와 SQL Server에서는 CTE로 사용할 수 있습니다. MySQL에서는 임시 테이블로 저장할 수 있습니다. Postgres Rolling Average. 다행히 Postgres는 실행 평균을 계산하는 가장 간단한 방법 인 창 함수를 가지고 있습니다. 이 쿼리는 날짜에 간격이 없다고 가정합니다. 쿼리는 지난 7 개 날짜가 아닌 지난 7 개 행에 대해 평균을냅니다. 데이터에 간격이 있으면 generateeries 또는 조밀 한 날짜 행이있는 테이블에 조인을 입력하십시오. MySQL 롤링 평균. MySQL에는 윈도우 함수가 없지만 셀프 조인을 사용하여 유사한 계산을 수행 할 수 있습니다. 카운트 테이블의 각 행에 대해 지난 7 일 내에 있었고 평균을 취하는 모든 행에 참여합니다. 이 쿼리는 자동으로 날짜 간격을 처리합니다. SQL Server 롤링 평균. SQL Server에는 창 함수가 있으므로 롤링 평균 계산은 Postgres 스타일 또는 MySQL 스타일에서 수행 할 수 있습니다. 간단히하기 위해 MySQL MySQL과 개념적으로 동일합니다. 유일한 번역은 dateadd 함수와 명시 적으로 컬럼별로 그룹화 된 것입니다. 다른 평균값. 이 게시물의 7 일간의 후행 평균에 중점을 둡니다. 7 일간의 평균, 그것은 다른 방향으로 날짜를 정렬하는 것만 큼 간단합니다. 우리가 중심 평균을보고 싶다면, MySQL은 3과 3 사이의 다음 행을지지합니다. MySQL은 - 3에서 3 사이입니다. dateadd day, -3 및 dateadd day 사이의 SQL Server 3. 이동 평균을 계산하려고 SQL Server 2008 R2에서 작업하고 있습니다. 내 레코드의 각 레코드에 대해 250 개의 이전 레코드 값을 수집하고 싶습니다. 이 선택에 대한 평균을 계산하십시오. 내 보기 열은 다음과 같습니다. 트랜잭션 ID는 고유합니다. 각 TransactionID에 대해 이전 250 개 레코드에 대한 평균을 계산하고 싶습니다. 따라서 TransactionID 300의 경우 이전 250 개 행의 모든 값을 수집합니다. 보기는 TransactionID에 따라 내림차순으로 정렬 된 다음 MovAvg 열로 정렬됩니다 레코드의 범위 내에서 데이터를 수집하려고하는이 값의 평균 결과를 작성하십시오. 10 월 28 일 14시 20 분 58 초.
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