Moving Average In Sql

Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Ein 10-Tage-MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als ersten Datenpunkt ausgleichen. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 hinzufügen und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verbleiben MAs die derzeitige Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA ein viel größeres Maß an Verzögerung haben als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für kurzfristige Handels - und längerfristige MAs für langfristige Investoren besser geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs vermitteln auch eigene Handelssignale, oder wenn zwei Durchschnitte kreuzen. Eine aufsteigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist. Während eine abnehmende MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ebenso wird die Aufwärtsbewegung mit einem bullish Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA kreuzt. Abwärts-Impuls wird mit einem bärigen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unterhalb eines längerfristigen MA übergeht. Zunächst haben wir diskutiert, wie man rollende Mittelwerte in Postgres schreibt. Durch die beliebte Nachfrage zeigten Sie, wie Sie das gleiche in MySQL und SQL Server zu tun. Nun, wie man kommentiert laute Charts wie folgt: Mit einer 7-Tage-Vor-durchschnittliche Zeile wie folgt: Die große Idee Unsere erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen aus. Wir können es glätten, indem wir einen 7-tägigen Durchschnitt über die zugrunde liegenden Daten zeichnen. Dies geschieht mit Fensterfunktionen, Selbstverknüpfungen oder korrelierten Unterabfragen - gut decken die ersten beiden. Grasen Sie mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der durchschnittliche Punkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben Tage ist. Optisch verschiebt dies die Spikes in der Grafik nach rechts, da eine große Spitze in den folgenden sieben Tagen gemittelt wird. Zuerst eine Zwischenzählertabelle erstellen Wir wollen einen Durchschnitt über die gesamten Anmeldungen für jeden Tag berechnen. Angenommen, wir haben eine typische Benutzer-Tabelle mit einer Zeile pro neuen Benutzer und einem Zeitstempel erstellt, können wir unsere Aggregate unsere Signatur-Tabelle wie folgt erstellen: In Postgres und SQL Server können Sie dies als CTE verwenden. In MySQL kannst du es als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average Glücklicherweise hat Postgres Fensterfunktionen, die die einfachste Möglichkeit sind, einen laufenden Durchschnitt zu berechnen. Diese Abfrage geht davon aus, dass die Termine keine Lücken aufweisen. Die Abfrage ist durchschnittlich in den letzten sieben Reihen, nicht die letzten sieben Termine. Wenn Ihre Daten Lücken haben, füllen Sie sie mit generateseries oder verbinden sich gegen eine Tabelle mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average MySQL fehlt Fensterfunktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Selbstverknüpfungen machen. Für jede Zeile in unserem Zählertisch, kommen wir zu jeder Zeile, die in den letzten sieben Tagen war und nehmen Sie den Durchschnitt. Diese Abfrage behandelt automatisch Datumslücken, da wir Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstatt der vorhergehenden N Zeilen betrachten. SQL Server Rolling Average SQL Server hat Fenster-Funktionen, so dass die Berechnung der rollenden Durchschnitt kann entweder in der Postgres-Stil oder MySQL-Stil durchgeführt werden. Für die Einfachheit, waren die Verwendung der MySQL-Version mit einem Selbst-Join. Das ist konzeptionell das gleiche wie bei MySQL. Die einzigen Übersetzungen sind die dateadd-Funktion und explizit benannte Gruppe nach Spalten. Andere Mittelwerte Wir konzentrierten uns auf den 7-tägigen nachlaufenden Durchschnitt in diesem Beitrag. Wenn wir den 7-tägigen Vorquartal betrachten wollten, war es so einfach wie das Sortieren der Daten in die andere Richtung. Wenn wir einen zentrierten Durchschnitt betrachten wollten, verwenden wir: postgres: Zeilen zwischen 3 vor und 3 nach MySql: zwischen signups. date - 3 und signups. date 3 in MySQL SQL Server: zwischen dateadd (Tag, -3, signups. Datum) und dateadd (Tag, 3, signups. date) Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Für jeden Datensatz meiner Ansicht nach möchte ich die Werte der 250 vorherigen Aufzeichnungen sammeln und dann den Durchschnitt für diese Auswahl berechnen. Meine Ansichtspalten sind wie folgt: TransactionID ist eindeutig. Für jede TransactionID. Ich möchte den Durchschnitt für Spaltenwert berechnen, über vorherige 250 Datensätze. Also für TransactionID 300, sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen (Ansicht wird absteigend von TransactionID sortiert) und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis des Mittelwertes dieser Werte schreiben. Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln. Fragte am 28.10 um 20:58