T sql exponencial média móvel

Eu li a discussão que você mencionou. É aplicável ao PostgreSQL, uma vez que é permitido criar uma função agregada definida pelo usuário usando SQL no PostgreSQL, mas não é permitido no SQL Server. O uso de CTE recursivo é uma maneira viável no SQL Server, mas percebo que a maneira CTE pode resultar em mais varredura de tabela do que as funções da janela. Então eu faço essa publicação para perguntar se é possível calcular a média móvel exponencial usando a função de janela do SQL Server 2017, como calcular a média móvel simples. Ndash xiagao1982 14 de abril de 13 às 2:53 Primeiro, você calcula o EMA (SMA (x)) em vez do EMA (x). Em segundo lugar, seu quotmoothing constantquot é, na verdade, o valor beta da minha fórmula, e não o alfa. Com essas duas mudanças, o SQLFiddle parece assim: sqlfiddle6191921 No entanto, ainda existe uma pequena diferença entre o resultado real e o resultado esperado. Eu voltaria e veria se a sua definição EMA corresponde ao que eu conheço. Ndash Sebastian Meine 7 de maio 13 às 13:46 Eu simplesmente olhei para o formulário na planilha que você anexou e está fora da definição EMA padrão. Minha fórmula calcula a média móvel exponencial das últimas dez linhas. A planilha calcula primeiro a média padrão nas últimas dez linhas e, em seguida, a média móvel ponderada exponencialmente irrestrita em todas as médias. Isso segue o formulário aqui: en. wikipedia. orgwikiEWMAchart ndash Sebastian Meine 7 de maio 13 às 13: 52Movindo média em T-SQL Um cálculo comum na análise de tendências é a média móvel (ou rolante). Uma média móvel é a média das, por exemplo, as últimas 10 linhas. A média móvel mostra uma curva mais suave do que os valores reais, mais ainda com um período mais longo para a média móvel, tornando-se uma boa ferramenta para análise de tendências. Esta publicação do blog mostrará como calcular a média móvel em T-SQL. Métodos diferentes serão usados ​​dependendo da versão do SQL Server. O gráfico abaixo demonstra o efeito de suavização (linha vermelha) com uma média móvel de 200 dias. As citações de ações são a linha azul. A tendência a longo prazo é claramente visível. T-SQL Moving Avergage 200 dias A demonstração abaixo requer o banco de dados TAdb que pode ser criado com o script localizado aqui. No próximo exemplo, calcularemos uma média móvel nos últimos 20 dias. Dependendo da versão do SQL Server, haverá um método diferente para fazer o cálculo. E, como veremos mais adiante, as versões mais recentes do SQL Server têm funções que permitem um cálculo muito mais efetivo. SQL Server 2017 e posterior Média móvel Esta versão faz uso de uma função de janela agregada. O que é novo no SQL 2017 é a possibilidade de restringir o tamanho da janela, especificando quantas linhas que precedem a janela devem conter: as linhas anteriores são 19, pois incluiremos a linha atual também no cálculo. Como você pode ver, o cálculo da média móvel no SQL Server 2017 é bastante simples. A figura abaixo demonstra o princípio de janelas. A linha atual é marcada com amarelo. A janela é marcada com um fundo azul. A média móvel é simplesmente a média de QuoteClose nas linhas azuis: janela média T-SQL. Os resultados dos cálculos em versões anteriores do SQL Server são os mesmos, então eles não serão exibidos novamente. SQL Server 2005 8211 2008R2 Média móvel Esta versão faz uso de uma expressão de tabela comum. O CTE é auto-referenciado para obter as últimas 20 linhas para cada linha: Média em Movimento antes do SQL Server 2005 A versão pré 2005 usará uma junção externa esquerda para a mesma tabela para obter as últimas 20 linhas. A tabela externa pode ser dita para conter a janela em que queremos calcular uma média: Comparação de desempenho Se executamos os três métodos diferentes simultaneamente e verifique o plano de execução resultante, há uma diferença dramática no desempenho entre os métodos: Comparação de três Métodos diferentes para calcular a média móvel Como você pode ver, as melhorias na função de janelas no SQL 2017 fazem uma grande diferença no desempenho. Conforme mencionado no início desta publicação, as médias móveis são usadas como uma ferramenta para ilustrar as tendências. Uma abordagem comum é combinar médias móveis de diferentes comprimentos, a fim de detectar mudanças nas tendências de curto, médio e longo prazo, respectivamente. De particular interesse são o cruzamento de linhas de tendência. Por exemplo, quando a tendência curta se move sobre a tendência longa ou média, isso pode ser interpretado como um sinal de compra na análise técnica. E quando a tendência curta se move sob uma linha de tendência mais longa, isso pode ser interpretado como um sinal de venda. O gráfico abaixo mostra Quotes, Ma20, Ma50 e Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 vendem e vendem sinais. Esta publicação no blog faz parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server. Veja as outras publicações aqui. Postado por Tomas Lind