Moving Average Oracle Sql

Se vir esta mensagem, o seu browser desativou ou não suporta JavaScript. Para usar os recursos completos deste sistema de ajuda, como a pesquisa, o navegador deve ter o suporte JavaScript ativado. Médias Móveis Ponderadas Com Médias Móveis Simples, cada valor de dados na quotwindow em que o cálculo é executado recebe um significado ou peso igual. É freqüentemente o caso, especialmente na análise de dados de preços financeiros, que mais dados cronologicamente recentes devem ter um peso maior. Nestes casos, a funcionalidade de Média Móvel Ponderada (ou Média Móvel Exponencial - veja o tópico a seguir) é freqüentemente preferida. Considere a mesma tabela de valores de dados de Vendas para doze meses: Para calcular uma Média Móvel Ponderada: Calcule quantos intervalos de dados estão participando no cálculo da Média Móvel (ou seja, o tamanho do cálculo quotwindowquot). Se a janela de cálculo é dita ser n, então o valor de dados mais recente na janela é multiplicado por n, o próximo mais recente multiplicado por n-1, o valor anterior ao multiplicado por n-2 e assim por diante para todos os valores na janela. Divida a soma de todos os valores multiplicados pela soma dos pesos para dar a Média Móvel Ponderada sobre essa janela. Coloque o valor da Média Móvel Ponderada em uma nova coluna de acordo com o posicionamento das médias de arrasto descrito acima. Para ilustrar essas etapas, considere se é necessária uma Média Móvel Ponderada de 3 meses de Vendas em dezembro (usando a tabela acima de valores de Vendas). O termo quot3-mês implica que o cálculo quotwindowquot é 3, portanto, o algoritmo de cálculo da Média Móvel Ponderada para este caso deve ser: Ou, se uma Média Móvel Ponderada de 3 meses foi avaliada em toda a gama original de dados, os resultados seriam : Média Móvel Ponderada de 3 mesesTempo médio em T-SQL Um cálculo comum na análise de tendências é a média móvel (ou contínua). 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 postagem no blog mostrará como calcular a média móvel em T-SQL. Diferentes métodos serão usados ​​dependendo da versão do SQL Server. O gráfico abaixo demonstra o efeito de alisamento (linha vermelha) com uma média móvel de 200 dias. As cotações de ações são a linha azul. A tendência a longo prazo é claramente visível. T-SQL Movendo Avergage 200 dias A demonstração abaixo requer o banco de dados TAdb que pode ser criado com o script localizado aqui. No próximo exemplo vamos calcular uma média móvel para os 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 eficaz. SQL Server 2012 e posterior Moving Average Esta versão faz uso de uma função de janela agregada. O que há de novo no SQL 2012 é a possibilidade de restringir o tamanho da janela, especificando quantas linhas que precedem a janela devem conter: Linhas precedentes é 19, porque incluiremos a linha atual também no cálculo. Como você pode ver, o cálculo da média móvel no SQL Server 2012 é bastante simples. A figura abaixo demonstra o princípio windowing. 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: T-SQL Moving average window. Os resultados dos cálculos em versões mais antigas do SQL Server são os mesmos, para que eles não serão mostrados novamente. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Esta versão faz uso de uma expressão de tabela comum. O CTE é auto referenciado para obter as últimas 20 linhas para cada linha: Movendo Média antes do SQL Server 2005 A versão anterior a 2005 usará uma junção externa esquerda na mesma tabela para obter as últimas 20 linhas. Comparação de desempenho Se executamos os três métodos diferentes simultaneamente e verificamos o plano de execução resultante, há uma diferença dramática no desempenho entre os métodos: Comparação de três Diferentes métodos para calcular a média móvel Como você pode ver, as melhorias na janela de função no SQL 2012 faz uma enorme diferença no desempenho. Como mencionado no início deste post, as médias móveis são usadas como uma ferramenta para ilustrar tendências. Uma abordagem comum é combinar médias móveis de diferentes comprimentos, a fim de detectar alterações nas tendências a curto, médio e longo prazo, respectivamente. De particular interesse são a passagem de linhas de tendência. Por exemplo, quando a tendência curta se move sobre a tendência de longo ou médio, isso pode ser interpretado como um sinal de compra em 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 Cotações, Ma20, Ma50 e Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar e vender sinais. Este blog é parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server. Veja os outros posts aqui. Postado por Tomas LindExponential Moving Average Houve uma pergunta agradável sobre OTN hoje sobre se há uma função padrão do Oracle para calcular a média móvel exponencial. A resposta é que não há tal função, mas com a cláusula modelo, você pode calculá-lo muito fácil. E é um ótimo exemplo do que eu quero dizer com o número variável de cálculos baseados em valores calculados, escrito na minha terceira parte do tutorial de cláusula modelo. Antes de hoje, eu nem sabia o que uma média móvel exponencial era exatamente. Você pode ler mais sobre isso aqui na Wikipedia ou aqui com um bom exemplo. A partir do primeiro link: Uma média móvel exponencial (EMA), aplica fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada ponto de dados mais antigo diminui exponencialmente, dando muito mais importância a observações recentes, enquanto ainda não descarta observações mais antigas inteiramente. A partir do segundo link: A fórmula para calcular uma média móvel exponencial (EMA) é: X EMA atual (ou seja, EMA a ser calculada) C Valor de dados original atual K Smoothing Constant P EMA anterior (O primeiro EMA no intervalo a ser calculado é Arbitrária e pode ser o valor de dados original correspondente ou, muitas vezes, um valor de média móvel simples K Smoothing Constant 2 / (1 n) E esta fórmula é seguida por um exemplo que eu estendi um pouco, usando esta tabela: Os registros do produto A corresponde ao exemplo no link. Eu fiz os números do produto B. Aqui está a consulta de cláusula modelo que implementa a fórmula. Nota como a fórmula traduzir diretamente para a única regra da cláusula do modelo. A constante de suavização K é Definido como .5, com base em uma janela de valores (n) igual a 3. Desafio: tente isso sem a cláusula do modelo e veja se você pode vir acima com algo mais abrangente 6 comentários: 11.2 recursos em uso com dat como (selecione 39A39 Data do produto 392009-01-0139, 10 quantidade da união dupla todos selecionam 39A39, data 392009-02-0139, 15 da união dupla todos selecionam 39A39, data 392009-03-0139, 17 da união dupla todos selecionam 39A39, data 392009-04-0139, 20 de dupla união todos selecionam 39A39, data 392009-05-0139, 22 de dupla união todos selecionam 39A39, data 392009-06-0139, 20 de dupla união todos selecionam 39A39, data 392009-07-0139 , 25 de dupla união todos selecionam 39A39, data 392009-08-0139, 27 de dupla união todos selecionam 39A39, data 392009-09-0139, 30 de dupla união todos selecionam 39A39, data 392009-10-0139, 35 de dual union Todos selecionam 39A39, data 392009-11-0139, 37 de união dupla todos selecionam 39A39, data 392009-12-0139, 40 de união dupla todos selecionam 39B39, data 392009-01-0139, 0 de união dupla todos selecionam 39B39, data 392009-02-0139, 50 de dupla união todos selecionam 39B39, data 392009-03-0139, 10 de dupla união todos selecionam 39B39, data 392009-04-0139, 40 de dupla união todos selecionam 39B39, data 392009-05-0139 , 15 de dupla união todos selecionam 39B39, data 392009-06-0139, 35 de dupla união todos selecionam 39B39, data 392009-07-0139, 30 de dupla união todos selecionam 39B39, data 392009-08-0139, 30 de dupla união Todos selecionar 39B39, data 392009-09-0139, 20 de união dupla todos selecionar 39B39, data 392009-10-0139, 20 de união dupla todos selecionar 39B39, data 392009-11-0139, 20 de dupla união todos selecionar 39B39, data 392009-12-0139, 20 a partir de dual), rns as (select dat. . Rownumber () over (partição por ordem de produto por mês) rn -. 2 / (1count () sobre (partição por produto)) k. 0,5 k de dat), res (produto, mês, quantidade, rn, x) como (selecione r. produto, r. month, r. amount, r. rn, r. amount x de rns r onde rn 1 union all select Ns. product, ns. month, ns. amount, ns. rn, ns. k (ns. amount - es. x) es. xx de rns ns, res es onde ns. rn es. rn 1 e ns. product es Produto, mês, quantidade, rn, rodada (x, 3) EMA de res ordem por produto, mês depois de computar o formulário fechado Eu vim com o seguinte código que se mais como uma ofuscação do que qualquer coisa abrangente. A idéia é criar múltiplos em execução usando uma concatenação de string e a funcionalidade xml-eval. As formas fechadas dos casos especiais só precisam de somas correntes. Há um caso geral e dois casos especiais que são muito mais fáceis: com t1 como (selecione o produto, o mês, o montante, o montante ci, o número do rownumber () sobre (partição por ordem de produto por mês) rn, --2 / (1 rownumber () Ki 0,5 ki das vendas), t2 como (produto selecionado, mês, quantidade, (caso quando rn 1 e 1 ki end ci) ai, caso quando rn 1 e 1 else (1 (RETIRAR (wmconcat (bi) sobre (PARTIÇÃO POR produto ORDEM POR MÊS linhas entre ENTRADA não precedida E CORRENTE ACTUAL), 39,39, 3939) RETORNAR conteúdo).getnumberval () mi FROM t2), t4 como (selecione produto, mês, quantidade, mi, (ai / mi) xi de t3) SELECT produto, MONTH, (PARTITION BY product ORDEM POR MÊS linhas entre ENTRADA SEM FIM E CURRENTE), 3) ema FROM t4 Caso especial K 0.5: com t1 como (selecione produto, mês, quantidade, rownumber () sobre (partição por produto ordem por mês) rn , Quantidade de energia (2, nvl (nullif (rownumber () sobre (partição por produto ordem por mês) - 1, 0), 1) (2, rn), 3) ema de t1 Caso especial K 2 / (1 i): com t1 como (selecione o produto, o mês, a quantidade, o número de rownumber ) Sobre (partição por produto ordem por mês) rn, quantidade rownumber () sobre (partição por produto ordem por mês) ci de vendas) selecione produto, mês, montante, Linhas entre a linha não precedida e a linha atual) 2 / (rn (rn 1)), 3) ema de t1 I39ll postar a prova da forma fechada se alguém estiver interessado nela. Este é um ótimo exemplo de quotfun com SQLquot :-) Uma combinação de XMLQuery, o wmconcat não documentado, e funções analíticas com a cláusula windowing. Eu gosto disso. Embora não seja tão abrangente quanto a variante de cláusula modelo e o recursivo de Rafu com um, como você mesmo disse. E claro, gostaria de ver a prova da forma fechada. Abordei outra questão: como otimizar a constante de suavização SELECT k - constante de suavização. Mse - erro quadrado médio FROM (SELECT FROM vendas MODEL DIMENSION BY (produto. ROWNUMBER () OVER (PARTITION BY produto ORDEM POR mês ASC) rn) AS P - 0 AS X. 0 AS SE - erro quadrado - - linha de trabalho e atributos - a) linha de trabalho é produto 39X39, rn 1 - b) atributos de trabalho são os seguintes:. 0 AS SSE - soma SE para todos os produtos / meses. 0 AS MSE - significa SSE para todos os produtos / meses. 0 AS k - para todos os produtos / meses. 0 AS PreMSE - MSE prévio de k39s para todos os produtos / meses. 0 AS diff - entre MSE atual e anterior. 0.1 AS delta - incremento inicial. 0 AS priorpt - ponto de partida inicial) REGRAS ITERATE (99) ATÉ (abs (diff39A39,1) lt 0,00010) (Cany, rn amountcv (), cv () K39A39,1 priorpt39A39,1 delta39A39,1. , Rn ORDER BY produto, rn ASC COALESCE (K39A39,1 Ccv (), cv () (1-K39A39,1) Xcv (), cv () - 1, Ccv (), cv ()) Pproduct, rn Xcv (), Cv () - 1. SEproduct, rn POWER (Ccv (), cv () - Xcv (), cv () - 1, 2) SSE39A39,1 SUM (SE) any, any MSE39A39,1 SUM (SE) any, any / 24. diff39A39,1 CASE iterationnumber QUANDO 0 então NULL ELSE preMSE39A39,1 - MSE39A39,1 END PreMSE39A39,1 MSE39A39,1 delta39A39,1 CASO QUANDO diff39A39,1 lt 0 THEN - abs (delta39A39 , 1/2) ELSE abs (delta39A39,1) ENDPT39A39,1 K39A39,1)) onde o produto 39A39 e rn 1 / K MSE ---------- --------- - .599999237 174.016094