Se você vir esta mensagem, seu navegador desativou ou não suporta JavaScript Para usar os recursos completos deste sistema de ajuda, como pesquisa, seu navegador deve ter o suporte a JavaScript ativado. Média móvel com média simples, cada valor de dados Na janela em que o cálculo é realizado é dado 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, Média Móvel Ponderada ou Média Móvel Exponencial - veja a seguinte funcionalidade de tópico é frequentemente preferred. Consider a mesma tabela de valores de dados de Vendas por doze meses. Para calcular uma Média Móvel Ponderada. Calcule quantos intervalos de dados estão participando no cálculo de média móvel, ou seja, o tamanho da janela de cálculo. Se a janela de cálculo é dita ser n, então o valor de dados mais recente na janela é multiplicado por n, o próximo multiplicador mais recente D 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 de médias de fuga descrito acima. Para ilustrar essas etapas, considere se uma Média Móvel Ponderada de Vendas de 3 meses em dezembro é necessária usando a tabela de valores de Vendas acima. 3 meses implica que a janela de cálculo 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.3 Média mensal ponderada. Média móvel em T-SQL. Um cálculo comum na análise de tendência é a média móvel ou móvel. A média móvel é a média das, por exemplo, as últimas 10 linhas. A média móvel mostra uma curva mais suave do que a média móvel. Valor real Es, mais com um período mais longo para a média móvel, tornando-se uma boa ferramenta para análise de tendências Esta postagem no blog irá mostrar como calcular a média móvel em T-SQL Métodos diferentes serão usados dependendo da versão do SQL Server. Abaixo demonstra a linha vermelha efeito de suavização com uma média móvel de 200 dias As cotações de ações são a linha azul A tendência de 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 tarde, as versões mais recentes do SQL Server Tem funções permitindo um cálculo muito mais eficaz. SQL Server 2012 e posterior Moving Average. This versão fazer uso de uma função de janela agregada O que é novo no SQL 2012 é a possibilidade de restringir o tamanho da janela por speci Fying quantas linhas que precedem a janela deve conter. Rows precedente é 19, porque vamos incluir a linha atual, bem como no cálculo Como você pode ver, o cálculo da média móvel no SQL Server 2012 é bastante simples. A figura abaixo demonstra a 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 janela média. Os resultados dos cálculos em versões mais antigas do SQL Server são o SQL Server 2005 2008R2 Moving Average. This versão fazer uso de uma expressão de tabela comum O CTE é auto referenciado para obter as últimas 20 linhas para cada row. Moving Média antes do SQL Server 2005. O pré 2005 versão usará uma junção externa à esquerda para a mesma tabela para obter as últimas 20 linhas A tabela externa pode ser dito para conter a janela que queremos calcular uma média de comparação. Performance. If executar os três diferentes Métodos simultaneamente e verificar o plano de execução resultante, há uma diferença dramática no desempenho entre os métodos parision de três métodos diferentes para calcular a média móvel. Como você pode ver, as melhorias janela de função no SQL 2012 faz uma enorme diferença no desempenho. 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 mudanças nas tendências de curto, médio e longo prazo, respectivamente. 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 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 Cotações, Ma20, Ma50 e Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar e vender sinais. Esta postagem no blog é parte de uma série sobre análise técnica, TA, em SQL Server Veja os outros posts here. Posted por Tomas Lind. This é uma pergunta Evergreen Joe Celko eu ignorar qual plataforma DBMS é usado Mas, em qualquer caso Joe foi capaz de responder há mais de 10 anos com SQL. Joe Celko SQL Puzzles and Answers Citation Essa última tentativa de atualização sugere que poderíamos usar o predicado para construir uma consulta que nos daria uma média móvel. É a coluna extra ou a abordagem de consulta melhor A consulta é tecnicamente melhor porque a abordagem UPDATE irá desnormalizar o banco de dados No entanto, Os dados históricos que estão sendo gravados não vai mudar e computar a média móvel é caro, você pôde considerar usar a coluna approach. SQL quebra-cabeça query. by todo o uniforme dos meios você apenas joga ao balde apropriado do peso dependendo da distância do ponto atual do tempo Por exemplo, pegue o peso 1 para datapoints dentro de 24 horas a partir do peso do datapoint atual 0 5 para datapoints dentro de 48hrs Esse caso importa o quanto datapoints consecutivos como 6 12am E 11 48pm estão distantes uns dos outros Um caso de uso que eu posso pensar seria uma tentativa de suavizar o histograma onde quer que datapoints não são densos o suficiente msciwoj 27 de maio de 15 às 22 22.I m não tenho certeza de que seu resultado esperado mostre clássico simples movimento Média móvel por 3 dias Porque, por exemplo, o primeiro triplo de números por definição dá. Mas você espera 4 360 e é confuso. No entanto, sugiro a seguinte solução, que usa a função de janela AVG Esta abordagem é muito mais eficiente claro E menos recursos intensivos do que o SELF-JOIN introduzido em outras respostas e estou surpreso que ninguém tenha dado uma solução melhor. Você vê que o AVG é envolvido com o caso quando rownum, em seguida, para forçar NULL s nas primeiras linhas, onde 3 dias Moving Average É meaningless. answered Feb 23 16 em 13 12.Nós podemos aplicar Joe Celko s sujo lado esquerdo juntar método como citado acima por Diego Scaravaggi para responder à pergunta como foi perguntado. Gera a saída solicitada. resultado Jan 9 16 em 0 33. Sua resposta.2017 St Ack Exchange, Inc.
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