Moving average in oracle sql

Rolling Average dengan fungsi analisis Oracle Contoh kecil ini akan menunjukkan bagaimana menggunakan Oracle fungsi analitis untuk mendapatkan rata-rata rolling. Pertama Anda harus membuat dan memuat tabel yang berisi rata-rata temprature setiap bulan di Edinburgh pada tahun 1764-1820. Script yang bisa dilakukan bisa ditemukan disini. Setelah mengisi tabel ini, gunakan pernyataan ini untuk menemukan suhu rata-rata selama 12 bulan terakhir untuk setiap bulan pada hasil yang ditentukan: Hasil (disingkat) adalah: Kolom kedua dan ketiga adalah bulan dan tahun. Kolom pertama adalah suhu rata-rata untuk bulan ini kolom terakhir adalah rata-rata suhu rata-rata saat ini dan 11 bulan terakhir. Rata-rata di T-SQL Perhitungan umum dalam analisis tren adalah rata-rata pergerakan (atau rolling). Rata-rata bergerak adalah rata-rata, misalnya, 10 baris terakhir. Rata-rata bergerak menunjukkan kurva yang lebih mulus daripada nilai aktual, lebih dengan periode yang lebih lama untuk rata-rata bergerak, menjadikannya alat yang baik untuk analisis tren. Postingan blog ini akan menunjukkan bagaimana cara menghitung moving average di T-SQL. Metode yang berbeda akan digunakan tergantung dari versi SQL Server. Bagan di bawah ini menunjukkan efek merapikan (garis merah) dengan rata-rata pergerakan 200 hari. Harga saham adalah garis biru. Tren jangka panjang terlihat jelas. T-SQL Moving Avergage 200 days Demonstrasi di bawah ini memerlukan database TAdb yang bisa dibuat dengan script yang ada di sini. Dalam contoh yang akan datang kita akan menghitung moving average selama 20 hari terakhir. Bergantung pada versi SQL Server, akan ada metode yang berbeda untuk melakukan perhitungan. Dan, seperti yang akan kita lihat nanti, versi SQL Server yang lebih baru memiliki fungsi yang memungkinkan perhitungan jauh lebih efektif. SQL Server 2012 dan kemudian Moving Average Versi ini menggunakan fungsi window agregat. Apa yang baru di SQL 2012 adalah kemungkinan untuk membatasi ukuran jendela dengan menentukan berapa banyak baris yang mendahului jendela harus berisi: Baris sebelumnya adalah 19, karena kita akan menyertakan baris saat ini juga dalam penghitungan. Seperti yang bisa Anda lihat, perhitungan moving average di SQL Server 2012 cukup sederhana. Gambar di bawah menunjukkan prinsip windowing. Baris saat ini ditandai dengan warna kuning. Jendela ditandai dengan latar belakang biru. Rata-rata bergerak hanyalah rata-rata quoteClose pada garis biru: T-SQL Moving average window. Hasil perhitungan di versi SQL Server yang lebih lama sama, jadi tidak akan ditampilkan lagi. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Versi ini menggunakan ekspresi tabel yang umum. CTE direferensikan sendiri untuk mendapatkan 20 baris terakhir untuk setiap baris: Moving Average sebelum SQL Server 2005 Versi pra tahun 2005 akan menggunakan outer outer join ke tabel yang sama untuk mendapatkan 20 baris terakhir. Tabel di luar dapat dikatakan mengandung jendela yang ingin kita hitung rata-rata: Perbandingan Kinerja Jika kita menjalankan tiga metode yang berbeda secara bersamaan dan memeriksa rencana pelaksanaan yang dihasilkan, ada perbedaan dramatis dalam kinerja antara metode: Perbandingan tiga Metode yang berbeda untuk menghitung moving average Seperti yang Anda lihat, peningkatan fungsi windowing di SQL 2012 membuat perbedaan besar dalam kinerja. Seperti yang disebutkan di awal posting ini, moving averages digunakan sebagai alat untuk menggambarkan tren. Pendekatan yang umum adalah menggabungkan rata-rata bergerak dengan panjang yang berbeda, untuk melihat perubahan dalam tren jangka pendek, menengah dan panjang masing-masing. Yang menarik adalah persimpangan garis tren. Misalnya, ketika tren pendek bergerak di atas tren panjang atau sedang, ini bisa diartikan sebagai sinyal beli dalam analisis teknis. Dan ketika tren pendek bergerak di bawah garis tren yang lebih panjang, ini bisa diartikan sebagai sinyal jual. Bagan di bawah ini menunjukkan Kutipan, Ma20, Ma50 dan Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 membeli dan menjual sinyal. Posting blog ini adalah bagian dari seri tentang analisis teknis, TA, di SQL Server. Lihat tulisan lainnya di sini. Diposting oleh Tomas LindIf Anda melihat pesan ini, browser Anda telah menonaktifkan atau tidak mendukung JavaScript. Untuk menggunakan fitur lengkap dari sistem bantuan ini, seperti pencarian, browser Anda harus mengaktifkan JavaScript. Rata-rata Bergerak Tertimbang Dengan Rata-rata Bergerak sederhana, setiap nilai data dalam quotwindowquot dimana perhitungan dilakukan diberi bobot atau bobot yang sama. Hal ini sering terjadi, terutama dalam analisis data harga keuangan, bahwa data kronologis terbaru harus membawa bobot yang lebih besar. Dalam kasus ini, rata-rata Tertimbang Bergerak (atau Eksponensial Moving Average - lihat topik berikut) fungsionalitas sering disukai. Pertimbangkan tabel yang sama dengan nilai data Penjualan selama dua belas bulan: Untuk menghitung Average Moving Average: Hitung berapa banyak interval data yang berpartisipasi dalam perhitungan Moving Average (yaitu ukuran dari perhitungan quotwindowquot). Jika jendela perhitungan dikatakan n, maka nilai data terbaru di jendela dikalikan dengan n, yang paling baru berikutnya dikalikan dengan n-1, nilai sebelum dikalikan dengan n-2 dan seterusnya untuk semua nilai. Di Jendela Bagilah jumlah semua nilai berlipat ganda dengan jumlah bobot untuk memberi Nilai Bergerak Rata-rata di atas jendela itu. Tempatkan nilai rata-rata tertimbang dalam kolom baru sesuai dengan rata-rata pembandingan yang diuraikan di atas. Untuk mengilustrasikan langkah-langkah ini, pertimbangkan apakah Average Average Moving Average Sales pada bulan Desember diperlukan (dengan menggunakan tabel Nilai Penjualan di atas). Istilah quot3-monthquot menyiratkan bahwa perhitungan quotwindowquot adalah 3, oleh karena itu algoritma perhitungan Weighted Moving Average untuk kasus ini seharusnya: Atau, jika rata-rata Moved Moving Average 3 bulan dievaluasi berdasarkan keseluruhan data asli, hasilnya akan menjadi : Moving Moving Average 3 bulan