Mover a consulta de sql média

A média móvel exponencial em T-SQL As médias móveis exponentes são semelhantes às médias móveis ponderadas, na medida em que atribuem menos peso às mudanças há muito tempo e mais peso às mudanças recentes. As médias móveis ponderadas são lineares, mas as médias móveis exponenciais são exponenciais. Ou seja, o peso pode ser expresso como uma curva: existe uma ótima maneira de calcular as médias móveis exponenciais no T-SQL usando um recurso indocumentado sobre variáveis ​​e totais em execução no SQL Server. Nesta publicação no blog, vou mostrar como usar esse método para calcular a média móvel exponencial em T-SQL, mas também apresentarei um método que esteja usando recursos padrão no SQL Server. Infelizmente, isso significa usar um loop. Nos exemplos, calculo uma média móvel exponencial de 9 dias. Os exemplos utilizam o banco de dados TAdb. Um script para criar o TAdb pode ser encontrado aqui. Média móvel exponencial (EMA): Método de execução de totais A teoria por trás das funcionalidades totais em execução em atualizações é descrita em detalhes por Jeff Moden em seu artigo, Resolvendo os Problemas de Roteamento Total e Ordinal. Outros recursos que descrevem o uso desse método para calcular EMA são as postagens do blog Calculando as médias móveis com o T-SQL por Gabriel Priester e o fórum Exponential Moving Average Challenge. Ambos no SQL Server Central. Basicamente, no T-SQL você pode atualizar variáveis, bem como colunas em uma declaração de atualização. As atualizações são feitas linha a linha internamente pelo SQL Server. Esse comportamento de linha a linha é o que torna o cálculo de um total executável possível. Este exemplo mostra como funciona: Observe que 8220ColumnRunningTotal8221 é um total executado de 8220ColumnToSum8221. Usando este método, podemos calcular EMA9 com este T-SQL: o cálculo de EMA é bastante simples. Usamos a linha atual e a anterior, mas com mais peso para a linha atual. O peso é calculado pela fórmula 2 (19), onde 822098221 é o parâmetro para o comprimento da EMA. Para calcular EMA9 para a linha 10 acima, o cálculo é: neste caso, a linha atual obtém 20 do peso (2 (19) 0,2) e a linha anterior recebe 80 do peso (1-2 (19) 0,8). Você encontra este cálculo na declaração acima na instrução CASE: Média de Movimento Exponencial (EMA): Método de Looping Tanto quanto eu sei, exceto o método de execução de totais descrito acima, não há como calcular EMA usando uma instrução SQL baseada em conjunto . Portanto, o T-SQL abaixo está usando um loop while para calcular EMA9: os resultados são os mesmos que no exemplo de totais em execução acima. Desempenho Como esperado, a versão de totais em execução baseada em conjunto é muito mais rápida do que a versão do loop. Na minha máquina, a solução baseada em conjunto era de cerca de 300 ms, em comparação com cerca de 1200 com a versão do loop. A versão de loop está mais em conformidade com os padrões SQL, no entanto. Portanto, a escolha entre os métodos depende do que seja o mais importante para você, desempenho ou padrões. A média móvel exponencial pode ser usada na análise de tendências, como ocorre com os outros tipos de médias móveis, média movente simples (SMA) e média móvel ponderada (WMA). Existem também outros cálculos em análises técnicas que utilizam o EMA, MACD, por exemplo. 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 Tomas Lind - Serviços de consultoria como SQL Server DBA e Desenvolvedor de Banco de Dados em High Coast Database Solutions AB. Movindo média em T-SQL Um cálculo comum na análise de tendências é a média móvel (ou rolando). 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 Moeda em movimento 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 antigas 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 associação 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 verificamos 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 enorme 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. Sinais de compra e venda T-SQL Ma20, Ma50, Ma200. Esta publicação no blog faz parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server. Veja as outras publicações aqui. Postado por Tomas LindI estou trabalhando com o SQL Server 2008 R2, tentando calcular uma média móvel. Para cada registro na minha opinião, gostaria de coletar os valores dos 250 registros anteriores e, em seguida, calcular a média para esta seleção. As minhas colunas de exibição são as seguintes: TransactionID é exclusivo. Para cada ID de transação. Gostaria de calcular a média do valor da coluna, em relação aos 250 registros anteriores. Então, para TransactionID 300, colete todos os valores das 250 linhas anteriores (a exibição é ordenada por TransactionID) e, em seguida, na coluna MovAvg, escreva o resultado da média desses valores. Estou procurando coletar dados dentro de uma variedade de registros. Solicitado 28 de outubro 14 às 20:58