Exponential moving average in sql

Saya telah membaca diskusi yang Anda sebutkan. Hal ini berlaku untuk PostgreSQL karena diperbolehkan untuk membuat fungsi agregat yang ditentukan pengguna menggunakan SQL di PostgreSQL, namun tidak diperbolehkan di SQL Server. Menggunakan CTE rekursif adalah cara yang layak di SQL Server, namun saya melihat bahwa cara CTE dapat menyebabkan pemindaian tabel lebih banyak daripada fungsi jendela. Jadi saya membuat posting ini untuk menanyakan apakah mungkin untuk menghitung rata-rata bergerak eksponensial menggunakan fungsi jendela SQL Server 2012 seperti menghitung rata-rata bergerak sederhana. Ndash xiagao1982 14 Apr 13 jam 2:53 Pertama, Anda menghitung EMA (SMA (x)) dan bukan EMA (x). Kedua, quototot konstan Anda sebenarnya adalah nilai beta dalam rumus saya, bukan alfa. Dengan dua perubahan tersebut, SQLFiddle terlihat seperti ini: sqlfiddle6191921 Namun, masih ada sedikit perbedaan antara hasil aktual dan hasil yang diharapkan. Saya akan kembali dan melihat apakah definisi EMA mereka sesuai dengan yang saya tahu. Ndash Sebastian Meine 7 Mei 13 at 13:46 Saya hanya melihat formular di spreadsheet yang Anda lampirkan dan ini jauh dari definisi standar EMA. Rumus saya menghitung rata-rata pergerakan eksponensial dari sepuluh baris terakhir. Spreadsheet pertama menghitung rata-rata standar selama sepuluh baris terakhir dan kemudian rata-rata bergerak berbobot eksponensial tertimbang rata-rata. Ini mengikuti formular di sini: en. wikipedia. orgwikiEWMAchart ndash Sebastian Meine 7 Mei 13 di 13: 52 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. EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA EMA 12 dan 26 hari adalah rata-rata jangka pendek yang paling populer, dan indikator tersebut digunakan untuk menciptakan indikator seperti konvergensivergensi rata-rata bergerak (moving average convergence divergence (MACD) dan Persentase harga osilator (PPO). Secara umum, EMA 50 dan 200 hari digunakan sebagai sinyal tren jangka panjang. Pedagang yang menggunakan analisis teknis menemukan rata-rata bergerak sangat berguna dan berwawasan bila diterapkan dengan benar namun menimbulkan malapetaka jika digunakan dengan tidak semestinya atau disalahartikan. Semua rata-rata bergerak yang umum digunakan dalam analisis teknis adalah, pada dasarnya, indikator lagging. Akibatnya, kesimpulan yang diambil dari penerapan rata-rata bergerak ke bagan pasar tertentu adalah untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar atau untuk menunjukkan kekuatannya. Sangat sering, pada saat garis indikator rata-rata bergerak membuat perubahan untuk mencerminkan pergerakan yang signifikan di pasar, titik optimal masuk pasar telah berlalu. EMA memang berfungsi untuk mengurangi dilema ini sampai batas tertentu. Karena perhitungan EMA menempatkan lebih banyak bobot pada data terbaru, ia memeluk tindakan harga sedikit lebih ketat dan karena itu bereaksi lebih cepat. Hal ini diinginkan bila EMA digunakan untuk mendapatkan sinyal masuk perdagangan. Menafsirkan EMA Seperti semua indikator rata-rata bergerak, tren ini jauh lebih sesuai untuk pasar tren. Bila pasar berada dalam uptrend yang kuat dan berkelanjutan. Garis indikator EMA juga akan menunjukkan tren naik dan sebaliknya untuk tren turun. Pedagang yang waspada tidak hanya memperhatikan arah garis EMA tapi juga hubungan tingkat perubahan dari satu bar ke bar berikutnya. Misalnya, karena aksi harga dari uptrend yang kuat mulai merata dan membalikkan, tingkat perubahan EMA dari satu batang ke bar berikutnya akan mulai berkurang sampai saat garis indikator rata dan tingkat perubahannya nol. Karena efek lagging, pada titik ini, atau bahkan beberapa bar sebelumnya, tindakan harga seharusnya sudah berbalik arah. Oleh karena itu, mengikuti bahwa penurunan yang konsisten secara konsisten dalam perubahan EMA dapat digunakan sebagai indikator yang dapat mengatasi dilema yang disebabkan oleh efek lagging moving averages. Kegunaan Umum EMA EMA biasanya digunakan bersamaan dengan indikator lain untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar yang signifikan dan untuk mengukur validitasnya. Bagi pedagang yang berdagang intraday dan pasar yang bergerak cepat, EMA lebih bisa diterapkan. Cukup sering trader menggunakan EMA untuk menentukan bias trading. Misalnya, jika EMA pada grafik harian menunjukkan tren kenaikan yang kuat, strategi pedagang intraday mungkin hanya diperdagangkan dari sisi panjang pada grafik intraday.