오라클 평균 이동 평균

이 메시지가 표시되면 브라우저가 JavaScript를 사용하지 않거나 지원하지 않습니다. 이 도움말 시스템의 전체 기능 (예 : 검색)을 사용하려면 브라우저에서 JavaScript 지원이 활성화되어 있어야합니다. 움직이는 평균 이동. 단순 이동 평균을 사용하여 각 데이터 값 계산이 수행되는 창에서 동일한 중요도 또는 가중치를 부여합니다. 특히 금융 가격 데이터 분석에서 시간순으로 최신 데이터가 더 큰 가중치를 가져야하는 경우가 종종 있습니다. 이 경우 가중 이동 평균 또는 지수 이동 평균 - 다음 주제 기능을 자주 참조하십시오. 12 개월 동안 Sales 데이터 값의 동일한 테이블을 고려하십시오. 가중 이동 평균을 계산하십시오. 이동 평균 계산에 참여하는 데이터 간격의 수, 즉 계산 창의 크기를 계산하십시오. 계산 윈도우가 n이라고하면, 윈도우의 가장 최근의 데이터 값에 n을 곱하고, 그 다음으로 가장 최근의 곱셈 d를 n-1로 나눈 값, 그 전에 곱한 값을 Window의 모든 값에 대해 n-2로 곱하는 식으로 곱합니다. 곱한 값의 합계를 가중치의 합으로 나누면 해당 창에 대한 가중 이동 평균이됩니다 위에서 설명한 후행 평균 게재 순위에 따라 가중 이동 평균 값을 새 열에 배치합니다. 이러한 단계를 설명하기 위해 위의 판매 값 표를 사용하여 12 월의 3 개월 가중 이동 평균이 필요한지 고려하십시오. 용어 3 개월은 계산 창이 3임을 의미하므로이 경우 가중 이동 평균 계산 알고리즘을 사용해야합니다. 그렇지 않은 경우 3 개월 가중 이동 평균을 원래 데이터 범위 전체에 걸쳐 평가하면 결과는 다음과 같습니다 .3 - 월간 가중 이동 평균. T-SQL의 이동 평균. 경향 분석의 일반적인 계산은 이동 평균 또는 이동 평균입니다. 이동 평균은 예를 들어 최근 10 개 행의 평균입니다. 이동 평균은 실제 가치 es, 이동 평균에 대한 더 긴 기간으로 더 많은 경향 분석을위한 좋은 툴이 블로그 게시물은 T-SQL에서 이동 평균을 계산하는 방법을 보여줍니다. SQL Server의 버전에 따라 다른 방법이 사용됩니다. 차트 아래는 200 일 이동 평균을 가진 스무딩 효과 빨간색 선을 보여줍니다. 주가 지수는 파란 선입니다. 장기 추세가 명확하게 표시됩니다. T-SQL Moving Avergage 200 일. 아래의 데모에서는 스크립트로 작성할 수있는 TAdb 데이터베이스가 필요합니다. 곧 나오는 예제에서 우리는 지난 20 일 동안 이동 평균을 계산할 것입니다. SQL Server의 버전에 따라 계산을 수행 할 다른 방법이 있습니다. 그리고 나중에 보게 될 것처럼 새로운 버전의 SQL Server SQL Server 2012 이상 이동 평균. 이 버전은 집계 창 함수를 사용합니다. SQL 2012의 새로운 기능은 speci로 창 크기를 제한 할 수있는 가능성입니다 창 앞에 오는 행 수를 포함해야합니다. 앞의 행은 19입니다. 왜냐하면 계산에 현재 행을 포함시키기 때문입니다. 알 수 있듯이 SQL Server 2012에서 이동 평균을 계산하는 것은 매우 간단합니다. 아래 그림은 windowing principle 현재 행은 노란색으로 표시됩니다. 창은 파란색 배경으로 표시됩니다. 이동 평균은 파란색 선의 QuoteClose의 평균입니다. - SQL 이동 평균 창. 이전 버전의 SQL Server에서의 계산 결과는 SQL Server 2005 2008R2 이동 평균. 이 버전은 공통 테이블 식을 사용합니다. CTE는 각 행에 대해 마지막 20 개의 행을 가져 오기 위해 자체 참조됩니다. SQL Server 2005 이전의 평균 이동. 사전 2005 버전은 동일한 테이블에 왼쪽 외부 조인을 사용하여 마지막 20 개의 행을 가져옵니다. 외부 테이블은 평균을 계산할 창을 포함한다고 말할 수 있습니다. 성능 비교 .3 가지 다른 메서드를 동시에 실행하고 결과 실행 계획을 확인하면 이동 평균을 계산하는 세 가지 메서드의 메서드 구분 사이의 성능에 큰 차이가 있습니다. 알다시피 SQL 2012에서의 창 함수 향상은 성능에 큰 차이를 만듭니다. 이 게시물의 시작, 이동 평균은 추세를 설명하는 도구로 사용됩니다. 일반적인 접근 방식은 서로 다른 길이의 이동 평균을 결합하여 각각 단기, 중기 및 장기 추세의 변화를 파악하는 것입니다. 추세선 예를 들어, 짧은 추세가 장기 또는 중간 추세로 이동하면 기술 분석에서 구매 신호로 해석 될 수 있습니다. 그리고 추세선이 긴 추세선에서 움직이는 경우 이는 판매 신호로 해석 될 수 있습니다. 아래 도표는 Quotes, Ma20, Ma50 및 Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200의 신호를 판매하고 판매합니다. 이 블로그 게시물은 기술 분석, TA에 대한 SQL의 세리에이션의 일부입니다 서버 여기 다른 게시물을 참조하십시오. 토마스 린드에 의해 게시됩니다. 이것은 DBMS 플랫폼이 사용되는 것을 무시한 Evergreen Joe Celko 질문입니다. 그러나 Joe는 10 년 전 표준 SQL로 대답 할 수있었습니다. Joe Celko SQL Puzzles and Answers 인용문 마지막 업데이트 시도는 우리가 이동 평균을 줄 수있는 쿼리를 구성하기 위해 술어를 사용할 수 있다고 제안합니다. 추가 열 또는 쿼리 접근법이 더 좋습니다. UPDATE 접근법이 데이터베이스를 비정규 화하기 때문에 쿼리가 기술적으로 더 좋습니다. 그러나 기록되는 역사적인 데이터가 변경되지 않을 것이며 이동 평균을 계산하는 것은 비용이 많이 들지 않습니다. 컬럼 접근법을 사용하는 것이 좋습니다. SQL 퍼즐 query. by 모든 것을 의미합니다. 현재 시간 지점과의 거리에 따라 적절한 체중 버킷에 던지십시오. 예를 들어, 현재 datapoint 무게 0에서 4 시간 이내의 datapoints에 대해 1의 무게를가집니다. 48 시간 이내의 datapoints에 대해 5 그런 경우에는 6과 같은 연속적인 datapoints가 중요합니다. 12am 그리고 11 48pm은 서로 멀리 떨어져있다. 내가 생각할 수있는 유스 케이스는 데이터 포인트가 충분히 조밀하지 않은 곳에서 히스토그램을 부드럽게 만들기위한 시도 일 것이다. msciwoj May 27 15 22 22 22. 예상 결과 출력이 고전적인 단순 이동 예를 들어, 정의에 의한 숫자의 첫 3 배가 제공되기 때문에 4 360을 예상하고 혼란 스럽습니다. 그럼에도 불구하고 나는 창 함수 AVG를 사용하는 다음 솔루션을 제안합니다. 이 접근 방법은 훨씬 더 명확합니다 그리고 SELF-JOIN보다 리소스 집약적 인 것은 다른 답변에서 소개 된 바 있습니다. 아무도 더 좋은 해결책을 제시하지 못했다는 사실에 놀랐습니다. AVG는 rownum이 NULL을 처음 행에 넣을 때 대문자로 싸여 있습니다. 3 일 이동 평균 대답은 2 월 23 일 16시 13 분 12.We는 위 Celko의 질문에 답하기 위해 Diego Scaravaggi가 위에 언급 한 것처럼 더러운 왼쪽 외부 조인 방법을 적용 할 수 있습니다. 요청 된 결과를 생성합니다. 1 월 9 일 16시 33 분에 응답합니다. 당신의 대답 .2017 St ack Exchange, Inc.