Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2 aus. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Die la Rger das Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz in meinem Ich möchte die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Selektion berechnen. Meine Ansichtspalten sind wie folgt. TransactionID ist eindeutig Für jede TransactionID möchte ich den Durchschnitt für Spaltenwert über den vorherigen berechnen 250 Datensätze So für TransactionID 300, sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen Ansicht sortiert absteigend von TransactionID und dann in Spalte MovAvg schreiben das Ergebnis des Durchschnitts dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln Bei 20 58.Weighted gleitenden Durchschnitt in TSQL. In einem früheren Post zeigte ich die Berechnung der gleitenden Durchschnitte in T-SQL Allerdings gibt es einen großen Nachteil mit einfachen gleitenden Durchschnitten Preisänderungen in der Beg Inning der Periode haben die gleiche Bedeutung wie neuere Preisänderungen Irgendwie möchtest du den Preisänderungen unterschiedliche Gewichte zuordnen, so dass die letzten Änderungen das meiste Gewicht erhalten. Zu diesem Zweck kann ein gewichtetes Moving Average WMA berechnet werden Dieser Blog-Post Ich werde zwei verschiedene Methoden, um WMA zu berechnen, eine, die auf SQL Server 2005 und später verwendet werden kann, und die andere Version ist für SQL Server-Versionen früher als 2005.Um das relative Gewicht jeder Preisänderung zu berechnen, brauchen wir Um die Position jeder Preisänderung relativ zum berechneten Tag zu kennen. Aus diesem Grund kann eine Fensterfunktion nicht verwendet werden. Es ist nicht möglich, Informationen aus den einzelnen Zeilen im Fenster zu erhalten. Im folgenden Beispiel werden wir den gewichteten gleitenden Durchschnitt für 9 berechnen Tage WMA9 Das Beispiel verwendet das TAdb Ein Skript, um TAdb zu erstellen kann hier gefunden werden. Unabhängig von der SQL Server Version, für jede Zeile müssen wir auf die 8 vorherigen Zeilen zugreifen, 9 mit der aktuellen Zeile enthalten Diese 9 Zeilen werden Seien Sie das Fenster, das unsere Preisänderungen enthält Jede Zeile in diesem Fenster wird ein lineares Gewicht zugewiesen, das mit der gleichen Menge für jede Zeile bis die aktuelle Zeile erhöht wird. Das Gewicht für jede Zeile wird mit Hilfe der Fensterreihenposition relativ berechnet Auf die aktuelle Zeile Lassen Sie uns sagen, wir wollen WMA für die 9. Zeile Zitate aus TAdb StockId berechnen 1.1 30,02 30,02 2 30,33 60,66 3 30,33 90,99 4 30,44 121,76 5 30,24 151,20 6 30,27 181,62 7 29,87 209,09 8 30,00 240,00 9 30,02 270,18 Die Summe der oben genannten ist 1355,52 Diese wird dann durch die Summe der Gewichte, das ist 1 2 3 4 5 6 7 8 9 45 Die WMA9 für Zeile 9 ist 1355,52 45 30,12.Wenn Sie WMA anders als für 9 Tage berechnen möchten, verwenden Sie die folgenden T-SQL erhalten Die GetNums2-Funktion hier, um den Divisor für die Periodenlänge zu erhalten, zum Beispiel 45 für 9 Tage WMA. Weighted Moving Average WMA Divisors. Weighted Moving Average SQL Server 2005 und später. Diese Version verwendet einen CTE, um die WMA. Result für 9 Tage zu berechnen Gleitender Durchschnitt WM A9.In den oben genannten Ergebnissen können Sie sehen, die WMA9 für Zeile 9 ist 30,12, wie zuvor berechnet. Weighted Moving Average vor SQL Server 2005.Der einzige Unterschied zwischen der SQL Server 2005-Version und diese ist die Verwendung eines gemeinsamen Tabellenausdruck Die Pre 2005-Version verwendet die tatsächlichen Tabellen anstelle von CTE. Wenn man einen einfachen gleitenden Durchschnitt berechnet und mit SQL Server 2012 oder später berechnet wird, kann man bei der Verwendung von Fensterfunktionen im Vergleich zu den alternativen Metohoden, die in älteren Versionen verwendet werden, eine enorme Leistungsverbesserung erkennen SQL Server Berechnungen von gewichteten gleitenden Durchschnitten können jedoch die Fensterfunktionen auf die gleiche Weise verwenden. Ein Vergleich zwischen der SQL Server 2005 Version von WMA zeigt eine kleine Verbesserung gegenüber den Versionen, die in älteren Versionen von SQL Server. T-SQL WMA SQL Server verwendet werden 2005 im Vergleich zu Pre 2005 Version. Wegen der kostspieligen Berechnungen in WMA beteiligt, könnte es eine gute Idee, die Ergebnisse zu bestehen. WMA werden in der gleichen Weise wie SMA verwendet, in Trendanalyse WMA hat mehr Gewicht auf die jüngsten Preisänderungen aber. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Sehen Sie die anderen Beiträge hier. Posted by Tomas Lind. Tomas Lind - Beratungsdienste als SQL Server DBA und Datenbank-Entwickler bei High Coast Database Solutions AB .
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