คำนวณ เคลื่อนไหว เฉลี่ย - SQL เซิร์ฟเวอร์

คำนวณ เคลื่อนไหว เฉลี่ย - SQL เซิร์ฟเวอร์

Binary   ตัวเลือก โบรกเกอร์ - การจัดอันดับ
Forex   ทองคำ ซื้อขาย
Forex- เห็บ แผนภูมิ ซอฟแวร์


Forex -trading- Excel แม่แบบ ความแตกต่าง ระหว่าง ค่าเฉลี่ย ถ่วงน้ำหนัก และ เฉลี่ยเคลื่อนที่ สินค้าคงคลัง เฉลี่ย ค่าใช้จ่ายของ การย้าย บ้าน ก็อตแลนด์ Forex-cho-bystrzaków-peb pl ทางเลือก การซื้อขาย ระบบ ความคมชัด Forex- ไม่มี การสูญเสีย หุ่นยนต์

ฉันกำลังทำงานกับ SQL Server 2008 R2 พยายามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สำหรับแต่ละเร็กคอร์ดในมุมมองของฉันฉันต้องการรวบรวมข้อมูลจาก 250 ระเบียนก่อนหน้าและคำนวณค่าเฉลี่ยสำหรับการเลือกนี้ คอลัมน์มุมมองของฉันมีดังนี้: TransactionID ไม่ซ้ำกัน สำหรับแต่ละ TransactionID ฉันต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยสำหรับค่าของคอลัมน์มากกว่า 250 ระเบียนก่อนหน้า ดังนั้นสำหรับ TransactionID 300 ให้เก็บค่าทั้งหมดจากแถวก่อนหน้า 250 แถว (มุมมองจะเรียงลำดับจากมากไปน้อยโดย TransactionID) จากนั้นในคอลัมน์ MovAvg จะเขียนค่าเฉลี่ยของค่าเหล่านี้ ฉันต้องการรวบรวมข้อมูลภายในช่วงระเบียน ถาม 28 ต.ค. ที่เวลา 20: 58 ก่อนหน้านี้เราได้พูดถึงวิธีการเขียนค่าเฉลี่ยของม้วนใน Postgres ตามความต้องการที่เป็นที่นิยมได้แสดงวิธีการทำเช่นเดียวกันใน MySQL และ SQL Server รวมทั้งวิธีการอธิบายแผนภูมิที่มีเสียงดังเช่นนี้ด้วยเส้นเฉลี่ย 7 วันดังนี้: ความคิดที่ยิ่งใหญ่แผนภูมิแรกของเราด้านบนมีความดังและมีข้อมูลที่เป็นประโยชน์ เราสามารถทำให้เป็นไปอย่างราบรื่นโดยการคำนวณค่าเฉลี่ย 7 วันที่ด้านบนของข้อมูลพื้นฐาน ซึ่งสามารถทำได้ด้วยฟังก์ชันหน้าต่างการรวมตัวหรือคำจำกัดความย่อยที่มีความสัมพันธ์ - รวมทั้งสองอย่างแรก เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยก่อนหน้าซึ่งหมายความว่าค่าเฉลี่ยจุดในวันที่ 7 ของเดือนมีค่าเฉลี่ย 7 วันแรก การมองเห็นจะเป็นการเลื่อนตำแหน่งของกราฟไปทางขวาเนื่องจากมีการเพิ่มขึ้นเป็นเวลานานในเจ็ดวันต่อไปนี้ ขั้นแรกสร้างตารางจำนวนขั้นกลางเราต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยสำหรับจำนวนการลงชื่อสมัครใช้ทั้งหมดในแต่ละวัน สมมติว่าเรามีตารางผู้ใช้ทั่วไปที่มีแถวต่อผู้ใช้รายใหม่และสร้างไทม์สแต้มเราสามารถสร้างตารางการลงชื่อสมัครใช้ของเราได้ดังนี้: ใน Postgres และ SQL Server คุณสามารถใช้งานนี้เป็น CTE ใน MySQL คุณสามารถบันทึกเป็นตารางชั่วคราวได้ Postgres Rolling Average โชคดีที่ Postgres มีฟังก์ชันของหน้าต่างซึ่งเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการคำนวณค่าเฉลี่ยในการทำงาน แบบสอบถามนี้อนุมานว่าวันที่ไม่มีช่องว่าง แบบสอบถามมีค่าเฉลี่ยในช่วงเจ็ดแถวที่ผ่านมาไม่ใช่วันที่เจ็ดที่ผ่านมา หากข้อมูลของคุณมีช่องว่างให้เติมข้อมูลเหล่านี้ด้วยคำสั่ง generateseries หรือเข้าร่วมกับตารางที่มีแถววันที่หนาแน่น MySQL Rolling Average MySQL ขาดฟังก์ชันหน้าต่าง แต่เราสามารถคำนวณได้โดยใช้ Self-Join สำหรับแต่ละแถวในตารางการนับของเราเราเข้าร่วมทุกแถวที่อยู่ในช่วงเจ็ดวันที่ผ่านมาและใช้ค่าเฉลี่ย แบบสอบถามนี้จะจัดการกับช่องว่างของวันที่โดยอัตโนมัติขณะที่เรากำลังดูแถวภายในช่วงวันที่แทนที่จะเป็นแถว N ก่อนหน้า SQL Server Rolling Average SQL Server มีฟังก์ชันของหน้าต่างดังนั้นการคำนวณค่าเฉลี่ยโดยรวมสามารถทำได้ทั้งแบบ Postgres หรือแบบ MySQL สำหรับความเรียบง่ายใช้ MySQL เวอร์ชันที่มีการเข้าร่วมด้วยตนเอง นี่คือ conceptually เช่นเดียวกับใน MySQL การแปลเพียงอย่างเดียวคือฟังก์ชัน dateadd และระบุชื่อกลุ่มตามคอลัมน์อย่างชัดเจน ค่าเฉลี่ยอื่น ๆ เราเน้นที่ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก 7 วันในโพสต์นี้ ถ้าเราต้องการดูค่าเฉลี่ยชั้นนำ 7 วันการจัดเรียงวันในทิศทางอื่นทำได้ง่ายเพียงใด ถ้าเราต้องการดูค่าเฉลี่ยที่ตรงกลางให้ใช้ wed: Postgres: แถวระหว่าง 3 ก่อนหน้าและ 3 ตาม MySql: ระหว่าง signups.date - 3 และ signups.date 3 ใน MySQL SQL Server: ระหว่าง dateadd (day, -3, signups) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน T-SQL การคำนวณโดยทั่วไปในการวิเคราะห์แนวโน้มคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (หรือกลิ้ง) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของตัวอย่างเช่น 10 แถวล่าสุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงเส้นโค้งที่ราบรื่นกว่าค่าจริงมากขึ้นโดยมีระยะเวลายาวนานกว่าสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ดีสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้ม โพสต์บล็อกนี้จะแสดงวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน T-SQL วิธีต่างๆจะใช้ขึ้นอยู่กับรุ่นของ SQL Server กราฟด้านล่างแสดงให้เห็นถึงผลการปรับให้เรียบ (เส้นสีแดง) โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ราคาหุ้นเป็นเส้นสีน้ำเงิน แนวโน้มในระยะยาวสามารถมองเห็นได้ชัดเจน T-SQL Moving Avergage 200 วันการสาธิตด้านล่างนี้ต้องการฐานข้อมูล TAdb ที่สามารถสร้างขึ้นพร้อมกับสคริปต์ที่อยู่ที่นี่ ในตัวอย่างที่จะเกิดขึ้นเราจะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 20 วันที่ผ่านมา ขึ้นอยู่กับรุ่นของ SQL Server จะมีวิธีการอื่นในการคำนวณ และตามที่เราจะเห็นในภายหลัง SQL Server รุ่นใหม่มีฟังก์ชันที่ช่วยให้การคำนวณมีประสิทธิภาพมากขึ้น SQL Server 2012 และรุ่นที่ใหม่กว่า Moving Average รุ่นนี้ใช้ฟังก์ชันหน้าต่างรวม Whats ใหม่ใน SQL 2012 คือความเป็นไปได้ที่จะ จำกัด ขนาดของหน้าต่างโดยการระบุว่าแถวก่อนหน้าหน้าต่างควรประกอบด้วย: แถวก่อนเป็น 19 เพราะเราจะรวมแถวปัจจุบันเช่นกันในการคำนวณ อย่างที่คุณเห็นการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน SQL Server 2012 ทำได้ง่ายมาก รูปด้านล่างนี้แสดงให้เห็นถึงหลักการของ windowing แถวปัจจุบันมีเครื่องหมายสีเหลือง หน้าต่างถูกทำเครื่องหมายด้วยพื้นหลังสีน้ำเงิน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยของ QuoteClose ในบรรทัดสีน้ำเงิน: หน้าต่างการย้ายโดยเฉลี่ยของ T-SQL ผลลัพธ์ของการคำนวณใน SQL Server รุ่นเก่าจะเหมือนกันดังนั้นจะไม่มีการแสดงอีกครั้ง SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average รุ่นนี้ใช้นิพจน์ตารางร่วมกัน CTE มีการอ้างถึงตนเองเพื่อรับแถว 20 แถวสุดท้ายสำหรับแต่ละแถว: ค่าเฉลี่ยก่อนย้าย SQL Server 2005 รุ่นก่อนปี 2005 จะใช้การรวมด้านซ้ายที่ด้านซ้ายไปยังตารางเดียวกันเพื่อรับแถวสุดท้าย 20 แถว ตารางด้านนอกสามารถกล่าวได้ว่ามีหน้าต่างที่เราต้องการคำนวณโดยเฉลี่ยเมื่อ: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพหากเราใช้วิธีการที่แตกต่างกันสามแบบพร้อมกันและตรวจสอบแผนการดำเนินงานที่เกิดขึ้นมีความแตกต่างอย่างมากในประสิทธิภาพระหว่างวิธีการ: การเปรียบเทียบสาม วิธีการต่างๆในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในขณะที่คุณสามารถดูได้การปรับปรุงฟังก์ชัน windowing ใน SQL 2012 จะทำให้ประสิทธิภาพในการทำงานแตกต่างกันมาก ดังที่ได้กล่าวไว้ในตอนต้นของบทความนี้การย้ายค่าเฉลี่ยจะใช้เป็นเครื่องมือในการอธิบายแนวโน้ม วิธีการทั่วไปคือการรวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของความยาวที่ต่างกันเพื่อให้มีการเปลี่ยนแปลงในระยะสั้นระยะกลางและระยะยาวตามลำดับ ความสนใจเป็นพิเศษคือการข้ามเส้นแนวโน้ม ตัวอย่างเช่นเมื่อแนวโน้มระยะสั้นเคลื่อนที่ไปตามแนวโน้มระยะยาวหรือระยะปานกลางสิ่งนี้อาจแปลได้ว่าเป็นสัญญาณซื้อในการวิเคราะห์ทางเทคนิค และเมื่อแนวโน้มระยะสั้นเคลื่อนที่ไปตามเส้นแนวโน้มที่ยาวขึ้นสิ่งนี้สามารถตีความได้ว่าเป็นสัญญาณการขาย แผนภูมิด้านล่างแสดงคำคม Ma20, Ma50 และ Ma200 T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 สัญญาณซื้อและขาย โพสต์บล็อกนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรี่ส์เกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางเทคนิค TA ใน SQL Server ดูโพสต์อื่นที่นี่ โพสต์โดย Tomas Lind
สามารถ -I- make- a-lot   ของ เงิน ซื้อขาย ตัวเลือก
Forex- วัน ซื้อขาย กลยุทธ์ หนังสือ