Como calcular uma média móvel SQL sem uma atualização de cursor: Se você estiver trabalhando com as versões mais recentes do SQL Server, você pode usar as funções de janela para realizar a mesma coisa. Eu postei o código atualizado no final do post. Para este vídeo, eu ainda gosto do processo de pensamento de ancorar a uma data. Vídeo: média móvel de 3 dias em SQL Uma maneira eficiente de calcular uma média móvel em SQL usando alguns truques para definir âncoras de data. Há debates sobre a melhor maneira de fazer um SQL Moving Average no SQL Server. Algumas pessoas pensam que há momentos em que um cursor é mais eficiente. Outros acham que você pode fazer tudo de uma maneira baseada em set sem o cursor. No outro dia eu estava indo para calcular uma média móvel e meu primeiro pensamento foi usar um cursor. Eu fiz algumas pesquisas rápidas e encontrei esta pergunta do fórum: Moving Average no TSQL Há uma postagem que mostra uma subconsulta com uma data de âncora para ajudar a encontrar o offset de 1 e 2 dias. Aqui está o script que você pode usar para testar o resultado final do SQL Moving Average de 3 dias. Aqui está a consulta final. Aqui está a consulta que você usaria com o SQL Server 2012. Compartilhe isso: Médias móveis - médias simples e exponenciais Moving - simples e exponencial Introdução As médias móveis alisam os dados de preço para formar um indicador de tendência seguinte. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definir a direção atual com um atraso. As médias móveis são retardadas porque são baseadas em preços passados. Apesar desse atraso, as médias móveis ajudam a suavizar a ação dos preços e filtrar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bandas Bollinger. MACD eo Oscilador McClellan. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a Média Móvel Simples (SMA) e a Média Móvel Exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Here039s um gráfico com um SMA e um EMA nele: Cálculo simples da média móvel Uma média movente simples é dada forma computando o preço médio de uma segurança sobre um número específico dos períodos. A maioria das médias móveis são baseadas em preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias dos preços de fechamento dividida por cinco. Como seu nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são eliminados à medida que novos dados são disponibilizados. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel cobre simplesmente os últimos cinco dias. O segundo dia da média móvel cai o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua caindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 ao longo de um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 ao longo de um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor de média móvel está logo abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o dia um é igual a 13 eo último preço é 15. Os preços dos quatro dias anteriores eram mais baixos e isso faz com que a média móvel fique atrasada. Cálculo da média móvel exponencial As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel. Há três etapas para calcular uma média móvel exponencial. Primeiro, calcule a média móvel simples. Uma média móvel exponencial (EMA) tem que começar em algum lugar assim que uma média móvel simples é usada como o EMA anterior do período anterior no primeiro cálculo. Em segundo lugar, calcular o multiplicador de ponderação. Em terceiro lugar, calcule a média móvel exponencial. A fórmula abaixo é para um EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18,18 ao preço mais recente. Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de EMA 18.18. Um EMA de 20 períodos aplica uma ponderação de 9,52 ao preço mais recente (2 / (201) .0952). Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é mais do que a ponderação para o período de tempo mais longo. De fato, a ponderação cai pela metade cada vez que o período de média móvel dobra. Se você deseja uma porcentagem específica para uma EMA, use esta fórmula para convertê-la em períodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o parâmetro EMA039s: Abaixo está um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e um valor de 10- Dia média móvel exponencial para a Intel. As médias móveis simples são diretas e exigem pouca explicação. A média de 10 dias simplesmente se move conforme novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem. A média móvel exponencial começa com o valor da média móvel simples (22,22) no primeiro cálculo. Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controle. Como um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico por causa do curto período de retorno. Esta planilha só remonta 30 períodos, o que significa que o afeto da média móvel simples teve 20 períodos para se dissipar. StockCharts volta pelo menos 250 períodos (geralmente muito mais) para os seus cálculos para os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo totalmente dissipada. O fator de Lag Quanto maior a média móvel, mais o lag. Uma média móvel exponencial de 10 dias abraçará os preços muito de perto e virará logo após os preços virarem. Curtas médias móveis são como barcos de velocidade - ágil e rápido para mudar. Em contraste, uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados que o desaceleram. As médias móveis mais longas são como os petroleiros do oceano - lethargic e lentos mudar. É preciso um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de rumo. O gráfico acima mostra o SampP 500 ETF com uma EMA de 10 dias seguindo de perto os preços e uma moagem SMA de 100 dias mais alta. Mesmo com o declínio de janeiro-fevereiro, a SMA de 100 dias manteve o curso e não recusou. O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis de 10 e 100 dias quando se trata do fator de latência. Simples vs médias exponenciais Moving Embora existam diferenças claras entre médias móveis simples e médias móveis exponenciais, um não é necessariamente melhor do que o outro. As médias móveis exponenciais têm menos atraso e são, portanto, mais sensíveis aos preços recentes - e às recentes mudanças nos preços. As médias móveis exponenciais virarão antes de médias móveis simples. As médias móveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira média de preços para todo o período de tempo. Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. Preferência média móvel depende de objetivos, estilo analítico e horizonte de tempo. Chartists deve experimentar com ambos os tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O gráfico abaixo mostra a IBM com a SMA de 50 dias em vermelho ea EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais nítida do que o declínio no SMA. A EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou baixa até o final de março. Observe que a SMA apareceu mais de um mês após a EMA. Comprimentos e prazos A duração da média móvel depende dos objetivos analíticos. Curtas médias móveis (5-20 períodos) são mais adequados para as tendências de curto prazo e de negociação. Os cartistas interessados em tendências de médio prazo optariam por médias móveis mais longas que poderiam estender 20-60 períodos. Investidores de longo prazo preferem médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos de média móvel são mais populares do que outros. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Devido ao seu comprimento, esta é claramente uma média móvel a longo prazo. Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos chartists usam as médias móveis de 50 dias e de 200 dias junto. Curto prazo, uma média móvel de 10 dias foi bastante popular no passado porque era fácil de calcular. Um simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Identificação de tendências Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais. Como mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo. Esses exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel se aplica a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços. Uma média móvel em ascensão mostra que os preços estão aumentando. Uma média móvel em queda indica que os preços, em média, estão caindo. A subida da média móvel de longo prazo reflecte uma tendência de alta a longo prazo. A queda da média móvel a longo prazo reflecte uma tendência de baixa a longo prazo. O gráfico acima mostra 3M (MMM) com uma média móvel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte. A EMA de 150 dias recusou-se em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que foi necessário um declínio de 15 para reverter a direção dessa média móvel. Estes indicadores de atraso identificam inversões de tendência à medida que ocorrem (na melhor das hipóteses) ou depois de ocorrerem (na pior das hipóteses). MMM continuou menor em março de 2009 e, em seguida, subiu 40-50. Observe que a EMA de 150 dias não apareceu até depois desse aumento. Uma vez que o fez, no entanto, MMM continuou maior nos próximos 12 meses. As médias móveis trabalham brilhantemente em tendências fortes. Crossovers duplos Duas médias móveis podem ser usadas juntas para gerar sinais cruzados. Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Como com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o prazo para o sistema. Um sistema que utilizasse um EMA de 5 dias e um EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema usando uma SMA de 50 dias e um SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um crossover de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Isso também é conhecido como uma cruz de ouro. Um crossover de baixa ocorre quando a média móvel mais curta cruza abaixo da média móvel mais longa. Isso é conhecido como uma cruz morta. Os crossovers médios móveis produzem sinais relativamente atrasados. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto mais longos os períodos de média móvel, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam muito bem quando uma boa tendência se apodera. No entanto, um sistema de crossover média móvel irá produzir lotes de Whipsaws na ausência de uma forte tendência. Há também um método de crossover triplo que envolve três médias móveis. Mais uma vez, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta atravessa as duas médias móveis mais longas. Um simples sistema de crossover triplo pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra Home Depot (HD) com um EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta é o fechamento diário. Usando um crossover média móvel teria resultado em três whipsaws antes de pegar um bom comércio. O EMA de 10 dias quebrou abaixo do EMA de 50 dias em outubro atrasado (1), mas este não durou por muito tempo enquanto os 10 dias se moveram para trás acima em novembro meados de (2). Este cruzamento durou mais, mas o próximo crossover de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos níveis de preços de novembro, resultando em outra whipsaw. Esta cruz bearish não durou por muito tempo enquanto o EMA de 10 dias moveu para trás acima dos 50 dias alguns dias mais tarde (4). Depois de três sinais ruins, o quarto sinal prefigurou um movimento forte como o estoque avançou mais de 20. Existem dois takeaways aqui. Primeiramente, os crossovers são prone ao whipsaw. Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de agir ou exigir a EMA de 10 dias para mover acima / abaixo do EMA de 50 dias por um determinado montante antes de agir. Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrará uma linha representando a diferença entre as duas médias móveis exponenciais. MACD torna-se positivo durante uma cruz de ouro e negativo durante uma cruz morta. O Oscilador de Preço Percentual (PPO) pode ser usado da mesma forma para mostrar diferenças percentuais. Observe que o MACD e o PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não coincidirão com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle (ORCL) com a EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50,200,1). Havia quatro crossovers de média móvel durante um período de 2 1/2 anos. Os três primeiros resultaram em whipsaws ou maus negócios. Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como ORCL avançado para os 20s meados. Mais uma vez, os crossovers de média móvel funcionam muito bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Crossovers de preço As médias móveis também podem ser usadas para gerar sinais com crossovers de preços simples. Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel. Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel. Os crossovers do preço podem ser combinados para negociar dentro da tendência mais grande. A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior e a média móvel mais curta é usada para gerar os sinais. Um olharia para cruzes de preço de alta somente quando os preços já estão acima da média móvel mais longa. Isso seria negociar em harmonia com a maior tendência. Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartistas só se concentrarão nos sinais quando o preço se mover acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia tal sinal, mas tais cruzamentos de baixa seriam ignorados porque a tendência maior está para cima. Uma cruz bearish sugeriria simplesmente um pullback dentro de um uptrend mais grande. Uma volta cruzada acima da média móvel de 50 dias indicaria uma subida dos preços e continuação da maior tendência de alta. O gráfico seguinte mostra a Emerson Electric (EMR) com a EMA de 50 dias e a EMA de 200 dias. O estoque movido acima e realizada acima da média móvel de 200 dias em agosto. Houve mergulhos abaixo dos 50 dias EMA no início de novembro e novamente no início de fevereiro. Os preços recuaram rapidamente acima dos 50 dias EMA para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendência de alta. MACD (1,50,1) é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo do EMA de 50 dias. O EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento. MACD (1,50,1) é positivo quando o fechamento está acima do EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo do EMA de 50 dias. Suporte e Resistência As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa. Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger. Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar apoio perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular a longo prazo. Se fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizado. É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composite com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008. Os 200 dias fornecidos suportam várias vezes durante o avanço. Uma vez que a tendência reverteu com uma quebra de apoio superior dupla, a média móvel de 200 dias agiu como resistência em torno de 9500. Não espere suporte exato e níveis de resistência de médias móveis, especialmente as médias móveis mais longas. Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a superações. Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou de resistência. Conclusões As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As médias móveis são a tendência que segue, ou retardar, os indicadores que serão sempre um passo atrás. Isso não é necessariamente uma coisa ruim embora. Afinal, a tendência é o seu amigo e é melhor para o comércio na direção da tendência. As médias móveis asseguram que um comerciante está em linha com a tendência atual. Mesmo que a tendência é seu amigo, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo em intervalos de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes. Uma vez em uma tendência, as médias móveis mantê-lo-ão dentro, mas dar também sinais atrasados. Don039t esperar para vender no topo e comprar na parte inferior usando médias móveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de análise técnica, médias móveis não devem ser utilizados por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar RSI para definir overbought ou oversold níveis. Adicionando médias móveis para gráficos StockCharts As médias móveis estão disponíveis como um recurso de sobreposição de preços na bancada do SharpCharts. Usando o menu suspenso Sobreposições, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para o Open, H para o Alto, L para o Baixo e C para o Close. Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para deslocar as médias móveis para a esquerda (passado) ou para a direita (futuro). Um número negativo (-10) deslocaria a média móvel para a esquerda 10 períodos. Um número positivo (10) deslocaria a média móvel para o direito 10 períodos. Múltiplas médias móveis podem ser superados o preço parcela simplesmente adicionando outra linha de superposição para a bancada. Os membros do StockCharts podem alterar as cores eo estilo para diferenciar entre várias médias móveis. Depois de selecionar um indicador, abra Opções Avançadas clicando no pequeno triângulo verde. As Opções Avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias Móveis com Varreduras StockCharts Aqui estão alguns exemplos de varreduras que os membros da StockCharts podem usar para varrer para várias situações de média móvel: Bullish Moving Average Cross: Esta varredura procura ações com uma média móvel em ascensão de 150 dias simples e uma linha de alta dos 5 EMA de dia e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está subindo, desde que ela esteja negociando acima de seu nível cinco dias atrás. Um cruzamento de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias acima do volume médio. Bearish Moving Average Cross: Esta pesquisa procura por ações com uma queda de 150 dias de média móvel simples e uma cruz de baixa dos 5 dias EMA e 35 dias EMA. A média móvel de 150 dias está caindo enquanto ela está negociando abaixo de seu nível cinco dias atrás. Uma cruz de baixa ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo da EMA de 35 dias acima do volume médio. Estudo adicional O livro de John Murphy tem um capítulo dedicado a médias móveis e seus vários usos. Murphy abrange os prós e os contras de médias móveis. Além disso, Murphy mostra como as médias móveis funcionam com Bollinger Bands e sistemas de negociação baseados em canais. Análise Técnica dos Mercados Financeiros John MurphyAVG (Transact-SQL) ALL Aplica a função agregada a todos os valores. ALL é o padrão. DISTINCT Especifica que o AVG seja executado somente em cada instância exclusiva de um valor, independentemente do número de vezes que o valor ocorrer. Expressão É uma expressão da categoria de tipo de dados numérico exata ou aproximada, exceto para o tipo de dados bit. Funções agregadas e subconsultas não são permitidas. OVER (partitionbyclause orderbyclause) partitionbyclause divide o conjunto de resultados produzido pela cláusula FROM em partições às quais a função é aplicada. Se não for especificado, a função trata todas as linhas do conjunto de resultados da consulta como um único grupo. Orderbyclause determina a ordem lógica na qual a operação é executada. Pedido por cláusula é necessária. Para obter mais informações, consulte Cláusula OVER (Transact-SQL). O tipo de retorno é determinado pelo tipo de resultado avaliado da expressão. Decimal category (p, s) Se o tipo de dados de expressão é um tipo de dados de alias, o tipo de retorno também é do tipo de dados de alias. No entanto, se o tipo de dados base do tipo de dados de alias é promovido, por exemplo de tinyint para int. O valor de retorno é do tipo de dados promovido e não o tipo de dados alias. AVG () calcula a média de um conjunto de valores dividindo a soma desses valores pela contagem de valores nonnull. Se a soma exceder o valor máximo para o tipo de dados do valor de retorno um erro será retornado. O AVG é uma função determinística quando usado sem as cláusulas OVER e ORDER BY. Ele é não-determinístico quando especificado com as cláusulas OVER e ORDER BY. Para obter mais informações, consulte Funções determinísticas e não determinísticas. A. Usando as funções SUM e AVG para cálculos O exemplo a seguir calcula as horas de férias médias e a soma das horas de folga que os vice-presidentes de Ciclos de Trabalho Aventuras usaram. Cada uma dessas funções agregadas produz um único valor de resumo para todas as linhas recuperadas. O exemplo usa o banco de dados AdventureWorks2012. Rapazes, tenho problemas com o MySQL e preciso de sua ajuda. Anexo o arquivo xlsx no test. zip. Este arquivo xlsx é capaz de calcular a média móvel (coluna G - AVERAGE12MONTHS) da coluna F (FSUM). A média é dinâmica porque na coluna G é uma alimentação de linha, eg: Na célula G13 Ive a média da célula F2: F13, na célula G14 a média é das células F3: F14, na célula G15 a média é de Células F4: F15. Etc Eu preciso perceber a mesma média no mysql, qualquer sugestão Você pode me ajudar Qualquer ajuda seria muito apreciada r937 2013-10-29 16:27:17 UTC 2 eu não consigo ler arquivos zip eu não quero ler arquivos xlsx por favor reafirmar o seu Pergunta em termos de tabelas de banco de dados Miguel61 2013-10-29 17:16:22 UTC 3 eu não consigo ler arquivos zip eu não quero ler arquivos xlsx por favor reformular sua pergunta em termos de tabelas de banco de dados Ok, eu entendo. Nesta tabela page1-1 eu preciso: Na coluna FSUM atualização com soma de valores de colunas F1. F2 e F3 Na coluna calcular AVERAGE12MONTHS a média dinâmica da coluna FSUM A média é dinâmica porque na coluna AVERAGE12MONTHS é uma alimentação de linha, eg: No número de registro 12 Ive a média dos registros 1,2,3,4,5, 6,7,8,9,10,11 e 12 No número de registro 13 Ive a média dos registros 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 e 13 No número recorde 14 Ive a média dos registros 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13 e 14. R937 2013-10-29 18:40:43 UTC 4 Na coluna FSUM atualização com soma de valores de colunas F1. F2 e F3 permite iniciar com este problema isso dá a mensagem de erro Truncado valor DOUBLE incorreto 59.924,640002 eu acho que o problema é o uso de VARCHAR (255) para valores numéricos Miguel61 2013-10-30 08:38:22 UTC 5 permite iniciar Com este problema UPDATE page1-1 SET Fsum F1 F2 F3 isso dá a mensagem de erro Truncado valor DOUBLE incorreto 59.924,640002 Acho que o problema é o uso de VARCHAR (255) para valores numéricos obrigado por ajuda. Esta é a nova versão da tabela page1-1. Eu atualizo na coluna FSUM com soma de valores de colums F1. F2 e F3. Mas não consigo calcular a dinâmica média. Porque na coluna AVERAGE12MONTHS é uma alimentação de linha, eg: No número de registro 12 Ive a média dos registros 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 e 12 No número de registro 13 Ive a média dos registros 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 e 13 No número recorde 14 Ive a média dos registros 3,4,5,6,7,8, 9,10,11,12,13 e 14. As médias móveis exponenciais são semelhantes às médias móveis ponderadas, uma vez 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 médias móveis exponenciais em T-SQL usando um recurso não documentado sobre variáveis e totais em execução no SQL Server. Nesta postagem do blog vou mostrar como usar esse método para calcular a média móvel exponencial em T-SQL, mas também apresentarei um método que está usando recursos padrão no SQL Server. Infelizmente, isso significa usar um loop. Nos exemplos vou calcular uma média móvel exponencial de 9 dias. Os exemplos usam o banco de dados TAdb. Um script para criar TAdb pode ser encontrado aqui. A teoria por trás dos recursos totais em atualizações é descrita em detalhes por Jeff Moden em seu artigo Resolvendo os Problemas de Total Corrente e Ordinal Rank. Outros recursos que descrevem a utilização deste método para calcular EMA são o blog Calculando médias móveis com T-SQL por Gabriel Priester e o post do fórum Exponential Moving Average Challenge. Ambos no SQL Server Central. Basicamente, no T-SQL você pode atualizar variáveis, bem como colunas em uma instrução de atualização. As atualizações são feitas linha a linha internamente pelo SQL Server. Esse comportamento linha a linha é o que torna o cálculo de um total em execução possível. Este exemplo mostra como ele funciona: Observe que 8220ColumnRunningTotal8221 é um total de execução 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 do EMA. Para calcular EMA9 para a linha 10 acima, o cálculo é: Neste caso, a linha atual recebe 20 do peso (2 / (19) 0,2) ea linha anterior recebe 80 do peso (1-2 / (19) 0,8) . Você encontra esse cálculo na instrução acima na instrução CASE: MOVIMENTAÇÃO EXPRESSIVA (EMA): Método de looping Tanto quanto eu sei, exceto para o método de totais em execução descrito acima, não há maneira de 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, o conjunto baseado executando versão de totais é maneira mais rápida do que a versão de loop. Na minha máquina a solução baseada em conjunto foi de cerca de 300 ms, em comparação com cerca de 1200 com a versão de loop. A versão do laço é mais conforme aos padrões de SQL entretanto. Portanto, a escolha entre os métodos depende do que é mais importante para você, desempenho ou padrões. Uso A média móvel exponencial pode ser usada na análise de tendências, como nos outros tipos de médias móveis, Média Móvel Simples (SMA) e Média Móvel Ponderada (WMA). Há também outros cálculos na análise técnica que usa o EMA, MACD por exemplo. Este blog é parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server. Veja os outros posts aqui. Postado por Tomas Lind Tomas Lind - Serviços de consultoria como SQL Server DBA e desenvolvedor de banco de dados na High Coast Database Solutions AB.
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