T-SQL의 지수 이동 평균. 지수 이동 평균은 이전에 변경된 항목에 더 적은 가중치를 할당하고 최근 변경 사항에 더 많은 가중치를 할당한다는 점에서 가중 이동 평균과 유사합니다. 가중 이동 평균은 선형이지만 지수 이동 평균은 기하 급수적입니다. 가중치는 곡선으로 표현할 수 있습니다. SQL Server에서 변수 및 합계에 대한 문서화되지 않은 기능을 사용하여 T-SQL에서 지수 이동 평균을 계산할 수있는 좋은 방법이 블로그 게시물에서는 지수 이동을 계산하는 방법을 보여줍니다 평균 T-SQL, 하지만 또한 SQL Server에서 표준 기능을 사용하는 메서드를 제시 할 것입니다. 불행히도, 그 루프를 사용하는 것을 의미합니다. 예제에서는 9 일간 지수 이동 평균을 계산합니다. 예제에서는 데이터베이스 TAdb 스크립트를 사용합니다. TAdb는 여기에서 찾을 수 있습니다. 지수 이동 평균 EMA Running Totals Method. 업데이트에서 실행중인 총 기능에 대한 이론은 Jeff Moden이 그의 기사에서 자세하게 설명합니다 e 누적 합계 및 순위 순위 문제 해결. 이 방법을 사용하여 EMA를 계산하는 방법을 설명하는 다른 리소스는 블로그 게시물 Gabriel Priester의 T-SQL로 이동 평균 및 포럼 게시판 지수 이동 평균 과제 모두를 SQL Server Central에 게시하는 것입니다. T-SQL에서는 업데이트 문에서 열과 변수를 업데이트 할 수 있습니다. 업데이트는 SQL Server에서 내부적으로 행별로 완료됩니다. 행별로이 행 동작은 가능한 총 누적 계산을 가능하게합니다. 이 예제는 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 참고 ColumnRunningTotal은 ColumnToSum의 누적 합계입니다. 이 방법을 사용하면이 T-SQL을 사용하여 EMA9를 계산할 수 있습니다. EMA 계산은 현재 행과 이전을 사용하지만 현재 행에 더 많은 가중치를 사용합니다. 위의 10 행에 대한 EMA9를 계산하려면 다음과 같이 계산합니다. 이 경우 현재 행은 20 1 2 0 9 2 2의 가중치를 가지며 previo 우리 행은 80의 무게를 얻습니다. 1-2 1 9 0 8. 위 계산서는 CASE 문에서 위의 진술에서 찾아 볼 수 있습니다. 지수 이동 평균 EMA 루핑 방법. 위에서 설명한 실행 중 합계 방법을 제외하고는 아는 한, 집합 기반 SQL 문을 사용하여 EMA를 계산할 방법이 없습니다. 따라서 아래 T-SQL은 while 루프를 사용하여 EMA9를 계산합니다. 결과는 위의 누적 합계 예와 같습니다. 예상대로 누적 합계 집합 버전은 루프 버전보다 훨씬 빠릅니다. 내 컴퓨터에서 세트 기반 솔루션은 약 300 밀리 초였습니다 (루프 버전에서는 약 1200이었습니다). 루프 버전은 SQL 표준에 더 부합합니다. 따라서 메소드 간의 선택은 무엇이 가장 중요한지에 달려 있습니다 성능 또는 표준에 대해 지수 이동 평균을 사용할 수 있습니다. 다른 유형의 이동 평균, 단순 이동 평균 SMA 및 가중 이동 평균 WMA와 마찬가지로 지수 이동 평균을 추세 분석에 사용할 수 있습니다. 기술적 분석에서 다른 계산도 있습니다 예를 들어 EMA, MACD 등이 있습니다. 이 블로그 게시물은 SQL Server의 기술 분석, TA에 대한 시리즈의 일부입니다. 다른 게시물을 참조하십시오. Tomas Lind가 게시합니다. Thomas Lind - SQL Server DBA 및 데이터베이스 개발자로서 높은 컨설팅 서비스를 제공합니다. Coast Database Solutions AB. SQL Server 2008 R2와 함께 이동 평균을 계산하려고합니다. 내 레코드의 각 레코드에 대해 250 개의 이전 레코드 값을 수집하고이 선택의 평균을 계산하고 싶습니다. 보기 열은 다음과 같습니다. 트랜잭션 ID는 고유합니다. 각 TransactionID에 대해 이전 250 개 레코드에 대한 평균을 계산하고 싶습니다. 따라서 TransactionID 300의 경우 이전 250 개 행의 모든 값을 수집합니다. 보기는 TransactionID에 따라 내림차순으로 정렬 된 다음 MovAvg 열로 정렬됩니다 레코드의 범위 내에서 데이터를 수집하고자하는 이러한 값의 평균 결과를 작성하십시오. 10 월 28 일 14시 58 분. 데이터를 부드럽게하는 간단한 이동 평균을 사용하는 것은 너무 나쁜 일입니다. e SQL Anywhere 도움말의 기본 예제는 단순하지 않습니다. 이 예제를 너무 복잡하게 만드는 것 문제 설명 외에도 2000 년에 모든 제품 판매의 이동 평균을 월별로 계산합니다. 여기가 복잡해집니다. 두 가지가 있습니다. AVG function. a GROUP BY에 대한 참조. 그 자체만으로도 모든 SELECT에 대해 머리를 쓰는 사람이됩니다. 스텔스 WINDOW 절. WINDOW 절을 사용하지 않는 WINDOW 절은 WINDOW 키워드를 아무 것도 모르는 사람들에게 사용합니다. WINDOW 절은 누구와도 관련이 없습니다. WINDOW 절이 아니라 마음에 들었습니다. WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE 절에 코딩 할 수있는 모든 단일 구성 요소를 포함하는 구문은 간단한 ROWS 절이 아니라 완전한 RANGE 절, ORDER BY와 친밀한 관계가있는 행, 이 예제의 RANGE에 대한 RANGE의 선택은이 특정 예제에 대한보다 완전한 설명을 위해 쿼리를 올바르게 조작하는 데 중요합니다. 예 23 - 이동 평균 계산 Glenn Paulley의 탁월한 OLAP 백서 이제부터는 다시 돌아가 보자. 정말로 정말로 단순한 이동 평균. 다음 예제는 오늘날의 가치와 어제의 이동 평균과 함께 10 일 분량의 데이터를 표시합니다. 라인의 WINDOW 절 21 ~ 23 오늘 두 행을 포함하는 움직이는 창을 정의합니다. CURRENT ROW와 어제의 행 1 PRECEDING. WINDOW ORDER BY 절은 PRECEDING이 선행 행을 의미 하는지를 결정하고 ROWS 절은 창의 크기를 항상 두 행으로 결정합니다. 표현식 평균 19 번째 줄에있는 AVG는 WINDOW 절을 이름으로 참조하며 SQL Anywhere에 결과 집합의 각 행에 대한 2 행 슬라이딩 창에있는 두 값의 평균을 계산하도록 지시합니다. 그래서 2012 년 -02-02 10과 20의 평균은 15 000000입니다. for 2012-02-03 20과 10의 평균은 15 000000입니다. 2012-02-04 평균 10과 30은 20 000000입니다. 2012-02 -10과 60의 평균은 35 000000입니다. 첫 번째 행은 어떨까요? 2012-02-01 행에는 PRECEDING 행이 없으므로 움직이는 창에 대한 평균은 무엇입니까? Glenn Paulley의 흰색에 따르면 용지가 이동하는 경우에는 Null 값을 포함하는 행이 첫 번째 행 앞에 있고 마지막 행 뒤의 행은 inpu에 있다고 가정합니다 t. 이동 창이 2012-02-01에 CURRENT ROW로있을 때 1 PRECEDING 행에 NULL 값이 포함되고 SQL Anywhere가 NULL 값을 포함하는 AVG를 계산할 때 NULL이 아닌 것으로 간주합니다. 분자 또는 분모에서 평균을 계산할 때 여기에 증거 그게 왜 twodayaverage 10 000000 첫 번째 행에 대한 2012 년 2 월 1 일. 오후 3시 47 분에 브렉 카터에 의해 게시됩니다.
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