Saturday 8 July 2017

Calcular Exponencial Mover Média Sql


Estou tentando implementar uma média móvel exponencial (EMA) no postgres, mas conforme verifico a documentação e penso nisso, mais eu tento com mais confusão que eu sou. A fórmula para EMA (x) é: parece ser perfeita para um agregador, mantendo o resultado do último elemento calculado é exatamente o que tem que ser feito aqui. No entanto, um agregador produz um único resultado (como reduzir ou dobrar) e aqui precisamos de uma lista (uma coluna) de resultados (como mapa). Tenho verificado como os procedimentos e as funções funcionam, mas a AFAIK produz uma única saída, não uma coluna. Eu já vi muitos procedimentos e funções, mas na verdade não consigo descobrir como isso interage com a álgebra relacional, especialmente quando faz algo assim, uma EMA. Não tive sorte pesquisando os internets até agora. Mas a definição de um EMA é bastante simples, espero que seja possível traduzir essa definição para algo que funciona no postgres e é simples e eficiente, porque mudar para o NoSQL será excessivo no meu contexto. Isso está calculando a agregação que produz o resultado em cada linha para cada sublista dos dados de entrada. Porque parece que está usando o agregador até a linha n, retornando o resultado e depois indo para a linha 0 para calcular a agregação até a linha n1 novamente. Existe alguma maneira de usar a acumulação ou alguma variável estática (como em C) para que isso seja calculado uma vez Obrigado. Ndash Trylks 20 de janeiro 12 às 11:59 Não, ele está usando o valor acumulado. Se você executar a consulta com o comando quotraise infoquot descomentado, você poderá ver que a função só é chamada uma vez para cada saída de linha. O Postgresql produz o valor do estado em cada linha (se houver um finalfunc definido, que seria chamado para transformar o estado em um valor de saída). Ndash araqnid 20 de janeiro 12 às 12:04 ErwinBrandstetter: Eu revertei a maioria das mudanças - no caso do formato da primeira (âncora) parte da consulta, EMA (x1) pode ser claramente representada com uma única linha - isso Corespnds para a única linha definindo-o na questão. No caso da parte recursiva da consulta, usei mn-1 na condição de junção para indicar a equivalência do relacionamento com EMA (xn-1) na questão, mesmo que este seja menos performante se o desempenho for um Questão, o OP pode alterar a condição de junção para ser como você sugeriu. Ndash Mark Bannister 16 de janeiro de 12 em 9: 27 A média móvel expressiva em T-SQL As médias móveis exponentes são semelhantes às médias móveis ponderadas, na medida em 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 as médias móveis exponenciais no T-SQL usando um recurso indocumentado sobre variáveis ​​e execução de totais no SQL Server. Nesta publicação 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, calculo uma média móvel exponencial de 9 dias. Os exemplos usam o banco de dados TAdb. Um script para criar TAdb pode ser encontrado aqui. Média de Movimento Exponencial (EMA): Método de Execução de Totais A teoria por trás dos recursos totais em execução em atualizações é descrita em detalhes por Jeff Moden em seu artigo, Resolvendo os Problemas de Roteamento Total e Ordenado Ordem. Outros recursos que descrevem o uso desse método para calcular EMA são as postagens do blog Calculando as médias móveis com o T-SQL por Gabriel Priester e o desafio do fórum Expponential Moving Average Challenge. Ambos no SQL Server Central. Basicamente, no T-SQL você pode atualizar variáveis, bem como colunas em uma declaração de atualização. As atualizações são feitas linha a linha internamente pelo SQL Server. Este comportamento de linha por linha é o que torna o cálculo de um total executável possível. Este exemplo mostra como funciona: Observe que 8220ColumnRunningTotal8221 é um total em execução de 8220ColumnToSum8221. Usando esse método, podemos calcular EMA9 com este T-SQL: o cálculo do 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 da EMA. Para calcular EMA9 para a linha 10 acima, o cálculo é: neste caso, a linha atual obtém 20 do peso (2 (19) 0,2) e a linha anterior recebe 80 do peso (1-2 (19) 0,8). Você encontra este cálculo na declaração acima na instrução CASE: Média de Movimento Exponencial (EMA): Método de Looping Tanto quanto eu sei, exceto o método de totais em execução descrito acima, não há nenhuma 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, a versão de totais em execução baseada em conjunto é muito mais rápida do que a versão do loop. Na minha máquina, a solução baseada em conjunto era de cerca de 300 ms, em comparação com cerca de 1200 com a versão do loop. A versão de loop está mais em conformidade com os padrões SQL, no entanto. Portanto, a escolha entre os métodos depende do que seja o mais importante para você, desempenho ou padrões. A média móvel exponencial pode ser utilizada na análise de tendências, como acontece com os outros tipos de médias móveis, média móvel simples (SMA) e média móvel ponderada (WMA). Há também outros cálculos em análises técnicas que usam o EMA, MACD, por exemplo. Esta publicação no blog faz parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server. Veja as outras publicações aqui. Postado por Tomas Lind Tomas Lind - serviços de consultoria como SQL Server DBA e desenvolvedor de banco de dados no High Coast Database Solutions AB.

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