Moving Average Database

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 eo intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Esta é uma pergunta Evergreen Joe Celko. Eu ignoro qual plataforma DBMS é usada. Mas, em qualquer caso, Joe foi capaz de responder há mais de 10 anos com o SQL padrão. A tentativa de última atualização sugere que poderíamos usar o predicado para construir uma consulta que nos daria uma média móvel: A coluna extra ou a abordagem de consulta melhor A consulta é tecnicamente melhor porque a abordagem UPDATE Desnormalizar o banco de dados. No entanto, se os dados históricos que estão sendo gravados não vai mudar ea computação da média móvel é cara, você pode considerar usar a abordagem de coluna. SQL consulta Quebra-cabeça: por todos os meios uniforme. Você joga apenas para o balde de peso apropriado, dependendo da distância do ponto de tempo atual. Por exemplo quottake weight1 para datapoints dentro de 24hrs de datapoint atual weight0.5 para datapoints dentro de 48hrsquot. Esse caso importa quanto pontos de dados consecutivos (como 6:12 am e 11:48 pm) estão distantes uns dos outros Um caso de uso que eu posso pensar seria uma tentativa de suavizar o histograma onde quer que os pontos de dados não são densos o suficiente ndash msciwoj May 27 15 at 22:22 Eu não tenho certeza que seu resultado esperado (saída) mostra clássico simples movendo (rolando) média de 3 dias. Porque, por exemplo, o primeiro triplo de números por definição dá: mas você espera 4.360 e sua confusão. No entanto, sugiro a seguinte solução, que usa a função de janela AVG. Essa abordagem é muito mais eficiente (clara e menos intensiva em recursos) do que o SELF-JOIN introduzido em outras respostas (e estou surpreso que ninguém tenha dado uma solução melhor). Você vê que o AVG está envolvido com o caso quando rownum gt p. days, em seguida, para forçar NULL s nas primeiras linhas, onde 3 dias Moving Average é sem sentido. Respondeu Feb 23 16 at 13:12 Podemos aplicar Joe Celkos suja deixada externa juntar método (como citado acima por Diego Scaravaggi) para responder à pergunta como foi perguntado. Gera a saída solicitada: respondida Jan 9 16 at 0:33 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncMarch 29th, 2014 por Ryan Hamilton Let8217s olhar como escrever analítica média móvel em q para o banco de dados kdb. Como dados de exemplo (mcd. csv) vamos usar dados de preço de ações para o McDonalds MCD. O código abaixo irá baixar os dados históricos de estoque para o MCD e colocá-lo na tabela t: Média móvel simples A média móvel simples pode ser usada para suavizar dados flutuantes para identificar tendências e ciclos globais. A média móvel simples é a média dos pontos de dados e pondera igualmente todos os valores no cálculo. Por exemplo, para encontrar o preço médio móvel de uma ação nos últimos dez dias, simplesmente adicionamos o preço diário para esses dez dias e dividimos por dez. Esta janela de tamanho dez dias então se move através das datas, usando os valores dentro da janela para encontrar a média. Here8217s o código em kdb para 1020 dias de média móvel eo gráfico resultante. A média móvel exponencial é e como calculá-la Um dos problemas com a média móvel simples é que dá a cada dia uma ponderação igual. Para muitos propósitos faz mais sentido dar aos dias mais recentes uma maior ponderação, um método de fazer isso é usando a média móvel exponencial. Isso usa um peso exponencialmente decrescente para datas ainda mais no passado. A forma mais simples de suavização exponencial é dada pela fórmula: onde está o fator de suavização e 0 Esta tabela mostra como os vários pesos são calculados considerando os valores 1,2,3 , 4,8,10,20 e um factor de alisamento de 0,7. (Excel spreadsheet) Para executar este cálculo em kdb podemos fazer o seguinte: (Este código foi originalmente publicado na lista de google mail por Attila, a discussão completa pode ser encontrada aqui) Este advérbio de contrabarra funciona como A sintaxe alternativa generaliza para funções de 3 ou mais argumentos onde o primeiro argumento é usado como o valor inicial e os argumentos são elementos correspondentes das listas: Exponencial Moving Average Chart Finalmente tomamos a nossa fórmula e aplicá-la aos nossos dados de precificação de ações, permitindo-nos ver a média móvel exponencial Para dois diferentes fatores de suavização: Exponencial Moving Average Stock Price Chart produzido usando qStudio Como você pode ver com EMA, podemos priorizar valores mais recentes usando um fator de suavização escolhido para decidir o equilíbrio entre dados recentes e históricos. Escrevendo kdb analytics como Exponential Moving Average é coberto em nosso curso de treinamento kdb. Regularmente oferecemos cursos de treinamento em Londres, Nova York. Ásia ou o nosso curso on-line kdb está disponível para começar agora. 1 Response to 8220Exponential Moving Average EMA em Kdb8221 Obrigado Ryan, isso é muito útil. Mas eu acho que há um erro de digitação na definição ema8217s, deve ser: ema: xy