Exponential moving average in sql

Li a discussão que você mencionou. É aplicável ao PostgreSQL, uma vez que é permitido criar a função agregada definida pelo usuário usando o SQL no PostgreSQL, mas não permitido no SQL Server. Usar CTE recursivo é uma maneira viável no SQL Server, mas eu percebo que a maneira CTE pode incorrer mais varredura de tabela do que funções de janela. Então eu faço este post para perguntar se é possível calcular a média móvel exponencial usando a função de janela do SQL Server 2017, assim como calcular a média móvel simples. Ndash xiagao1982 Apr 14 13 at 2:53 Primeiro, você calcula o EMA (SMA (x)) em vez do EMA (x). Em segundo lugar, seu quotsmoothing constante é realmente o valor beta na minha fórmula, não o alfa. Com essas duas alterações o SQLFiddle se parece com isto: sqlfiddle6191921 No entanto, ainda há uma pequena diferença entre o resultado real eo resultado esperado. Gostaria de voltar e ver se a sua EMA definição corresponde ao que eu conheço. Ndash Sebastian Meine May 7 13 at 13:46 Eu só olhei para o formulário na planilha que você anexou e está longe da definição padrão EMA. Minha fórmula calcula a média móvel exponencial das últimas dez linhas. A planilha primeiro calcula a média padrão nas últimas dez linhas e, em seguida, a média móvel ponderada exponencialmente sem restrições sobre todas as médias. Isto segue o formulário aqui: en. wikipedia. orgwikiEWMAchart ndash Sebastian Meine maio 7 13 em 13: 52Moving a média em T-SQL Um cálculo comum na análise da tendência é a média movente (ou de rolamento). Uma média móvel é a média das, por exemplo, as últimas 10 linhas. A média móvel mostra uma curva mais suave do que os valores reais, mais ainda com um período mais longo para a média móvel, tornando-se uma boa ferramenta para análise de tendências. Esta postagem do blog irá mostrar como calcular a média móvel em T-SQL. Métodos diferentes serão usados ​​dependendo da versão do SQL Server. O gráfico abaixo demonstra o efeito de alisamento (linha vermelha) com uma média móvel de 200 dias. As cotações de ações são a linha azul. A tendência a longo prazo é claramente visível. T-SQL Moving Avergage 200 dias A demonstração abaixo requer o banco de dados TAdb que pode ser criado com o script localizado aqui. No próximo exemplo vamos calcular uma média móvel para os últimos 20 dias. Dependendo da versão do SQL Server, haverá um método diferente para fazer o cálculo. E, como veremos mais adiante, as versões mais recentes do SQL Server possuem funções que permitem um cálculo muito mais efetivo. SQL Server 2017 e posterior Moving Average Esta versão faz uso de uma função de janela agregada. O que há de novo no SQL 2017 é a possibilidade de restringir o tamanho da janela, especificando quantas linhas que precedem a janela devem conter: Linhas precedentes é 19, porque incluiremos a linha atual também no cálculo. Como você pode ver, o cálculo da média móvel no SQL Server 2017 é bastante simples. A figura abaixo demonstra o princípio de janela. A linha atual é marcada com amarelo. A janela é marcada com um fundo azul. A média móvel é simplesmente a média de QuoteClose nas linhas azuis: Janela de média móvel T-SQL. Os resultados dos cálculos em versões mais antigas do SQL Server são os mesmos, para que eles não serão mostrados novamente. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Esta versão faz uso de uma expressão de tabela comum. O CTE é auto referenciado para obter as últimas 20 linhas para cada linha: Movendo Média antes do SQL Server 2005 A versão anterior a 2005 usará uma junção externa esquerda na mesma tabela para obter as últimas 20 linhas. Comparação de desempenho Se executamos os três métodos diferentes simultaneamente e verificamos o plano de execução resultante, há uma diferença dramática no desempenho entre os métodos: Comparação de três Diferentes métodos para calcular a média móvel Como você pode ver, as melhorias na janela de função no SQL 2017 faz uma enorme diferença no desempenho. Como mencionado no início deste post, as médias móveis são usadas como uma ferramenta para ilustrar tendências. Uma abordagem comum é combinar médias móveis de diferentes comprimentos, a fim de detectar alterações nas tendências a curto, médio e longo prazo, respectivamente. De particular interesse são a passagem de linhas de tendência. Por exemplo, quando a tendência curta se move sobre a tendência de longo ou médio, isso pode ser interpretado como um sinal de compra em análise técnica. E quando a tendência curta se move sob uma linha de tendência mais longa, isso pode ser interpretado como um sinal de venda. O gráfico abaixo mostra Cotações, Ma20, Ma50 e Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar e vender sinais. Este blog é parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server. Veja os outros posts aqui. As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência de média móvel (MACD) e a média móvel de convergência Oscilador de preços percentuais (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências de longo prazo. Traders que empregam análise técnica encontrar médias móveis muito útil e perspicaz quando aplicado corretamente, mas criar havoc quando usado de forma inadequada ou são mal interpretados. Todas as médias móveis normalmente utilizadas na análise técnica são, pela sua própria natureza, indicadores atrasados. Conseqüentemente, as conclusões tiradas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força. Muitas vezes, quando uma linha de indicadores de média móvel fez uma alteração para refletir uma mudança significativa no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar este dilema em certa medida. Porque o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação de preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isto é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada de negociação. Interpretando a EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha de indicador EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência de baixa. Um comerciante vigilante não só prestar atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, à medida que a ação de preço de uma forte tendência de alta começar a se nivelar e reverter, a taxa de mudança da EMA de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha de indicador se aplana ea taxa de mudança seja zero. Devido ao efeito retardado, por este ponto, ou mesmo algumas barras antes, a ação do preço deve já ter invertido. Portanto, segue-se que a observação de uma diminuição consistente da taxa de variação da EMA poderia ser utilizada como um indicador que pudesse contrariar o dilema causado pelo efeito retardado das médias móveis. Usos comuns do EMA EMAs são comumente usados ​​em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos do mercado e para avaliar a sua validade. Para os comerciantes que negociam intraday e mercados em rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intraday pode ser o comércio apenas a partir do lado longo em um gráfico intraday.