Moving Gjennomsnittet Sql

Jeg jobber med SQL Server 2008 R2 og prøver å beregne et glidende gjennomsnitt. For hver post i min visning vil jeg gjerne samle verdiene til de 250 tidligere postene, og deretter beregne gjennomsnittet for dette valget. Mine visningskolonner er som følger. TransaksjonsID er unikt For hvert TransaksjonsID, vil jeg gjerne beregne gjennomsnittet for kolonneverdi over tidligere 250 poster. Så for TransactionID 300, samle alle verdier fra forrige 250 rader, visningen sorteres synkende av TransactionID og deretter i kolonne MovAvg skriv resultatet av gjennomsnittlig av disse verdiene jeg ser for å samle inn data innenfor en rekke rekord. Skrevet 28. oktober kl. 20.00. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - MA. BREAKING DOWN Flytte gjennomsnittlig - MA. As et SMA-eksempel, vurder en sikkerhet med følgende sluttkurser over 15 dager. Vei 1 5 dager 20, 22, 24, 25, 23.Veek 2 5 dager 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dager 28, 30, 27, 29, 28.A 10-dagers MA ville gjennomsnittlig sluttpriser for de første 10 dagene som det første datapunktet. Det neste datapunktet woul d slippe den tidligste prisen, legg til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet og så videre som vist nedenfor. Som tidligere nevnt, lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, den større lag Således vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lengden på MA å bruke, avhenger av handelsmålene, med kortere MAs som brukes til Kortsiktig handel og langsiktig MAs mer egnet for langsiktige investorer 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med pauser over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MAs gir også viktige handelssignaler alene eller når to gjennomsnitt krysser over. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend. På samme måte er oppadgående momentum bekreftet med en bullish crossover som oppstår når en kortvarig MA krysser over en lon gir-term MA Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA. Tidligere diskuterte vi hvordan du skriver rullende gjennomsnitt i Postgres. Med populær etterspørsel viser vi deg hvordan du gjør det samme i MySQL og SQL Server. Vi vil dekke hvordan du annoterer støyende diagrammer som dette. Med en 7-dagers tidligere gjennomsnittlig linje som dette. Den store ideen. Vår første graf over er ganske støyende og vanskelig å få nyttig informasjon fra. Vi kan glatte ut det ved å plotte et 7-dagers gjennomsnitt på toppen av de underliggende dataene. Dette kan gjøres med vindufunksjoner, selvforbindelser eller korrelerte undersøkelser - vi skal dekke de to første. Vi skal starte med et tidligere gjennomsnitt, noe som betyr at gjennomsnittlig poeng på den 7 i måneden er gjennomsnittet av de første syv dagene. Dette skifter faktisk pigger i grafen til høyre, da en stor topp er i gjennomsnitt i løpet av de følgende syv dagene. Først opprett en mellomliggende tabell. ønsker å beregne et gjennomsnitt over de totale registreringene for r hver dag Forutsatt at vi har en typisk bruker tabell med en rad per ny bruker og en tidsstempel createdat, kan vi lage vårt aggregat vårt oppslagstabell som det. I Postgres og SQL Server kan du bruke dette som en CTE I MySQL kan du lagre det som en midlertidig tabell. Postgres Rolling Average. Fortunately Postgres har vindu funksjoner som er den enkleste måten å beregne et løpende gjennomsnitt. Denne spørringen antar at datoene ikke har hull. Spørringen er gjennomsnittlig i løpet av de siste syv radene, ikke de siste syv datoer Hvis dataene dine har hull, fyll dem inn med generateseries eller bli med i et bord med tette dataarker. MySQL Rolling Average. MySQL mangler vindusfunksjoner, men vi kan gjøre en lignende beregning ved hjelp av selvforbindelser. For hver rad i vårt talltabell, vi bli med på hver rad som var i løpet av de siste syv dagene, og ta gjennomsnittet. Denne spørringen håndterer automatisk dataplays, da vi ser på rader innenfor et datoperiode i stedet for de foregående N-rader. SQL Server Rolling Average. SQL Server har vindufunksjoner , så beregning av rullende gjennomsnitt kan gjøres i enten Postgres-stilen eller MySQL-stilen. For enkelhet bruker vi MySQL-versjonen med selvtillit. Dette er konseptuelt det samme som i MySQL De eneste oversettelsene er dateadd-funksjonen og eksplisitt navngitt gruppe av kolonner. Andre gjennomsnitt. Vi fokuserte på 7-dagers gjennombrudd i dette innlegget. Hvis vi ønsket å se på det 7-dagers ledende gjennomsnittet, er det så enkelt som å sortere datoene i den andre retningen. Hvis vi ønsket å se på en sentrert gjennomsnitt, vi bruker. Postgres rader mellom 3 forrige og 3 følgende. MySql mellom - 3 og 3 i MySQL. SQL Server mellom dateadd dag, -3 og dateadd dag, 3.