Exponential Moving Average Sql

Promedio móvil exponencial en T-SQL Las medias móviles exponenciales son similares a las medias móviles ponderadas, ya que asignan menos peso a los cambios hace mucho tiempo, y más peso a los cambios recientes. Las medias móviles ponderadas son lineales, pero las medias móviles exponenciales son exponenciales. Es decir, el peso puede expresarse como una curva: hay una gran manera de calcular promedios móviles exponenciales en T-SQL utilizando una característica indocumentada sobre variables y totales en ejecución en SQL Server. En este post de blog voy a mostrar cómo usar ese método para calcular el promedio móvil exponencial en T-SQL, pero también voy a presentar un método que está utilizando las características estándar de SQL Server. Desafortunadamente, eso significa usar un bucle. En los ejemplos calcularé una media móvil exponencial de 9 días. Los ejemplos utilizan la base de datos TAdb. Un script para crear TAdb se puede encontrar aquí. Media móvil exponencial (EMA): Método de los totales corrientes La teoría detrás de las características totales corrientes en las actualizaciones es descrita en detalle por Jeff Moden en su artículo Resolviendo los Problemas de Total de Riesgo y Orden Ordinario. Otros recursos que describen el uso de este método para calcular EMA son el blog Calculando promedios móviles con T-SQL por Gabriel Priester y el foro post Exponential Moving Average Challenge. Tanto en SQL Server Central. Básicamente, en T-SQL puede actualizar variables así como columnas en una instrucción de actualización. Las actualizaciones se realizan fila por fila internamente por SQL Server. Este comportamiento fila por fila es lo que hace posible calcular un total en ejecución. Este ejemplo muestra cómo funciona: Tenga en cuenta que 8220ColumnRunningTotal8221 es un total de 8220ColumnToSum8221. Usando este método podemos calcular EMA9 con este T-SQL: El cálculo de EMA es bastante simple. Utilizamos la fila actual y la anterior, pero con más peso a la fila actual. El peso se calcula mediante la fórmula 2 / (19), donde 822098221 es el parámetro para la longitud de la EMA. Para calcular EMA9 para la fila 10, el cálculo es: En este caso, la fila actual obtiene 20 del peso (2 / (19) 0,2) y la fila anterior obtiene 80 del peso (1-2 / (19) 0.8) . Encontrará este cálculo en la instrucción anterior en la instrucción CASE: EMM (Exponential Moving Average): Método de bucle En la medida en que yo sepa, excepto para el método de totales de ejecución descrito anteriormente, no hay forma de calcular EMA utilizando una sentencia SQL basada en conjuntos . Por lo tanto, el T-SQL a continuación utiliza un bucle while para calcular EMA9: Los resultados son los mismos que en el ejemplo de totales en ejecución anterior. Rendimiento Como era de esperar, la versión basada en conjuntos de ejecución de totales es mucho más rápida que la versión de bucle. En mi máquina la solución basada del sistema era cerca de 300 ms, comparada a cerca de 1200 con la versión del lazo. Sin embargo, la versión de bucle se ajusta más a los estándares SQL. Así que la elección entre los métodos depende de lo que es más importante para usted, el rendimiento o los estándares. Uso El promedio móvil exponencial se puede utilizar en el análisis de tendencias, al igual que con los otros tipos de promedios móviles, Promedio móvil simple (SMA) y Promedio móvil ponderado (WMA). También hay otros cálculos en el análisis técnico que utiliza la EMA, MACD por ejemplo. Esta entrada del blog forma parte de una serie sobre análisis técnico, TA, en SQL Server. Vea los otros mensajes aquí. Publicado por Tomas Lind Tomas Lind - Servicios de consultoría como SQL Server DBA y Desarrollador de bases de datos en High Coast Database Solutions AB. Promedio móvil en T-SQL Un cálculo común en el análisis de tendencias es el promedio móvil. Un promedio móvil es el promedio de, por ejemplo, las últimas 10 filas. El promedio móvil muestra una curva más suave que los valores reales, más aún con un período más largo para el promedio móvil, lo que lo convierte en una buena herramienta para el análisis de tendencias. Esta publicación de blog mostrará cómo calcular el promedio móvil en T-SQL. Se utilizarán diferentes métodos dependiendo de la versión de SQL Server. El siguiente gráfico muestra el efecto de suavizado (línea roja) con un promedio móvil de 200 días. Las cotizaciones de acciones son la línea azul. La tendencia a largo plazo es claramente visible. T-SQL Moving Avergage 200 días La demostración a continuación requiere la base de datos TAdb que se puede crear con el script que se encuentra aquí. En el próximo ejemplo calcularemos un promedio móvil de los últimos 20 días. Dependiendo de la versión de SQL Server, habrá un método diferente para hacer el cálculo. Y, como veremos más adelante, las nuevas versiones de SQL Server tienen funciones que permiten un cálculo mucho más efectivo. SQL Server 2012 y posterior Moving Average Esta versión hace uso de una función de ventana agregada. Lo que es nuevo en SQL 2012 es la posibilidad de restringir el tamaño de la ventana especificando cuántas filas que preceden a la ventana debe contener: Las filas precedentes son 19, porque incluiremos la fila actual también en el cálculo. Como puede ver, el cálculo del promedio móvil en SQL Server 2012 es bastante simple. La siguiente figura muestra el principio de ventana. La fila actual está marcada con amarillo. La ventana está marcada con un fondo azul. El promedio móvil es simplemente el promedio de QuoteClose en las líneas azules: T-SQL Moving average window. Los resultados de los cálculos en versiones anteriores de SQL Server son iguales, por lo que no se mostrarán de nuevo. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Esta versión hace uso de una expresión de tabla común. El CTE es auto referenciado para obtener las últimas 20 filas para cada fila: Promedio móvil antes de SQL Server 2005 La versión anterior a 2005 utilizará una combinación externa izquierda en la misma tabla para obtener las últimas 20 filas. Comparación de rendimiento Si ejecutamos los tres métodos diferentes simultáneamente y comprobamos el plan de ejecución resultante, hay una diferencia dramática en el rendimiento entre los métodos: Comparación de tres Diferentes métodos para calcular el promedio móvil Como puede ver, las mejoras de la función de ventana en SQL 2012 hacen una gran diferencia en el rendimiento. Uso Como se mencionó en el comienzo de este post, las medias móviles se utilizan como una herramienta para ilustrar las tendencias. Un enfoque común es combinar promedios móviles de diferentes longitudes, con el fin de detectar cambios en las tendencias a corto, mediano y largo plazo, respectivamente. De particular interés son el cruce de líneas de tendencia. Por ejemplo, cuando la tendencia corta se mueve sobre la tendencia larga o media, esto puede interpretarse como una señal de compra en el análisis técnico. Y cuando la tendencia corta se mueve bajo una línea de tendencia más larga, esto puede interpretarse como una señal de venta. El siguiente gráfico muestra Cotizaciones, Ma20, Ma50 y Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar y vender señales. Esta entrada del blog forma parte de una serie sobre análisis técnico, TA, en SQL Server. Vea los otros mensajes aquí. Publicado por Tomas LindIm tratando de implementar una media móvil exponencial (EMA) en postgres, pero como comprobar la documentación y pensar en ello, cuanto más intento, más confundido estoy. La fórmula para EMA (x) es: Parece ser perfecto para un agregador, manteniendo el resultado del último elemento calculado es exactamente lo que hay que hacer aquí. Sin embargo, un agregador produce un solo resultado (como reducir, o doble) y aquí necesitamos una lista (una columna) de resultados (como mapa). He estado comprobando cómo funcionan los procedimientos y las funciones, pero AFAIK producen una sola salida, no una columna. He visto un montón de procedimientos y funciones, pero realmente no puedo entender cómo interactúa esto con el álgebra relacional, especialmente al hacer algo como esto, una EMA. No tuve suerte buscando las Internets hasta ahora. Pero la definición de EMA es bastante simple, espero que sea posible traducir esta definición a algo que funcione en postgres y sea simple y eficiente, porque mover a NoSQL va a ser excesivo en mi contexto. Calcula la agregación que produce el resultado en cada fila para cada sublista de los datos de entrada? Dado que parece que está utilizando el agregador hasta la fila n, devolviendo el resultado y luego pasando a la fila 0 para calcular la agregación hasta la fila n1 de nuevo. Hay alguna manera de usar la acumulación o alguna variable estática (como en C) para que esto tenga que ser calculado una vez Gracias. Ndash Trylks Jan 20 12 at 11:59 No, usa el valor acumulado. Si ejecuta la consulta con el comando quotraise infoquot descomentado, podrá ver que la función sólo se llama una vez para cada salida de fila. Postgresql emite el valor de estado en cada fila (si hubo un finalfunc definido, que se llamaría para transformar el estado en un valor de salida). Ndash araqnid Jan 20 12 at 12:04 ErwinBrandstetter: He revertido la mayoría de los cambios - en el caso del formato de la primera parte (ancla) de la consulta, EMA (x1) puede ser claramente representado con una sola línea - esto Corespnds a la única línea que lo define en la pregunta. En el caso de la parte recursiva de la consulta, he utilizado mn - 1 en la condición de unión para indicar la equivalencia de la relación con EMA (xn - 1) en la pregunta, aunque esto será menos eficaz si el rendimiento es un , El OP puede cambiar la condición de unión para que sea como usted sugirió. Ndash Mark Bannister Jan 16 12 a las 9: 27Cómo calcular un promedio móvil SQL sin una actualización de cursor: Si está trabajando con las versiones más recientes de SQL Server, puede utilizar las funciones de ventana para lograr lo mismo. He publicado el código actualizado al final de la publicación. Para este video, todavía me gusta el proceso de pensamiento de anclaje a una fecha. Video: Promedio móvil de 3 días en SQL Una manera eficiente de calcular una media móvil en SQL usando algunos trucos para establecer anclas de fecha. Hay debates sobre la mejor manera de hacer un SQL Moving Average en SQL Server. Algunas personas piensan que hay momentos en que un cursor es más eficiente. Otros piensan que puedes hacerlo todo de una manera basada en un set sin el cursor. El otro día iba a calcular una media móvil y mi primer pensamiento fue usar un cursor. Hice algunas investigaciones rápidas y encontré esta pregunta del foro: Promedio móvil en TSQL Hay una publicación que muestra una subconsulta con una fecha de anclaje para ayudar a encontrar el desplazamiento de 1 y 2 días. Aquí está el script que puede usar para probar el resultado final de SQL Moving Average de 3 días. Aquí está la consulta final. Aquí está la consulta que utilizaría con SQL Server 2012. Comparta esto: Exponential Moving Average - EMA Cargando el reproductor. Los EMA de 12 y 26 días son los promedios a corto plazo más populares, y se utilizan para crear indicadores como la divergencia de convergencia de la media móvil (MACD) y el oscilador de precios porcentuales (PPO). En general, los EMA de 50 y 200 días se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Los comerciantes que emplean el análisis técnico encuentran que las medias móviles son muy útiles y perspicaces cuando se aplican correctamente, pero crean estragos cuando se usan incorrectamente o se malinterpretan. Todos los promedios móviles utilizados comúnmente en el análisis técnico son, por su propia naturaleza, indicadores rezagados. En consecuencia, las conclusiones derivadas de la aplicación de una media móvil a un gráfico de mercado en particular debe ser para confirmar un movimiento del mercado o para indicar su fortaleza. Muy a menudo, en el momento en que una línea de indicador de media móvil ha hecho un cambio para reflejar un movimiento significativo en el mercado, el punto óptimo de entrada al mercado ya ha pasado. Un EMA sirve para aliviar este dilema en cierta medida. Debido a que el cálculo EMA pone más peso en los datos más recientes, abraza la acción del precio un poco más estricta y por lo tanto reacciona más rápido. Esto es deseable cuando se usa un EMA para derivar una señal de entrada de negociación. Interpretación de la EMA Al igual que todos los indicadores de media móvil, son mucho más adecuados para los mercados de tendencias. Cuando el mercado está en una fuerte y sostenida tendencia alcista. La línea de indicadores EMA también mostrará una tendencia alcista y viceversa para una tendencia descendente. Un comerciante vigilante no sólo prestará atención a la dirección de la línea EMA, sino también la relación de la tasa de cambio de una barra a la siguiente. Por ejemplo, a medida que la acción del precio de una fuerte tendencia alcista comienza a aplastarse y retroceder, la tasa de cambio de una barra a la siguiente empezará a disminuir hasta que la línea del indicador se aplaste y la tasa de cambio sea cero. Debido al efecto de retraso, en este punto, o incluso algunas barras antes, la acción del precio debería ya haber invertido. Por lo tanto, se sigue que la observación de una disminución consistente en la tasa de cambio de la EMA podría utilizarse como un indicador que podría contrarrestar el dilema causado por el efecto retardado de las medias móviles. Usos comunes de la EMA Los EMAs se usan comúnmente junto con otros indicadores para confirmar movimientos significativos del mercado y para calibrar su validez. Para los comerciantes que comercian los mercados intradía y de rápido movimiento, la EMA es más aplicable. Muy a menudo los comerciantes utilizan EMAs para determinar un sesgo de negociación. Por ejemplo, si un EMA en un gráfico diario muestra una fuerte tendencia al alza, una estrategia de comerciantes intradía puede ser el comercio sólo desde el lado largo en un gráfico intradía.