Umzugsdurchschnitt Sql

Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz in meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Auswahl berechnen. Meine Ansichtspalten sind wie folgt. TransactionID ist eindeutig Für jede TransactionID möchte ich den Durchschnitt für Spaltenwert berechnen, über vorherige 250 Datensätze Also für TransactionID 300 sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen Ansicht sortiert absteigend von TransactionID und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis der Durchschnitt dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln 28. Oktober 14 bei 20 58.Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ein SMA Beispiel, betrachten eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskurse über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28. 10 Tage MA Würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als der erste Datenpunkt ausgleichen Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, MAs lag Aktuelle Preis-Aktion, weil sie auf vergangene Preise basieren, je länger der Zeitraum für die MA, desto größer die Lag So ein 200-Tage-MA wird eine viel größere Verzögerung als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die Vergangenheit enthält 200 Tage Die Länge des MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für kurzfristige Handel und längerfristige MAs für langfristige Investoren mehr geeignet sind. Die 200-Tage-MA wird weitgehend von Investoren und Händlern gefolgt Bricht über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überkreuzen Eine aufsteigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist, während eine abnehmende MA zeigt, dass es in ist Ein Abwärtstrend Ähnlich wird die Aufwärtsbewegung mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA-Abwärtsimpuls überragt, mit einem bärigen Crossover bestätigt wird, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter ein längerfristiges übergeht MA. Previously wir diskutierten, wie man rollende Durchschnitte in Postgres zu schreiben Durch populäre Nachfrage zeigen wir Ihnen, wie man das selbe in MySQL und SQL Server zu tun. Wir decken, wie man laute Charts wie dieses annotiert. Mit einer 7-Tage vorherigen durchschnittlichen Linie wie This. The Big Idea. Our erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen von Wir können es glätten, indem Sie einen 7-Tage-Durchschnitt über die zugrunde liegenden Daten Dies kann mit Fenster-Funktionen, Selbst-Joins, Oder korrelierte Unterabfragen - wir decken die ersten beiden ab. Wir beginnen mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der Mittelpunkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben Tage ist. Dies verschiebt die Spikes in der Grafik Richtig, da ein großer Spike über die folgenden sieben Tage gemittelt wird. Zuerst erstellen Sie eine Zwischenzählertabelle. Wir wollen einen Durchschnitt über die gesamten Anmeldungen für jeden Tag berechnen. Angenommen, wir haben eine typische Benutzer-Tabelle mit einer Zeile pro neuen Benutzer und a Zeitstempel erstellt, können wir unsere Aggregate unsere Signatur-Tabelle wie so erstellen. In Postgres und SQL Server können Sie dies als CTE In MySQL können Sie es als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average. Glücklich Postgres hat Fenster Funktionen, die die einfachsten sind Weg, um einen laufenden Durchschnitt zu berechnen. Diese Abfrage geht davon aus, dass die Daten keine Lücken haben Die Abfrage ist durchschnittlich in den letzten sieben Zeilen, nicht die letzten sieben Termine Wenn Ihre Daten Lücken haben, füllen sie mit Generateure oder Beitritt gegen eine Tabelle mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average. MySQL fehlt Fensterfunktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Selbstverknüpfungen machen Für jede Zeile in unserem Zählertisch, verbinden wir jede Zeile, die in den letzten sieben Tagen war und den Durchschnitt nehmen. Diese Abfrage automatisch Behandelt Datumslücken, da wir Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstatt der vorangegangenen N Zeilen betrachten. SQL Server Rolling Average. SQL Server hat Fensterfunktionen, so dass das Berechnen des rollenden Mittels entweder im Postgres-Stil oder im MySQL-Stil erfolgen kann. Zur Vereinfachung , Wir verwenden die MySQL-Version mit einem Selbst-Join. This ist konzeptionell das gleiche wie in MySQL Die einzigen Übersetzungen sind die Dateadd-Funktion und explizit benannt Gruppe nach Spalten. Weitere Mittelwerte. Wir konzentriert sich auf die 7-Tage-Folie Durchschnitt in diesem Beitrag If Wir wollten den 7-tägigen führenden Durchschnitt betrachten, es ist so einfach wie das Sortieren der Daten in die andere Richtung Wenn wir einen zentrierten Durchschnitt betrachten wollten, verwenden wir. Postgres Zeilen zwischen 3 vor und 3 folgenden. MySql zwischen - 3 und 3 in MySQL. SQL Server zwischen dateadd day, -3 und dateadd day, 3.