Moyenne mobile dans T-SQL Un calcul commun dans l'analyse des tendances est la moyenne mobile (ou mobile). Une moyenne mobile est la moyenne des, par exemple, les 10 dernières rangées. La moyenne mobile montre une courbe plus lisse que les valeurs réelles, plus avec une période plus longue pour la moyenne mobile, ce qui en fait un bon outil pour l'analyse des tendances. Ce blog affichera comment calculer la moyenne mobile dans T-SQL. Différentes méthodes seront utilisées en fonction de la version de SQL Server. Le graphique ci-dessous montre l'effet de lissage (ligne rouge) avec une moyenne mobile de 200 jours. Les cours boursiers sont la ligne bleue. La tendance à long terme est clairement visible. T-SQL Déplacement Avergage 200 jours La démonstration ci-dessous nécessite la base de données TAdb qui peut être créée avec le script situé ici. Dans l'exemple à venir, nous calculons une moyenne mobile pour les 20 derniers jours. Selon la version de SQL Server, il y aura une méthode différente pour effectuer le calcul. Et, comme nous le verrons plus loin, les nouvelles versions de SQL Server ont des fonctions permettant un calcul beaucoup plus efficace. SQL Server 2012 et versions ultérieures Moyenne mobile Cette version utilise une fonction de fenêtre agrégée. Quoi de neuf dans SQL 2012 est la possibilité de restreindre la taille de la fenêtre en spécifiant le nombre de lignes précédant la fenêtre doit contenir: lignes précédentes est 19, car nous allons inclure la ligne actuelle ainsi dans le calcul. Comme vous pouvez le voir, le calcul de la moyenne mobile dans SQL Server 2012 est assez simple. La figure ci-dessous illustre le principe de fenêtrage. La ligne courante est marquée en jaune. La fenêtre est marquée d'un fond bleu. La moyenne mobile est simplement la moyenne de QuoteClose dans les lignes bleues: T-SQL Fenêtre de moyenne mobile. Les résultats des calculs dans les anciennes versions de SQL Server sont identiques, de sorte qu'ils ne seront pas affichés à nouveau. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moyenne mobile Cette version utilise une expression de table commune. Le CTE est auto-référencé pour obtenir les 20 dernières lignes pour chaque ligne: Moyenne mobile avant SQL Server 2005 La version antérieure à 2005 utilisera une jointure externe gauche à la même table pour obtenir les 20 dernières lignes. Comparaison des performances Si nous exécutons les trois méthodes différentes simultanément et vérifions le plan d'exécution résultant, il existe une différence spectaculaire de performance entre les méthodes: Comparaison de trois Différentes méthodes pour calculer la moyenne mobile Comme vous pouvez le constater, les améliorations apportées aux fonctionnalités de fenêtrage dans SQL 2012 font une énorme différence dans les performances. Comme mentionné au début de ce post, les moyennes mobiles sont utilisées comme un outil pour illustrer les tendances. Une approche commune consiste à combiner des moyennes mobiles de différentes longueurs, afin de repérer respectivement les variations des tendances à court, moyen et long terme. Un intérêt particulier est le franchissement des lignes de tendance. Par exemple, lorsque la courte tendance se déplace sur la tendance à long ou à moyen terme, cela peut être interprété comme un signal d'achat dans l'analyse technique. Et quand la tendance courte se déplace sous une ligne de tendance plus longue, cela peut être interprété comme un signal de vente. Le graphique ci-dessous présente les devis, Ma20, Ma50 et Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 acheter et vendre des signaux. Ce billet de blog fait partie d'une série sur l'analyse technique, TA, dans SQL Server. Voir les autres messages ici. Publié par Tomas Lind J'ai lu la discussion que vous avez mentionnée. Il est applicable à PostgreSQL car il est autorisé à créer une fonction d'agrégation définie par l'utilisateur en utilisant SQL dans PostgreSQL, mais pas autorisé dans SQL Server. L'utilisation de CTE récursif est une manière réalisable dans SQL Server, mais je remarque que la méthode CTE peut entraîner plus de numérisation de table que de fonctions de fenêtre. Donc je fais ce post pour demander s'il est possible de calculer la moyenne mobile exponentielle en utilisant la fonction de fenêtre SQL Server 2012 comme calculer la moyenne mobile simple. Ndash xiagao1982 Apr 14 13 at 2:53 Tout d'abord, vous calculez l'EMA (SMA (x)) au lieu de l'EMA (x). Deuxièmement, votre constantquot quotsmoothing est en fait la valeur bêta dans ma formule, pas l'alpha. Avec ces deux changements, le SQLFiddle ressemble à ceci: sqlfiddle6191921 Cependant, il ya encore une petite différence entre le résultat réel et le résultat attendu. Je retournerais voir si leur définition EMA correspond à celle que je connais. Ndash Sebastian Meine May 7 13 at 13:46 Je viens de regarder le formulaire dans la feuille de calcul que vous avez joint et il est loin de la définition standard EMA. Ma formule calcule la moyenne mobile exponentielle des dix dernières lignes. La feuille de calcul calcule d'abord la moyenne standard sur les dix dernières lignes, puis la moyenne mobile sans pondération exponentielle sur toutes les moyennes. Ceci suit le formulaire ici: fr. wikipedia. orgwikiEWMAchart ndash Sebastian Meine Mai 7 13 à 13: 52AVG (Transact-SQL) ALL Applique la fonction d'agrégation à toutes les valeurs. ALL est la valeur par défaut. DISTINCT Spécifie que AVG doit être exécuté uniquement sur chaque instance unique d'une valeur, quel que soit le nombre de fois où la valeur se produit. Expression Est une expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative, à l'exception du type de données bit. Les fonctions agrégées et les sous-requêtes ne sont pas autorisées. OVER (partitionbyclause orderbyclause) partitionbyclause divise le jeu de résultats produit par la clause FROM dans les partitions auxquelles la fonction est appliquée. Si elle n'est pas spécifiée, la fonction traite toutes les lignes du jeu de résultats de la requête comme un seul groupe. Orderbyclause détermine l'ordre logique dans lequel l'opération est effectuée. Ordre parclause est nécessaire. Pour plus d'informations, consultez Clause OVER (Transact-SQL). Le type de retour est déterminé par le type du résultat d'expression évalué. Catégorie décimale (p, s) Si le type de données d'expression est un type de données d'alias, le type de retour est également du type de données d'alias. Toutefois, si le type de données de base du type de données alias est promu, par exemple de tinyint à int. La valeur de retour est du type de données promu et non du type de données d'alias. AVG () calcule la moyenne d'un ensemble de valeurs en divisant la somme de ces valeurs par le nombre de valeurs nulles. Si la somme dépasse la valeur maximale pour le type de données de la valeur de retour, une erreur est retournée. AVG est une fonction déterministe lorsqu'elle est utilisée sans les clauses OVER et ORDER BY. Elle est non déterministe lorsqu'elle est spécifiée avec les clauses OVER et ORDER BY. Pour plus d'informations, voir Fonctions déterministes et non déterministes. A. Utilisation des fonctions SUM et AVG pour les calculs L'exemple suivant calcule les heures de vacances moyennes et la somme des heures de congé de maladie que les vice-présidents des cycles de travail Adventure ont utilisé. Chacune de ces fonctions agrégées produit une seule valeur récapitulative pour toutes les lignes récupérées. L'exemple utilise la base de données AdventureWorks2012.
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