Beregn 40 Dagers Moving Average

Flytende gjennomsnittsindikator. Gjennomsnittlige gjennomsnitt gir et objektivt mål for trendretningen ved å utjevne prisdata. Normalt beregnet ved hjelp av sluttkurs, kan det glidende gjennomsnittet også brukes med median typisk vektet lukking og høye, lave eller åpne priser, samt andre indikatorer. Kort lengde Flytte gjennomsnitt er mer følsomme og identifiserer nye trender tidligere, men gir også mer falske alarmer. Lengre bevegelige gjennomsnitt er mer pålitelige, men mindre responsive, bare plukke opp de store trendene. Bruk et glidende gjennomsnitt som er halv lengde av syklusen du sporer Hvis topp-til-topp sykluslengde er omtrent 30 dager, er et 15-dagers glidende gjennomsnitt riktig. Hvis 20 dager er det et 10-dagers glidende gjennomsnitt riktig. Noen handelsfolk vil imidlertid bruke 14 og 9 dagers glidende gjennomsnitt for ovennevnte sykluser i håp om å generere signaler litt foran markedet Andre favoriserer Fibonacci-tallene på 5, 8, 13 og 21.100 til 200 Dag 20 til 40 Ukens glidende gjennomsnitt er populære for lengre sykluser. 20 til 65 Dag 4 til 13 Uke Flytte gjennomsnitt er nyttig for mellomliggende sykluser og 5 til 20 dager for korte sykluser. Det enkleste glidende gjennomsnittssystemet genererer signaler når prisen krysser det bevegelige gjennomsnittet. Gå lenge når prisen krysser over det bevegelige gjennomsnittet fra nedenfor. Gå kort når prisen krysser til under det bevegelige gjennomsnittet fra ovenfor. Systemet er utsatt for whipsaws i varierende markeder, med prisovergang frem og tilbake over det bevegelige gjennomsnittet, og genererer et stort antall falske signaler. Derfor er glidende gjennomsnittlige systemer Normalt benytter filtre for å redusere whipsaws. More sofistikerte systemer bruker mer enn ett bevegelige gjennomsnitt. To Moving Averages bruker et raskere bevegelige gjennomsnitt som en erstatning for sluttkurs. Tre Moving Averages bruker et tredje glidende gjennomsnitt for å identifisere når prisen går. Multiple Moving Gjennomsnitt bruker en serie på seks hurtige bevegelige gjennomsnitt og seks langsomme bevegelige gjennomsnitt for å bekrefte hverandre. Forskjellige bevegelige gjennomsnitt er nyttige for trenden etter følgende formål, redusere g antall whipsaws. Keltner Channels bruker band plottet på et flertall av gjennomsnittlig sann rekkevidde for å filtrere glidende gjennomsnittsoverskridelser. Den populære MACD Moving Average Convergence Divergence-indikatoren er en variasjon av de to glidende gjennomsnittlige systemene, plottet som en oscillator som trekker av sakte Flytte gjennomsnittet fra det raskt bevegelige gjennomsnittet. Cholin Twiggs ukentlige gjennomgang av den globale økonomien vil hjelpe deg med å identifisere markedsrisiko og forbedre timingen. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Hva er de. Av de mest populære tekniske indikatorene, blir glidende gjennomsnitt brukt til å måle retningen til Gjeldende trend Hver type bevegelige gjennomsnitt som vanligvis skrives i denne opplæringen som MA er et matematisk resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter. Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for en flytende ave raseri, hensiktsmessig kjent som et enkelt bevegelige gjennomsnitt SMA, beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett med verdier. For eksempel for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge til sluttprisene de siste 10 dagene og deretter del opp resultatet med 10 I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene 110 delt med antall dager 10 for å komme fram til 10-dagers gjennomsnittet. Hvis en handelsmann ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, samme type beregning ville bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene. Det resulterende gjennomsnittet under 11 tar hensyn til de siste 10 datapunktene for å gi handelsmenn en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dager. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske forhandlere kaller dette verktøyet et glidende gjennomsnitt og ikke bare en vanlig gjennomsnitt. Svaret er at når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem dermed datasettet er cons flyttes til konto for nye data etter hvert som den blir tilgjengelig. Denne beregningsmåten sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført. I figur 2, når den nye verdien av 5 er lagt til settet, vil den røde boksen som representerer de siste 10 datapunkter flyttes til høyre og den siste verdien av 15 er tapt fra beregningen Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter høyverdien på 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av datasettet redusere, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10.Hva ser Flytte Gjennomsnitt ut? Når først Verdiene til MA er beregnet, plottes de på et diagram og deretter kobles til for å skape en bevegelig gjennomsnittslinje. Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de som brukes kan variere drastisk mer på dette senere. Som du kan se i figur 3, er det mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt i et diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen. Disse svingete linjene kan virke distraherende eller forvirrende først, men du vil bli vant til dem når tiden går. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen de siste 100 dagene. Nå forstår du hva en glidende gjennomsnitt er og hvordan det ser ut, vil vi introdusere en annen type glidende gjennomsnitt og undersøke hvordan det adskiller seg fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det dets kritikere Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i dataserie vektes det samme, uansett hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at de nyeste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene og burde ha En større innflytelse på sluttresultatet Som svar på denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, mest po pular av hvilken er eksponentiell glidende gjennomsnittlig EMA For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og hva er forskjellen mellom en SMA og en EMA. Eksponentiell flytende gjennomsnitt Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til nyere priser i et forsøk på å gjøre det mer responsivt til ny informasjon Læring den litt kompliserte ligningen for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange handelsfolk, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg. Men for deg matte geeks der ute, her er det EMA-ligning. Når du bruker formelen til å beregne det første punktet til EMA, kan du legge merke til at det ikke er noen verdi tilgjengelig for bruk som den forrige EMA. Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt bevegelige gjennomsnitt og fortsette med den ovennevnte formelen derfra Vi har gitt deg et eksempelarkiv som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både et enkelt glidende gjennomsnitt og en ex ponential moving average. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA beregnes, la oss se på hvordan disse gjennomsnittene varierer. Ved å se på beregningen av EMA, vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 er antall tidsperioder brukt i hvert gjennomsnitt identisk 15, men EMA reagerer raskere på de endrede prisene. Merk hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger, og faller raskere enn SMA når prisen faller. Denne responsiviteten er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. Hva er de forskjellige dagene Gjennomsnittlig Flytte gjennomsnitt er en helt tilpassbar gjennomsnitt indikator, som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de vil ha når man lager gjennomsnittet. De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager. Jo kortere tidsromet oss ed for å skape gjennomsnittet, desto mer følsomt blir det for prisendringer Jo lengre tidsperiode, jo mindre følsomt eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du setter opp dine bevegelige gjennomsnitt. Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi. Jeg har et bord som lagrer informasjonen om brukeranrop i et anropssenter Tabellen har en callid, dato da anropet ble gjort, faktisk dato og klokkeslett for anropet, samtale typen og en poengsum i forbindelse med anropet. Mitt krav er å beregne et 40 dagers glidende gjennomsnitt av poengsummen i forhold til anropsdagen. 40 dagene skal starte fra Den forrige dagen fra anropsdatoen Hvis det ikke er anrop i løpet av de siste 40 dagene, skal det inkludere rader for anropsdatoen som det bevegelige gjennomsnittet blir beregnet for. Da er prøvedataene. Da skal utdataene være. Skjema og testdata ved under lenken SQL Fiddle. I kan ikke bruke ROWS i en AVG-vindudefinisjon fordi testene har tusenvis av rader for en gitt dag. Skrevet den 3 juni 16 på 19 21. Dette spørsmålet bør inneholde den faktiske tabelldefinisjonen som viser datatyper og begrensninger. Kravet beregner også et 40-dagers glidende gjennomsnitt av poeng i forhold til anropsdagen reflekteres ikke i resultatet Hvor har samtalen gått dag Ønsker du å beregne et glidende gjennomsnitt for hele bordet eller bare for et gitt tidssegment Vennligst klargjør Erwin Brandstetter 10. juni 16 på 2 51.It er ikke helt klart fra spørsmålet hva er rollen til calltypeid-kolonnen jeg vil ignorere den til du klargjør. Uten vindusfunksjoner. Her er en enkel variant som ikke bruker vindufunksjoner i det hele tatt. Vær sikker på at det er en indeks på calldtkey , aesraw. CTEDates returnerer en liste over alle datoer i tabellen og beregner gjennomsnitt for hver dag. Denne gjennomsnittlige dagens vil være nødvendig for den første dagen. Serveren vil skanne hele indeksen på noen måte, så beregning av slik gjennomsnitt er billig. Da f eller hver forskjellig dag bruker jeg en selvtillit til å beregne gjennomsnittet for 40 tidligere dager. Dette returnerer NULL for den første dagen, som erstattes med gjennomsnittlig dagens i hovedspørsmålet. Du må ikke bruke CTE her, det gjør bare spørringen er enklere å lese. Med den anbefalte indeksen, bør denne løsningen ikke være så dårlig. Det er et lignende spørsmål, men for SQL Server Driftsområde rullende sum ved hjelp av vindusfunksjoner Postgres ser ut til å støtte RANGE med et vindu med spesifisert størrelse, mens SQL Server ikke gjør det t for øyeblikket Så, løsning for Postgres er sannsynligvis litt enklere. Hoveddelen ville være. For å beregne det bevegelige gjennomsnittet ved hjelp av disse vindusfunksjonene, sannsynligvis må du fylle hullene i datoene først, slik at bordet har minst én rad for hver dag med NULL-verdier for aesraw i disse dummy-rader. Som Erwin Brandstetter korrekt påpekt i sitt svar for øyeblikket som av Postgres 9 5, har RANGE-klausulen i Postgres fortsatt begrensninger som ligner på SQL Server Docs. Verdien FORUT og verdi Følgende tilfeller er for øyeblikket bare tillatt i ROWS-modus. Så, denne metoden med RANGE ovenfor ville ikke fungere for deg selv om du brukte Postgres 9 5.Using vindufunksjoner. Du kan bruke tilnærminger skissert i spørsmålet for SQL Server over For Eksempel, gruppér dataene dine i daglige summer, legg til rader for manglende dager, beregne den bevegelige SUM og COUNT ved å bruke OVER med ROWS og deretter beregne glidende gjennomsnitt. Noe langs disse linjene. Resultatet er det samme som i den første varianten. Se SQL Fiddle. Again , dette kan skrives med innfelt underforespørsler uten CTEs. Det er verdt å sjekke på ekte data ytelsen til forskjellige varianter. Den store summen gjør det akseptable svaret til å være eksemplarisk, men jeg er ikke helt fornøyd med flere detaljer. Derfor la jeg til dette svaret. Tabell definisjon. Du burde ha gitt en faktisk tabelldefinisjon for å gjøre dette enklere. Justere fra utvalgsdataene, er calldttm typen tidsstempel med tidssone timestamptz Kolonnen kalleskeykeyen er ikke helt funksjon alliert avhengig, siden matchningsdatoen avhenger av tidszonen. Men hvis du definerer det ikke bare en forskyvning, vær klar over DST, kan datoen enkelt og pålitelig bli avledet fra en timestamptz og ikke lagres redundant. For å få det riktig, bruk en uttrykk som. Du kan legge til en MATERIALISERT VIEW med kolonnen avledet dato for brukervennlighet. For formålet med dette spørsmålet vil jeg holde fast ved din oppgitte tabell. Spørsmål og svar begge teller 41 dager i stedet for 40 som per krav Nedre og øvre bundet er inkludert, noe som resulterer i en ganske vanlig off-by-one-feil. Deretter får jeg forskjellige resultater i to rader under. date-intervalltidsstempel. Ved å trekke et intervall fra en dato produseres en tidsstempel som i calltaste - INTERVAL 41 dag For formålet med denne søken er det mer effektivt å trekke et heltall som produserer en annen dato som calltalk - 41.Ikke mulig med en RANGE-klausul. Vladimir foreslo nå løst en løsning med RANGE-klausulen i rammebeskrivelsen av vindusfunksjoner i Postgres 9 5. Faktisk har ingenting blitt endret mellom Postgres 9 4 og 9 5 i denne sammenhengen, ikke engang teksten i den manuelle rammebeskrivelsen av vinduet Funksjonene tillater bare RANGE UNBOUNDED PRECEDING og RANGE UNBOUNDED FOLLOWING - ikke med verdier. Selvfølgelig kan du bruke en CTE til å beregne daglig sumtall avg på flyet. Men ditt bord. Lagrer informasjonen om brukeranrop i et anropssenter. Denne typen informasjonen endres ikke senere Så beregne daglige aggregater en gang i en materialisert visning og bygge videre på den. Den nåværende dagen mangler alltid, men det betyr at resultatene vil være feil før dagen er over. MV må oppdateres en gang om dagen, før du kjører spørringen din eller den siste dagen s mangler. En indeks på det underliggende tabellen er ikke nødvendig for dette, siden hele tabellen blir lest uansett. Du kan bygge en smartere materialisert visning manuelt og bare inkrementelt legge til n ew dager i stedet for å gjenskape alt med standard MVs Men det er utenfor omfanget av spørsmålet. Jeg foreslår sterkt en indeks på MV, skjønt. Jeg bare lagt til dag og dag, og håper på indeks-bare skanninger. Hvis du ikke ser dem i din spørringer, trenger du ikke kolonnene i indeksen. Hvis du kjører dette ofte, vil jeg vikle hele shebanget i en MV for å unngå gjentatt beregning. En løsning med vindufunksjoner og en rammeavtale RADER MELLOM vil også være mulig, men din Eksempeldata antyder at du ikke har verdier for de fleste dager i området mange flere hull enn øyene, så jeg forventer ikke at det blir raskere Relatert.