Moving Average Database

Moving Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-on Analisis ToolPak. 3. Pilih Moving Average dan klik OK. 4. Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2: M2. 5. Klik di kotak Interval dan ketik 6. 6. Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3. 8. Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan: karena kita tetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Jeda yang lebih kecil, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Ini adalah pertanyaan Evergreen Joe Celko. Saya mengabaikan platform DBMS yang digunakan. Tapi bagaimanapun Joe bisa menjawab lebih dari 10 tahun yang lalu dengan SQL standar. Joe Celko SQL Puzzles and Answer citation: Upaya pembaruan terakhir menunjukkan bahwa kita dapat menggunakan predikat untuk membuat kueri yang akan memberi kita rata-rata bergerak: Apakah kolom tambahan atau pendekatan kueri lebih baik Permintaan secara teknis lebih baik karena pendekatan UPDATE akan Denormalize database Namun, jika data historis yang tercatat tidak akan berubah dan menghitung rata-rata bergerak mahal, Anda mungkin mempertimbangkan untuk menggunakan pendekatan kolom. Query SQL Puzzle: dengan segala cara seragam Anda hanya membuang ember yang sesuai tergantung jarak dari titik waktu saat ini. Misalnya quottake weight1 untuk datapoints dalam waktu 24 jam dari level datapoint saat ini0,5 untuk datapoints dalam 48hrsquot. Kasus itu penting berapa banyak datapoint berurutan (seperti 6:12 dan 11:48) jauh dari satu sama lain Kasus penggunaan yang dapat saya pikirkan akan menjadi upaya untuk memperlancar histogram dimanapun datapoint tidak cukup padat ndash msciwoj 27 Mei di 22:22 Saya tidak yakin hasil yang diharapkan (output) Anda menunjukkan rata-rata bergerak sederhana (bergulir) rata-rata selama 3 hari. Sebab, misalnya, tiga angka pertama menurut definisi memberi: tapi Anda memperkirakan 4.360 dan membingungkannya. Meski begitu, saya menyarankan solusi berikut, yang menggunakan fungsi jendela AVG. Pendekatan ini jauh lebih efisien (jelas dan kurang intensif sumber daya) daripada DIRI-JOIN yang diperkenalkan pada jawaban lain (dan saya terkejut bahwa tidak ada yang memberikan solusi yang lebih baik). Anda melihat bahwa AVG dibungkus dengan kasus ketika rownum gt p. days kemudian memaksa NULL s pada baris pertama, di mana 3 hari Moving Average tidak ada artinya. Jawab 23 Feb 16 at 13:12 Kita bisa menerapkan metode join kiri kiri Joe Celkos (seperti yang dikutip oleh Diego Scaravaggi) untuk menjawab pertanyaan seperti yang ditanyakan. Menghasilkan hasil yang diminta: terjawab 9 Jan 16 at 0:33 Jawaban Anda 2017 Stack Exchange, IncMarch 29th, 2014 oleh Ryan Hamilton Mari8217s melihat bagaimana menulis analisis moving average di q untuk database kdb. Sebagai contoh data (mcd. csv) kita akan menggunakan data harga saham untuk McDonalds MCD. Kode di bawah ini akan mendownload data stok historis untuk MCD dan memasukkannya ke dalam tabel t: Simple Moving Average Rata-rata pergerakan sederhana dapat digunakan untuk memperlancar data berfluktuasi untuk mengidentifikasi keseluruhan tren dan siklus. Rata-rata pergerakan sederhana adalah mean dari titik data dan bobot setiap nilai dalam perhitungan secara merata. Misalnya untuk menemukan harga rata-rata bergerak dari saham selama sepuluh hari terakhir, kita cukup menambahkan harga harian untuk sepuluh hari tersebut dan membaginya menjadi sepuluh. Jendela ukuran sepuluh hari ini kemudian bergerak melintasi tanggal, menggunakan nilai di dalam jendela untuk menemukan rata-rata. Berikut kode di kdb untuk moving average 1020 hari dan grafik resultan. Simple Moving Average Stock Chart Kdb (Diproduksi dengan menggunakan qStudio) Apa itu Movers Average Exponential dan bagaimana cara menghitungnya Salah satu masalah dengan rata-rata pergerakan sederhana adalah memberi bobot setiap hari dengan bobot yang sama. Untuk banyak tujuan, lebih masuk akal untuk memberi bobot lebih tinggi pada hari-hari belakangan ini, salah satu metode untuk melakukannya adalah dengan menggunakan Exponential Moving Average. Ini menggunakan berat eksponensial untuk kurun waktu lebih jauh di masa lalu. Bentuk paling sederhana dari smoothing eksponensial diberikan dengan rumus: di mana faktor pemulusan, dan 0 Tabel ini menampilkan bagaimana berbagai bobot yang dihitung berdasarkan nilai 1,2,3 , 4,8,10,20 dan faktor smoothing 0,7. (Excel spreadsheet) Untuk melakukan perhitungan ini di kdb kita bisa melakukan hal berikut: (Kode ini awalnya diposting ke daftar google mail oleh Attila, diskusi lengkap dapat ditemukan di sini) Bibir miring terbalik ini berfungsi sebagai sintaks alternatif yang menggeneralisasi fungsi 3 atau lebih argumen dimana argumen pertama digunakan sebagai nilai awal dan argumennya adalah elemen yang sesuai dari daftar: Bagan Pindah Eksponensial Akhirnya kita mengambil rumus dan menerapkannya pada data harga saham kami, yang memungkinkan kita untuk melihat rata-rata pergerakan eksponensial Untuk dua faktor pemulusan yang berbeda: Bagan Harga Saham Bergerak Rata-rata Eksponensial yang dihasilkan dengan menggunakan qStudio Seperti yang dapat Anda lihat dengan EMA, kami dapat memprioritaskan nilai yang lebih baru dengan menggunakan faktor pemulusan yang dipilih untuk menentukan keseimbangan antara data historis terkini dan historis. Menulis analisis kdb seperti Exponential Moving Average tercakup dalam kursus pelatihan kdb kami. Kami secara teratur memberikan kursus pelatihan di London, New York. Asia atau kursus kdb online kami tersedia untuk memulai sekarang. 1 Responses to 8220Exponential Moving Average EMA di Kdb8221 Terima kasih Ryan, ini sangat membantu. Tapi menurut saya ada salah ketik dalam definisi ema8217s, seharusnya: ema: xy