7 दिन के चल - औसत - इन - एसक्यूएल

चलती औसत - एमए एक मुव्हिंग औसत क्या है - एमए तकनीकी विश्लेषण में एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया सूचक है जो यादृच्छिक मूल्य में उतार-चढ़ाव से शोर को छानने के द्वारा मूल्य को कम करने में मदद करता है। एक चल औसत (एमए) एक प्रवृत्ति के बाद या पीछे सूचक है क्योंकि यह पिछले कीमतों पर आधारित है। दो बुनियादी और आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले एमए सरल चल औसत (एसएमए) हैं, जो एक परिभाषित संख्या की अवधि के दौरान एक सुरक्षा का सरल औसत और घातीय चलती औसत (एएमए) है, जो हाल के मूल्यों के लिए बड़ा वजन देता है। एमए के सबसे सामान्य अनुप्रयोग प्रवृत्ति दिशा की पहचान करने और समर्थन और प्रतिरोध स्तर निर्धारित करने के लिए हैं। जबकि एमए अपने दम पर पर्याप्त उपयोगी होते हैं, वे दूसरे संकेतकों के आधार भी बनाते हैं जैसे मूविंग औसत कनवर्जेन्स डिवर्जेंस (एमएसीडी)। खिलाड़ी लोड हो रहा है नीचे की ओर बढ़ते औसत - एमए एक एसएमए उदाहरण के रूप में, निम्न समापन कीमतों के साथ 15 दिनों के दौरान एक सुरक्षा पर विचार करें: सप्ताह 1 (5 दिन) 20, 22, 24, 25, 23 सप्ताह 2 (5 दिन) 26, 28, 26, 29, 27 सप्ताह 3 (5 दिन) 28, 30, 27, 29, 28 एक 10-दिन एमए पहले डेटा बिंदु के रूप में पहले 10 दिनों के लिए समापन कीमतों का औसत होगा। अगले डेटा बिंदु जल्द से जल्द कीमत को छोड़ देगा, 11 दिन की कीमत बढ़ाएं और औसत ले लें, और नीचे दिखाए गए अनुसार। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एमए की वर्तमान कीमत कार्रवाई की वजह से वे पिछले कीमतों पर आधारित हैं, एमए के लिए समय अवधि, अधिक से अधिक अंतराल इस प्रकार 200-दिवसीय एमए में 20-दिवसीय एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों के लिए मूल्य शामिल हैं। एमए का उपयोग करने की लंबाई व्यापारिक उद्देश्यों पर निर्भर करती है, अल्प अवधि के व्यापार के लिए इस्तेमाल होने वाले कम एमए और लंबी अवधि के निवेशकों के लिए अधिक उपयुक्त एमए हैं। 200-दिवसीय एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों द्वारा पीछा किया जाता है, इसके साथ-साथ इस चलती औसत से नीचे के ब्रेक और महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों के रूप में माना जाता है। एमए भी अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापारिक संकेत देते हैं, या जब दो औसत पार हो जाते हैं एक बढ़ते हुए एमए इंगित करता है कि सुरक्षा एक अपट्रेंड में है। जबकि गिरावट एमए इंगित करता है कि यह एक डाउनट्रेंड में है। इसी तरह, ऊपर की गति को एक तेजी के क्रॉसओवर से पुष्ट किया जाता है। जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए एक लंबी अवधि के एमए ऊपर पार डाउनवर्ड गति को एक मंदी की क्रॉसओवर के साथ की पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए लंबे समय तक एमए के नीचे पार करता है। मेरे पास प्रति घंटा उत्पाद उपयोग (कितनी बार उत्पाद उपयोग किया जाता है) का एक टेबल है, इसी तरह मेरे पास डेटा का उपयोग होता है उत्पादजेज तालिका में प्रत्येक घंटे के लिए संग्रहीत 4 अलग-अलग उत्पादों (1 से 4 तक उत्पादक) के लिए जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, यह लगातार बढ़ रहा है क्योंकि रात भर की ईटीएल प्रक्रिया पूरे पिछले दिन के आंकड़ों को छेड़ती है। अगर किसी उत्पाद को एक दिन के किसी भी समय उपयोग नहीं किया जाता है, तो उस तालिका का रिकॉर्ड इस तालिका में दिखाई नहीं देता। इसी तरह, अगर किसी उत्पाद का उपयोग पूरे दिन के लिए नहीं किया जाता है, तो उस दिन तालिका में कोई रिकॉर्ड नहीं होगा। मुझे एक ऐसी रिपोर्ट तैयार करने की जरूरत है जो दैनिक उपयोग और पिछले 7 दिनों की रोलिंग औसत और इसी तरह की जानकारी देता है। मैं SQL सर्वर 2014 में एक अनुक्रमित व्यू बनाने की योजना बना रहा हूं। क्या आप सोच सकते हैं कि यह एक कुशल एसक्यूएल क्वेरी है, जो कि 18 सितंबर को 21: 08 से पूछा गया। पूर्व में हमने चर्चा की है कि पोस्टग्रेज़ में रोलिंग औसत कैसे लिखना है। लोकप्रिय मांग से आप यह दिखा रहे थे कि MySQL और SQL सर्वर में ऐसा कैसे करना है। अच्छी तरह से इस तरह से शोर चार्ट की व्याख्या कैसे करें: इस तरह से 7-दिवसीय पूर्ववर्ती औसत रेखा के साथ: बिग आइडिया ऊपर दिए गए हमारा पहला ग्राफ़ बहुत ही शोर और कड़ी मेहनत से उपयोगी जानकारी प्राप्त करना है। हम अंतर्निहित डेटा के ऊपर 7-दिवसीय औसत की साजिश रचने से इसे चिकना कर सकते हैं। यह विंडो फ़ंक्शंस, स्वयं मिलकर, या सहसंबद्ध subqueries के साथ किया जा सकता है - अच्छी तरह से पहले दो कवर। अच्छी तरह से एक औसत औसत से शुरू होता है, जिसका अर्थ है कि महीने के 7 वें दिन का औसत अंक पहले सात दिनों का औसत है। जाहिरा तौर पर यह दाईं तरफ ग्राफ में स्पाइक्स को बदलता है, क्योंकि एक बड़े स्पाइक का औसत निम्न सात दिनों में होता है। सबसे पहले, एक इंटरमीडिएट गणना तालिका बनाएँ हम प्रत्येक दिन के लिए कुल साइनअप पर औसत गणना करना चाहते हैं। यह मानते हुए कि हमारे पास एक नया उपयोगकर्ता प्रति पंक्ति और एक टाइमस्टैम्प बनियाट के साथ एक विशिष्ट उपयोगकर्ता तालिका है, हम अपनी कुल साइनअप सारणी सारणी बना सकते हैं: Postgres और SQL सर्वर में आप इसका उपयोग सीटीई के रूप में कर सकते हैं MySQL में आप इसे अस्थायी तालिका के रूप में सहेज सकते हैं। पोस्टग्रेस रोलिंग औसत सौभाग्य से पोस्टग्रेज़ में खिड़की का कार्य होता है जो चल रहे औसत की गणना करने का सबसे आसान तरीका है। यह क्वेरी मानता है कि तिथियों में अंतर नहीं होता है पिछले 7 तारीखों से नहीं, पिछले सात पंक्तियों से क्वेरी औसत है यदि आपके डेटा में अंतराल है, तो उसे जनरेटरीज के साथ भरें या घने दिनांक पंक्तियों के साथ तालिका के साथ जुड़ें। MySQL रोलिंग औसत MySQL विंडो फ़ंक्शन का अभाव है, लेकिन हम आत्म-जुड़ने का उपयोग करते हुए एक समान गणना कर सकते हैं। हमारी गिनती तालिका में प्रत्येक पंक्ति के लिए, हम प्रत्येक पंक्ति में शामिल होते हैं जो पिछले सात दिनों के भीतर थी और औसत लेते थे। यह क्वेरी स्वतः तिथि के अंतराल को व्यवस्थित करती है, क्योंकि हम पूर्ववर्ती एन पंक्तियों की बजाय किसी तिथि सीमा के भीतर पंक्तियों को देख रहे हैं। एसक्यूएल सर्वर रोलिंग औसत एसक्यूएल सर्वर में खिड़की का कार्य होता है, इसलिए रोलिंग औसत की गणना या तो पोस्टग्रेस शैली या माइस् SQL शैली में की जा सकती है। सादगी के लिए, स्वयं शामिल होने के साथ MySQL संस्करण का उपयोग कर रहे थे। यह संकल्पनात्मक रूप से MySQL के समान है केवल अनुवाद की तारीख का कार्य और कॉलम द्वारा स्पष्ट रूप से नामित समूह है। अन्य औसत हम इस पोस्ट के 7-दिवसीय अनुगामी औसत पर ध्यान केंद्रित करते हैं। अगर हम 7-दिवसीय अग्रणी औसत को देखना चाहते हैं, तो यह अन्य दिशाओं में दिनांक को छांटने के लिए उतना सरल है। यदि हम एक केन्द्रित औसत, पोस्टेड का उपयोग करना चाहते हैं: MySQL के बाद 3 पूर्ववर्ती और 3 के बीच की पंक्तियां: signups. date-3 के बीच और MySQL SQL सर्वर में signups. date 3: dateadd के बीच (दिन, -3, साइनअप तिथि) और डेटएड (दिन, 3, साइनअप. डेट) यह एक सदाबहार जो सेल्को प्रश्न है। मुझे पता है कि किस डीबीएमएस मंच का उपयोग किया जाता है। लेकिन किसी भी मामले में जो 10 से अधिक साल पहले मानक एसक्यूएल के साथ जवाब देने में सक्षम था। जो सेल्को एसक्यूएल पहेलियाँ और उत्तर उद्धरण: यह अंतिम अद्यतन प्रयास से पता चलता है कि हम एक प्रश्न का निर्माण करने के लिए विधेयकों का उपयोग कर सकते हैं जो हमें चलती औसत देगा: क्या अतिरिक्त कॉलम या क्वेरी दृष्टिकोण बेहतर है क्वेरी तकनीकी तौर पर बेहतर है क्योंकि UPDATE दृष्टिकोण डेटाबेस denormalize हालांकि, यदि ऐतिहासिक डेटा रिकॉर्ड किया जा रहा है, तो चलती औसत महंगी नहीं है और उसे परिवर्तित करने वाला है, तो आप कॉलम दृष्टिकोण का उपयोग करने पर विचार कर सकते हैं। एसक्यूएल पहेली क्वेरी: हर तरह से वर्दी वर्तमान समय बिंदु से दूरी के आधार पर आप उचित वजन की बाल्टी पर फेंक देते हैं। उदाहरण के लिए, डैटपॉइंट के लिए 24 घंटे के भीतर डैटपॉइंट के लिए भारोत्तोलन, डैटपॉइंट के लिए वेट 0.5 से 48 घंटों के भीतर वजन। उस स्थिति में यह लगातार बात करता है कि (लगातार 6: 12 बजे और 11: 48 बजे) एक दूसरे से कितने दूर होते हैं एक उपयोग के मामले जो मैं सोच सकता हूं हिस्टोग्राम को चिकना करने का एक प्रयास होगा, जहां कहीं भी घने पर्याप्त नहीं हैं, ndash msciwoj 27 मई, 15 22:22 मुझे यकीन नहीं है कि आपका अपेक्षित परिणाम (आउटपुट) 3 दिनों के लिए क्लासिक सरल चलती (रोलिंग) औसत दिखाता है। क्योंकि, उदाहरण के लिए, परिभाषा के अनुसार संख्याओं में पहले तीन संख्याएं हैं: लेकिन आपको उम्मीद है कि 4.360 और इसके भ्रमित हो रहे हैं। फिर भी, मैं निम्नलिखित समाधान का सुझाव देता हूं, जो विंडो-फ़ंक्शन औसत का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण अधिक कुशल (स्पष्ट और कम संसाधन-गहन) है अन्य जवाबों में पेश किए गए SELF-JOIN की तुलना में (और मुझे आश्चर्य है कि कोई भी बेहतर समाधान नहीं दिया है) आप देखते हैं कि एवीजी मामले के साथ लपेटा हुआ है जब rownum gt p. wares पहले पंक्तियों में नल को लागू करने के लिए, जहां 3 दिन मूविंग औसत अर्थहीन है। उत्तर दिया 23 फरवरी 16 13:12 हम उस प्रश्न का उत्तर देने के लिए जो सेल्कोस गंदे बाएं बाहरी जुड़ने की विधि (जैसा कि डिएगो स्कार्वाग्गी द्वारा उद्धृत किया गया है) लागू कर सकते हैं। अनुरोधित आउटपुट उत्पन्न करता है: 9 जनवरी को उत्तर दिया गया 0:33 आपका उत्तर 2017 स्टैक एक्सचेंज, इंक