Flyttande medelindikator. Medelvärdena ger en objektiv åtgärd av trendriktning genom att utjämna prisdata Normalt beräknad med slutkurs, kan det glidande medlet också användas med median typiskt vägd stängning och höga, låga eller öppna priser samt andra indikatorer. Kort längd Glidande medelvärden är känsligare och identifierar nya trender tidigare men ger också mer falska larm. Längre glidande medelvärden är mer tillförlitliga men mindre mottagliga, bara tar upp de stora trenderna. Använd ett glidande medelvärde som är halva längden på den cykel du spårar Om cykel längden till topp är ungefär 30 dagar, är ett 15-dagars glidande medel lämpligt Om 20 dagar är ett 10-dagars glidande medel lämpligt. Några handlare kommer emellertid att använda 14 och 9 dagars glidande medelvärden för ovanstående Cykler i hopp om att generera signaler något framför marknaden Andra gynnar Fibonacci-numren på 5, 8, 13 och 21.100 till 200 Dag 20 till 40 Veckans glidmedel är populära för längre cykler. 20 till 65 Dag 4 till 13 Veckans glidande medelvärden är användbara för mellancykler och.5 till 20 dagar för korta cykler. Det enklaste glidande medelsystemet genererar signaler när priset går över det glidande genomsnittet. Var lång när priset korsar över det glidande genomsnittet från Nedanför. Gå kort när pris korsar under det glidande genomsnittet ovanifrån. Systemet är benäget för pipsågar på olika marknader med prisöverföring fram och tillbaka över det glidande medlet, vilket genererar ett stort antal falska signaler. brukar använda filter för att minska whipsaws. More sofistikerade system använder mer än ett glidande medelvärde. Två rörliga medelvärden använder ett snabbare rörligt medelvärde som ett ersättare för slutkurs. Tre rörliga medelvärden använder ett tredje glidande medelvärde för att identifiera när priset är varierande. Multiple Moving Medelvärdena använder en serie av sex snabbrörande medelvärden och sex långa glidande medelvärden för att bekräfta varandra. Förskjutna rörliga medelvärden är användbara för trend-följande ändamål, reducera G antalet whipsaws. Keltner Channels använder band ritade på ett flertal av genomsnittliga sanna intervall för att filtrera glidande medelvärde. Den populära MACD Moving Average Convergence Divergence-indikatorn är en variation av de två glidande medelvärdena, ritad som en oscillator som subtraherar det långsamma Flytta genomsnittet från det snabbrörande genomsnittet. Cholin Twiggs veckovisa granskning av den globala ekonomin hjälper dig att identifiera marknadsrisken och förbättra din timing. Moving Averages Vad är de. Bland de mest populära tekniska indikatorerna används glidande medelvärden för att mäta riktningen för nuvarande trend Varje typ av glidande medelvärde som vanligtvis skrivs i denna handledning som MA är ett matematiskt resultat som beräknas genom att medelvärdet av ett antal tidigare datapunkter beräknas. När det är bestämt, blir det resulterande genomsnittet plottat på ett diagram för att låta handlare titta på jämn data snarare än att fokusera på de dagliga prisfluktuationerna som är inneboende på alla finansiella marknader. Den enklaste formen av en rörlig ave raseri, lämpligt känt som ett enkelt glidande medelvärde SMA, beräknas genom att ta det aritmetiska medelvärdet av en given uppsättning värden. För att exempelvis beräkna ett grundläggande 10 dagars glidande medelvärde skulle du lägga till slutkurserna från de senaste 10 dagarna och sedan Dela upp resultatet med 10 I figur 1 divideras summan av priserna för de senaste 10 dagarna 110 med antalet dagar 10 för att komma fram till 10 dagars genomsnittet Om en näringsidkare vill se ett 50-dagars medel istället samma typ av beräkning skulle göras men det skulle inkludera priserna under de senaste 50 dagarna. Det resulterande genomsnittet under 11 tar hänsyn till de senaste 10 datapunkterna för att ge handlare en uppfattning om hur en tillgång prissätts relativt de senaste 10 dagar. Kanske undrar du varför tekniska handlare kallar det här verktyget ett glidande medelvärde och inte bara ett vanligt medel Svaret är att när nya värden blir tillgängliga måste de äldsta datapunkterna släppas från uppsättningen och nya datapunkter måste komma in för att ersätta dem Således är datasatsen nackdelar Förflyttar sig till konto för nya data när den blir tillgänglig. Denna beräkningsmetod säkerställer att endast den nuvarande informationen redovisas. I figur 2, när det nya värdet på 5 läggs till i uppsättningen, den röda rutan som representerar de senaste 10 datapunkterna Flyttas till höger och det sista värdet av 15 släpps från beräkningen Eftersom det relativt lilla värdet på 5 ersätter högvärdet på 15, förväntar du dig att genomsnittet av datamängden minskar vilket det gör, i det här fallet från 11 till 10.Hva rörliga medelvärden ser ut När väl värdena för MA har beräknats, plottas de på ett diagram och kopplas sedan till för att skapa en rörlig genomsnittslinje. Dessa kurvor är vanliga på diagrammen för tekniska handlare, men hur de Som används kan variera drastiskt mer på detta senare Som du kan se i Figur 3 är det möjligt att lägga till mer än ett glidande medelvärde till ett diagram genom att justera antalet tidsperioder som används vid beräkningen. Dessa kurvlinjer kan verka distraherande eller förvirra först, men du kommer att bli van vid dem som tiden går. Den röda linjen är helt enkelt genomsnittspriset under de senaste 50 dagarna, medan den blå linjen är genomsnittspriset under de senaste 100 dagarna. Nu när du förstår vad en Glidande medelvärde är och hur det ser ut, vi ska introducera en annan typ av glidande medelvärde och undersöka hur det skiljer sig från det tidigare nämnda glidande genomsnittet. Det enkla glidande medlet är extremt populärt bland handlare, men som alla tekniska indikatorer har det dess kritiker Många individer hävdar att användbarheten av SMA är begränsad eftersom varje punkt i dataserien är densamma, oavsett var den inträffar i sekvensen. Kritiker hävdar att de senaste uppgifterna är mer signifikanta än de äldre data och borde ha ett större inflytande på slutresultatet Som svar på denna kritik började näringsidkare lägga större vikt på de senaste uppgifterna, som sedan lett till uppfinningen av olika typer av nya medelvärden, den mest po pular av vilket är det exponentiella glidande genomsnittet EMA För vidare läsning, se Grunderna för viktade rörliga medelvärden och vad är skillnaden mellan en SMA och en EMA. Exponential Moving Average Det exponentiella glidande medlet är en typ av glidande medelvärde som ger större vikt till senaste Priser i ett försök att göra det mer mottagligt för ny information Att lära sig den något komplicerade ekvationen för att beräkna en EMA kan vara onödig för många handlare, eftersom nästan alla kartläggningspaket gör beräkningarna för dig Men för dig matematiska geeks där ute, här är EMA-ekvation. När du använder formeln för att beräkna EMAs första punkt kan du märka att det inte finns något värde tillgängligt för att använda som tidigare EMA. Detta lilla problem kan lösas genom att starta beräkningen med ett enkelt glidande medelvärde och fortsätta med ovanstående formel därifrån Vi har försett dig med ett provkalkylblad som innehåller verkliga exempel på hur man beräknar både ett enkelt glidande medelvärde och en ex ponential moving average. Skillnaden mellan EMA och SMA Nu när du har en bättre förståelse för hur SMA och EMA beräknas, låt oss ta en titt på hur dessa medelvärden skiljer sig. Genom att titta på beräkningen av EMA kommer du att märka att mer tonvikt läggs på de senaste datapunkterna, vilket gör det till en typ av vägt genomsnitt. I Figur 5 är antalet tidsperioder som används i varje genomsnitt identiskt 15 men EMA svarar snabbare på de förändrade priserna. Notera hur EMA har Ett högre värde när priset stiger och faller snabbare än SMA när priset sjunker. Denna responsivitet är den främsta anledningen till att många handlare föredrar att använda EMA över SMA. Vad är de olika dagarna Medel Flytta genomsnitt är en helt anpassningsbar indikatorn, vilket innebär att användaren fritt kan välja vilken tidsram de vill ha när de skapar genomsnittet. De vanligaste tidsperioderna som används i glidande medelvärden är 15, 20, 30, 50, 100 och 200 dagar. Ju kortare tidsperioden är oss Ed för att skapa medelvärdet desto känsligare blir det för prisändringar Ju längre tidspositionen är, desto mindre känslig eller mer utjämning blir medeltiden Det finns ingen rätt tidsram som ska användas när du ställer in dina glidande medelvärden Den bästa Sätt att ta reda på vilken som fungerar bäst för dig är att experimentera med ett antal olika tidsperioder tills du hittar en som passar din strategi. Jag har ett bord som lagrar informationen om användarsamtal i ett callcenter. Bordet har en callid, datum då samtalet gjordes, aktuellt datum och tid för samtalet, samtalstypen och ett poäng i samband med samtalet. Mitt krav är att beräkna ett 40 dagars glidande medelvärde av poängen i relation till samtalsdagen. 40 dagarna bör börja från Den föregående dagen från samtalstidpunkten Om det inte finns några samtal under de senaste 40 dagarna bör det inkludera rader för det samtaldatum för vilket det rörliga genomsnittet beräknas. Då är provdata. Till utgången bör vara. Schema och testdata vid under länken SQL Fiddle. I kan inte använda ROWS i en AVG-fönsterdefinition eftersom testen har tusentals rader för en given dag. Skriven den 3 juni 16 på 19 21.Denna fråga bör innehålla den faktiska tabelldefinitionen som visar datatyper och begränsningar. Dessutom beräknar kravet ett 40 dagars glidande medelvärde av poäng i förhållande till samtalsdagen återspeglas inte i resultatet Var har samtalsdagen gått Vill du beräkna ett glidande medelvärde för hela bordet eller bara för ett visst tidsintervall Var god klargör Erwin Brandstetter 10 juni 16 på 2 51. Det är inte riktigt klart från frågan vad är rollen för calltypeid-kolumnen, jag kommer att ignorera den tills du klargör. Utan fönsterfunktioner. Det är en enkel variant som inte använder fönsterfunktioner alls. Se till att det finns ett index på calltalk , aesraw. CTEDates returnerar en lista över alla datum i tabellen och beräknar genomsnittet för varje dag. Denna genomsnittliga dagens dag kommer att behövas för den första dagen. Servern kommer att skanna hela indexet på något sätt, så att beräkning av sådant genomsnitt är billigt. Då f Eller varje särskild dag använder jag en självförening för att beräkna medelvärdet för 40 tidigare dagar. Detta kommer att returnera NULL för den första dagen, som ersätts med genomsnittlig löpedag i huvudfrågan. Du behöver inte använda CTE här, det gör bara den Fråga är lättare att läsa. Med det rekommenderade indexet bör denna lösning inte vara så dålig. Det finns en liknande fråga för SQL Server-datumintervallets rullande summa med hjälp av fönsterfunktioner. Postgres verkar stödja RANGE med ett fönster med angiven storlek medan SQL Server inte gör det T för tillfället Så lösningen för Postgres kommer sannolikt att bli lite enklare. Huvuddelen skulle vara. För att beräkna det glidande medelvärdet med dessa fönsterfunktioner måste du troligen fylla luckorna i datum först, så att bordet har vid minst en rad för varje dag med NULL-värden för aesraw i dessa dummy rader. Som Erwin Brandstetter korrekt påpekade i sitt svar just nu när det gäller Postgres 9 5 har RANGE-klausulen i Postgres fortfarande begränsningar som liknar SQL Server Docs say. The värde FÖREGÅENDE och värde Följande fall är för närvarande bara tillåtna i ROWS-läget. Så skulle den här metoden med RANGE ovan inte fungera för dig även om du använde Postgres 9 5.Using window functions. You kan använda metoder som beskrivs i frågan för SQL Server ovanför För Exempel, gruppera dina data i dagliga summor, lägg till rader för saknade dagar, beräkna det rörliga SUM och COUNT med OVER med ROWS och beräkna glidande medelvärdet. Något längs dessa linjer. Resultatet är detsamma som i den första varianten. Se SQL Fiddle. Again , Detta kan skrivas med inline-underfrågor utan CTEs. It är värt att kolla på reella data för utförandet av olika varianter. Den stora bountyen gör att det aktuellt accepterade svaret verkar exemplifierande, men jag är inte helt nöjd med flera detaljer. Därför lade jag till Detta svar. Tabel definition. Du borde ha gett en faktisk tabelldefinition för att göra det enklare. Utgående från provdata, är calldttm typ timestamp med tidszon timestamptz Kolumn calldtkey är inte helt funktion beroende av tidszonen, men matchningsdatumet beror på tidszonen men om du definierar det inte bara en förskjutning, akta dig för DST, kan datumet enkelt och tillförlitligt härledas från en timestamptz och ska inte lagras redundant. För att få det rätt använd en Uttryck som. Du kan lägga till en materialiserad vy med kolonnen härledd för enkel användning. För syftet med den här frågan kommer jag hålla fast vid din angivna tabell. Fråga och svara båda räkna 41 dagar istället för 40 enligt krav Nedre och övre gränsen är inkluderade, vilket resulterar i ett ganska vanligt fel för varje sida. Följaktligen får jag olika resultat i två rader under. dateintervalltidsstämpel. Att dra in ett intervall från ett datum ger en tidsstämpel som i calltxt - INTERVAL 41 dag För syftet med Denna fråga är det effektivare att subtrahera ett heltal som producerar ett annat datum som calldtkey - 41.Not möjligt med en RANGE-klausul. Vladimir föreslog nu en lösning med RANGE-klausulen i ramdefinitionen för fönsterfunktionerna i Postgres 9 5. Faktum är att ingenting har förändrats mellan Postgres 9 4 och 9 5 i detta avseende, inte ens texten i den manuella ramdefinitionen för fönster funktionerna tillåter bara RANGE UNBOUNDED PRECEDING och RANGE UNBOUNDED FOLLOWING - inte med värden. Naturligtvis kan du använda en CTE för att beräkna det dagliga summan räkningen avg i flyget. Men din tabell. visar informationen om användarsamtal i ett callcenter. Denna typ av Informationen ändras inte senare Så beräkna dagliga aggregat en gång i en materialiserad vy och bygga vidare på den. Den aktuella dagen saknas alltid, men den särdrag Resultatet skulle vara fel innan dagen är över. MV måste uppdateras en gång om dagen, Innan du kör din fråga eller den senaste dagen s saknas. Ett index på det underliggande tabellen är inte nödvändigt för det här eftersom hela tabellen läses ändå. Du kan bygga en smartare materialiserad vy manuellt och bara stegvis lägga till n ew dagar istället för att återskapa allt med standard MVs Men det ligger utanför frågans omfattning. Jag föreslår starkt ett index på MV, though. I bara bifogade daysum och dayct hoppas på index-only scans Om du inte ser de i din frågor behöver du inte kolumnerna i indexet. Om du kör det ofta, skulle jag lägga hela shebang i en MV för att undvika upprepad beräkning. En lösning med fönsterfunktioner och en ramklausul RADER MELLAN skulle vara möjligt också Men din Exempeluppgifter tyder på att du inte har värden för de flesta dagarna inom området många fler luckor än öar, så jag förväntar mig inte att det blir snabbare.
No comments:
Post a Comment