Esta é uma pergunta do Evergreen Joe Celko. Eu ignoro qual plataforma DBMS é usada. Mas, em qualquer caso, Joe conseguiu responder há mais de 10 anos com o SQL padrão. Joe Celko Quebra-cabeças SQL e Respostas citação: Essa última tentativa de atualização sugere que poderíamos usar o predicado para construir uma consulta que nos daria uma média móvel: a coluna extra ou a abordagem de consulta melhor? A consulta é tecnicamente melhor porque a abordagem UPDATE desnormalizar o banco de dados. No entanto, se os dados históricos que estão sendo gravados não forem alterados e o cálculo da média móvel for caro, considere o uso da abordagem de coluna. Consulta SQL Puzzle: por todos os meios uniforme. Você joga apenas no balde de peso apropriado, dependendo da distância do ponto de tempo atual. Por exemplo, quottake weight1 para datapoints dentro de 24 horas do ponto de dados atual weight0.5 para datapoints em 48hrs. Nesse caso, importa quantos pontos de dados consecutivos (como 6:12 am e 11:48 pm) estão distantes um do outro. Um caso de uso que eu posso imaginar seria uma tentativa de suavizar o histograma onde os datapoints não são densos o suficiente ndash msciwoj 22:22 Não tenho certeza se o resultado esperado (saída) mostra a média clássica de movimentação (rolagem) clássica por 3 dias. Porque, por exemplo, o primeiro triplo de números, por definição, dá: mas você espera 4.360 e é confuso. No entanto, sugiro a seguinte solução, que usa o AVG de função de janela. Essa abordagem é muito mais eficiente (clara e menos intensiva em recursos) do que a SELF-JOIN introduzida em outras respostas (e estou surpreso que ninguém tenha dado uma solução melhor). Você vê que o AVG é empacotado com o case quando rownum gt p. days, em seguida, para forçar NULLs s na primeira linha, onde a Média Móvel de 3 dias não tem sentido. respondeu 23 de fevereiro às 13:12 Podemos aplicar Joe Celkos método de junção externa esquerda suja (como citado acima por Diego Scaravaggi) para responder à pergunta como foi perguntado. Gera a saída solicitada: respondeu 9 de janeiro às 0:33 Sua resposta 2016 Stack Exchange, IncEstou trabalhando com o SQL Server 2008 R2, tentando calcular uma média móvel. Para cada registro, na minha opinião, gostaria de coletar os valores dos 250 registros anteriores e, em seguida, calcular a média dessa seleção. Minhas colunas de exibição são as seguintes: TransactionID é exclusivo. Para cada TransactionID. Eu gostaria de calcular a média para o valor da coluna, sobre os 250 registros anteriores. Portanto, para TransactionID 300, colete todos os valores das 250 linhas anteriores (a visualização é classificada como decrescente por TransactionID) e, na coluna MovAvg, grave o resultado da média desses valores. Eu estou olhando para coletar dados dentro de um intervalo de registros. perguntou 28 de outubro às 20: 58Movendo média em T-SQL Um cálculo comum na análise de tendência é a média móvel (ou rolamento). Uma média móvel é a média das últimas 10 linhas, por exemplo. A média móvel mostra uma curva mais suave do que os valores reais, mais ainda com um período mais longo para a média móvel, tornando-se uma boa ferramenta para análise de tendências. Esta postagem do blog mostrará como calcular a média móvel em T-SQL. Diferentes métodos serão usados dependendo da versão do SQL Server. O gráfico abaixo demonstra o efeito de suavização (linha vermelha) com uma média móvel de 200 dias. As cotações de ações são a linha azul. A tendência de longo prazo é claramente visível. T-SQL Movendo Avergage 200 dias A demonstração abaixo requer o banco de dados TAdb que pode ser criado com o script localizado aqui. No próximo exemplo, calcularemos uma média móvel nos últimos 20 dias. Dependendo da versão do SQL Server, haverá um método diferente para fazer o cálculo. E, como veremos mais adiante, as versões mais recentes do SQL Server têm funções que permitem um cálculo muito mais eficaz. SQL Server 2012 e posterior Média Móvel Esta versão faz uso de uma função de janela agregada. O que há de novo no SQL 2012 é a possibilidade de restringir o tamanho da janela, especificando quantas linhas antes da janela deve conter: As linhas anteriores são 19, porque incluiremos a linha atual também no cálculo. Como você pode ver, o cálculo da média móvel no SQL Server 2012 é bem simples. A figura abaixo demonstra o princípio de janelamento. A linha atual está marcada com amarelo. A janela está marcada com um fundo azul. A média móvel é simplesmente a média de QuoteClose nas linhas azuis: T-SQL Janela média móvel. Os resultados dos cálculos em versões mais antigas do SQL Server são os mesmos, portanto, eles não serão mostrados novamente. Mover Média do SQL Server 2005 8211 2008R2 Esta versão faz uso de uma expressão de tabela comum. O CTE é auto referenciado para obter as últimas 20 linhas para cada linha: Média Móvel antes do SQL Server 2005 A versão anterior a 2005 usará uma associação externa esquerda para a mesma tabela para obter as últimas 20 linhas. Pode-se dizer que a tabela externa contém a janela na qual queremos calcular uma média: Comparação de desempenho Se executarmos os três métodos diferentes simultaneamente e verificarmos o plano de execução resultante, haverá uma diferença dramática no desempenho entre os métodos: Comparação de três métodos diferentes para calcular a média móvel Como você pode ver, as melhorias na função de janelas no SQL 2012 fazem uma enorme diferença no desempenho. Como mencionado no início deste post, médias móveis são usadas como uma ferramenta para ilustrar tendências. Uma abordagem comum é combinar médias móveis de diferentes comprimentos, a fim de detectar mudanças nas tendências de curto, médio e longo prazo, respectivamente. De particular interesse é o cruzamento de linhas de tendência. Por exemplo, quando a tendência curta se move sobre a tendência longa ou média, isso pode ser interpretado como um sinal de compra na análise técnica. E quando a tendência curta se move sob uma linha de tendência mais longa, isso pode ser interpretado como um sinal de venda. O gráfico abaixo mostra Cotações, Ma20, Ma50 e Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar e vender sinais. Esta postagem de blog é parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server. Veja os outros posts aqui. Postado por Tomas Lind
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