Exponential moving average oracle

Se vir esta mensagem, o seu navegador desativou ou não suporta JavaScript. Para usar todos os recursos desse sistema de ajuda, como a pesquisa, seu navegador deve ter o suporte JavaScript ativado. Médias Móveis Ponderadas Com Médias Móveis Simples, cada valor de dados na janela de visualização, na qual o cálculo é realizado, recebe igual importância ou peso. É frequentemente o caso, especialmente na análise de dados de preços financeiros, que mais dados cronologicamente recentes devem ter um peso maior. Nesses casos, a funcionalidade Média ponderada móvel (ou Média móvel exponencial - consulte o tópico a seguir) é geralmente preferida. Considere a mesma tabela de valores de dados de vendas para doze meses: Para calcular uma Média Móvel Ponderada: calcule quantos intervalos de dados estão participando do cálculo da Média Móvel (ou seja, o tamanho do cálculo quotwindowquot). Se a janela de cálculo for n, então o valor de dados mais recente na janela é multiplicado por n, o próximo mais recente multiplicado por n-1, o valor anterior a esse multiplicado por n-2 e assim por diante para todos os valores na janela. Divida a soma de todos os valores multiplicados pela soma dos pesos para fornecer a Média Móvel Ponderada sobre essa janela. Coloque o valor da Média Móvel Ponderada em uma nova coluna de acordo com o posicionamento das médias à direita descrito acima. Para ilustrar essas etapas, considere se é necessária uma Média Móvel Ponderada de Vendas de 3 meses em dezembro (usando a tabela acima de valores de Vendas). O termo quot3-monthquot implica que o cálculo quotwindowquot é 3, portanto, o algoritmo de cálculo da Média Móvel Ponderada para este caso deve ser: Ou, se uma Média Móvel Ponderada de 3 meses fosse avaliada em todo o intervalo original de dados, os resultados seriam : Média móvel ponderada de 3 mesesSe vir esta mensagem, o seu navegador desativou ou não suporta o JavaScript. Para usar todos os recursos desse sistema de ajuda, como a pesquisa, seu navegador deve ter o suporte JavaScript ativado. Médias Móveis Exponenciais As Médias Móveis Exponenciais, semelhantes às Médias Móveis Ponderadas, também atribuem um peso maior aos valores de dados mais recentes. Ao contrário das Médias Móveis Ponderadas, no entanto, elas usam o valor da Média Móvel Exponencial anteriormente calculada como base para o cálculo, em vez dos valores de dados originais (não da Média). Desta forma, o método de cálculo usado por Médias Móveis Exponenciais é cumulativo, significando que (ao contrário de Médias Móveis Simples ou Médias Móveis Ponderadas) todos os valores de dados anteriores têm algum efeito na Média Móvel Exponencial a ser calculada, embora este efeito diminua bastante com o tempo . As Médias Móveis Exponenciais tendem a ser mais precisas do que os outros tipos de Média Móvel quando os valores dos dados originais mostram um grau de variação mais rápido ao longo do tempo (ou outra variável). A fórmula para calcular uma média móvel exponencial (EMA) é: X EMA atual (ou seja, EMA a ser calculada) C Valor dos dados originais atuais K Alisamento Constante P EMA anterior (O primeiro EMA no intervalo a ser calculado é arbitrário e pode ser o valor de dados original correspondente ou, frequentemente, um valor de média móvel simples K Suavização Constante 2 / (1 n) n número de períodos para EMA, isto é, a janela a ser calculada Este cálculo bastante complexo é, talvez, melhor ilustrado por exemplo. tabela de valores mensais de vendas, como mostrado anteriormente: Se calculássemos a Média Móvel Exponencial de maneira semelhante à Média Móvel Simples de 3 Meses, executaríamos as seguintes etapas: Média Móvel Exponencial Houve uma boa pergunta sobre a OTN hoje sobre se existe é uma função padrão do Oracle para calcular a média móvel exponencial. A resposta é que não existe tal função, mas com a cláusula model, você pode calcular isso com muita facilidade. E é um ótimo exemplo de wha t quero dizer com número variável de cálculos com base em valores calculados, escritos na minha terceira parte do tutorial de cláusula de modelo. Antes de hoje, eu nem sabia o que era exatamente uma média móvel exponencial. Você pode ler mais sobre isso aqui na Wikipedia ou aqui com um bom exemplo. A partir do primeiro link: Uma média móvel exponencial (EMA), aplica-se fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada ponto de dados mais antigo diminui exponencialmente, dando muito mais importância a observações recentes, enquanto ainda não descarta inteiramente as observações mais antigas. A partir do segundo link: A fórmula para calcular uma média móvel exponencial (EMA) é: X EMA atual (ou seja, EMA a ser calculada) C Valor dos dados originais atuais K Suavização constante P EMA anterior (O primeiro EMA no intervalo a ser calculado é arbitrário e pode ser o valor de dados original correspondente ou, frequentemente, um valor de Média móvel simples K Suavização constante 2 / (1 n) E esta fórmula é seguida por um exemplo que eu estendi um pouco, usando esta tabela: Uma correspondência com o exemplo no link Eu fiz os números do produto B. Aqui está a consulta de cláusula de modelo que implementa a fórmula Observe como a fórmula se traduz diretamente na única regra da cláusula de modelo. A constante de suavização K é definido para .5, com base em uma janela de valores (n) igual a 3. Desafio: tente isso sem a cláusula model e veja se você pode chegar a algo mais abrangente 5 comentários: 11.2 recursos em uso com dat como (selecione 39A39 data do produto 392009-01-0139, 10 montante da união dupla todos selecionar 39A39, data 392009-02-0139, 15 da dupla união todos selecionar 39A39, data 392009-03-0139, 17 da dupla união todos selecionar 39A39, data 392009-04-0139, 20 da dupla união todos selecionar 39A39, data 392009-05-0139, 22 da dupla união todos selecionar 39A39, data 392009-06-0139, 20 da dupla união todos selecionar 39A39, data 392009-07-0139, 25 da dupla união todos selecionar 39A39, data 392009-08-0139, 27 da dupla união todos selecionar 39A39, data 392009-09-0139, 30 da dupla união todos selecionar 39A39, data 392009-10-0139, 35 da dupla união todos selecionar 39A39, data 392009-11-0139 , 37 da dupla união todos selecionar 39A39, data 392009-12-0139, 40 da dupla união todos selecionar 39B39, data 392009-01-0139, 0 da dupla união todos selecionar 39B39, data 392009-02-0139, 50 da dupla união todos selecionar 39B39, data 392009-03-0139, 10 da dupla união todos selecionar 39B39, data 392009-04-0139, 40 da dupla união todos selecionar 39B39, data 392009-05-0139, 15 da dupla união todos selecionar 39B39, data 392009-06-0139, 35 de dupla união todos selecionar 39B39, data 392009-07-0139, 30 da dupla união todos selecionar 39B39, data 392009-08-0139, 30 da dupla união todos selecionar 39B39, data 392009-09-0139, 20 da dupla união todos selecionar 39B39 , data 392009-10-0139, 20 da união dupla todos selecionar 39B39, data 392009-11-0139, 20 da união dupla todos selecionar 39B39, data 392009-12-0139, 20 da dupla), rns como (selecionar dat. . rownumber () over (partição por ordem do produto por mês) rn -. 2 / (1count () over (partição por produto)) k. 0,5 k a partir de dat), res (produto, mês, quantidade, rn, x) como (selecione r. product, r. month, r. amount, r. rn, r. amount x de rns r onde rn 1 union all select ns. product, ns. month, ns. amount, ns. rn, ns. k (ns. amount - es. x) es. xx de rns ns, res es onde ns. rn es. rn 1 e ns. product es. product) selecione o produto, mês, quantidade, rn, round (x, 3) EMA de res ordem por produto, mês depois de calcular o formulário fechado eu surgiu com o seguinte código que, se mais como um ofuscamento do que qualquer coisa abrangente. A ideia é criar múltiplos em execução usando uma concatenação de strings e a funcionalidade xml-eval. As formas fechadas dos casos especiais precisam apenas de contas correntes. Há um caso geral e dois casos especiais que são muito mais fáceis: com t1 as (selecionar produto, mês, quantidade, quantidade ci, rownumber () over (partição por ordem do produto por mês) rn, --2 / (1 rownumber () over (partição por ordem do produto por mês) ki 0,5 ki de vendas), t2 como (selecione produto, mês, quantidade, (caso quando rn 1 então 1 mais ki end ci) ai, caso quando rn 1 então 1 else (1 - ki) end bi de t1), t3 as (produto SELECT, MONTH, quantidade, ai, xmlquery (SUBSTITUIR (wmconcat (bi) over (PARTIÇÃO BY product ORDER BY MONTH linhas ENTRE LINHA ANTERIOR E ATUAL sem limite), 39,39, 3939) RETURNING conteúdo).getnumberval () mi FROM t2), t4 como (selecione produto, mês, quantidade, mi, (ai / mi) xi de t3) SELECIONE produto, MONTH, quantidade, round (mi SUM (xi) over (PARTIÇÃO BY product ORDER BY MONTH linhas ENTRE LINHA anterior e atual ilimitada), 3) ema FROM t4 Caso especial K 0.5: com t1 como (selecione produto, mês, quantidade, rownumber () over (partição por ordem do produto por mês) rn , quantidade de energia (2, nvl (nullif (rownumber () over (partição por ordem do produto por mês) - 1, 0), 1)) ci de vendas) selecione produto, mês, quantidade, rodada (soma (ci) over (partição por ordem de produto por mês entre linhas ilimitadas linha anterior e atual) / power (2, rn), 3) ema de t1 Caso especial K 2 / (1 i): com t1 as (selecione produto, mês, quantidade, rownumber () over (partição por ordem do produto por mês ) rn, quantidade rownumber () over (partição por ordem do produto por mês) ci de vendas) selecione product, month, amount, round (soma (ci) over (partição por ordem de produto por mês entre linhagem anterior e atual ilimitada) 2 / (rn (rn 1)), 3) ema de t1 I39ll postar a prova do formulário fechado se alguém estiver interessado nele. Este é um ótimo exemplo de quotfun com SQLquot :-) Uma combinação de XMLQuery, o wmconcat não documentado e funções analíticas com a cláusula de uso de janelas. Eu gosto disso. Embora não seja tão abrangente quanto a variante da cláusula model e os Rafu39s recursivos com um, como você mesmo disse. E claro, gostaria de ver a prova da forma fechada. Abordei uma outra questão: como otimizar a constante de suavização SELECT k - constante de suavização. mse - erro quadrático médio FROM (SELECIONE DE vendas DIMENSÃO DO MODELO BY (produto. ROWNUMBER () OVER (PARTIÇÃO POR produto ORDEM POR mês ASC) rn) MEDIDAS (valor - valor de venda. mês - mês. 0 AS C. 0 AS 0. 0 AS X. 0 AS - erro quadrático - - linha de trabalho e atributos - a) linha de trabalho é o produto 39X39, rn 1 - b) os atributos de trabalho são os seguintes:. 0 AS SSE - soma SE para todos os produtos / meses. 0 AS MSE - média de SSE para todos os produtos / meses. 0 AS k - para todos os produtos / meses. 0 AS PreMSE - MSE anterior do k39s para todos os produtos / meses. 0 AS diff - entre o MSE atual e o anterior. 0,1 AS delta - incremento inicial. 0 AS priorto - ponto de partida inicial -) REGRAS ITERATE (99) ATÉ (abs (diff39A39,1) lt 0.00010) (Cany, nn quantidadcv (), cv (). K39A39,1 priori39A39,1 delta39A39.1. ORNOME BY produto rn ASC COALESCE (K39A39,1 Ccv (), cv () (1-K39A39,1) Xcv (), cv () - 1, Ccv (), cv ()). Pproduto, rn Xcv (), cv () - 1. SEproduct, rn POWER (Ccv (), cv () - Xcv (), cv () - 1, 2) SSE39A39,1 SUM (SE) qualquer, qualquer MSE39A39,1 SUM (SE) qualquer, qualquer / 24. Diff39A39,1 NÚMERO de iteração de CASO QUANDO 0, em seguida, NULL ELSE preMSE39A39,1 - MSE39A39,1FINAL preMSE39A39,1 MSE39A39,1.delta39A39,1 CASO QUANDO diff39A39,1 lt 0 ENTÃO - abs (delta39A39 , 1/2) ELSE abs (delta39A39,1) END priorta39A39,1 K39A39,1)) em que produto 39A39 e rn 1 / K MSE ---------- --------- - .599999237 174.016094