Base De Datos Media Móvil

Promedio móvil en T-SQL Un cálculo común en el análisis de tendencias es el promedio móvil (o móvil). Un promedio móvil es el promedio de, por ejemplo, las últimas 10 filas. El promedio móvil muestra una curva más suave que los valores reales, más aún con un período más largo para el promedio móvil, lo que lo convierte en una buena herramienta para el análisis de tendencias. Esta publicación de blog mostrará cómo calcular el promedio móvil en T-SQL. Se utilizarán diferentes métodos dependiendo de la versión de SQL Server. El siguiente gráfico muestra el efecto de suavizado (línea roja) con un promedio móvil de 200 días. Las cotizaciones de acciones son la línea azul. La tendencia a largo plazo es claramente visible. T-SQL Moving Avergage 200 días La demostración a continuación requiere la base de datos TAdb que se puede crear con el script que se encuentra aquí. En el próximo ejemplo calcularemos un promedio móvil de los últimos 20 días. Dependiendo de la versión de SQL Server, habrá un método diferente para hacer el cálculo. Y, como veremos más adelante, las nuevas versiones de SQL Server tienen funciones que permiten un cálculo mucho más efectivo. SQL Server 2012 y posterior Moving Average Esta versión hace uso de una función de ventana agregada. Lo nuevo en SQL 2012 es la posibilidad de restringir el tamaño de la ventana especificando cuántas filas que preceden a la ventana deben contener: Las filas precedentes son 19, porque incluiremos la fila actual también en el cálculo. Como puede ver, el cálculo del promedio móvil en SQL Server 2012 es bastante simple. La siguiente figura muestra el principio de ventana. La fila actual está marcada con amarillo. La ventana está marcada con un fondo azul. El promedio móvil es simplemente el promedio de QuoteClose en las líneas azules: T-SQL Moving average window. Los resultados de los cálculos en versiones anteriores de SQL Server son iguales, por lo que no se mostrarán de nuevo. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Esta versión hace uso de una expresión de tabla común. El CTE es auto referenciado para obtener las últimas 20 filas para cada fila: Promedio móvil antes de SQL Server 2005 La versión anterior a 2005 utilizará una combinación externa izquierda en la misma tabla para obtener las últimas 20 filas. Comparación de rendimiento Si ejecutamos los tres métodos diferentes simultáneamente y comprobamos el plan de ejecución resultante, hay una diferencia dramática en el rendimiento entre los métodos: Comparación de tres Diferentes métodos para calcular el promedio móvil Como puede ver, las mejoras de la función de ventana en SQL 2012 hacen una gran diferencia en el rendimiento. Uso Como se mencionó en el comienzo de este post, las medias móviles se utilizan como una herramienta para ilustrar las tendencias. Un enfoque común es combinar promedios móviles de diferentes longitudes, con el fin de detectar cambios en las tendencias a corto, mediano y largo plazo, respectivamente. De particular interés son el cruce de líneas de tendencia. Por ejemplo, cuando la tendencia corta se mueve sobre la tendencia larga o media, esto puede interpretarse como una señal de compra en el análisis técnico. Y cuando la tendencia corta se mueve bajo una línea de tendencia más larga, esto puede interpretarse como una señal de venta. La tabla de abajo muestra Cotizaciones, Ma20, Ma50 y Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar y vender señales. Esta entrada del blog forma parte de una serie sobre análisis técnico, TA, en SQL Server. Vea los otros mensajes aquí. Publicado por Tomas LindCurrently cuando quiero crear un promedio móvil de algunos datos en una base de datos SQL 2005, carga todos los datos que se requiere de la base de datos y luego crear los valores utilizando bucles, etc. Ahora, he tenido un vistazo Alrededor, pero realmente no puede encontrar ninguna información sobre las mejores prácticas, etc para hacer este tipo de cálculos. Por lo tanto, es el enfoque que he tomado, la manera mejor / más simple / más eficiente para hacer esto, o debería estar tratando de calcular los valores dentro de SQL y, a continuación, acceder a ellos, o debería utilizar LINQ, etc, etc Si debo Estar haciendo el procesamiento usando la lógica de SQL Server, entonces cómo puedo calcular los datos sobre bloques parciales de datos, es decir, un promedio móvil de 10 días más de 100 valores requeriría cálculos realizados en los registros 1-10, 2-11, 3-12, etc También, puede SQL satisfacer las medias móviles ponderadas Si LINQ ser un candidato para hacer esto Cualquier ayuda, o muestras (incluso mejor), o incluso sugerencias libro sería muy apreciada. PD Disculpas por una pregunta tan general, pero no estoy seguro de qué tecnologías debo apuntar con esto. Martes, 01 de julio de 2008 21:14 Respuestas Hola Ron, Im no va a llamar a este enfoque una práctica quotbest. Pero ya que este es un foro general de C, heres una manera de hacer un promedio móvil de 10 unidades demostrando ListltTgt, el agregador Average () y una expresión de Lamda. Observe cómo se recopilan los datos en una matriz de objetos de clase simples. Las referencias de objetos se colocan en una lista para mostrar cómo los objetos de clase son objetos de referencia, es decir, cuando cambia la instancia del objeto en la matriz, cambia el valor de la lista. Puede experimentar utilizando entero o estructuras (objetos de valor) y ver que fallará en la media correcta. Clase interna simple Lista lt simple gt promediador nuevo Lista lt simple gt () simple objArray nuevo simple10 int i // dobla como el índice y el valor para (i 0 i lt 10 i) simple obj new simple () for (i lt 20 I) Console. WriteLine (quot quot, averager. Average (a gt (int) aa)) // usando una expresión Lambd obj objArray i10 Propuesto como respuesta por ron2464 Jueves 03 de Julio de 2008 18:29 Marcado como respuesta por jack 321 Viernes, 04 de Julio de 2008 7:01 AM Martes, 01 de Julio de 2008 22:02 Hola Ron, no voy a llamar a este enfoque una práctica quotbest. Pero ya que este es un foro general de C, heres una manera de hacer un promedio móvil de 10 unidades demostrando ListltTgt, el agregador Average () y una expresión de Lamda. Observe cómo se recopilan los datos en una matriz de objetos de clase simples. Las referencias de objetos se colocan en una lista para mostrar cómo los objetos de clase son objetos de referencia, es decir, cuando cambia la instancia del objeto en la matriz, cambia el valor de la lista. Puede experimentar utilizando entero o estructuras (objetos de valor) y ver que fallará en la media correcta. Clase interna simple Lista lt simple gt promediador nuevo Lista lt simple gt () simple objArray nuevo simple10 int i // dobla como el índice y el valor para (i 0 i lt 10 i) simple obj new simple () for (i lt 20 I) Console. WriteLine (quot quot, averager. Average (a gt (int) aa)) // usando una expresión Lambd obj objArray i10 Propuesto como respuesta por ron2464 Jueves 03 de Julio de 2008 18:29 Marcado como respuesta por jack 321 Friday, July 04, 2008 7:01 PM Tuesday, July 01, 2008 10:02 PM Este tipo de cálculos son un poco específicos, por lo que no encontrará una solución simple en SQL Server, Linq o algo similar. Por ejemplo, puede encontrar la función de Media móvil simple en Reporting Services, pero un indicador ponderado, exponencial o algo más específico difícilmente encontrará. Por cierto, los cálculos como este se pueden desarrollar mucho más simple con el código. NET, a continuación, T-SQL. Así que ahora viene la decisión basada en la frecuencia, la cantidad de datos se utilizan para el cálculo y donde se utilizan los valores calculados, a fin de decidir qué tipo de ensamblaje a crear. Si usted tiene poco número de cálculos, y / o poco número de valores entonces la biblioteca simple de la clase de. NET será perfecta para usted. Si ese no es el caso, puede desde SQL 2005 crear ensamblado que se alojará en el motor de base de datos principal de SQL Server. Tengo que escribir sobre SMA aquí. Pero también puedes encontrar información útil en mi blog, especialmente para el indicador SMA :). MCDBA, MCSD, MCITP sharpsource. blogspot / Jueves 03 de Julio de 2008 22:52 Microsoft está realizando una encuesta en línea para entender su opinión sobre el sitio web de Msdn. Si decide participar, se le presentará la encuesta en línea cuando abandone el sitio Web de Msdn. ¿Te gustaría participarCrear y usar los promedios móviles con el asistente de investigación ¿Sabías que puedes crear y buscar medias móviles con el Asistente de Investigación Aunque el Asistente de Investigación es uno de los más importantes programas básicos de selección de valores y backtesting disponibles, muchos no son conscientes Que el Asistente de Investigación también puede escanear y probar cosas como Promedio de Movimiento y Aumento (o Disminución) de Volumen y etc. Los promedios móviles son grandes ayudando a determinar si un mercado (stock) está en una tendencia alcista o bajada y si un cambio de tendencia es / ha tomado lugar. Los promedios móviles actúan como líneas de tendencia (aunque en movimiento y curvadas) en que como las acciones cotizan por encima de la media móvil, su alcista, mientras que si se negocia por debajo de ella, su bajista. Los promedios móviles a corto plazo ayudan a medir la dirección a corto plazo del mercado, mientras que los promedios más largos toman una visión más amplia. Un ejemplo de una media móvil a más corto plazo sería el promedio móvil de 10 días (dos semanas) o el promedio móvil de 20 días (cuatro semanas). (La imagen de abajo muestra una media móvil de 10 días.) La media móvil de 10 días es sólo que el promedio de los últimos 10 días de precios. Cada día el precio medio cambia según el precio de los días más recientes está incluido y el precio más antiguo cae. A medida que aumenta el precio de las acciones, el aumento de los precios medios móviles también. Si el precio de las acciones disminuye, el precio medio móvil también disminuirá. Un ejemplo de una media móvil a plazo intermedio sería una media móvil de 50 días (o diez semanas). Una vez más, el precio de los días más recientes se incluye mientras que el precio más antiguo ya no está incluido. Por supuesto, un día de precio de un posible 10 días de precios tendrá una mayor influencia en el precio promedio móvil de un día de los 50 días de precios. Así que cuanto más corto sea el número de días incluidos en el promedio móvil, más sensible será su considerado. Un ejemplo de medio móvil a largo plazo sería el promedio móvil de 200 días (o cuarenta semanas). Mientras las acciones cotizan por encima de ella, la tendencia a largo plazo se considera intacta. Si una acción rompe la media móvil de 200 días en su camino hacia abajo, eso es generalmente pensado para ser bajista, y la tendencia a largo plazo podría estar invirtiendo. Itll tomar más acción de precios durante un período más largo de tiempo para influir en este promedio móvil. Al igual que las líneas de tendencia, los promedios móviles pueden actuar como soporte y resistencia. Si una acción baja, pero se detiene en o alrededor de la media móvil y luego comienza a moverse más alto desde allí, puede actuar como una base firme de apoyo para el stock. Si una acción se negocia por debajo de la media móvil y se eleva hasta la parte inferior de la misma, pero se rechaza y baja, el promedio móvil ha actuado como resistencia al alza. Nota: Los promedios móviles son menos exigentes que las líneas de tendencia cuando actúan como soporte y resistencia. Y las medias móviles a más corto plazo no son tan robustas como las medias móviles a largo plazo en este sentido. Aunque también debe señalarse que las líneas de tendencia a corto plazo tampoco son tan robustas como las líneas de tendencia a largo plazo. Cómo usar los promedios móviles en el asistente de investigación Proyección para los promedios móviles Para crear un promedio móvil en el Asistente para la investigación, haga esto en la función Expresión de cálculo. En este ejemplo: permite la detección de acciones que coticen por encima de su media móvil de 200 días. 1. En primer lugar, permite cambiar a nuestra base de datos DBDP (Historical Daily Prices), vaya a Archivo en la barra de menús y seleccione Abrir base de datos. 2. A continuación, seleccione la base de datos DBDP - Historical Daily Prices y haga clic en Aceptar. 3. Entonces volverá a la página principal. Desde allí, vaya a la pantalla en la barra de menús y seleccione Pantalla por expresión de cálculo, o haga clic en el botón Pantalla por expresión de cálculo en la barra de herramientas. A continuación, aparecerá la Ventana de expresión de cálculo. 4. En la ventana Categorías, seleccione Datos de precio y volumen. Y en la ventana Elementos, seleccione Precio diario. (Se muestra a continuación) (Nota al lado del Precio diario, tiene (560 D) entre paréntesis, lo que significa que hay 560 días de puntos de datos para elegir). 5. Haga clic en el botón Añadir elemento y luego en i6 (Precio diario) Se agregará al cuadro de diálogo largo sobre las ventanas Categorías y elementos. (Vea a continuación.) 6. A continuación, en la esquina inferior izquierda, vaya a la ventana Operator Category y seleccione Comparison. En la ventana Operador a la derecha de la misma, seleccione el signo gt. A continuación, haga clic en Agregar operador cuando haya terminado. (Vea a continuación.) El cuadro de diálogo largo lee: i6 gt 7. A continuación, asegurándose de que los precios diarios se resaltan todavía en la ventana Elementos, vaya a la sección Parámetros de función y haga clic en el botón Seleccionar. (A continuación, en la ventana Categoría de funciones, resalte Promedio móvil, luego, en la ventana Nombre de la función, resalte Mover media y, a continuación, en el cuadro Número de períodos, Escriba 200 como se muestra a continuación (esto significa 200 días.) Y luego haga clic en el botón Agregar función seleccionada El cuadro de diálogo largo se lee: i6 gt MovingMean200 (i6) como se muestra a continuación 9. Haga clic en el botón Aceptar en la parte inferior para Complete la Expresión de Cálculo 10. Aparecerá la ventana Pantalla A. Asegúrese de que el operador muestre el signo. A continuación, resalte la selección 1 Verdadero y haga clic en Aceptar. (Si se realiza correctamente, la tabla Definición de pantalla y el Informe La tabla de definición se verá como la imagen de abajo. Haga clic en el botón Ejecutar consulta y sólo las existencias de comercio por encima de su media móvil de 200 días vendrá a través de la página del informe, seleccione un ticker haciendo clic izquierdo una vez, (Como se muestra a continuación). A continuación, haga clic en los gráficos interactivos y la selección de ZER y se muestra la ventana de gráfico. (Vea a continuación.) La ventana Gráfico le permite desplazarse por todos los tickers seleccionados haciendo clic en el botón Flecha arriba y el botón Flecha abajo. (Por defecto, la media móvil de 200 días se mostrará en rojo.) Cuando esté hecho mirando las poblaciones, asegúrese de volver y guardar la pantalla si no wan a perderlo. Moving Average Crossovers También puede realizar una búsqueda de crossovers promedio móvil. Por ejemplo: usted podría examinar para las poblaciones donde el promedio móvil de 10 días está por encima de la media móvil de 20 días. Esto devolverá acciones como la que se muestra en la imagen de abajo. Cuando la media móvil a más largo plazo está por encima de la media móvil a corto plazo, se considera bajista. En la imagen inferior, la línea púrpura es la media móvil de 10 días más corta (o más rápida) y la línea azul es la media móvil a más largo plazo (o más lenta) de 20 días. (Esto es alcista.) En el ejemplo anterior, fuimos paso a paso en la detección de acciones donde el precio actual era mayor que la media móvil de 200 días. En este próximo ejemplo, vamos a buscar acciones donde el promedio móvil de 50 días es mayor que el promedio móvil de 200 días. Primero, elimine sus criterios haciendo clic en el botón Garbage Can en la barra de herramientas. A continuación, repita los pasos 1 a 3 como se describió anteriormente. 4. En la ventana Categorías, seleccione Datos de precio y volumen. Y en la ventana Elementos, seleccione Precio diario. (Se muestra a continuación.) 5. A continuación, vaya a la sección Parámetros de Función y haga clic en el botón Seleccionar. (A continuación, en la ventana Categoría de función, resalte Promedio móvil y, a continuación, en la ventana Nombre de la función, resalte Media móvil, luego en el cuadro Número de períodos, Escriba 50 como se muestra a continuación y luego haga clic en el botón Añadir función seleccionada (Esta es la media móvil de 50 días.) El cuadro de diálogo largo se lee: MovingMean50 (i6) como se muestra a continuación 7. A continuación, en la esquina inferior izquierda, Vaya a la ventana Operator Category (Categoría de operador) y seleccione Comparison (Comparación) En la ventana Operator (Operador) a la derecha de la misma, seleccione el signo gt y luego haga clic en Add Operator cuando termine (Ver más abajo.) El cuadro de diálogo largo leerá: MovingMean50 (i6) gt 8. A continuación, asegurándose de que la ventana Categoría de función aún tiene el valor Promedio móvil resaltado y que la ventana Nombre de función aún tenga la media móvil resaltada, cambie el cuadro Número de períodos a 200 como se muestra a continuación y haga clic en el botón Añadir función seleccionada. Es el promedio móvil de 200 días.) El cuadro de diálogo largo se leerá: MovingMean50 (i6) gt MovingMean200 (i6) como se muestra a continuación. 9. Haga clic en el botón Aceptar en la parte inferior para completar la expresión de cálculo. 10. Aparecerá la ventana Pantalla por. Asegúrese de que el operador muestre el letrero. A continuación, resalte la selección 1 Verdadero y haga clic en Aceptar. Si se realiza correctamente, la tabla de definición de pantalla y la tabla de definición de informe se verán como la imagen de abajo. Haga clic en el botón Ejecutar consulta y sólo las existencias cuyos 50 días de media móvil está por encima de su media móvil de 200 días vendrá a través. (De nuevo, asegúrese de regresar y guardarlo si desea conservarlo para su uso posterior.) Backtesting Moving Averages Si desea volver a probar una pantalla con promedios móviles, asegúrese de crear su promedio móvil en la base de datos DBCMHIST. Las pantallas de media móvil que acabamos de crear en la base de datos DBDP (Base de datos de precios diarios históricos) no se pueden volver a probar. Pero si crea el promedio móvil en la base de datos histórica semanal (DBCMHIST) puede ser. Primero, elimine sus criterios haciendo clic en el botón Garbage Can en la barra de herramientas. En este ejemplo, vamos a buscar acciones donde la media móvil de 50 días (o 10 semanas) es mayor que la media móvil de 200 días (o 40 semanas). 1. En primer lugar, permite cambiar a nuestra base de datos DBCMHIST (Weekly Historical), vaya a Archivo en la barra de menús y seleccione Abrir base de datos. 2. A continuación, seleccione DBCMHIST - Weekly Historical Database y haga clic en Aceptar. 3. Entonces volverá a la página principal. Desde allí, vaya a la pantalla en la barra de menús y seleccione Pantalla por expresión de cálculo, o haga clic en el botón Pantalla por expresión de cálculo en la barra de herramientas. A continuación, aparecerá la Ventana de expresión de cálculo. 4. En la ventana Categorías, seleccione Cambios de precios y precios. Y en la ventana Elementos, seleccione Precio actual. (Se muestra a continuación.) 5. A continuación, vaya a la sección Parámetros de Función y haga clic en el botón Seleccionar botón. (A continuación, en la ventana Categoría de función, resalte Promedio móvil y, a continuación, en la ventana Nombre de la función, resalte Mover media, luego en el cuadro Número de períodos, Escriba 10 como se muestra a continuación y, a continuación, haga clic en el botón Añadir función seleccionada (este es el promedio móvil de 10 semanas: el equivalente aproximado al promedio móvil de 50 días.) Nota: el cuadro Número de períodos hace referencia a la periodicidad de los elementos Puntos de datos Si el historial de artículos se almacena como datos diarios puntos 10 significaría 10 días Si el historial de elementos se almacena como puntos de datos semanales 10 significaría 10 semanas) El cuadro de diálogo largo se lee: MovingMean10 (i5) como se muestra a continuación . 7. A continuación, en la esquina inferior izquierda, vaya a la ventana Operator Category y seleccione Comparison. En la ventana Operador a la derecha de la misma, seleccione el signo gt. A continuación, haga clic en Agregar operador cuando haya terminado. (Vea más abajo.) El cuadro de diálogo largo leerá ahora: MovingMean10 (i5) gt 8. A continuación, asegurándose de que la ventana Categoría de función aún tenga resaltada la Promedio móvil y que la ventana Nombre de función tenga todavía Desplazamiento destacado, cambie el Número de Períodos a 40 como se muestra a continuación y, a continuación, haga clic en el botón Añadir función seleccionada. (Este es el promedio móvil de 40 semanas - el equivalente aproximado a la media móvil de 200 días.) El cuadro de diálogo largo se leerá: MovingMean10 (i5) gt MovingMean40 (i5) como se muestra a continuación. 9. Haga clic en el botón Aceptar en la parte inferior para completar la Expresión de cálculo 10. La ventana Pantalla por aparecerá. Asegúrese de que el operador muestre el letrero. A continuación, resalte la selección 1 Verdadero y haga clic en Aceptar. Si se realiza correctamente, la tabla de definición de pantalla y la tabla de definición de informe se verán como la imagen de abajo. Haga clic en el botón Ejecutar la consulta y sólo las poblaciones cuyo promedio móvil de 10 semanas está por encima de su media móvil de 40 semanas vendrá a través. Para promedios móviles a corto plazo, lo haría de la misma manera, pero cambie el cuadro Números de Períodos a 4 por semanas (o el equivalente aproximado de 20 días) o 2 por dos semanas (o el equivalente aproximado de 10 días). Para agregar más elementos a esta pantalla, simplemente regrese a la base de datos principal de DBCM y continúe construyendo sobre esta pantalla. Vaya a Archivo, Abrir base de datos y seleccione Restaurar base de datos. Esto le llevará de nuevo a la base de datos DBCM predeterminada donde puede terminar el resto de su pantalla. A continuación, asegúrese de guardar la pantalla si desea utilizarla para más tarde o si desea volver a probarla. Para backtest esta pantalla, backtest simplemente como usted haría cualquier otra pantalla. Usar un screener para encontrar y probar diferentes promedios móviles puede ser rápido y fácil y potencialmente rentable. Por supuesto, los promedios móviles por sí solos no cuentan toda la historia. Pero una empresa con fundamentos sólidos, mientras que también el comercio por encima de estos indicadores de tendencia, puede ayudarle a encontrar acciones ganadoras. Y también pueden alertar a los cambios de tendencia también. El asistente de investigación ya viene con una pantalla llamada: sow102050200ma. Busca empresas que están negociando por encima de sus 10, 20 50 y 200 días de media móvil junto con algunos otros criterios. Puede acceder a ella accediendo a: Pantalla Abrir definición de pantalla Haga doble clic en la carpeta SoW Seleccione el archivo sow102050200ma. und Haga clic en Abrir También puede acceder a una pantalla backtestable de 2 semanas, 4 semanas, 10 semanas y 40 semanas de media móvil también. Es una pantalla de arranque para que pueda construir sobre él como desee. Ir a: Pantalla Abrir pantalla Definición Haga doble clic en la carpeta SoW Seleccione el archivo btsow2wk4wk10wk40wkma. und Haga clic en Abrir Por favor envíenos sus comentarios y preguntas o lo que le gustaría ver aquí demostrar. Bueno, muéstrelo en la siguiente carta. Envíe sus comentarios a: RWmailbagzacks