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A média móvel em 12 meses fornece um bom indicador da tendência e é muito útil em gráficos. Dada uma data, podemos calcular a média móvel de 12 meses com esta fórmula, que ainda tem alguns problemas que vamos resolver mais tarde: O comportamento da fórmula é simples: calcula o valor de Vendas após a criação de um filtro no calendário que Mostra exatamente um ano inteiro de dados. O núcleo da fórmula é o DATESBETWEEN, que retorna um conjunto inclusivo de datas entre os dois limites. O mais baixo é: Leitura do mais íntimo: se estamos mostrando dados de um mês, digamos julho 2007, tomamos a última data visível usando LASTDATE, que retorna o último dia em julho de 2007. Então usamos NEXTDAY para tomar o primeiro De agosto de 2007 e finalmente usamos SAMEPERIODLASTYEAR para mudar de volta um ano, produzindo 1 de agosto de 2006. O limite superior é simplesmente LASTDATE, ou seja, final de julho de 2007. Se usamos essa fórmula em uma tabela dinâmica, o resultado parece bom, mas nós Tem um problema para a última data: Na verdade, como você pode ver na figura, o valor é corretamente calculado até 2008. Então, não há valor em 2009 (o que é correto, não temos vendas em 2009), mas não há Um valor surpreendente em dezembro de 2010, onde nossa fórmula mostra o total geral em vez de um valor em branco, como seria de esperar. Na verdade, em dezembro, LASTDATE retorna o último dia do ano e NEXTDAY deve retornar a 1 de janeiro de 2011. Mas NEXTDAY é uma função de inteligência de tempo e é esperado para retornar conjuntos de datas existentes. Este fato não é muito evidente e vale a pena algumas palavras mais. Funções de inteligência de tempo não executam matemática em datas. Se você quiser tomar o dia após uma determinada data, você pode simplesmente adicionar 1 a qualquer coluna de data, eo resultado será no dia seguinte. Em vez disso, funções de inteligência de tempo deslocam conjuntos de data para trás e para frente ao longo do tempo. Assim, NEXTDAY leva sua entrada (no nosso caso uma tabela de uma linha com o 31 de dezembro de 2010) e muda um dia depois. O problema é que o resultado deve ser 1 de janeiro de 2011 mas, como a tabela de calendário não contém essa data, o resultado é em branco. Assim, nossa expressão calcula vendas com um limite inferior em branco, que significa o começo do tempo, rendendo como resultado o total geral das vendas. Para corrigir a fórmula é suficiente para alterar a ordem de avaliação do limite inferior: Como você pode ver, agora NEXTDAY é chamado após a mudança de um ano de volta. Desta forma, tomamos 31 de dezembro de 2010, movê-lo para 31 de dezembro de 2009 e tomar o dia seguinte, que é 01 de janeiro de 2010: uma data existente na tabela de calendário. O resultado é agora o esperado: Neste ponto, precisamos apenas dividir esse número por 12 para obter a média móvel. Mas, como você pode facilmente imaginar, nem sempre podemos dividi-la por 12. Na verdade, no início do período não há 12 meses para agregar, mas um número menor. Precisamos calcular o número de meses para os quais há vendas. Isso pode ser feito usando a filtragem cruzada da tabela de calendário com a tabela de vendas depois de aplicar o novo contexto de 12 meses. Definimos uma nova medida que calcula o número de meses existentes no período de 12 meses: Você pode ver na próxima figura que a medida Months12M calcula um valor correto: Vale ressaltar que a fórmula não funciona se você escolher um período Mais de 12 meses, porque o CalendarMonthName tem apenas 12 valores. Se você precisar de períodos mais longos, você precisará usar uma coluna YYYYMM para ser capaz de contar mais de 12. A parte interessante desta fórmula que usa a filtragem cruzada é o fato de que ele calcula o número de meses disponíveis, mesmo quando você filtrar usando outros atributos. Se, por exemplo, você selecionar a cor azul usando um slicer, em seguida, as vendas começam em julho de 2007 (não em 2005, como acontece com muitas outras cores). Usando o filtro cruzado no Sales, a fórmula calcula corretamente que em julho de 2007 há um único mês de vendas disponíveis para o Blue: Neste ponto, a média móvel é apenas um DIVIDE away: Quando usamos em uma Tabela Dinâmica, nós ainda Tem um pequeno problema: na verdade, o valor é calculado também para os meses para os quais não há vendas (ou seja, futuros meses): Isso pode ser resolvido usando uma instrução IF para evitar que a fórmula de mostrar valores quando não há vendas. Eu não tenho nada contra IF, mas, para o desempenho viciado entre você, é sempre vale a pena lembrar que IF pode ser um assassino de desempenho, porque poderia forçar o motor fórmula DAX para chutar. Neste caso específico, a diferença é insignificante, mas , Como uma regra geral, a melhor maneira de remover o valor quando não há vendas é confiar em fórmulas de mecanismo de armazenamento puro como este: Comparando um gráfico usando o Avg12M com outro que mostra Vendas você pode facilmente apreciar como a média móvel Esboça as tendências de uma forma muito mais limpa: Download Mantenha-me informado sobre os próximos artigos (boletim informativo). Desmarque para baixar livremente o arquivo. Estou 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 para essa seleção. As 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 anteriores 250 registros. Portanto, para TransactionID 300, coletar todos os valores de 250 linhas anteriores (exibição é ordenada decrescente por TransactionID) e, em seguida, na coluna MovAvg escrever o resultado da média desses valores. Eu estou olhando para coletar dados dentro de um intervalo de registros. Perguntou Oct 28 14 em 20: 58Moving média em T-SQL Um cálculo comum na análise de tendência é a média móvel (ou rolling). Uma média móvel é a média das, por exemplo, as últimas 10 linhas. 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 no 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 alisamento (linha vermelha) com uma média móvel de 200 dias. As cotações de ações são a linha azul. A tendência a 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 vamos calcular uma média móvel para os 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 Moving Average 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 que precedem a janela devem conter: Linhas precedentes é 19, porque incluiremos a linha atual também no cálculo. As you can see, the calculation of moving average in SQL Server 2012 is pretty simple. The figure below demonstrates the windowing principle. Current row is marked with yellow. The window is marked with an blue background. The moving average is simply the average of QuoteClose in the blue lines: T-SQL Moving average window. The results of the calculations in older versions of SQL Server are the same, so they will not be shown again. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average This version make use of a common table expression. The CTE is self referenced to get the last 20 rows for each row: Moving Average before SQL Server 2005 The pre 2005 version will use a left outer join to the same table to get the last 20 rows. The outer table can be said to contain the window that we want to calculate an average on: Performance Comparision If we run the three different methods simultaneously and check the resulting execution plan, there is a dramatic difference in performance between the methods: Comparision of three different methods to calculate moving average As you can see, the windowing function improvements in SQL 2012 makes a huge difference in performance. Usage As mentioned in the beginning of this post, moving averages are used as a tool to illustrate trends. A common approach is to combine moving averages of different lengths, in order to spot changes in the short, medium and long term trends respectively. Of particular interest are the crossing of trend lines. For instance, when the short trend moves over the long or medium trend, this can be interpreted as an buy signal in technical analysis. And when the short trend moves under a longer trend line, this can be interpreted as a sell signal. The chart below shows Quotes, Ma20, Ma50 and Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 buy and sell signals. This blog post is part of a serie about technical analysis, TA, in SQL Server. See the other posts here . Posted by Tomas LindRolling averages or Moving averages in SSAS Moving averages smooth the price data to form a trend following indicator. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definir a direção atual com um atraso. As médias móveis são retardadas porque são baseadas em preços passados. Apesar desse atraso, as médias móveis ajudam a suavizar a ação dos preços e filtrar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bandas Bollinger. MACD eo Oscilador McClellan. The three most popular types of moving averages are the Simple Moving Average (SMA) and Weighted Moving Average(WMA) the Exponential Moving Average (EMA) . Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Simple Moving Average(SMA) A simple moving average is formed by computing the average price of a security over a specific number of periods. A maioria das médias móveis são baseadas em preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias dos preços de fechamento dividida por cinco. Como seu nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são eliminados à medida que novos dados são disponibilizados. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. Daily Closing Prices: 11,12,13,14,15,16,17 First day of 5-day SMA: (11 12 13 14 15) / 5 13 Second day of 5-day SMA: (12 13 14 15 16) / 5 14 Third day of 5-day SMA: (13 14 15 16 17) / 5 15 The first day of the moving average simply covers the last five days. O segundo dia da média móvel cai o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua caindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 ao longo de um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 ao longo de um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor de média móvel está logo abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o dia um é igual a 13 eo último preço é 15. Os preços dos quatro dias anteriores eram mais baixos e isso faz com que a média móvel fique atrasada. In a Moving aggregation. the important technique is to construct a range with in the level using endpoints that are relative to the current member we can create this range using many functions in MDX depending upon the range Averages for 6 months range Averages for 6 month range Average of current period and prior period Using Parallel periods with member Measures. avg12ms as avg(Date. Month of Year. lag(11):Date. Month of Year, Measures. Internet Sales Amount) member Measures. avg6ms as avg(Date. Month of Year. lag(5):Date. Month of Year, Measures. Internet Sales Amount) member Measures. avg3ms as avg(Date. Month of Year. lag(2):Date. Month of Year, Measures. Internet Sales Amount) select on columns from Adventure Works Post navigation