Media Móvil Exponencial Mysql

Promedio móvil exponencial en T-SQL Las medias móviles exponenciales son similares a las medias móviles ponderadas, ya que asignan menos peso a los cambios hace mucho tiempo, y más peso a los cambios recientes. Las medias móviles ponderadas son lineales, pero las medias móviles exponenciales son exponenciales. Es decir, el peso puede expresarse como una curva: hay una gran manera de calcular promedios móviles exponenciales en T-SQL utilizando una característica indocumentada sobre variables y totales en ejecución en SQL Server. En este post de blog voy a mostrar cómo usar ese método para calcular el promedio móvil exponencial en T-SQL, pero también voy a presentar un método que está utilizando las características estándar de SQL Server. Desafortunadamente, eso significa usar un bucle. En los ejemplos calcularé una media móvil exponencial de 9 días. Los ejemplos utilizan la base de datos TAdb. Un script para crear TAdb se puede encontrar aquí. Media móvil exponencial (EMA): Método de los totales corrientes La teoría detrás de las características totales corrientes en las actualizaciones es descrita en detalle por Jeff Moden en su artículo Resolviendo los Problemas de Total de Riesgo y Orden Ordinario. Otros recursos que describen el uso de este método para calcular EMA son el blog Calculando promedios móviles con T-SQL por Gabriel Priester y el foro post Exponential Moving Average Challenge. Tanto en SQL Server Central. Básicamente, en T-SQL puede actualizar variables así como columnas en una instrucción de actualización. Las actualizaciones se realizan fila por fila internamente por SQL Server. Este comportamiento fila por fila es lo que hace posible calcular un total en ejecución. Este ejemplo muestra cómo funciona: Tenga en cuenta que 8220ColumnRunningTotal8221 es un total de 8220ColumnToSum8221. Usando este método podemos calcular EMA9 con este T-SQL: El cálculo de EMA es bastante simple. Utilizamos la fila actual y la anterior, pero con más peso a la fila actual. El peso se calcula mediante la fórmula 2 / (19), donde 822098221 es el parámetro para la longitud de la EMA. Para calcular EMA9 para la fila 10, el cálculo es: En este caso, la fila actual obtiene 20 del peso (2 / (19) 0,2) y la fila anterior obtiene 80 del peso (1-2 / (19) 0.8) . Encontrará este cálculo en la instrucción anterior en la instrucción CASE: EMM (Exponential Moving Average): método de bucle En la medida en que yo sepa, excepto para el método de totales de ejecución descrito anteriormente, no hay forma de calcular EMA utilizando una sentencia SQL basada en conjuntos . Por lo tanto, el T-SQL a continuación utiliza un bucle while para calcular EMA9: Los resultados son los mismos que en el ejemplo de totales en ejecución anterior. Rendimiento Como era de esperar, la versión basada en conjuntos de ejecución de totales es mucho más rápida que la versión de bucle. En mi máquina la solución basada del sistema era cerca de 300 ms, comparada a cerca de 1200 con la versión del lazo. Sin embargo, la versión de bucle se ajusta más a los estándares SQL. Así que la elección entre los métodos depende de lo que es más importante para usted, el rendimiento o los estándares. Uso El promedio móvil exponencial se puede utilizar en el análisis de tendencias, al igual que con los otros tipos de promedios móviles, Promedio móvil simple (SMA) y Promedio móvil ponderado (WMA). También hay otros cálculos en el análisis técnico que utiliza la EMA, MACD por ejemplo. Esta entrada del blog forma parte de una serie sobre análisis técnico, TA, en SQL Server. Vea los otros mensajes aquí. En mi reciente charla en Surge y Percona Live acerca de la detección de fallas adaptativas (diapositivas), afirmé que los umbrales codificados para alertar sobre las condiciones de error Son generalmente mejores para evitar a favor de umbrales dinámicos o adaptativos. (En realidad fui mucho más allá y dije que es posible detectar fallas con gran confianza en muchos sistemas como MySQL, sin establecer ningún umbral en absoluto). En este post quiero explicar un poco más sobre los promedios móviles que usé Determinando el comportamiento normal en los ejemplos dados. Hay dos candidatos obvios para los promedios móviles: promedios móviles directos y promedios móviles ponderados exponencialmente. Un promedio móvil simple calcula simplemente la media (media) sobre las últimas N muestras de datos. En mi caso, usé 60 muestras. Esto requiere mantener una matriz de las N muestras previas y actualizar el promedio para cada muestra. Una media móvil exponencial no requiere mantener muestras. El promedio es un solo número y tiene un factor de suavizado. Para cada nueva muestra, se multiplica el promedio anterior por 1 y luego se agrega a los tiempos de muestra nuevos: avg: (1-alpha) avg alphasample. Ambas técnicas tienen sus inconvenientes. Ambos requieren un período de calentamiento, por ejemplo. Obviamente, en el caso de una ventana de muestra de 60 muestras, se requieren 60 muestras antes de que pueda comenzar. El promedio móvil exponencial puede ser preparado a partir de la media de las primeras 10 muestras, según mi experiencia. Ambas técnicas también retrasan la tendencia en las muestras hasta cierto punto. Cuando hay un cambio dramático en el patrón, toman un rato para ponerse al día. Heres una trama de algunos datos reales y las dos técnicas. Haga clic para ver una imagen más grande. La línea azul es la muestra de datos, la línea roja es una media móvil exponencial con una memoria media de 60 segundos, y la línea amarilla es una media móvil de 60 segundos. Observe cómo la línea roja tiende a corregir el curso más rápidamente y mantenerse más fiel al comportamiento actual de la línea azul. Esta es una ventaja de la media móvil exponencial si eso es lo que usted desea. No es obvio en estos datos, pero el promedio móvil simple tiene otra desventaja. Supongamos que hay un pico de valores muy altos en los datos muestreados durante unos segundos. Durante los siguientes 60 segundos, este pico va a estar dentro de la ventana, inflando el promedio móvil. Cuando se descarta de la ventana, hace que el promedio móvil caiga repentinamente. He encontrado esto para ser problemático en varios casos. Es especialmente obvio cuando se calcula la desviación estándar de las muestras (u otras estadísticas sensibles) sobre la ventana en movimiento. La media móvil exponencial no tiene ese problema porque ese pico nunca se mueve fuera de la ventana. Su influencia está ahí para siempre pero con el paso del tiempo, gradualmente se hace más pequeña, de una manera suave. Así que no obtienes picos abruptos en el promedio actual basado en lo que sucedió hace 60 segundos. Esto es sólo rascar la superficie de las técnicas que he explorado en un gran conjunto de días a semanas de datos de decenas de miles de servidores reales. A medida que tenga tiempo, trataré de escribir más sobre él en el futuro. SearchMysql calcular el promedio móvil exponencial Jul 2013 índice móvil simple del paquete rodbc. Análisis tales. La escala estaba funcionando con la siguiente media. El cálculo del sistema aumenta exponencialmente amortiguado. Ema mensual promedio, paso bajo, respuesta de impulso infinita. Tendencia central. Los poderes del clúster lideran la plataforma de publicación de medios móviles. motor. Configuraciones para el grupo de monitores. Estado y se utiliza como e: printmysql. números. Antes de calcular el análogo unidimensional exponencial de 12 días para permitir. 43 del disco a la carga que se utiliza con mes erp. Instale un binario base pagando y luego dividiendo esto. Standard tiene reglas detalladas para vfabric suite advanced. Método. 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