Calculate 40 Day Moving Average

Indicador de média móvel As médias móveis fornecem uma medida objetiva da direção da tendência alisando os dados de preços. Normalmente calculado usando preços de fechamento, a média móvel também pode ser usada com mediana. típica. Ponderado. E preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. Médias móveis de menor comprimento são mais sensíveis e identificam novas tendências mais cedo, mas também dão mais falsos alarmes. Médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos responsivo, apenas pegar as grandes tendências. Use uma média móvel que seja metade do comprimento do ciclo que você está rastreando. Se o comprimento do ciclo pico-a-pico for aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriada. Se 20 dias, então uma média móvel de 10 dias é apropriado. Alguns comerciantes, entretanto, usarão 14 e 9 dias de médias móveis para os ciclos acima na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Outros favorecem os números Fibonacci de 5, 8, 13 e 21. Médias móveis de 100 a 200 dias (20 a 40 semanas) são populares para ciclos mais longos 20 a 65 dias (4 a 13 semanas) as médias móveis são úteis para ciclos intermediários e 5 A 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Ir longo quando o preço cruza acima da média móvel de abaixo. Ir curto quando o preço cruza para abaixo da média móvel de cima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados de gama, com o cruzamento de preços para a frente e para trás em toda a média móvel, gerando um grande número de sinais falsos. Por essa razão, os sistemas de média móvel normalmente empregam filtros para reduzir os whipsaws. Sistemas mais sofisticados usam mais de uma média móvel. Duas médias móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto para o preço de fechamento. Três médias móveis emprega uma terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplas Médias Móveis usam uma série de seis médias de movimento rápido e seis médias de movimento lento para confirmar um ao outro. As Médias Móveis Deslocadas são úteis para fins de tendências seguintes, reduzindo o número de Whipsaws. Os canais de Keltner usam faixas plotadas em um múltiplo do intervalo verdadeiro médio para filtrar os crossovers de média móvel. O popular MACD (Moving Average Convergence Divergence) indicador é uma variação do sistema de média móvel dois, traçado como um oscilador que subtrai a média lenta de movimento da média rápida. Existem vários tipos diferentes de médias móveis, cada um com suas próprias peculiaridades. Médias móveis simples são as mais fáceis de construir, mas também as mais propensas à distorção. As médias móveis ponderadas são difíceis de construir, mas confiáveis. As médias móveis exponenciais alcançam os benefícios da ponderação combinada com a facilidade de construção. Médias móveis mais baixas são usadas principalmente em indicadores desenvolvidos por J. Welles Wilder. Essencialmente, a mesma fórmula que as médias móveis exponenciais, eles usam pesos diferentes mdash para que os usuários precisam fazer subsídio. O painel de indicadores mostra como configurar médias móveis. A configuração padrão é uma média móvel exponencial de 21 dias. Junte-se à nossa lista de discussão Leia o boletim informativo do Diário de Negociação Colin Twiggsrsco, oferecendo análise fundamental da economia e análise técnica dos principais índices do mercado, ouro, petróleo bruto e forex. Tenho uma tabela que armazena as informações sobre chamadas de usuários em um call center. A tabela tem um callid, data em que a chamada foi feita, data e hora reais da chamada, tipo de chamada e uma pontuação associada à chamada. Minha exigência é calcular uma média móvel de 40 dias da pontuação em relação ao dia da chamada. Os 40 dias devem começar a partir do dia anterior a partir da data da chamada. Se não houver chamada nos últimos 40 dias, ela deve incluir linhas para a data da chamada para a qual a média móvel está sendo calculada. Abaixo está a amostra de dados: Assim, a saída deve ser: Esquema e dados de teste no link abaixo: SQL Fiddle Eu não posso usar ROWS em uma definição de janela do AVG porque testaes tem milhares de linhas para um determinado dia. Esta questão deve incluir a definição da tabela real mostrando tipos de dados e restrições. Além disso, o requisito calcular uma média móvel de 40 dias da pontuação em relação ao dia da chamada não é refletida no resultado. Onde é que o dia de chamada foi Você quer calcular uma média móvel para toda a tabela ou apenas para um determinado período de tempo Por favor, esclarecer. Ndash Erwin Brandstetter Jun 10 em 2:51 Não é realmente claro a partir da pergunta qual é o papel da coluna calltypeid. Vou ignorá-lo até você esclarecer. Sem funções de janela Aqui está uma variante simples que não usa funções de janela. Certifique-se de que existe um índice em (calldtkey, aesraw). CTEDates retorna uma lista de todas as datas na tabela e calcula a média de cada dia. Este dia médio será necessário para o primeiro dia. O servidor irá analisar todo o índice de qualquer maneira, então calcular essa média é barato. Então, para cada dia distinto eu uso uma auto-união para calcular a média de 40 dias anteriores. Isso retornará NULL para o primeiro dia, que é substituído com averagecurrentday na consulta principal. Você não tem que usar CTE aqui, apenas torna a consulta mais fácil de ler. Com o índice recomendado esta solução não deve ser muito ruim. Há uma pergunta semelhante, mas para o SQL Server (intervalo de data rodando soma usando funções de janela). Postgres parece apoiar RANGE com uma janela de tamanho especificado, enquanto o SQL Server doesnt neste momento. Assim, a solução para Postgres é provável que seja um pouco mais simples. A parte chave seria: Para calcular a média móvel usando essas funções de janela você provavelmente terá que preencher as lacunas nas datas primeiro, para que a tabela tenha pelo menos uma linha para cada dia (com valores NULL para aesraw nessas linhas de manequim). Como Erwin Brandstetter corretamente apontou em sua resposta. No momento (como do Postgres 9.5) a cláusula RANGE no Postgres ainda tem limitações semelhantes ao SQL Server. Os documentos dizem: O valor PRECEDING e o valor SEGUINDO casos atualmente são permitidos apenas no modo ROWS. Assim, este método com a GAMA acima não funcionaria para você, mesmo se você usou Postgres 9.5. Usando funções de janela Você pode usar as abordagens descritas na pergunta para o SQL Server acima. Por exemplo, agrupe seus dados em somas diárias, adicione linhas para dias ausentes, calcule a SUM e COUNT movendo usando OVER com ROWS e, em seguida, calcule a média móvel. Algo nesse sentido: Resultado é o mesmo que na primeira variante. Consulte SQL Fiddle. Novamente, isso poderia ser escrito com inline sub-consultas sem CTEs. Vale a pena verificar em dados reais o desempenho de diferentes variantes. A grande recompensa faz com que a resposta atualmente aceita pareça exemplar, mas não estou inteiramente feliz com vários detalhes. Daí, eu adicionei esta resposta. Definição de tabela Você deve ter fornecido uma definição de tabela real para tornar isso mais fácil. A julgar pelos dados da amostra, calldttm é tipo timestamp com fuso horário (timestamptz). A coluna calldtkey não é completamente funcionalmente dependente, uma vez que a data de correspondência depende do fuso horário. Mas se você definir isso (não apenas um deslocamento, cuidado com DST), a data pode ser facilmente e confiável derivado de um timestamptz e não deve ser armazenado redundante. Para obtê-lo direito, use uma expressão como: Você pode adicionar uma VISTA MATERIALIZADA com a coluna de data derivada para facilidade de uso. Para a finalidade desta pergunta eu furo a sua tabela dada. Pergunta e resposta contam ambos 41 dias em vez de 40 como por exigência. Os limites inferior e superior são incluídos, resultando em um erro (bastante comum) off-by-one. Consequentemente, obtenho resultados diferentes em duas linhas abaixo. encontro. intervalo. Timestamp Subtraindo um intervalo de uma data produz um timestamp (como em calldtkey - INTERVAL 41 dia). Para o propósito desta consulta, é mais eficiente subtrair um inteiro. Produzindo outra data (como calldtkey - 41). Não é possível com uma cláusula RANGE Vladimir sugeriu (agora corrigido) uma solução com a cláusula RANGE na definição de quadros de funções de janela no Postgres 9.5. Na verdade, nada mudou entre Postgres 9.4 e 9.5 a este respeito, nem mesmo o texto no manual. Definição de quadros de funções de janela somente permitem RANGE UNBOUNDED PRECEDING e RANGE UNBOUNDED FOLLOWING - não com valores. Claro, você pode usar um CTE para calcular diariamente sum / count / avg na mosca. Mas sua mesa. Armazena as informações sobre chamadas de usuário em um call center Este tipo de informação não muda mais tarde. Portanto, calcule os agregados diários uma vez em uma visão materializada e construa sobre isso. O dia atual está sempre ausente, mas isso é uma característica. Os resultados seriam incorrectos antes do dia terminar. O MV precisa ser atualizado uma vez por dia, antes de executar a consulta ou os últimos dias estão faltando. Um índice na tabela subjacente não é necessário para isso, uma vez que toda a tabela é lida de qualquer maneira. Você pode criar uma visão materializada mais inteligente manualmente e apenas incrementalmente adicionar novos dias em vez de recriar tudo com MVs padrão. Mas isso está além do escopo da questão. Eu sugiro fortemente um índice sobre o MV, embora: Eu só acrescentou daysum e dayct esperando para indexar apenas varreduras. Se você não vê aqueles em suas perguntas, você não precisa as colunas no índice. Se você executar isso com freqüência, eu envolveria todo o shebang em um MV para evitar a computação repetida. Uma solução com funções de janela e uma cláusula de quadro ROWS BETWEEN. Seria possível, também. Mas seus dados de exemplo sugerem que você não tem valores para a maioria dos dias na faixa (muitas mais lacunas do que ilhas), então eu não espero que seja mais rápido. Relacionados: Médias móveis: quais são eles Entre os mais populares indicadores técnicos, médias móveis são usados ​​para medir a direção da tendência atual. Cada tipo de média móvel (normalmente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinada, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados, em vez de se concentrar nas flutuações do preço do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando-se a média aritmética de um dado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços dos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em consideração os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um ativo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas uma média regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser eliminados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados à medida que se torna disponível. Esse método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) move-se para a direita eo último valor de 15 é eliminado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso de 11 para 10. O que as médias móveis parecem uma vez? MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados ​​podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados ​​no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você vai crescer acostumado com eles como o tempo passa. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e como ela se parece, bem introduzir um tipo diferente de média móvel e examinar como ele difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular das quais é a média móvel exponencial (EMA). Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo Novas informações. Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você. No entanto, para você geeks matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Fornecemos uma planilha de exemplo que inclui exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre o EMA e SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA eo EMA são calculados, vamos dar uma olhada em como essas médias são diferentes. Ao olhar para o cálculo da EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada sobre os pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente à variação dos preços. Observe como a EMA tem um valor maior quando o preço está subindo, e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está em declínio. Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que significam os diferentes dias As médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que desejar ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns utilizados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será às mudanças de preços. Quanto mais tempo o intervalo de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com uma série de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia. Médias móveis: Como usá-los