Média móvel exponencial - EMA BREAKING DOWN Média móvel exponencial - EMA As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preço percentual (PPO). Em geral, as EMAs de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências de longo prazo. Os comerciantes que empregam análises técnicas consideram as médias móveis muito úteis e perspicazes quando aplicadas corretamente, mas criam havoc quando usadas de forma incorreta ou são mal interpretadas. Todas as médias móveis comumente utilizadas na análise técnica são, por sua própria natureza, indicadores de atraso. Consequentemente, as conclusões extraídas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser confirmar um movimento de mercado ou indicar sua força. Muitas vezes, no momento em que uma linha de indicador de média móvel fez uma mudança para refletir um movimento significativo no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar esse dilema até certo ponto. Como o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação do preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada comercial. Interpretando o EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha indicadora EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência descendente. Um comerciante vigilante não só prestará atenção na direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, à medida que a ação do preço de uma forte tendência de alta começa a achatar e reverter, a taxa de troca de EMAs de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha do indicador aplique e a taxa de mudança seja zero. Devido ao efeito de atraso, neste ponto, ou mesmo algumas barras anteriores, a ação de preço já deveria ter sido revertida. Portanto, segue que a observação de uma diminuição consistente na taxa de mudança da EMA poderia ser usada como um indicador que poderia contrariar ainda mais o dilema causado pelo efeito de atraso das médias móveis. Os usos comuns das EMA EMAs são comumente usados em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos no mercado e avaliar sua validade. Para os comerciantes que comercializam mercados intradía e de rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes, os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intradía pode ser trocar apenas pelo lado longo em um gráfico intradiário. Estou tentando implementar uma média móvel exponencial (EMA) no postgres, mas como Eu verifico a documentação e penso sobre isso, mais eu tento mais confuso. A fórmula para EMA (x) é: parece ser perfeita para um agregador, manter o resultado do último elemento calculado é exatamente o que tem que ser feito aqui. No entanto, um agregador produz um único resultado (como reduzir ou dobrar) e aqui precisamos de uma lista (uma coluna) de resultados (como mapa). Eu tenho verificado como os procedimentos e as funções funcionam, mas o AFAIK produz uma única saída, não uma coluna. Eu já vi muitos procedimentos e funções, mas na verdade não consigo descobrir como isso interage com a álgebra relacional, especialmente quando faz algo assim, uma EMA. Não tive sorte pesquisando os internets até agora. Mas a definição de um EMA é bastante simples, espero que seja possível traduzir essa definição para algo que funciona no postgres e é simples e eficiente, porque mudar para o NoSQL será excessivo no meu contexto. Isso está calculando a agregação que produz o resultado em cada linha para cada sublista dos dados de entrada. Porque parece que está usando o agregador até a linha n, retornando o resultado e depois indo para a linha 0 para calcular a agregação até a linha n1 novamente. Existe alguma maneira de usar a acumulação ou alguma variável estática (como em C) para que isso seja calculado uma vez Obrigado. Ndash Trylks 20 de janeiro 12 às 11:59 Não, ele está usando o valor acumulado. Se você executar a consulta com o comando quotraise infoquot descomentado, você poderá ver que a função só é chamada uma vez para cada saída de linha. O Postgresql produz o valor do estado em cada linha (se houver um finalfunc definido, que seria chamado para transformar o estado em um valor de saída). Ndash araqnid 20 de janeiro 12 às 12:04 ErwinBrandstetter: Eu revertei a maioria das mudanças - no caso do formato da primeira parte (âncora) da consulta, o EMA (x1) pode ser claramente representado com uma única linha - isso Corespnds para a linha única definindo-o na questão. No caso da parte recursiva da consulta, usei mn-1 na condição de junção para indicar a equivalência do relacionamento com EMA (xn-1) na pergunta, mesmo que este seja menos performante se o desempenho for um Questão, o OP pode alterar a condição de associação para ser como você sugeriu. Ndash Mark Bannister 16 de janeiro 12 em 9: 27Metrics Maven: Cálculo de uma média móvel no PostgreSQL Em nossa série Metrics Maven, Composes data scientist compartilha recursos, dicas, truques e código do banco de dados que você pode usar para obter as métricas que você precisa de seus dados. Neste artigo, veja bem como calcular uma média móvel no PostgreSQL. Este artigo baseia-se nos nossos dois artigos anteriores sobre Funções de Janelas e Quadros de Janelas no PostgreSQL. Bem, aproveite os recursos de janelas que discutimos anteriormente para calcular uma média móvel e também olhar para um método alternativo. O que é uma média móvel Uma média móvel é exatamente o que parece - uma média que se move continuamente com base na mudança de entrada. Por exemplo, você pode querer levar a média de algum valor para as 100 principais entradas ou nos 30 dias anteriores. Porque você receberá novas entradas em seu banco de dados ou porque cada novo dia é outra data, a média mudará. O termo média móvel também é sinônimo de média móvel ou média de corrida, mas existem alguns tipos diferentes de médias móveis. Neste artigo, iriam se concentrar na média móvel simples para que nossos pés fiquem molhados e, bem, também revisem brevemente a média móvel acumulada no final do artigo. Um futuro artigo abrangerá as médias móveis ponderadas e exponenciais. A razão para usar uma média móvel para suas métricas é facilitar a localização das tendências. É uma técnica de uso comum em finanças e análise comercial para suavizar dips e picos que podem ocorrer nos dados para que as verdadeiras tendências possam ser identificadas ao longo da série em mudança. Descobrir como executar o cálculo, pois as mudanças de dados podem ser um pouco assustadoras, no entanto, se você nunca o fez. Uma vez que você aprende um método que você gosta, (bem cobrir dois) é fácil de fazer e você encontrará muitos usos para isso em seus rastreamentos e relatórios. Vamos lá. Primeiras coisas primeiro: bem, precisa de uma tabela que contenha os valores que queremos prover. Na prática no Compose, muitas vezes achamos que os dados básicos que precisamos também não estão claramente definidos em uma tabela. Por essa razão, temos algumas tabelas agregadas que extraem os dados que precisamos juntos. Estas são as tabelas de base para as quais aplicaremos cálculos mais avançados, como uma média móvel. Em alguns casos, estas são tabelas derivadas que existem temporariamente para a execução da consulta principal. Em outros casos, podemos usar uma visão ou uma visão materializada. Então, no entanto, você consegue, você precisará de uma tabela que contenha os valores que você deseja em média e qualquer dimensão que você deseja ordenar os dados. Para o nosso exemplo, digamos que foi solicitado a criar uma média móvel de 30 dias para downloads de aplicativos do Exemplo Co. Os dados de download do aplicativo são preenchidos diariamente para uma tabela chamada appdownloadsbydate e a parte mais recente é assim: neste exemplo, O pedido por data será importante, pois queremos calcular uma média móvel de 30 dias em relação às séries de datas anteriores. Por isso, é importante que tenhamos uma linha para cada data. No nosso caso, sim, se você tiver lacunas em seus dados onde não há valores para certas datas, você pode usar generateseries ao construir sua tabela base para garantir que você tenha todas as linhas que você precisará. Observe como esse intervalo de datas contém flutuantes downloads de downloads de aplicativos de 35 para 7. É muito difícil ver uma tendência a partir desses dados: Digite a média móvel. Usando quadros de janelas para uma média móvel simples Se você se lembra do nosso artigo anterior nesta série. Os quadros das janelas são usados para indicar o número de linhas em torno da linha atual que a função da janela deve incluir. Eles criam um subconjunto de dados para a função da janela para operar. Dependendo de seus dados e suas necessidades, seu cálculo de média móvel pode incluir linhas que precedem e seguem a linha atual, mas para nossos propósitos, nossa média móvel usará linhas precedentes e a linha atual porque queremos gerar um novo valor médio móvel para Cada nova data. Nossa consulta é assim: usamos ORDER BY no nosso campo de datas para garantir que nossos dados estejam na ordem em que esperamos e nós especificamos ROWS ENTRE 29 ANTERIORES E ESTAÇÃO CORRENTE para configurar o quadro da janela para o cálculo do AVG. À medida que o quadro da janela avança para cada data, apenas as 29 linhas precedentes e a atual (30 dias totais) são usadas para o cálculo: Como não mostramos datas em nossa tabela de base antes de 26 de maio para este exemplo, vamos focar nossa revisão Dos resultados nas datas em que mostramos as 29 linhas precedentes. Vamos levar 30 de junho, por exemplo. Nosso quadro de janela concentra nossa agregação AVG nos downloads de aplicativos apenas a partir de junho, esta parte da nossa tabela de base: então, agora, se classificarmos a média de rotação calculada, podemos ver que os dados são alisados e há uma tendência ascendente Durante a primeira semana de junho, depois uma tendência de queda mais volátil depois disso: uma vez que isso mostra apenas um mês de dados, não é muito importante para um relatório analítico, mas espero que ele ajude você a entender como calcular uma média móvel pode ser útil para negócios análise. Uma dica sobre não incluir a linha atual Se, por algum motivo, você não quiser incluir a linha atual para a sua função de janela e você estiver usando apenas as configurações anteriores ou apenas SEGUINDO para o seu quadro de janela, uma maneira fácil de fazer isso é usar x PRECEDING ou E SEGUINDO duas vezes em suas FILETAS ENTRE. cláusula. Por exemplo, digamos que queríamos usar 30 linhas anteriores à nossa linha atual, mas não incluímos a linha atual no quadro da janela. Poderíamos escrever essa cláusula como esta: FILAS ENTRE 30 ANÁLISES E 1 ANTERIOR. Da mesma forma, podemos excluir a linha atual, mas faz 30 linhas seguindo assim: ROUPAS ENTRE 1 SEGUINTE E 30 SIGUIENTES. Um método alternativo para uma média móvel simples Antes do PostgreSQL 9.0, não possuímos as opções de quadro de janela x PRECEDING ou y SEGURAS disponíveis para nós. Para calcular uma média móvel sem usar um quadro de janela, podemos usar dois alias de tabela de nossa tabela base. Bem use um alias para operar sobre o outro usando um intervalo de data. Confira: usando este método, podemos alcançar os mesmos resultados descritos acima com o quadro da janela. Se você estiver operando em grandes quantidades de dados, a opção da janela será mais eficiente, mas esta alternativa existe se você quiser usá-la. Calculando uma média móvel cumulativa Agora que analisamos alguns métodos para calcular uma média móvel simples, bem, altere nosso exemplo de quadro de janela para mostrar como você também pode fazer uma média móvel cumulativa. Os mesmos princípios se aplicam, mas ao invés de ter um quadro de janela continuamente deslocando para um intervalo, o quadro da janela simplesmente se estende. Por exemplo, em vez de fazer uma média móvel de 30 dias, calculariam uma média móvel de até o ano. Para cada nova data, seu valor é simplesmente incluído no cálculo médio de todas as datas anteriores. Vamos dar uma olhada neste exemplo: porque a nossa tabela base começa em 1º de janeiro para o ano atual, estavam usando UNBOUNDED PRECEDING para configurar o nosso quadro de janela. Os resultados que recuperamos para este cálculo cumulativo são assim: se classificarmos esses resultados, você pode ver que a vantagem da média móvel acumulada é um alisamento adicional dos dados, de modo que somente as mudanças significativas de dados aparecem como tendências. Nós vemos agora que há uma ligeira tendência ascendente de acordo com o ano: Deslocamento Agora que você conhece alguns tipos diferentes de médias móveis que você pode usar e alguns métodos diferentes para o cálculo, você pode realizar análises mais profundas e criar mais Relatórios efetivos. Em nosso próximo artigo Metrics Maven, observe algumas opções para como tornar os dados bonitos, de modo que em vez de valores como 20.4184782608695652, veja bem 20.42. Até a próxima vez copie 2017 Compose
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