Exponential moving average postgresql

Estou tentando implementar uma média móvel exponencial (EMA) no postgres, mas como eu verificar a documentação e pensar sobre isso, mais eu tento o mais confuso que eu sou. A fórmula para EMA (x) é: Parece ser perfeito para um agregador, mantendo 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). Tenho verificado como os procedimentos e funções funcionam, mas AFAIK produzem uma única saída, não uma coluna. Tenho visto muitos procedimentos e funções, mas eu realmente não consigo descobrir como isso interage com a álgebra relacional, especialmente ao fazer algo assim, um EMA. Eu não tive sorte pesquisando o Internet até agora. Mas a definição para um EMA é bastante simples, espero que seja possível traduzir esta definição em algo que funciona no postgres e é simples e eficiente, porque mover para o NoSQL vai ser excessivo no meu contexto. Isto 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 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 tem que ser calculado uma vez Obrigado. Ndash Trylks Jan 20 12 at 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 é chamada apenas uma vez para cada saída de linha. O Postgresql fornece o valor de estado em cada linha (se houvesse um finalfunc definido, que seria chamado para transformar o estado em um valor de saída). Ndash araqnid Jan 20 12 at 12:04 ErwinBrandstetter: Eu revertei a maioria das mudanças - no caso do formato da primeira parte (âncora) da consulta, EMA (x1) pode ser claramente representado com uma única linha - este Corespnds para a única linha que o define na pergunta. No caso da parte recursiva da consulta, usei mn - 1 na condição join para indicar a equivalência da relação com EMA (xn - 1) na pergunta, mesmo que esta seja menos performante se o desempenho for um O OP pode alterar a condição de junção para ser como sugerido. Ndash Mark Bannister Jan 16 12 às 9: 27Por que não usar um cursor A média móvel vai olhar muito melhor se você Hahn as caudas. Para fazer uma média móvel de 7 pontos normal, você toma como ponto xprimei e (yi yi1 yi2 yi3 yi4 yi5 yi6) 7 como ponto yprimei. (Xi xi1 xi2 xi3 xi4 xi5 xi6) Mas quando você começar, deixe x0, y0 ser o primeiro ponto e, em seguida, médio o próximo 2 para o segundo ponto. Até chegar a 7 e, em seguida, fazer a mesma coisa na outra extremidade. Caso contrário, você terá uma curva de aparência muito estranha. De: emailpgsql-general-ownerpostgresql. orgemail mailto: pgsql-general-ownerpostgresql. org Em Nome De Vanole, Mike Enviado: quarta-feira, 19 de janeiro de 2005 13:34 Para: emailpgsql-generalpostgresql. orgemail Assunto: GERAL Calculando uma média móvel Eu preciso calcular uma média móvel e eu gostaria de fazê-lo com o SQL, ou uma função Pg construído para esta finalidade. Estou na Pg 7.4. Isso é possível em Pg sem um monte de auto junta, ou há uma funtion disponível Além disso, se você não precisa de uma média móvel exata, você pode considerar uma média ponderada. Algo como: mean mean 0.9 newvalue 0.1 Muito mais fácil de manter do que uma média móvel. On Thu, Jan 20, 2005 at 08:40:24 PM -0800, Dann Corbit escreveu: gt Por que não usar um cursor gt gt gt gt P. S. Gt gt Uma média móvel vai olhar muito melhor se você Hahn as caudas. Gt gt gt Para fazer uma média móvel de 7 pontos normal, você toma (xi xi1 xi2 gt xi3 xi4 xi5 xi6) 7 como ponto xprimei e (yi yi1 gt yi2 yi3 yi4 yi5 yi6) 7 como ponto yprimei. Gt gt gt gt Mas quando você começar, deixe x0, y0 ser o primeiro ponto e, em seguida, gt médio 2 para o segundo ponto. Até chegar a 7 e, em seguida, fazer o gt mesma coisa na outra extremidade. Caso contrário, você terá uma curva gt muito estranha. Em nome de Vanole, Mike gt Enviado: quarta-feira, 19 de janeiro de 2005 13:34 gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt De: emailpgsql-general-ownerpostgresql. orgemail gt mailto: pgsql-general-ownerpostgresql. org Para: emailpgsql-generalpostgresql. orgemail gt Assunto: GERAL Calculando uma média móvel gt gt gt gt Eu preciso calcular uma média móvel e eu gostaria de fazê-lo com o SQL, gt ou uma função Pg construída para isso Finalidade. Estou na Pg 7.4. Isso é possível gt em Pg sem um monte de auto junta, ou há uma função disponível gt gt gt gt Obrigado, gt gt Mike gt - Jim C. Nasby, consultor de banco de dados emaildecibeldecibel. orgemail Dê seu computador algum cérebro candy urldistributedurl Equipe 1828 Windows: QuotWhere você quer ir todayquot Linux: quotWhere você quer ir amanhãquot FreeBSD: quotVocê guys que vêm, ou whatquot quotVanole, Mikequot ltMike. Vanolecingulargt escreve: gt eu preciso de calcular uma média móvel e eu gostaria de fazê-lo Com SQL, gt ou uma função Pg construída para esta finalidade. Estou na Pg 7.4. Isso é possível gt em Pg sem um monte de auto junções, ou há uma funtion disponível Infelizmente as médias móveis caem em uma classe de funções, chamadas funções ytic (pelo menos thats o que Oracle chama-los) que são intrinsecamente difícil de modelo de forma eficiente em SQL . Postgres doesnt tem qualquer suporte especial para este conjunto de funções, então você está preso fazendo-o as maneiras ineficientes SQL padrão permite. Eu acho que isso é mesmo difícil de implementar corretamente usando Postgress suporte de função extremamente extensível. Mesmo se você implementou em Perl ou Python eu não acho que há nenhuma maneira de alocar uma área de armazenamento estático temporário para um determinado site de chamada. Assim, sua função de média móvel se comportaria estranhamente se você o chamasse duas vezes em uma determinada consulta. Mas se você pode trabalhar dentro dessa ressalva, deve ser simples implementá-lo eficientemente em Perl ou Python. Alternativamente, você pode escrever uma função plpgsql para calcular a média móvel específica que você precisa que faz a própria seleção. --------------------------- (fim da transmissão) ------------------ --------- TIP 1: subscrever e unsubscribe comandos ir para emailmajordomopostgresql. orgemail gt quotVanole, Mikequot ltMike. Vanolecingulargt escreve: gt gt gt Eu preciso calcular uma média móvel e eu gostaria de fazê-lo com SQL, Gt gt ou uma função Pg construída para este fim. Estou na Pg 7.4. Isso é possível gt gt em Pg sem um monte de auto junta, ou existe uma função disponível gt gt Infelizmente, as médias móveis caem em uma classe de funções, chamado ytic gt funções (pelo menos thats o que Oracle chama-los) que são intrinsecamente difícil de Gt eficientemente em SQL. Postgres doesnt tem qualquer suporte especial para este gt conjunto de funções, então você está preso fazendo-o as maneiras ineficientes que o padrão gt SQL permite. Gt gt Eu acho que isso é mesmo difícil de implementar corretamente usando Postgate gt suporte de função extensível. Mesmo se você implementou em Perl ou Python eu não acho que há alguma maneira de alocar uma área de armazenamento estático temporário para um site de chamada gt dado. Assim, sua função de média móvel se comportaria estranhamente se você a chamasse duas vezes em uma determinada consulta. Gt gt Mas se você pode trabalhar dentro dessa ressalva, deve ser direto para gt implementá-lo eficientemente em Perl ou Python. Alternativamente, você pode escrever uma função gt plpgsql para calcular a média móvel específica que você precisa que gt a própria seleção. Se você está se sentindo aventureiro, você pode olhar para Oracles doentation em suas funções ytic e ver se você pode vir acima com algo genérico para PostgreSQL. Mesmo se você só fizer uma função de média móvel seria um bom começo. - Jim C. Nasby, consultor de banco de dados emaildecibeldecibel. orgemail Dê a seu computador algum doador de cérebro urldistributedurl Equipe 1828 Windows: quotWhere você quer ir hojequot Linux: quotWhere você quer ir amanhãquot FreeBSD: quot Você está vindo, ou whatquot - ------------------------- (fim da transmissão) -------------------- ------- TIP 2: você pode sair de todas as listas de uma vez com o comando unregister (enviar quotunregister YourEmailAddressHerequot para emailmajordomopostgresql. orgemail) quotJim C. Nasbyquot ltdecibeldecibel. orggt escreve: gt Se você está se sentindo aventureiro, você pode olhar Oracles doentation gt em suas funções ytic e veja se você pode vir acima com algo gt genérico para PostgreSQL. Eu acho que a parte difícil de fazer mesmo uma implementação simples é precisamente o ponto que eu levantei sobre fazê-lo em Perl ou Python. De alguma forma você precisa alocar uma área de armazenamento estático específica para o site de chamada. Seu tipo de como uma chamada de função agregada, exceto é claro que você está indo para retornar um dado para cada registro. Para uma implementação mais completa há muito mais detalhes. Se eu entendo corretamente no Oracle você pode especificar uma cláusula ORDER BY eo equivalente de uma cláusula GROUP BY na chamada de função ytic. Acho que cada site de chamada pode até ter sua própria ordem e agrupamento. Gt Mesmo se você só fizer uma função de média móvel seria um bom começo. Na verdade, o meu animal de estimação seria uma função quotrankquot. Assim você poderia fazer algo como quotreturn os três melhores jogadores pontuando de cada teamquot. Atualmente, a maneira sugerida de fazê-lo é usando uma função agregada para reunir os dados em uma matriz. Re: Cálculo de uma média móvel A menos que Im grosseiramente mal-entendido o problema eu acho que um gatilho escrito em PLpgsql iria funcionar bem. Algo como isto: CREATE TABLE foo (fooid SERIAL chave primária, foo TEXT) CREATE TABLE barra (fooid INTEGER referências foo, barid SERIAL chave primária, barra DOBLE PRECISÃO NÃO NULA) CREATE TABLE baravg (fooid INTEIRO chave primária referências foo, baravg DOUBLE PRECISION ) CREAR OU SUBSTITUIR FUNÇÃO getbaravg () RETURNS TRIGGER COMO DECLARAR barrecord RECORD x INTEGER y DOUBLE PRECISÃO: 0 COMEÇAR SE TGOP INSERIR ENTÃO y: y NEW. bar x: 1 PARA barrecord IN SELECT FROM bar LOOP SE NEW. fooid barrecord. fooid ENTÃO Y: y barrecord. bar x: x 1 END SE FINAL LOOP y: yx SE EXISTE (SELECCIONE a partir de baravg WHERE fooid NEW. fooid) Então UPDATE baravg SET baravg. baravg y WHERE fooid NEW. fooid ELSE INSERT INTO baravg VALUES (NEW. Fooid, y) END SE RETORNO NOVO ELSIF TGOP DELETE ENTÃO x: 0 PARA barrecord IN SELECT FROM bar LOOP SE OLD. fooid barrecord. fooid AND OLD. barid ltgt barrecord. barid THEN y: y barrecord. bar x: x 1 END IF END LOOP IF x ltgt 0 ENTÃO y: yx END SE UPDATE baravg SET baravg. baravg y ONDE Foide OLD. fooid RETORNO VELHO ELSE y: y NEW. bar x: 1 PARA barrecord IN SELECT FROM bar LOOP SE OLD. barid ltgt barrecord. barid THEN y: y barrecord. bar x: x 1 END SE END LOOP y: yx UPDATE Baravg SET baravg. baravg y WHERE fooid OLD. fooid RETORNO NOVO END SE FINAL LINGUAGEM plpgsql CREATE TRIGGER getbaravg ANTES DE INSERTAR OU DELETE OU UPDATE ON bar PARA CADA ROLE EXECUTE PROCEDURE getbaravg () Isso deve funcionar, Citando quotJim C. Nasbyquot ltdecibeldecibel. orggt: Gt Em Fri, 21 de janeiro de 2005 às 12:53:45 AM -0500, Greg Stark escreveu: Não é de todo claro o que você está perguntando. Você tem um exemplo real, de preferência com EXPLAIN output Em qua, 26 de janeiro de 2005 às 11:12:25 PM 0100, PFC escreveu: gt gt Como você faz um self-join em um subselet gt gt como gt SELECT a. xb. x FROM (subseleccionar) a, (subseleccionar) b WHERE a. id b. id10 gt gt mas sem executar a subselecção duas vezes gt. Gt gt --------------------------- (fim da transmissão) ---------------- ----------- gt TIP 9: o planejador irá ignorar o seu desejo de escolher um índice de varredura se o seu gt unindo colunas tipos de dados não correspondem gt - Jim C. Nasby, consultor de banco de dados emaildecibeldecibel. orgemail Dê o seu Computador algum cérebro doces urldistributedurl Equipe 1828 Windows: quotWhere você quer ir todayquot Linux: quotWhere você quer ir tomorrowquot FreeBSD: quot Você está vindo, ou whatquot ---------------- ----------- (fim da transmissão) --------------------------- DICA 2: você pode sair Todas as listas de uma só vez com o comando unregister (enviar quotunregister YourEmailAddressHerequot para emailmajordomopostgresql. orgemail) Médias móveis - médias simples e exponenciais - simples e exponencial Introdução As médias móveis alisam os dados de preços para formar um indicador de tendência seguinte. 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 deste 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 de McClellan. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a Média Móvel Simples (SMA) e a Média Móvel Exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Here039s um gráfico com um SMA e um EMA sobre ele: Simples Moving Average Cálculo Uma simples média móvel é formada por calcular o preço médio de um título sobre um determinado número de períodos. 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. O primeiro dia da média móvel cobre simplesmente os últimos cinco dias. 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 da 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. Cálculo da média móvel exponencial As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel. Há três etapas para calcular uma média móvel exponencial. Primeiro, calcule a média móvel simples. Uma média móvel exponencial (EMA) tem que começar em algum lugar assim uma média móvel simples é usada como EMA do período anterior039s no primeiro cálculo. Em segundo lugar, calcular o multiplicador de ponderação. Em terceiro lugar, calcule a média móvel exponencial. A fórmula abaixo é para uma EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18,18 ao preço mais recente. Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de EMA 18.18. Um EMA de 20 períodos aplica uma ponderação de 9,52 ao preço mais recente (2 (201) .0952). Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é mais do que a ponderação para o período de tempo mais longo. De fato, a ponderação cai pela metade cada vez que o período de média móvel dobra. Se você deseja uma porcentagem específica para uma EMA, use esta fórmula para convertê-la em períodos de tempo e insira esse valor como o parâmetro EMA039s: Abaixo está um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e um valor 10- Dia média móvel exponencial para a Intel. As médias móveis simples são diretas e exigem pouca explicação. A média de 10 dias simplesmente se move conforme novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem. A média móvel exponencial começa com o valor da média móvel simples (22,22) no primeiro cálculo. Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controle. Como um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico por causa do curto período de retorno. Esta planilha só remonta 30 períodos, o que significa que o efeito da média móvel simples teve 20 períodos para dissipar. StockCharts volta pelo menos 250 períodos (geralmente muito mais) para os seus cálculos para os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo totalmente dissipada. O fator de Lag Quanto maior a média móvel, mais o lag. Uma média móvel exponencial de 10 dias abraçará os preços muito de perto e virará logo após os preços virarem. Curtas médias móveis são como barcos de velocidade - ágeis e rápidos para mudar. Em contraste, uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados ​​que o desaceleram. Médias móveis mais longas são como petroleiros oceânicos - letárgicos e lentos para mudar. É preciso um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de rumo. O gráfico acima mostra o SampP 500 ETF com uma EMA de 10 dias seguindo de perto os preços e uma moagem SMA de 100 dias mais alta. Mesmo com o declínio de janeiro-fevereiro, o SMA de 100 dias manteve o curso e não recusou. A SMA de 50 dias se encaixa entre as médias móveis de 10 e 100 dias quando se trata do fator de latência. Simples vs médias exponenciais Moving Embora existam diferenças claras entre médias móveis simples e médias móveis exponenciais, um não é necessariamente melhor do que o outro. As médias móveis exponenciais têm menos atraso e, portanto, são mais sensíveis aos preços recentes - e as recentes mudanças nos preços. As médias móveis exponenciais virarão antes de médias móveis simples. As médias móveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira média de preços para todo o período de tempo. Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. Preferência média móvel depende de objetivos, estilo analítico e horizonte de tempo. Chartists deve experimentar com ambos os tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O gráfico abaixo mostra a IBM com a SMA de 50 dias em vermelho ea EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais nítida do que o declínio no SMA. A EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou baixa até o final de março. Observe que a SMA apareceu mais de um mês após a EMA. Comprimentos e prazos A duração da média móvel depende dos objetivos analíticos. Curtas médias móveis (5-20 períodos) são mais adequados para as tendências de curto prazo e de negociação. Os cartistas interessados ​​em tendências de médio prazo optariam por médias móveis mais longas que poderiam estender 20-60 períodos. Investidores de longo prazo preferem médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos de média móvel são mais populares do que outros. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Devido ao seu comprimento, esta é claramente uma média móvel a longo prazo. Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos chartists usam as médias móveis de 50 dias e de 200 dias junto. Curto prazo, uma média móvel de 10 dias foi bastante popular no passado porque era fácil de calcular. Um simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Identificação de tendências Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais. Como mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo. Esses exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel se aplica a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços. Uma média móvel em ascensão mostra que os preços estão aumentando. Uma média móvel em queda indica que os preços, em média, estão caindo. A subida da média móvel a longo prazo reflecte uma tendência de alta a longo prazo. A queda da média móvel a longo prazo reflecte uma tendência de baixa a longo prazo. O gráfico acima mostra 3M (MMM) com uma média móvel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte. A EMA de 150 dias recusou-se em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que foi necessário um declínio de 15 para reverter a direção dessa média móvel. Estes indicadores de atraso identificam inversões de tendência à medida que ocorrem (na melhor das hipóteses) ou depois de ocorrerem (na pior das hipóteses). MMM continuou menor em março de 2009 e, em seguida, subiu 40-50. Observe que a EMA de 150 dias não apareceu até depois desse aumento. Uma vez que o fez, no entanto, MMM continuou maior nos próximos 12 meses. As médias móveis trabalham brilhantemente em tendências fortes. Crossovers dobro Duas médias móveis podem ser usadas junto para gerar sinais do cruzamento. Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Como com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o tempo para o sistema. Um sistema usando um EMA de 5 dias e um EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema usando uma SMA de 50 dias e uma SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um crossover de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Isso também é conhecido como uma cruz de ouro. Um crossover de baixa ocorre quando a média móvel mais curta cruza abaixo da média móvel mais longa. Isso é conhecido como uma cruz morta. Os crossovers médios móveis produzem sinais relativamente tardios. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto mais longos os períodos de média móvel, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam muito bem quando uma boa tendência se apodera. No entanto, um sistema de crossover média móvel vai produzir lotes de whipsaws na ausência de uma forte tendência. Há também um método de cruzamento triplo que envolve três médias móveis. Novamente, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta atravessa as duas médias móveis mais longas. Um simples sistema de crossover triplo pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra Home Depot (HD) com um EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta é o fechamento diário. Usando um crossover média móvel teria resultado em três whipsaws antes de pegar um bom comércio. O EMA de 10 dias quebrou abaixo do EMA de 50 dias em outubro atrasado (1), mas este não durou por muito tempo enquanto os 10 dias se moveram para trás acima em meados de novembro (2). Este cruzamento durou mais, mas o próximo cruzamento de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos níveis de preços de novembro, resultando em outro whipsaw. Esta cruz bearish não durou por muito tempo porque o EMA de 10 dias moveu para trás acima dos 50 dias alguns dias mais tarde (4). Depois de três sinais ruins, o quarto sinal prefigurou um forte movimento como o estoque avançou mais de 20. Existem dois takeaways aqui. Primeiramente, os crossovers são prone ao whipsaw. Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de agir ou exigir a EMA de 10 dias para mover acima abaixo da EMA de 50 dias por um determinado montante antes de agir. Em segundo lugar, MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrará uma linha representando a diferença entre as duas médias móveis exponenciais. MACD torna-se positivo durante uma cruz dourada e negativo durante uma cruz morta. O Oscilador de Preço Percentual (PPO) pode ser usado da mesma forma para mostrar diferenças percentuais. Observe que o MACD eo PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não se igualam a médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle (ORCL) com a EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50,200,1). Houve quatro cruzamentos de média móvel em um período de 2 12 anos. Os três primeiros resultaram em whipsaws ou maus negócios. Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como ORCL avançado para os 20s meados. Mais uma vez, os crossovers de média móvel funcionam muito bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Crossovers de preço As médias móveis também podem ser usadas para gerar sinais com cruzamentos de preços simples. Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel. Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel. Os crossovers do preço podem ser combinados para negociar dentro da tendência mais grande. A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior e a média móvel mais curta é usada para gerar os sinais. Um olharia para cruzes de preço de alta somente quando os preços já estão acima da média móvel mais longa. Isso seria negociar em harmonia com a maior tendência. Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartistas só se concentrarão nos sinais quando o preço se mover acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia tal sinal, mas tais cruzamentos de baixa seriam ignorados porque a maior tendência é para cima. Uma cruz bearish sugeriria simplesmente um pullback dentro de um uptrend mais grande. Um cruzamento acima da média móvel de 50 dias indicaria uma subida dos preços e continuação da maior tendência de alta. O gráfico a seguir mostra Emerson Electric (EMR) com a EMA de 50 dias e EMA de 200 dias. A ação moveu-se acima e manteve-se acima da média móvel de 200 dias em agosto. Houve mergulhos abaixo dos 50 dias EMA no início de novembro e novamente no início de fevereiro. Os preços recuaram rapidamente acima dos 50 dias EMA para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendência de alta. MACD (1,50,1) é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo da EMA de 50 dias. O EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento. MACD (1,50,1) é positivo quando o fechamento está acima do EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo do EMA de 50 dias. Suporte e Resistência As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa. Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar apoio perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger. Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular a longo prazo. Se fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizado. É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composite com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008. Os 200 dias de suporte fornecido várias vezes durante o avanço. Uma vez que a tendência revertida com uma ruptura de apoio superior dupla, a média móvel de 200 dias agiu como resistência em torno de 9500. Não espere suporte exato e níveis de resistência de médias móveis, especialmente as médias móveis mais longas. Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a superações. Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou de resistência. Conclusões As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As médias móveis são a tendência que segue, ou retardar, os indicadores que serão sempre um passo atrás. Isso não é necessariamente uma coisa ruim embora. Afinal, a tendência é o seu amigo e é melhor para o comércio na direção da tendência. As médias móveis asseguram que um comerciante está em linha com a tendência atual. Mesmo que a tendência é seu amigo, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo em intervalos de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes. Uma vez em uma tendência, as médias móveis mantê-lo-ão dentro, mas igualmente dar sinais atrasados. Don039t esperam vender no topo e comprar na parte inferior usando médias móveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de análise técnica, as médias móveis não devem ser utilizadas por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar o RSI para definir os níveis de sobrecompra ou sobrevenda. Adicionando médias móveis para gráficos StockCharts As médias móveis estão disponíveis como um recurso de sobreposição de preço na bancada do SharpCharts. Usando o menu suspenso Sobreposições, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para o aberto, H para o alto, L para o baixo e C para o fechamento. Uma vírgula é usada para separar parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para deslocar as médias móveis para a esquerda (passado) ou para a direita (futuro). Um número negativo (-10) deslocaria a média móvel para a esquerda 10 períodos. Um número positivo (10) deslocaria a média móvel para o direito 10 períodos. Múltiplas médias móveis podem ser superadas o preço parcela simplesmente adicionando outra linha de superposição para a bancada. Os membros do StockCharts podem alterar as cores eo estilo para diferenciar entre várias médias móveis. Depois de selecionar um indicador, abra Opções Avançadas clicando no pequeno triângulo verde. As Opções Avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias Móveis com Varreduras StockCharts Aqui estão alguns exemplos de varreduras que os membros do StockCharts podem usar para varrer para várias situações de média móvel: Bullish Moving Average Cross: Esta varredura procura ações com uma média móvel em ascensão de 150 dias simples e uma cruz de alta das 5 EMA de dia e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está subindo, desde que ela esteja negociando acima de seu nível cinco dias atrás. Um cruzamento de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias em volume acima da média. Bearish Moving Average Cross: Este analisa procura por ações com uma queda de 150 dias de média móvel simples e um cruzamento de baixa da EMA de 5 dias e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está caindo, enquanto ela está negociando abaixo do seu nível cinco dias atrás. Uma cruz de baixa ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo da EMA de 35 dias acima do volume médio. Estudo adicional O livro de John Murphy tem um capítulo dedicado a médias móveis e seus vários usos. Murphy abrange os prós e os contras de médias móveis. Além disso, Murphy mostra como as médias móveis funcionam com Bollinger Bands e sistemas de negociação baseados em canais. Análise Técnica dos Mercados Financeiros John MurphyMetrics Maven: Calculando uma Média Móvel no PostgreSQL Na nossa série Metrics Maven, o Composes Data Scientist compartilha recursos de banco de dados, dicas, truques e códigos que você pode usar para obter as métricas de seus dados. Neste artigo, bem veja como calcular uma média móvel no PostgreSQL. Este artigo se baseia em nossos dois artigos anteriores sobre as funções de janela e quadros de janela no PostgreSQL. Bem aproveitar os recursos de janelas weve discutido anteriormente para calcular uma média móvel e também olhar para um método alternativo. O que é uma média móvel A média móvel é exatamente o que parece - uma média que está se movendo continuamente com base na mudança de entrada. Por exemplo, você pode querer tomar a média de algum valor para as 100 melhores entradas ou para os 30 dias anteriores. Porque você estará recebendo novas entradas em seu banco de dados ou porque cada novo dia é outra data, a média vai mudar. O termo média móvel também é sinônimo de média móvel ou média de execução, mas existem alguns tipos diferentes de médias móveis. Neste artigo estavam indo para se concentrar na média móvel simples para obter os nossos pés molhados e bem também brevemente rever a média móvel cumulativa no final do artigo. Artigos futuros cobrirão médias móveis ponderadas e médias móveis exponenciais. A razão para usar uma média móvel para suas métricas é tornar mais fácil detectar tendências. É uma técnica comumente usada em finanças e análise de negócios para suavizar mergulhos e picos que podem ocorrer nos dados para que as verdadeiras tendências possam ser identificadas ao longo da série em mudança. Descobrir como realizar o cálculo como as mudanças de dados pode ser um pouco assustador, no entanto, se você nunca fez isso. Uma vez que você aprender um método que você gosta, porém, (bem cobrir dois) é fácil de fazer e você encontrará muitos usos para ele em seu acompanhamento e relatórios. Vamos começar a ele. Primeiro as coisas primeiro: bem precisa de uma tabela que contém os valores que queremos média. Na prática, no Compose, encontramos muitas vezes que os dados básicos de que precisamos não estão definidos de forma clara em uma tabela. Por essa razão, temos algumas tabelas agregadas que puxam os dados que precisamos juntos. Estas são as tabelas de base às 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. Assim, porém você começa nisto, você necessitará uma tabela que contem os valores que você quer à média e o que dimensão (s) você quer pedir os dados perto. Para o nosso exemplo, vamos dizer que foram solicitados a criar uma média de 30 dias para downloads de aplicativos do Exemplo Co. Os dados de download do aplicativo são preenchidos diariamente para uma tabela chamada appdownloadsbydate ea parte mais recente parece: Neste exemplo, Ordenando por data será importante desde que nós queremos calcular uma média de 30 dias de rolamento sobre a série precedente de datas. Devido a isso, é importante que tenhamos uma fila para cada data. No nosso caso nós fazemos, mas 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 tem todas as linhas que você precisa. Observe como este intervalo de datas contém flutuante app downloads totais de 35 para 7. É muito difícil ver uma tendência a partir destes dados: Digite a média móvel. Usando marcos de janela para uma média móvel simples Se você se lembra de nosso artigo anterior nesta série. Os quadros de janela são usados ​​para indicar o número de linhas ao redor da linha atual a função de janela deve incluir. Eles criam um subconjunto de dados para a função de janela para operar. Dependendo de seus dados e suas necessidades, o cálculo da média móvel pode incluir linhas anteriores e seguintes à linha atual, mas para nossos propósitos, nossa média móvel usará linhas anteriores ea linha atual porque queremos gerar um novo valor de média móvel para Cada nova data. Nossa consulta se parece com isto: Utilizamos ORDER BY em nosso campo de data para garantir que nossos dados estarão na ordem que esperamos e especificamos ROWS BETWEEN 29 PREWING E CURRENT ROW para definir o quadro de janela para o cálculo do AVG. À medida que o quadro da janela avança para cada data, apenas as 29 linhas precedentes e a corrente (30 dias totais) são usadas para o cálculo: Uma vez que não estamos mostrando datas em nossa tabela 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 tomar 30 de junho, por exemplo. Nossa moldura de janela concentra nossa agregação do AVG nos downloads de aplicativos apenas a partir de junho, esta parte de nossa tabela base: Então, agora, se traçarmos a média de rolamento calculada, podemos ver que os dados são suavizados e há uma tendência ascendente Durante a primeira semana de junho, em seguida, uma tendência de queda mais volátil depois disso: Uma vez que isso é mostrar apenas um mês de dados não é muito revelador para um relatório analítico, mas espero que isso ajuda a entender como calcular uma média móvel pode ser útil para as empresas análise. Uma dica sobre não incluir a linha atual Se por alguma razão você não quiser incluir a linha atual para sua função de janela e você está usando apenas PRECEDING ou apenas SEGUIR configurações para o seu quadro de janela, uma maneira fácil de fazer isso é usar x PRECEDING ou Y SEGUIR duas vezes em suas FILETES ENTRE. cláusula. Por exemplo, digamos que queríamos usar 30 linhas anteriores à nossa linha atual, mas não incluir a linha atual no quadro da janela. Poderíamos escrever essa cláusula como esta: ROWS ENTRE 30 PRECEDING E 1 PRECEDING. Da mesma forma, podemos excluir a linha atual, mas fazer 30 linhas seguintes como este: ROWS ENTRE 1 SEGUINTE E 30 SEGUINTE. Um método alternativo para uma média móvel simples Antes do PostgreSQL 9.0, não tínhamos as opções de frame de janela x PRECEDING ou y FOLLOWING disponíveis para nós. Para calcular uma média móvel sem usar uma moldura de janela, podemos usar dois alias de tabela da nossa tabela base. Bem usar um alias para operar sobre o outro usando um intervalo de data. Confira: Usando este método, podemos obter os mesmos resultados descritos acima com a moldura da janela. Se você está operando sobre grandes quantidades de dados, a opção de quadro de janela vai ser mais eficiente, mas esta alternativa existe se você quiser usá-lo. Calculando uma média móvel cumulativa Agora que examinamos um par de métodos para calcular uma média móvel simples, trocamos 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 deslocamento para um intervalo, o quadro de janela simplesmente se estende. Por exemplo, em vez de fazer uma média móvel de 30 dias, iriam calcular uma média móvel do ano para a data. Para cada nova data, seu valor é simplesmente incluído no cálculo médio de todas as datas anteriores. Vamos dar uma olhada neste exemplo: Como nossa tabela base começa em 1º de janeiro para o ano atual, estavam usando UNBOUNDED PRECEDING para definir nosso quadro de janela. Os resultados que obtemos para este cálculo cumulativo têm a seguinte aparência: Se traçarmos esses resultados, veremos que a vantagem da média móvel cumulativa é um alisamento adicional dos dados, de modo que apenas mudanças significativas de dados aparecem como tendências. Agora vemos que há uma ligeira tendência ascendente ano-à-data: Envolvimento Agora que você sabe um par de diferentes tipos de médias móveis que você pode usar e um par de métodos diferentes para calculá-los, você pode realizar uma análise mais perspicaz e criar mais Relatórios eficazes. Em nosso próximo artigo Metrics Maven, bem olhar para algumas opções para como fazer dados bastante para que em vez de valores como 20.4184782608695652, bem ver 20.42. Veja você na próxima vez Artigos Relacionados Em nossa série Metrics Maven, Composes cientista dados compartilha recursos de banco de dados, dicas, truques e código que você pode usar para obter thehellip Em nossa série Metrics Maven, Composes dados cientista compartilha recursos de banco de dados, dicas, truques e código Você pode usar para obter thehellip Em nossa série Metrics Maven, Composto cientista de dados compartilha recursos de banco de dados, dicas, truques e código que você pode usar para obter o shell