Media móvil exponencial de las medias móviles exponenciales de T-SQL en son similares a los promedios móviles ponderados en que se asignan menos peso a los cambios hace mucho tiempo, y más peso a los cambios recientes. promedios móviles ponderados son lineales, pero las medias móviles exponenciales son exponenciales. Es decir, el peso se puede expresar como una curva: Hay una gran manera de calcular las medias móviles exponenciales en T-SQL utilizando una característica no documentada acerca de las variables y totales que se ejecutan en SQL Server. En esta entrada del blog voy a mostrar cómo utilizar este método para calcular la media móvil exponencial de T-SQL, pero también voy a presentar un método que está utilizando las características estándar en SQL Server. Por desgracia, eso significa que el uso de un bucle. En los ejemplos que voy a calcular un 9 días de media móvil exponencial. Los ejemplos utilizan la TADB base de datos. Una secuencia de comandos para crear TADB se puede encontrar aquí. Media Móvil Exponencial (EMA): Carrera Método Totales La teoría detrás de las características de total acumulado en las actualizaciones se describe en detalle por Jeff Moden en su artículo de Resolviendo el total acumulado y ordinal clasifican los problemas. Otros recursos que describen el uso de este método para calcular EMA son el Cálculo de blog promedios móviles con T-SQL por Gabriel Priester y el mensaje del foro media móvil exponencial Challenge. tanto en SQL Server central. Básicamente, en T-SQL se puede actualizar las variables, así como columnas en una instrucción de actualización. Los cambios se hacen fila por fila internamente por SQL Server. Esta fila por fila comportamiento es lo que hace el cálculo de un total actualizado posible. Este ejemplo muestra cómo funciona: Tenga en cuenta que 8220ColumnRunningTotal8221 es un total acumulado de 8220ColumnToSum8221. Usando este método podemos calcular EMA9 con este T-SQL: El cálculo de la EMA es bastante simple. Utilizamos la fila actual y el anterior, pero con más peso a la fila actual. El peso se calcula por la fórmula 2 / (19), donde 822098221 es el parámetro para la longitud de la EMA. Para calcular EMA9 para la fila 10 de arriba, el cálculo es: En este caso la fila actual consigue 20 del peso (2 / (19) 0.2) y la fila anterior para crear 80 del peso (1-2 / (19) 0.8) . A encontrar este cálculo en la declaración anterior en la sentencia CASE: media móvil exponencial (EMA): Looping Método Por lo que yo sé, excepto por el método de totales acumulados ha señalado anteriormente, no hay manera de calcular EMA mediante una instrucción SQL basada conjunto . Por lo tanto, el T-SQL a continuación es el uso de un bucle while para calcular EMA9: Los resultados son los mismos que en el ejemplo de totales acumulados anteriormente. Rendimiento Como era de esperar, la versión de totales acumulados en base conjunto es mucho más rápido que la versión de bucle. En mi máquina la solución basada en conjunto fue de alrededor de 300 ms, en comparación con alrededor de 1200 con la versión de bucle. La versión de bucle está más conforme con los estándares SQL sin embargo. Así que la elección entre los métodos depende de what8217s más importante para usted, el rendimiento o los estándares. Uso La media móvil exponencial se puede utilizar en el análisis de tendencias, al igual que con los otros tipos de medias móviles, media móvil simple (SMA) y la media móvil ponderada (WMA). También hay otros cálculos en el análisis técnico que utiliza el EMA, MACD por ejemplo. Esta entrada de blog es parte de una serie sobre el análisis técnico, TA, en SQL Server. Ver los otros mensajes aquí. Publicado por Tomas Tomas Lind Lind - Servicios de consultoría como DBA SQL Server y base de datos Developer en Costa Alta Database Solutions AB. I han leído la discusión que usted ha mencionado. Es aplicable a PostgreSQL, ya que se permite para crear la función de agregado definida por el usuario el uso de SQL en PostgreSQL, pero no está permitido en SQL Server. El uso de CTE recursiva es una forma factible en SQL Server, pero noto que forma CTE puede incurrir en más exploración de tabla de funciones de la ventana. Así que hago este post para preguntar si es posible calcular la media móvil exponencial utilizando la función de ventana de SQL Server 2012 al igual que el cálculo de la media móvil simple. ndash xiagao1982 Abr 14 de 13 a las 02:53 En primer lugar, se calcula el EMA (SMA (x)) en lugar de la EMA (x). En segundo lugar, su constantquot quotsmoothing es en realidad el valor beta en mi fórmula, no es el alfa. Con esos dos cambios del SQLFiddle se ve así: sqlfiddle / 6/19192/1 Sin embargo, todavía hay una pequeña diferencia entre el resultado real y el resultado esperado. Me gustaría volver y ver si su definición EMA coincide con el que conozco. ndash Sebastián Meine 7 de mayo de 13 a las 13:46 Yo miraba a la Formular en la hoja de cálculo adjunta y está muy lejos de la definición estándar de EMA. Mi fórmula calcula la media móvil exponencial de los últimos diez filas. La hoja de cálculo calcula en primer lugar el promedio estándar en los últimos diez filas y luego el promedio móvil ponderado exponencialmente sin restricciones para todos los promedios. Esto sigue a la Formular aquí: en. wikipedia. org/wiki/EWMAchart ndash Sebastián Meine 7 de mayo de 13 a las 13: 52Exploring La ponderado exponencialmente en movimiento volatilidad media es la medida más común de riesgo, pero viene en varios sabores. En un artículo anterior, mostramos cómo calcular la volatilidad histórica sencilla. (Para leer este artículo, consulte Uso de volatilidad para medir el riesgo futuro.) Se utilizó datos reales Googles precio de las acciones con el fin de calcular la volatilidad diaria en relación a los 30 días de datos de saldos. En este artículo, vamos a mejorar en la volatilidad simple y discutir el promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA). Vs. histórica La volatilidad implícita En primer lugar, permite poner esta métrica en un poco de perspectiva. Existen dos grandes enfoques: histórico e implícitas (o implícitos) de volatilidad. El enfoque histórico asume que el pasado es prólogo medimos la historia con la esperanza de que es predictivo. La volatilidad implícita, por el contrario, ignora la historia se resuelve por la volatilidad implícita en los precios de mercado. Se espera que el mercado sabe mejor y que el precio de mercado contiene, aunque implícitamente, una estimación de consenso de la volatilidad. (Para leer relacionados, consulte los usos y límites de volatilidad.) Si nos centramos únicamente en los tres enfoques históricos (arriba a la izquierda), tienen dos pasos en común: Calcular la serie de declaraciones periódicas Aplicar un sistema de ponderación En primer lugar, calcular el retorno periódico. Eso es por lo general una serie de retornos diarios en cada declaración se expresa en términos continuamente compuestas. Para cada día, se toma el logaritmo natural de la relación de precios de las acciones (es decir, el precio actual dividido por el precio de ayer, y así sucesivamente). Esto produce una serie de retornos diarios, desde u i de u i-m. dependiendo del número de días (días m) estamos midiendo. Eso nos lleva a la segunda etapa: Aquí es donde los tres enfoques diferentes. En el artículo anterior (Uso de Volatilidad Para medir el riesgo futuro), puso de manifiesto que, en un par de simplificaciones aceptables, la varianza simple es el promedio de los rendimientos al cuadrado: Observe que esto resume cada una de las declaraciones periódicas, a continuación, divide el total por el número de días u observaciones (m). Por lo tanto, es realmente sólo un promedio de los cuadrados de las declaraciones periódicas. Dicho de otra manera, cada retorno al cuadrado se le da un peso igual. Así que si alfa (a) es un factor de ponderación (en concreto, un 1 / m), a continuación, una variación sencilla es como la siguiente: El EWMA Mejora de varianza simple La debilidad de este enfoque es que todas las devoluciones ganan el mismo peso. Ayer (muy reciente) de retorno no tiene más influencia en la variación de la última declaración de meses. Este problema se resuelve mediante el uso de la media ponderada exponencialmente en movimiento (EWMA), en la que los rendimientos más recientes tienen mayor peso en la varianza. El promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) introduce lambda. que se llama el parámetro de suavizado. Lambda debe ser menor que uno. Bajo esa condición, en lugar de pesos iguales, cada retorno al cuadrado es ponderado por un coeficiente multiplicador de la siguiente manera: Por ejemplo, RiskMetrics TM, una empresa de gestión del riesgo financiero, tiende a utilizar una lambda de 0,94 o 94. En este caso, la primera ( más reciente) al cuadrado retorno periódico se pondera por (1-0,94) (. 94) 0 6. el siguiente volver al cuadrado es simplemente un lambda-múltiplo del peso antes en este caso 6 multiplicado por 94 5.64. Y la tercera es igual peso días anteriores (1-0.94) (0,94) 2 5,30. Eso es el significado de exponencial de EWMA: cada peso es un multiplicador constante (es decir lambda, que debe ser menor que uno) del peso día anterior. Esto asegura una variación que se pondera o sesgada hacia los datos más recientes. (Para obtener más información, echa un vistazo a la hoja de cálculo Excel para Googles volatilidad.) La diferencia entre la volatilidad y simplemente EWMA para Google se muestra a continuación. volatilidad simple pesa efectivamente todos y cada declaración periódica por 0.196 como se muestra en la Columna O (que tenía dos años de datos diarios de precios de acciones. Eso es 509 retornos diarios y 1/509 0,196). Sin embargo, observe que la columna P asigna un peso de 6, a continuación, 5,64, a continuación, 5.3 y así sucesivamente. Esa es la única diferencia entre la varianza simple y EWMA. Recuerde: Después sumamos toda la serie (en la columna Q) tenemos la varianza, que es el cuadrado de la desviación estándar. Si queremos que la volatilidad, tenemos que recordar tomar la raíz cuadrada de la varianza que. ¿Cuál es la diferencia en la volatilidad diaria entre la varianza y EWMA en el caso de Googles Su significativa: La varianza simple nos dio una volatilidad diaria de 2,4 pero el EWMA dio una volatilidad diaria de sólo el 1,4 (véase la hoja de cálculo para más detalles). Al parecer, la volatilidad de Googles se estableció más recientemente, por lo tanto, una variación simple podría ser artificialmente alta. Varianza del día de hoy es una función de la varianza pior Días Youll aviso que necesitamos para calcular una larga serie de pesos que disminuye exponencialmente. No vamos a hacer los cálculos aquí, pero una de las mejores características de la EWMA es que toda la serie reduce convenientemente a una fórmula recursiva: recursivo significa que las referencias de la varianza de hoy (es decir, es una función de la varianza días antes). Usted puede encontrar esta fórmula en la hoja de cálculo también, y se produce exactamente el mismo resultado que el cálculo longhand Dice: varianza de hoy (bajo EWMA) es igual a la varianza de ayer (ponderado por lambda) más la rentabilidad de ayer al cuadrado (ponderado por One Lambda menos). Nótese cómo estamos simplemente añadiendo dos términos juntos: ayeres varianza ponderada y ayer ponderados, al cuadrado de retorno. Aun así, lambda es nuestro parámetro de suavizado. Un lambda superior (por ejemplo, como RiskMetrics 94) indica descomposición más lenta en la serie - en términos relativos, vamos a tener más puntos de datos en la serie y que vamos a caer más lentamente. Por otro lado, si reducimos el lambda, indicamos decaimiento superior: los pesos se caen más rápidamente y, como resultado directo de la rápida desintegración, se utilizan menos puntos de datos. (En la hoja de cálculo, lambda es una entrada, por lo que puede experimentar con su sensibilidad). Resumen La volatilidad es la desviación estándar instantáneo de una acción y la métrica de riesgo más común. También es la raíz cuadrada de la varianza. Podemos medir la variación histórica o implícita (volatilidad implícita). Cuando se mide históricamente, el método más fácil es la varianza simple. Pero la debilidad con varianza simple es todas las devoluciones reciben el mismo peso. Así que nos enfrentamos a un clásico disyuntiva: siempre queremos más datos, pero cuantos más datos tenemos más nuestro cálculo se diluye por los datos distantes (menos relevantes). El promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) mejora de varianza simple mediante la asignación de pesos a las declaraciones periódicas. Al hacer esto, podemos utilizar tanto una muestra de gran tamaño, sino también dar un mayor peso a los rendimientos más recientes. (Para ver un tutorial película sobre este tema, visite la tortuga biónica.) De SQL no viene con una gran cantidad de funciones analíticas, y si un usuario desea realizar cálculos analíticos en la base de datos uno tiene que escribir un gran número de procedimientos almacenados o funciones. Esta es una manera simple de crear una media móvil exponencial, que puede ser utilizado para un número de propósitos. Esta aplicación se centra en los datos del mercado. Las medias móviles exponenciales - ¿Qué es una exponencial Medias Móviles, comúnmente conocidos como EMA o, a veces la EWMA, ponderado exponencialmente media móvil, es una media móvil donde los pesos del punto de datos más reciente son más importantes que el punto de datos distante. En una media móvil simple, todas las observaciones tienen el mismo peso. EMA son populares en aplicaciones financieras, donde se puede observar que las métricas de riesgo es el uso de un conjunto de EMA con el fin de calcular el valor en riesgo. También es bastante común en las aplicaciones de análisis técnico, ya que se percibe como menos retrasado que los promedios móviles ordinarios. En comparación con la media móvil simple (SMA), un EMA también tiene un parámetro. Mientras que el SMA tiene la ventana al pasado como parámetro único, un EMA tiene un factor de suavizado como el parámetro principal. El factor de suavizado se puede convertir fácilmente en un factor de vida media que se refiere al número de días Fórmulas La fórmula para EMA es especialmente eficaz para los cálculos de cálculo, ya que se puede completar utilizando el valor EMA previa y la nueva información. Aquí es el marco de datos financieros, en el que se calcula el EMA en una serie que consta de los precios de cierre. ¿Dónde está el precio del día de hoy, es tiempo y es el factor de disminución. es inferior o igual a 1 y el EMA no se define generalmente para el período de menos de 2. En la mayoría de los casos, el valor inicial se establece en el precio actual en. La aplicación de ejemplo utilizando los cursores A continuación se muestra un ejemplo de código utilizado para la aplicación de la EMA en T-SQL, utilizando SQL Server 2008, pero debe ser compatible con versiones anteriores de SQL Server también. Tenga en cuenta que la función depende del parámetro de longitud que es igual a la vida media. Este se convierte en el factor de alisamiento en la primera línea. Mientras que la aplicación utiliza cursores, también se podría poner en práctica esta es una forma más limpia usando combinaciones internas. Sin embargo, para grandes conjuntos de datos, son propensos a consumir tiempo y mucha memoria. suavizado (2 / (longitud 1)) SET signalname signalname convert (varchar (15), convertir (int. de longitud)) Cursor Cursor CONJUNTO PARA SELECCIONAR A la fecha. A. cerrar Desde DBO. Mercado-A, donde los datos de la fecha el mercado A. mercado y A. Fecha de inicio y entre ORDEN enddate por A. fecha cursor abierto FETCH NEXT de cursor a la fecha. CLOSE mientras FETCHSTATUS 0 BEGIN IF expaverage es nulo SET expaverage cerca ELSE SET suavizado expaverage expaverage (cerca - expaverage) INSERT INTO Resultado (señal de la fecha de cierre promedio...) Fecha SELECT. cerca. expaverage. signalname FETCH NEXT de cursor a la fecha. ENDExponential cerca de media móvil EMA - Carga del reproductor. ROMPIENDO Media Móvil Exponencial - EMA El 12 y 26 días EMA son los promedios más populares a corto plazo, y que se utilizan para crear indicadores como la divergencia media móvil de convergencia (MACD) y el oscilador de precios porcentaje (PPO). En general, el de 50 y 200 días EMA se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Los comerciantes que emplean el análisis técnico se encuentran las medias móviles muy útil e interesante cuando se aplica correctamente, pero crear el caos cuando se utiliza incorrectamente o mal interpretado. Todos los promedios móviles de uso común en el análisis técnico son, por su propia naturaleza, indicadores de retraso. En consecuencia, las conclusiones extraídas de la aplicación de una media móvil a un gráfico de mercado en particular deben ser para confirmar un movimiento del mercado o para indicar su fuerza. Muy a menudo, en el momento en una línea de indicador de media móvil ha hecho un cambio para reflejar un cambio significativo en el mercado, el punto óptimo de entrada en el mercado ya ha pasado. Un EMA sirve para aliviar este dilema en cierta medida. Debido a que el cálculo de la EMA pone más peso en los últimos datos, se abraza a la acción del precio un poco más fuerte y por lo tanto reacciona más rápido. Esto es deseable cuando un EMA se utiliza para derivar una señal de entrada de comercio. La interpretación de la EMA Al igual que todos los indicadores de media móvil, que son mucho más adecuados para los mercados de tendencias. Cuando el mercado está en una tendencia alcista fuerte y sostenida. la línea del indicador EMA también mostrará una tendencia alcista y viceversa para una tendencia a la baja. Un comerciante vigilantes no sólo prestar atención a la dirección de la línea EMA, sino también la relación de la velocidad de cambio de un bar a otro. Por ejemplo, ya que la acción del precio de una fuerte tendencia alcista comienza a aplanarse y revertir, la tasa de cambio EMA de una barra a la siguiente comenzará a disminuir hasta el momento en que la línea indicadora se aplana y la tasa de cambio es cero. Debido al efecto de retraso, en este punto, o incluso unos pocos compases antes, la acción del precio ya debería haber revertido. Por lo tanto, se deduce que la observación de una disminución constante de la tasa de cambio de la EMA podría sí mismo ser utilizado como un indicador de que podrían contrarrestar aún más el dilema causado por el efecto de retraso de medias móviles. Usos comunes de la EMA EMA se utilizan comúnmente en conjunción con otros indicadores significativos para confirmar los movimientos del mercado y para medir su validez. Para los comerciantes que negocian intradía y los mercados de rápido movimiento, la EMA es más aplicable. Muy a menudo los comerciantes utilizan EMA para determinar un sesgo de operación. Por ejemplo, si un EMA en un gráfico diario muestra una fuerte tendencia al alza, una estrategia de los operadores intradía puede ser para el comercio sólo desde el lado largo en un gráfico intradía.
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