Mittleres Orakel

Wenn Sie diese Meldung sehen, hat Ihr Browser entweder deaktiviert oder unterstützt kein JavaScript. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems, z. B. die Suche, nutzen zu können, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Weighted Moving Averages Mit Simple Moving Averages wird jeder Datenwert in dem Windowquot, in dem die Berechnung durchgeführt wird, eine gleiche Bedeutung oder Gewicht zugewiesen. Es ist oft der Fall, vor allem in der Finanzdaten-Daten-Analyse, dass mehr chronologisch jüngsten Daten ein größeres Gewicht tragen sollte. In diesen Fällen wird der gewichtete gleitende Durchschnitt (oder der exponentielle gleitende Durchschnitt - siehe das folgende Thema) häufig bevorzugt. Betrachten Sie die gleiche Tabelle der Verkaufsdatenwerte für zwölf Monate: Um einen gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen: Berechnen Sie, wie viele Intervalle von Daten an der Moving Average Berechnung beteiligt sind (d. h. die Größe des rechnerischen Windowquot). Wenn das Berechnungsfenster n ist, wird der jüngste Datenwert in dem Fenster mit n multipliziert, der nächstletzte multipliziert mit n-1, der Wert vor dem multipliziert mit n-2 und so weiter für alle Werte im Fenster. Teilen Sie die Summe aller multiplizierten Werte durch die Summe der Gewichte, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt über diesem Fenster zu erhalten. Stellen Sie den Weighted Moving Average-Wert in eine neue Spalte entsprechend der oben beschriebenen Positionierung der mittleren Mittelwerte ein. Um diese Schritte zu veranschaulichen, sollten Sie berücksichtigen, ob ein dreimonatiger gewichteter gleitender Durchschnitt der Verkäufe im Dezember erforderlich ist (unter Verwendung der obigen Tabelle der Verkaufswerte). Der Begriff quot3-monthquot impliziert, dass die Berechnung quotwindowquot 3 ist, sollte daher Durchschnittliche Berechnungsalgorithmus für diesen Fall Verschieben des Weighted sein: Oder, wenn ein 3-Monats über den gesamten ursprünglichen Datenbereich ausgewertet Moving Average Weighted, würden die Ergebnisse sein : 3-Monats-Durchschnitt der vergangenen Woche unter dem 200-Tage-Umzug AverageOracle Trades unter 200-Tage-Durchschnitt (ORCL) Aktien der Oracle Corporation (ORCL) Weighted fiel. Die Aktie beendete Freitag Börsenbeginn am 38.50 je Aktie, ab 3,6 Prozent von seinem 200-Tage-Durchschnitt von 39,90. Die Aktie liegt ebenfalls um 1,3 Prozent unter dem 50-Tage-Durchschnitt von 39,01. (Siehe auch: Technische Analyse: Gleitende Durchschnitte.) Die Oracle-Aktie stand in der vergangenen Woche unter Druck, da die wettbewerbsbedingten Bedrohungen des Cloud-Computing-Rivalen Amazon (AMZN) und eine laufende Spendenaktion zur Unterstützung des Netzwerksicherheitsgeschäfts zunahmen. (Siehe auch: Was ist Amazon Web Services und warum ist es so erfolgreich) Am 21. November kaufte Oracle Domain-Name-Service (DNS) - Anbieter Dyn für eine nicht offenbarte Summe. Das Geschäft ist weithin als eine Reaktion auf die Akquisition von LifeLock von Symantec Corporation (SYMC). Oracle erzielte auch Schlagzeilen und verzeichnete einen Rückgang der Bestände, nachdem er eine 9,3 Milliarden Übernahme des Cloud-Anbieters NetSuite Inc. abgeschlossen hatte (siehe auch: Oracle to Complete NetSuite Deal am 7. November) Ein bearish Indikator, ORCL Aktie hat in einem engen Bereich im vergangenen Jahr gehandelt. Die Aktien liegen nur 9,09 Prozent unter ihrem 52-Wochen-Hoch und 16,2 Prozent über ihrem 52-Wochen-Tief. Insgesamt halten Analysten bullish auf ORCL Lager. Nach Tipranks. 18 von 27 Analysten, die die Aktie beobachten, haben Oracle mit einer Buy-Rating bewertet. Das bullischste Kursziel kommt von D. A. Davidson-Verkaufsseiten-Analytiker Jack Andrews, der den Vorrat erwartet, um 52.00 pro Anteil zu treffen. Diese Zahl entspricht einem Plus von 35,06 Prozent. (Siehe auch: Side Vs. Sell Side Analysts kaufen.) Das Consensus Kursziel der 27 Analysten ist 44,78, ein Wert von 16,31 Prozent höher als Freitags Schlusskurs. Oracle wird festgelegt, um seine steuerlichen Bericht über das zweite Quartal Bericht über oder um 14. Dezember nach dem Markt schließt Bericht. Wall Street-Analysten Projekt das Unternehmen Ergebnis je Aktie (EPS) auf 0,61 auf 9,166 Milliarden Umsatz im zweiten Quartal. Auch Analysten werden mehr Informationen darüber, wie die Unternehmen neue Cloud-Computing-Produkte sind auf dem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt zu suchen. (Siehe auch: Oracle enthüllt seine neuesten Cloud-Angebote.) Exponential Moving Average Es gab eine schöne Frage an OTN heute darüber, ob es eine Standard-Oracle-Funktion, um den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Die Antwort ist, dass es keine solche Funktion, aber mit der Modell-Klausel, können Sie es sehr einfach zu berechnen. Und seine ein großes Beispiel dessen, was ich meine mit variablen Anzahl von Berechnungen auf der Grundlage berechneter Werte, geschrieben in meinem dritten Teil des Modells Klausel Tutorial. Vor heute, ich didnt sogar wissen, was ein exponentieller gleitender Durchschnitt genau war. Mehr dazu findet ihr hier auf Wikipedia oder hier mit einem schönen Beispiel. Aus dem ersten Link: Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) wendet Gewichtungsfaktoren an, die exponentiell abnehmen. Die Gewichtung für jeden älteren Datenpunkt nimmt exponentiell ab, was den jüngsten Beobachtungen viel mehr Bedeutung verleiht, während ältere Beobachtungen nicht vollständig vernachlässigt werden. Aus dem zweiten Link: Die Formel für die Berechnung eines Exponential Moving Average (EMA) ist: X Aktueller EMA (dh zu berechnender EMA) C Aktueller Originaldatenwert K Glättung Konstante P Vorherige EMA (Die erste EMA im berechneten Bereich ist K Smoothing Constant 2 (1 n) Auf diese Formel folgt ein Beispiel, das ich ein Bit erweitert habe, und zwar mit dieser Tabelle: Die Datensätze von Produkt A Ich habe die Zahlen aus Produkt B. Hier ist die Modell-Klausel Abfrage, die die Formel implementiert. Beachten Sie, wie die Formel direkt in die einzige Regel der Modell-Klausel zu übersetzen. Die Glättungskonstante K ist gesetzt Auf 5, basierend auf einem Fenster von Werten (n) gleich 3. Challenge: versuchen Sie dies ohne die Modell-Klausel und sehen, ob Sie kommen können mit etwas umfangreicher. 5 Kommentare: 11.2 Funktionen in Verwendung mit dat as (select 39A39 product Datum 392009-01-0139 Monat, 10 Betrag aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-02-0139, 15 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-03-0139, 17 aus Dual Union alle wählen 39A39, Datum 392009 -04-0139, 20 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-05-0139, 22 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-06-0139, 20 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-07-0139, 25 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-08-0139, 27 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-09-0139, 30 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-10-0139, 35 aus Dual Union alle Wählen Sie 39A39, Datum 392009-11-0139, 37 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-12-0139, 40 aus Dual Union alle 39B39 wählen, Datum 392009-01-0139, 0 aus Dual Union alle wählen 39B39, Datum 392009 -02-0139, 50 aus Dual Union alle auswählen 39B39, Datum 392009-03-0139, 10 aus Dual Union alle auswählen 39B39, Datum 392009-04-0139, 40 aus Dual Union alle auswählen 39B39, Datum 392009-05-0139, 15 aus Dual Union alle wählen 39B39, Datum 392009-06-0139, 35 aus Dual Union alle auswählen 39B39, Datum 392009-07-0139, 30 aus Dual Union alle wählen 39B39, Datum 392009-08-0139, 30 aus Dual Union alle Auswählen 39B39, Datum 392009-09-0139, 20 aus Dual Union alle auswählen 39B39, Datum 392009-10-0139, 20 aus Dual Union alle 39B39 auswählen, Datum 392009-11-0139, 20 aus Dual Union alle wählen 39B39, Datum 392009 -12-0139, 20 von dual), rns as (select dat. . Rownumber () over (Partition nach Produkt Reihenfolge nach Monat) rn -. 2 (1count () über (Teilung durch Produkt)) k. 0.5 k von dat), res (Produkt, Monat, Betrag, rn, x) als (wählen Sie r. product, r. month, r. amount, r. rn, r. amount x aus rns r, wobei rn 1 union alle auswählen (Ns. amount - es. x) es. xx von rns ns, res es, wo ns. rn es. rn 1 und ns. product es Produkt, Monat, Betrag, rn, Runde (x, 3) EMA aus res Reihenfolge nach Produkt, Monat nach der Berechnung der geschlossenen Form Ich kam mit dem folgenden Code, dass mehr wie eine Verschleierung als alles umfassende. Die Idee ist, laufende Multiples mit einer Stringverkettung und der xml-eval-Funktionalität zu erstellen. Die geschlossenen Formen der Sonderfälle brauchen nur laufende Summen. Es gibt einen allgemeinen Fall und zwei spezielle Fälle, die viel einfacher sind: mit t1 als (Produkt, Monat, Betrag, Menge ci, rownumber () über (Teilung durch Produkt Reihenfolge nach Monat) rn, --2 (1 rownumber () über (Produktauswahl, Monat, Betrag, (Fall bei rn 1 dann 1 sonst ki Ende ci) ai, Fall bei rn 1, dann 1 sonst (1 - Ki) ende bi von t1), t3 als (SELECT-Produkt, MONTH, Menge, ai, xmlquery (REPLACE (wmconcat (bi) über (PARTITION BY Produkt ORDER BY MONTH Zeilen ZWISCHEN unbeschränkte vorhergehende UND CURRENT ROW), 39,39, 3939 ) RETURNING-Inhalt).getnumberval () mi FROM t2), t4 as (Produkt, Monat, Betrag, mi, (ai mi) xi aus t3 auswählen) Produkt, MONTH, Menge, Runde (mi SUM (xi) over (PARTITION BY Produkt ORDER BY MONTH Zeilen ZWISCHEN unbeschränkte vorhergehende AND CURRENT ROW), 3) ema FROM t4 Spezialfall K 0.5: mit t1 als (Produkt, Monat, Betrag, Rownumber () auswählen (Partition nach Produkt Reihenfolge pro Monat) rn, Betrag (1, 0), 1)) ci vom Verkauf) Produkt, Monat, Betrag, Runde (sum (ci) über (Partition von (2, rn), 3) ema von t1 Sonderfall K 2 (1 i): mit t1 als (Produkt, Monat, Betrag, Rownumber () wählen (Partition Nach Produkt sortiert nach Monat) rn, Menge rownumber () über (Teilung nach Produkt Sortierung nach Monat) ci vom Verkauf) Produkt, Monat, Betrag, Umlauf (Summe (ci) Und aktuelle Zeile) 2 (rn (rn 1)), 3) ema von t1 I39ll den Beweis der geschlossenen Form, wenn jemand daran interessiert ist. Dies ist ein großes Beispiel für quotfun mit SQLquot :-) Eine Kombination von XMLQuery, die undokumentierte wmconcat und analytische Funktionen mit der windowing-Klausel. Ich mag das. Obwohl es nicht so umfassend ist wie die Modellklauselvariante und die Rafu39s rekursiv mit einem, wie Sie selbst sagten. Und sicher sehen wir den Beweis der geschlossenen Gestalt. Ich habe eine Frage gestellt: wie man die Glättungskonstante SELECT k - Glättungskonstante optimiert. Ms - mittlerer quadratischer Fehler FROM (SELECT FROM sales MODELL DIMENSION BY (Produkt: ROWNUMBER () OVER (PARTITION BY Produkt ORDER BY Monat ASC) rn) MASSNAHMEN (Betrag - Umsatzmenge Monat - Monat 0 ASC AS S - quadrierter Fehler - - Arbeitszeile und Attribute - a) Arbeitszeile ist Produkt 39X39, rn 1 - b) Arbeitsattribute sind wie folgt:. 0 AS SSE - Summe SE für alle ProdukteMonate. 0 AS MSE - bedeuten SSE für alle ProdukteMonate. 0 AS k - für alle ProdukteMonate. 0 AS PreMSE - vor k39s MSE für alle productsmonths. 0 AS diff - zwischen aktuellem MSE und vorherigen. 0,1 AS Delta - Anfangsschritt. 0 AS priorpt - anfänglicher Startpunkt -) RULES ITERATE (99) UNTIL (abs (diff39A39,1) lt 0,00010) (Cany, rn amountcv (), cv () K39A39,1 priorpt39A39,1 delta39A39,1 Xany , Rn ORDER BY Produkt, rn ASC COALESCE (K39A39,1 Ccv (), cv () (1-K39A39,1) Xcv (), cv () - 1, Ccv (), cv ()).Produkt, rn Xcv (), Cv () - 1. SEproduct, rn POWER (Ccv (), cv () - Xcv (), cv () - 1, 2) SSE39A39,1 SUM (SE) beliebig (SE) beliebig 24. diff39A39,1 CASE-Iterationsnummer WHEN 0 dann NULL ELSE preMSE39A39,1 MSE39A39,1 delta39A39,1 CASE WHEN diff39A39,1 lt 0 THEN - abs (delta39A39, 12) ELSE abs (delta39A39,1) END. Priorpt39A39,1 K39A39,1)), wobei das Produkt 39A39 und rn 1 K MSE ---------- ---------- .599999237 174.016094