ฉันต้องการให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ผ่าน timestamps ฉันมีสองคอลัมน์: อุณหภูมิและ timestamps (วันเวลา) และฉันต้องการดำเนินการค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากทุก 15 นาทีสังเกตอุณหภูมิต่อเนื่อง กล่าวคือเลือกข้อมูลเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยตามช่วงเวลา 15 นาที นอกจากนี้ยังสามารถสังเกตการณ์ลำดับเหตุการณ์ต่างกันได้ ฉันหมายถึงขนาดหน้าต่างทั้งหมดเท่ากัน (15 นาที) แต่ก็เป็นไปได้ที่จะมีจำนวนการสังเกตที่แตกต่างกันในแต่ละหน้าต่าง ตัวอย่างเช่นสำหรับหน้าต่างแรกเราต้องคำนวณค่าเฉลี่ยของการสังเกต n และสำหรับหน้าต่างที่สองคำนวณค่าเฉลี่ยของการสังเกตสำหรับการสังเกต n5 ฉันจะเรียนรู้รหัสเพื่อแยกแยะได้ทุก 15 นาทีในขณะที่ไม่มีช่วงเวลาที่แน่นอน 15 นาทีเนื่องจากความถี่การสุ่มตัวอย่างที่ต่างกัน นี่คือแนวทางที่ใช้สถานที่ในการใช้ฟังก์ชันการรวมเป็นฟังก์ชันของหน้าต่าง ฟังก์ชั่นการรวมช่วยให้การสังเกตการณ์ในอาร์เรย์ล่าสุด 15 นาทีพร้อมกับจำนวนการใช้งานปัจจุบันทั้งหมด ฟังก์ชันการเปลี่ยนสถานะจะเลื่อนองค์ประกอบออกจากอาร์เรย์ที่ตกหลังหน้าต่าง 15 นาทีและดันการสังเกตล่าสุด ฟังก์ชันสุดท้ายคำนวณค่าเฉลี่ยอุณหภูมิในอาร์เรย์ ตอนนี้เป็นไปได้ว่าเป็นประโยชน์หรือไม่ มันขึ้นอยู่กับ. จะมุ่งเน้นไปที่ส่วน plgpsql การดำเนินการของ postgresql มากกว่าส่วนการเข้าถึงฐานข้อมูลและประสบการณ์ของฉันเองก็คือ plpgsql ไม่เร็ว หากคุณสามารถค้นหาข้อมูลย้อนกลับไปที่ตารางเพื่อหาแถว 15 นาทีก่อนหน้าสำหรับการสังเกตแต่ละครั้งการเข้าร่วมด้วยตัวเอง (เช่นในคำตอบ danihp) จะทำได้ดี อย่างไรก็ตามวิธีนี้สามารถจัดการกับข้อสังเกตที่มาจากแหล่งข้อมูลที่มีความซับซ้อนมากขึ้นซึ่งการค้นหาเหล่านี้เป็นประโยชน์ เช่นเคยทดลองใช้และเปรียบเทียบระบบของคุณเอง คุณรู้ไหมว่าคุณสามารถสร้างและสแกนหา Moving Averages โดยใช้ตัวช่วยสร้างการค้นคว้าวิจัยขณะที่ Research Wizard เป็นหนึ่งในคลังสินค้าพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด การเลือกและ backtesting โปรแกรมที่มีอยู่จำนวนมากไม่ทราบว่าตัวช่วยสร้างการวิจัยยังสามารถสแกนและทดสอบสิ่งต่างๆเช่น Moving Averages และ Increasing (หรือ Decreasing) Volume และอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยในการกำหนดว่าตลาด (stock) อยู่ใน แนวโน้มขาขึ้นหรือขาลงและหากมีการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มเกิดขึ้น การเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยเป็นเส้นแนวโน้ม (แม้ว่าจะเคลื่อนที่และโค้ง) ในขณะที่หุ้นมีการซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่ารั้นของหุ้นนั้นส่วนแนวโน้มการซื้อขายจะลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นช่วยวัดทิศทางระยะสั้นของตลาดในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นจะทำให้ภาพมีขนาดใหญ่ขึ้น ตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นกว่าคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน (สองสัปดาห์) หรือ 20 วัน (สี่สัปดาห์) (ภาพด้านล่างแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นค่าเฉลี่ยของ 10 วันที่ผ่านมาของราคา ในแต่ละวันราคาเฉลี่ยจะเปลี่ยนแปลงไปตามราคาล่าสุดและราคาที่เก่าที่สุดจะลดลง เนื่องจากราคาหุ้นปรับตัวสูงขึ้นราคาขายเฉลี่ยปรับตัวขึ้นเช่นกัน หากราคาหุ้นลดลงราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลง ตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะกลางจะเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (หรือสิบสัปดาห์) อีกครั้งหนึ่งวันราคาล่าสุดรวมอยู่ในราคาที่เก่าที่สุดไม่รวมอยู่ด้วย แน่นอนราคาหนึ่งวันจาก 10 วันที่เป็นไปได้ของราคาจะมีอิทธิพลมากขึ้นในราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งวันจาก 50 วันของราคา ดังนั้นจำนวนวันที่สั้นลงในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะยิ่งอ่อนไหวมากขึ้น ตัวอย่างค่าเฉลี่ยระยะยาวในระยะยาวคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน (หรือสี่สัปดาห์) ตราบเท่าที่การซื้อขายหุ้นดังกล่าวข้างต้นมีแนวโน้มในระยะยาวถือว่าสมบูรณ์ หากหุ้นพังทลายเฉลี่ยในช่วงระยะเวลา 200 วันโดยปกติแล้วความคิดนี้น่าจะเป็นขาลงและแนวโน้มระยะยาวอาจถอยกลับ การดำเนินการด้านราคาในช่วงระยะเวลายาวนานขึ้นจะส่งผลต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ เช่นเดียวกับเส้นแนวโน้มเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นตัวสนับสนุนและความต้านทาน หากหุ้นพังลง แต่หยุดที่หรือใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเริ่มเคลื่อนตัวจากจุดนั้นจะสามารถทำหน้าที่เป็นฐานสนับสนุนหุ้นของ บริษัท ได้อย่างมั่นคง หากหุ้นมีการซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเพิ่มขึ้นไปที่ด้านล่างของมัน แต่จะพลิกกลับและไปต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นจุดต่ำสุด หมายเหตุ: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนไหวน้อยกว่าเส้นแนวโน้มเมื่อทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนและความต้านทาน และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นยังไม่แข็งแกร่งเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวในเรื่องนี้ แม้ว่าควรสังเกตด้วยว่าแนวโน้มระยะสั้นยังไม่แข็งแกร่งเท่าเส้นแนวโน้มระยะยาวอีกต่อไป วิธีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการคัดเลือกตัวช่วยสร้างการวิจัยสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อต้องการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในตัวช่วยสร้างการวิจัยให้ทำเช่นนี้ในคุณลักษณะการคำนวณนิพจน์ ในตัวอย่างนี้: ให้หน้าจอสำหรับหุ้นที่ซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน 1. ขั้นแรกให้เปลี่ยนฐานข้อมูล DBDP (Historical Daily Prices) โดยไปที่ File บนแถบเมนูและเลือก Open Database 2. จากนั้นเลือกฐานข้อมูล DBDP - Historical Daily Prices และคลิก OK 3. จากนั้นคุณจะกลับไปที่หน้าหลัก จากหน้าจอไปที่หน้าจอบนแถบเมนูและเลือกหน้าจอตามนิพจน์การคำนวณหรือคลิกที่ปุ่ม "Screen by Calculation Expression" บน Toolbar หน้าต่างคำนวณนิพจน์คำนวณจะปรากฏขึ้น 4. ในหน้าต่าง Categories เลือก Price and Volume Data และในหน้าต่างรายการเลือกราคารายวัน (ดูด้านล่าง) (แจ้งให้ทราบที่อยู่ถัดจากราคารายวัน (560 D) ในวงเล็บซึ่งหมายความว่ามีจุดข้อมูล 560 วัน) 5. คลิกปุ่มเพิ่มรายการแล้วคลิก i6 (ราคารายวัน) จะถูกเพิ่มลงในกลองโตตอบแบบยาวเหนือหนาตางรายการและรายการ (ดูด้านล่าง) 6. จากนั้นในมุมล่างซ้ายไปที่หน้าต่าง Category Operator และเลือก Comparison ในหน้าต่าง Operator ทางด้านขวาให้เลือกเครื่องหมาย GT จากนั้นคลิก Add Operator เมื่อทำเสร็จแล้ว (ดูด้านล่าง) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: i6 gt7 จากนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าราคารายวันยังคงเน้นในหน้าต่างรายการให้ไปที่ส่วนพารามิเตอร์ฟังก์ชันและคลิกที่ปุ่มเลือก (คุณจะเห็นสองช่องบรรจุด้วย 6 (หมายถึงรายการ 6) และ Recent 8. ถัดไปในหน้าต่าง Function Category ให้เลือก Moving Average จากนั้นในหน้าต่าง Function Name ให้เลือก Moving Mean จากนั้นในช่อง Number of Periods, พิมพ์ 200 ตามที่แสดงด้านล่าง (ซึ่งหมายความว่า 200 วัน) จากนั้นคลิกปุ่ม Add Selected Function กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: i6 gt MovingMean200 (i6) ดังแสดงด้านล่าง 9. คลิกปุ่ม OK ที่ด้านล่างเพื่อ กรอกข้อมูลให้ถูกต้อง 10. หน้าต่าง Screen By จะปรากฏขึ้นให้แน่ใจว่าโอเปอเรเตอร์แสดงเครื่องหมายจากนั้นเลือก 1 True selection และคลิก OK (ดูด้านล่าง) หากทำอย่างถูกต้องตาราง Screen Definition และ Report ตารางความหมายจะมีลักษณะเช่นเดียวกับรูปภาพด้านล่างคลิกปุ่มเรียกใช้ Query และเฉพาะหุ้นที่ซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากหน้ารายงานให้เลือก ticker โดยคลิกซ้ายครั้งเดียวจากนั้นคลิกขวาเพื่อให้เมนูปรากฏขึ้น up (ดังแสดงด้านล่าง) จากนั้นคลิกซ้ายที่ Interactive แผนภูมิและการเลือก ZER และหน้าต่างแผนภูมิของคุณจะปรากฏขึ้น (ดูด้านล่าง) หน้าต่างแผนภูมิช่วยให้คุณสามารถเลื่อนผ่านแถบเครื่องมือที่คัดกรองทั้งหมดได้โดยคลิกที่ปุ่มลูกศรขึ้นและปุ่มลูกศรลง (ค่าเริ่มต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะแสดงเป็นสีแดง) เมื่อคุณกำลังดูหุ้นเสร็จแล้วให้ตรวจสอบย้อนกลับและบันทึกหน้าจอหากไม่ต้องการลดระดับ การเลื่อนครอสโอเวอร์เฉลี่ยคุณยังสามารถตั้งค่าการเคลื่อนไขว้เฉลี่ยได้ด้วย ตัวอย่างเช่น: คุณสามารถเลือกราคาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน การดำเนินการนี้จะส่งคืนหุ้นเช่นเดียวกับที่แสดงในภาพด้านล่าง เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงถือว่าเป็นขาลง ในภาพด้านล่างเส้นสีม่วงคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันที่สั้นกว่า (หรือเร็วกว่า) และเส้นสีน้ำเงินเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว 20 วัน (หรือช้ากว่า) (นี่คือรั้น) ในตัวอย่างก่อนหน้านี้เราได้ไปทีละขั้นตอนในการคัดกรองหุ้นที่ราคาปัจจุบันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ในตัวอย่างถัดไปนี้ให้มองหาหุ้นที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ขั้นแรกให้ล้างเงื่อนไขของคุณโดยคลิกปุ่ม Garbage Can บน Tool Bar ของคุณ จากนั้นทำซ้ำขั้นตอนที่ 1 ถึง 3 ตามที่อธิบายข้างต้น 4. ในหน้าต่าง Categories เลือก Price and Volume Data และในหน้าต่างรายการเลือกราคารายวัน (แสดงด้านล่าง) 5. จากนั้นไปที่ส่วน Function Parameters แล้วคลิกที่ปุ่ม Select (คุณจะเห็นสองกล่องบรรจุด้วย 6 (ความหมายรายการ 6) และล่าสุด 6. ถัดไปในหน้าต่างประเภทฟังก์ชันไฮไลต์ Moving Average จากนั้นในหน้าต่างชื่อฟังก์ชันไฮไลต์ย้ายค่าเฉลี่ยจากนั้นในการจำนวนงวดกล่อง, พิมพ์ 50 ตามที่แสดงด้านล่างจากนั้นคลิกปุ่ม Add Selected Function (นี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: MovingMean50 (i6) ดังแสดงด้านล่าง 7. จากนั้นในมุมล่างซ้าย, ไปที่หน้าต่างประเภท Operator และเลือก Comparison ในหน้าต่าง Operator ด้านขวาให้เลือกเครื่องหมาย GT จากนั้นคลิก Add Operator เมื่อทำเสร็จแล้ว (ดูด้านล่าง) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: MovingMean50 (i6) gt 8. จากนั้นให้ตรวจสอบให้แน่ใจว่าหน้าต่าง Function Category ยังคงมี Moving Average ไว้และหน้าต่าง Function Name ยังคงมี Moving Mean ไว้ให้เปลี่ยนช่อง Number of Periods เป็น 200 ตามที่แสดงด้านล่างและจากนั้นคลิกปุ่ม Add Selected Function (This คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน) ช่องโต้ตอบยาว wil l อ่าน: MovingMean50 (i6) gt MovingMean200 (i6) ดังแสดงด้านล่าง 9. คลิกที่ปุ่ม OK ที่ด้านล่างเพื่อกรอก Expression คำนวณ 10. หน้าต่าง Screen By จากนั้นจะปรากฏขึ้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ปฏิบัติงานแสดงเครื่องหมาย จากนั้นเลือก 1 True selection และคลิก OK (ดูด้านล่าง) หากทำอย่างถูกต้องตารางคำจำกัดความหน้าจอและตารางคำจำกัดความของรายงานจะมีลักษณะเหมือนภาพด้านล่าง คลิกที่ปุ่มเรียกใช้ Query และเฉพาะหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะมาถึง (โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้กลับไปและเก็บบันทึกไว้ถ้าต้องการเก็บไว้ใช้ภายหลัง) Backtesting Moving Averages ถ้าคุณต้องการทำ backtest หน้าจอโดยเลื่อนค่าเฉลี่ยให้แน่ใจว่าคุณสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณในฐานข้อมูล DBCMHIST หน้าจอเฉลี่ยเคลื่อนไหวที่เราเพิ่งสร้างในฐานข้อมูล DBDP (ฐานข้อมูลราคาย้อนหลังรายวัน) ไม่สามารถ backtested ได้ แต่ถ้าคุณสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในฐานข้อมูล Historical รายสัปดาห์ (DBCMHIST) อาจเป็นได้ ขั้นแรกให้ล้างเงื่อนไขของคุณโดยคลิกปุ่ม Garbage Can บน Tool Bar ของคุณ ในตัวอย่างนี้ให้มองหาหุ้นที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (หรือ 10 สัปดาห์) สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน (หรือ 40 สัปดาห์) 1. ขั้นแรกให้สลับไปใช้ฐานข้อมูล DBCMHIST (Weekly Historical) ของเราโดยไปที่ File บนแถบเมนูและเลือก Open Database 2. จากนั้นเลือกฐานข้อมูล DBCMHIST - ฐานข้อมูลย้อนหลังรายสัปดาห์และคลิกตกลง 3. จากนั้นคุณจะกลับไปที่หน้าหลัก จากนั้นไปที่หน้าจอบนแถบเมนูและเลือกหน้าจอตามนิพจน์การคำนวณหรือคลิกที่ปุ่ม "การคำนวณหน้าจอโดยการคำนวณ" บน Toolbar หน้าต่างคำนวณนิพจน์คำนวณจะปรากฏขึ้น 4. ในหน้าต่าง Categories เลือก Price and Price Changes ในหน้าต่างรายการเลือกราคาปัจจุบัน (สังเกตด้านล่าง) (สังเกตจากราคาปัจจุบันมีวงเล็บ 260 วัตต์นั่นหมายความว่ามีจุดข้อมูลให้เลือก 260 สัปดาห์) 5. จากนั้นไปที่ส่วน Function Parameters แล้วคลิกที่ Select ปุ่ม. (คุณจะเห็นสองช่องบรรจุด้วย 5 (หมายถึงรายการ 5) และ Recent 6. ถัดไปในหน้าต่าง Category Function ให้เลือก Moving Average จากนั้นในหน้าต่าง Function Name ให้เลือก Moving Mean จากนั้นในช่อง Number of Periods, พิมพ์ 10 ตามที่แสดงด้านล่างจากนั้นคลิกที่ปุ่ม Add Selected Function (นี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 สัปดาห์ซึ่งใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน) หมายเหตุ: ช่อง Number of Periods จะอ้างถึงช่วงของรายการ จุดข้อมูลถ้าประวัติการจัดเก็บเป็นข้อมูลรายวัน 10 จะหมายถึง 10 วันถ้าประวัติการจัดเก็บข้อมูลเป็นข้อมูลรายสัปดาห์ 10 จะหมายถึง 10 สัปดาห์) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: MovingMean10 (i5) ดังที่แสดงด้านล่าง . 7. จากนั้นในมุมซ้ายล่างไปที่หน้าต่าง Operator Category และเลือก Comparison ในหน้าต่าง Operator ทางด้านขวาให้เลือกเครื่องหมาย GT จากนั้นคลิก Add Operator เมื่อทำเสร็จแล้ว (ดูด้านล่าง.) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: MovingMean10 (i5) gt 8. จากนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าหน้าต่างประเภทฟังก์ชั่นยังมี Moving Average ที่ไฮไลต์ไว้และหน้าต่างชื่อฟังก์ชันยังคงมี Moving Mean highlighted ให้เปลี่ยน Number of ชวงไปที่ 40 ตามที่แสดงดานลางแลวคลิกปุ the ม Add Selected Function (นี่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 40 สัปดาห์ซึ่งใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: MovingMean10 (i5) gt MovingMean40 (i5) ดังแสดงด้านล่าง 9. คลิกที่ปุ่ม OK ที่ด้านล่างเพื่อกรอกข้อมูลให้ถูกต้อง 10. หน้าต่าง Screen By จะปรากฏขึ้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ปฏิบัติงานแสดงเครื่องหมาย จากนั้นเลือก 1 True selection และคลิก OK (ดูด้านล่าง) หากทำอย่างถูกต้องตารางคำจำกัดความหน้าจอและตารางคำจำกัดความของรายงานจะมีลักษณะเหมือนภาพด้านล่าง คลิกที่ปุ่มเรียกใช้ Query และเฉพาะกลุ่มที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 สัปดาห์อยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 40 สัปดาห์จะมาถึง สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นคุณจะทำเช่นเดียวกัน แต่เปลี่ยนช่องจำนวนงวดเป็น 4 สำหรับสัปดาห์ (หรือเทียบเท่าโดยประมาณ 20 วัน) หรือ 2 สำหรับสองสัปดาห์ (หรือเทียบเท่าโดยประมาณ 10 วัน) หากต้องการเพิ่มรายการอื่น ๆ ในหน้าจอนี้เพียงแค่กลับไปที่ฐานข้อมูล DBCM หลักและยังคงสร้างหน้าจอนี้ต่อ ไปที่ File, Open Database และเลือก Reset Database ขั้นตอนนี้จะนำคุณกลับไปที่ฐานข้อมูล DBCM ดีฟอลต์ที่คุณสามารถใช้งานส่วนที่เหลือของหน้าจอได้ จากนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้บันทึกหน้าจอไว้หากต้องการใช้ในภายหลังหรือหากต้องการทำสำเนาย้อนหลัง หากต้องการทำสำเนาหน้าจอนี้ให้ทำเพียงแค่ทำสำเนาหลังทำเช่นเดียวกับที่คุณทำกับหน้าจออื่น ๆ การใช้เครื่องสแกนเนอร์เพื่อค้นหาและทดสอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันอาจเป็นได้ง่ายและรวดเร็ว แน่นอนว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยลำพังไม่ได้บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมด แต่ บริษัท ที่มีปัจจัยพื้นฐานที่แข็งแกร่งในขณะที่ยังมีการซื้อขายสูงกว่าตัวบ่งชี้แนวโน้มเหล่านี้สามารถช่วยคุณหาหุ้นที่ชนะได้ และยังแจ้งเตือนให้คุณทราบถึงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงด้วย ตัวช่วยสร้างการวิจัยมาพร้อมกับหน้าจอที่เรียกว่า: sow102050200ma มองหา บริษัท ที่ซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10, 20 50 และ 200 วันพร้อมกับเกณฑ์อื่น ๆ คุณสามารถเข้าถึงได้โดยไปที่: Screen Open Screen Definition ดับเบิลคลิกที่โฟลเดอร์ SoW เลือกไฟล์ sow102050200ma. und คลิก Open นอกจากนี้คุณยังสามารถเข้าถึงหน้าจอเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 สัปดาห์ 4 สัปดาห์ 10 สัปดาห์และ 40 สัปดาห์ได้อีกด้วย หน้าจอเริ่มต้นของมันเพื่อให้คุณสามารถสร้างมันตามที่คุณต้องการ ไปที่: Screen Open Screen Definition ดับเบิลคลิกที่โฟลเดอร์ SOW เลือกไฟล์ btsow2wk4wk10wk40wkma. und คลิก Open โปรดส่งความคิดเห็นและคำถามของคุณหรือสิ่งที่คุณต้องการเห็นเราแสดงให้เห็นที่นี่ แสดงให้เห็นอย่างนี้ในจดหมายถัดไป ส่งความคิดเห็นของคุณไปที่: RWmailbagzacksMoving การเข้าถึงโดยเฉลี่ยของ Microsoft Last Modified: 2012-05-10 ฉันต้องการคำนวณความหลากหลายของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการเข้าถึงแบบ microsoft ซึ่งฉันมีตารางที่มีคอลัมน์ Date..Transaction Date ในตัวอย่างของ Microsoft ด้านล่าง Product descriptuon Price ขาย สกุลเงินในตัวอย่างไมโครซอฟท์ด้านล่าง Microsoft ให้ตัวอย่างของโมดูลที่อยู่เว็บด้านล่าง แต่ใช้งานได้เฉพาะบางเวลาและยังมีปัญหาเมื่อฉันเริ่มต้นเดือนใหม่ ... ทั้งหมดที่แนะนำฉันมีปัญหากับวันที่ฉัน ถูกตั้งค่าไว้ที่ DateTime Fomat Short Date Option เปรียบเทียบฐานข้อมูลฟังก์ชัน MovAvg (currencyType, startDate, Period As Integer) Dim rst As DAO. Recordset Dim sql เป็น String Dim ma เป็นสกุลเงิน Dim N เป็นจำนวนเต็ม sql quotSelect จาก table1 ให้ sql sql amp quotWhere currencyType แอ็พพลิเคชันที่เกี่ยวข้อง <ย้อนกลับ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ถัดไป> Function Else ma ma rst. Fields (quotratequot) End If rst. MovePrevious Next n rst. Close ช่วง MovAvg ma ฉันไม่ได้มีฝีมือใน SQL แต่สามารถเข้าใจส่วนหนึ่งของสิ่งที่เขียนและสร้างโดยการตัดและวาง soluti ที่แนะนำ on และใช้ แต่ตามที่ฉันกล่าวว่าเป็นเพียงส่วนหนึ่งของเวลาที่ปรากฏในระยะสั้นย้ายค่าเฉลี่ย (พูด 5 วัน) เพื่อตีปัญหาเป็นวันที่จะลดลงไป 12 เดือนของเดือนก่อน 5 วันย้ายค่าเฉลี่ยเริ่มต้นที่จะมา ข้อผิดพลาดในการแนะนำว่าเมื่อคุณเลื่อนจากตัวเลขสองหลักไปเป็นตัวเลขวันเดียวสิ่งที่ไม่ทำงานถูกต้องฉันยังมีปัญหาถ้าระยะเวลาของฉันเกินกว่า 23 วันตามที่ฉันเคยได้รับศูนย์ในวันที่ 1 ของเดือนและบางครั้ง 2 ช่วยในการทำความเข้าใจว่าทำไม ฉันมีปัญหาเหล่านี้ชื่นชมอย่างมากโปรดระบุสิ่งที่คุณกำลังพยายามทำใหม่และหาตัวอย่างที่เป็นตัวเลข การโพสต์ไฟล์ MDB ตัวอย่างจะดีที่สุด ในกรณีใด ๆ คุณอาจไม่จำเป็นต้องใช้ VBA เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยถ่วงเวลาคำสั่ง SQL ปกติอาจจะทำงานได้และรวดเร็วยิ่งขึ้น ต่อไปนี้คือตัวอย่างสองตัวอย่างที่รวดเร็วโดยใช้ไฟล์ที่แนบมา: ค่าเฉลี่ยการกลิ้งเฉลี่ย 5 วันโดยผลิตภัณฑ์ซึ่งทุกวันจะมีค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ย: ค่าเฉลี่ยของการกลิ้งเฉลี่ย 5 วันโดยผลิตภัณฑ์สำหรับค่าเฉลี่ยของการกลิ้งคือค่าว่างถ้ามีเวลาน้อยกว่า 5 วัน: สวัสดีครับปัญหา Ive กับ MySQL และต้องการความช่วยเหลือจากคุณ ฉันแนบไฟล์ xlsx ในไฟล์ test. zip ไฟล์ xlsx นี้สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (คอลัมน์ G - AVERAGE12MONTHS) ของคอลัมน์ F (FSUM) ค่าเฉลี่ยเป็นแบบไดนามิกเนื่องจากในคอลัมน์ G เป็นฟีดบรรทัดเช่นในเซลล์ G13 Ive ค่าเฉลี่ยของเซลล์ F2: F13 ในเซลล์ G14 ค่าเฉลี่ยของเซลล์ F3: F14 ในเซลล์ G15 ค่าเฉลี่ยอยู่ที่ เซลล์ F4: F15 etc ฉันต้องการตระหนักเฉลี่ยเดียวกันใน mysql ข้อเสนอแนะใด ๆ ที่คุณสามารถช่วยฉันช่วยใด ๆ จะนิยมมาก r937 2013-10-29 16:27:17 UTC 2 ฉันไม่สามารถอ่านไฟล์ซิป i dont ต้องการอ่านไฟล์ xlsx โปรดระบุใหม่ของคุณ คำถามในแง่ของตารางฐานข้อมูล Miguel61 2013-10-29 17:16:22 UTC 3 ฉันไม่สามารถอ่านไฟล์ซิป i dont ต้องการอ่านไฟล์ xlsx โปรดตอบคำถามของคุณในแง่ของตารางฐานข้อมูล Ok ฉันเข้าใจ ในตารางนี้ page1-1 ฉันต้องการ: ในคอลัมน์ FSUM update กับผลรวมของ colums ค่า F1 F2 และ F3 ในคอลัมน์คำนวณ AVERAGE12MONTHS ค่าเฉลี่ยแบบไดนามิกของคอลัมน์ FSUM ค่าเฉลี่ยเป็นแบบไดนามิกเพราะในคอลัมน์ AVERAGE12MONTHS เป็นบรรทัดฟีดเช่น: ในระเบียนหมายเลข 12 Ive ค่าเฉลี่ยของระเบียน 1,2,3,4,5, 6,7,8,9,10,11 และ 12 ในบันทึกหมายเลข 13 Ive ค่าเฉลี่ยของระเบียน 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 และ 13 ในบันทึกหมายเลข 14 Ive ค่าเฉลี่ยของระเบียน 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13 และ 14 r937 2013-10-29 18:40:43 UTC 4 ในคอลัมน์ FSUM update พร้อมด้วยค่าของ colums F1 F2 และ F3 ให้เริ่มต้นด้วยปัญหานี้ทำให้ข้อความแสดงข้อผิดพลาดตัดทอนค่า DOUBLE ไม่ถูกต้อง 59.924,640002 ฉันคิดว่าปัญหาคือการใช้ VARCHAR (255) สำหรับค่าตัวเลข Miguel61 2013-10-30 08:38:22 UTC 5 อนุญาตให้เริ่มต้น กับปัญหานี้ UPDATE page1-1 SET Fsum F1 F2 F3 นี้จะให้ข้อความแสดงข้อผิดพลาดตัดทอนค่า DOUBLE ไม่ถูกต้อง 59.924,640002 ฉันคิดว่าปัญหาคือการใช้ VARCHAR (255) สำหรับค่าตัวเลขขอบคุณสำหรับความช่วยเหลือ นี่คือเวอร์ชันใหม่ของหน้า 1-1 Ive ปรับปรุงในคอลัมน์ FSUM กับผลรวมของค่า colums F1 F2 และ F3 แต่ฉันไม่สามารถคำนวณไดนามิกโดยเฉลี่ยได้ เนื่องจากในคอลัมน์ AVERAGE12MONTHS เป็นบรรทัดฟีดเช่นในบันทึกหมายเลข 12 Ive มีค่าเฉลี่ยของระเบียน 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 และ 12 ในระเบียนหมายเลข 13 Ive เฉลี่ยของระเบียน 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 และ 13 ในบันทึกหมายเลข 14 Ive เฉลี่ยของระเบียน 3,4,5,6,7,8, 9,10,11,12,13 และ 14 r937 2013-10-30 10:14:51 UTC 6
ฉันต้องการให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ผ่าน timestamps ฉันมีสองคอลัมน์: อุณหภูมิและ timestamps (วันเวลา) และฉันต้องการดำเนินการค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากทุก 15 นาทีสังเกตอุณหภูมิต่อเนื่อง กล่าวคือเลือกข้อมูลเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยตามช่วงเวลา 15 นาที นอกจากนี้ยังสามารถสังเกตการณ์ลำดับเหตุการณ์ต่างกันได้ ฉันหมายถึงขนาดหน้าต่างทั้งหมดเท่ากัน (15 นาที) แต่ก็เป็นไปได้ที่จะมีจำนวนการสังเกตที่แตกต่างกันในแต่ละหน้าต่าง ตัวอย่างเช่นสำหรับหน้าต่างแรกเราต้องคำนวณค่าเฉลี่ยของการสังเกต n และสำหรับหน้าต่างที่สองคำนวณค่าเฉลี่ยของการสังเกตสำหรับการสังเกต n5 ฉันจะเรียนรู้รหัสเพื่อแยกแยะได้ทุก 15 นาทีในขณะที่ไม่มีช่วงเวลาที่แน่นอน 15 นาทีเนื่องจากความถี่การสุ่มตัวอย่างที่ต่างกัน นี่คือแนวทางที่ใช้สถานที่ในการใช้ฟังก์ชันการรวมเป็นฟังก์ชันของหน้าต่าง ฟังก์ชั่นการรวมช่วยให้การสังเกตการณ์ในอาร์เรย์ล่าสุด 15 นาทีพร้อมกับจำนวนการใช้งานปัจจุบันทั้งหมด ฟังก์ชันการเปลี่ยนสถานะจะเลื่อนองค์ประกอบออกจากอาร์เรย์ที่ตกหลังหน้าต่าง 15 นาทีและดันการสังเกตล่าสุด ฟังก์ชันสุดท้ายคำนวณค่าเฉลี่ยอุณหภูมิในอาร์เรย์ ตอนนี้เป็นไปได้ว่าเป็นประโยชน์หรือไม่ มันขึ้นอยู่กับ. จะมุ่งเน้นไปที่ส่วน plgpsql การดำเนินการของ postgresql มากกว่าส่วนการเข้าถึงฐานข้อมูลและประสบการณ์ของฉันเองก็คือ plpgsql ไม่เร็ว หากคุณสามารถค้นหาข้อมูลย้อนกลับไปที่ตารางเพื่อหาแถว 15 นาทีก่อนหน้าสำหรับการสังเกตแต่ละครั้งการเข้าร่วมด้วยตัวเอง (เช่นในคำตอบ danihp) จะทำได้ดี อย่างไรก็ตามวิธีนี้สามารถจัดการกับข้อสังเกตที่มาจากแหล่งข้อมูลที่มีความซับซ้อนมากขึ้นซึ่งการค้นหาเหล่านี้เป็นประโยชน์ เช่นเคยทดลองใช้และเปรียบเทียบระบบของคุณเอง คุณรู้ไหมว่าคุณสามารถสร้างและสแกนหา Moving Averages โดยใช้ตัวช่วยสร้างการค้นคว้าวิจัยขณะที่ Research Wizard เป็นหนึ่งในคลังสินค้าพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด การเลือกและ backtesting โปรแกรมที่มีอยู่จำนวนมากไม่ทราบว่าตัวช่วยสร้างการวิจัยยังสามารถสแกนและทดสอบสิ่งต่างๆเช่น Moving Averages และ Increasing (หรือ Decreasing) Volume และอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยในการกำหนดว่าตลาด (stock) อยู่ใน แนวโน้มขาขึ้นหรือขาลงและหากมีการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มเกิดขึ้น การเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยเป็นเส้นแนวโน้ม (แม้ว่าจะเคลื่อนที่และโค้ง) ในขณะที่หุ้นมีการซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่ารั้นของหุ้นนั้นส่วนแนวโน้มการซื้อขายจะลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นช่วยวัดทิศทางระยะสั้นของตลาดในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นจะทำให้ภาพมีขนาดใหญ่ขึ้น ตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นกว่าคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน (สองสัปดาห์) หรือ 20 วัน (สี่สัปดาห์) (ภาพด้านล่างแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นค่าเฉลี่ยของ 10 วันที่ผ่านมาของราคา ในแต่ละวันราคาเฉลี่ยจะเปลี่ยนแปลงไปตามราคาล่าสุดและราคาที่เก่าที่สุดจะลดลง เนื่องจากราคาหุ้นปรับตัวสูงขึ้นราคาขายเฉลี่ยปรับตัวขึ้นเช่นกัน หากราคาหุ้นลดลงราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลง ตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะกลางจะเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (หรือสิบสัปดาห์) อีกครั้งหนึ่งวันราคาล่าสุดรวมอยู่ในราคาที่เก่าที่สุดไม่รวมอยู่ด้วย แน่นอนราคาหนึ่งวันจาก 10 วันที่เป็นไปได้ของราคาจะมีอิทธิพลมากขึ้นในราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งวันจาก 50 วันของราคา ดังนั้นจำนวนวันที่สั้นลงในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะยิ่งอ่อนไหวมากขึ้น ตัวอย่างค่าเฉลี่ยระยะยาวในระยะยาวคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน (หรือสี่สัปดาห์) ตราบเท่าที่การซื้อขายหุ้นดังกล่าวข้างต้นมีแนวโน้มในระยะยาวถือว่าสมบูรณ์ หากหุ้นพังทลายเฉลี่ยในช่วงระยะเวลา 200 วันโดยปกติแล้วความคิดนี้น่าจะเป็นขาลงและแนวโน้มระยะยาวอาจถอยกลับ การดำเนินการด้านราคาในช่วงระยะเวลายาวนานขึ้นจะส่งผลต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ เช่นเดียวกับเส้นแนวโน้มเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นตัวสนับสนุนและความต้านทาน หากหุ้นพังลง แต่หยุดที่หรือใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเริ่มเคลื่อนตัวจากจุดนั้นจะสามารถทำหน้าที่เป็นฐานสนับสนุนหุ้นของ บริษัท ได้อย่างมั่นคง หากหุ้นมีการซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเพิ่มขึ้นไปที่ด้านล่างของมัน แต่จะพลิกกลับและไปต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นจุดต่ำสุด หมายเหตุ: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนไหวน้อยกว่าเส้นแนวโน้มเมื่อทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนและความต้านทาน และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นยังไม่แข็งแกร่งเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวในเรื่องนี้ แม้ว่าควรสังเกตด้วยว่าแนวโน้มระยะสั้นยังไม่แข็งแกร่งเท่าเส้นแนวโน้มระยะยาวอีกต่อไป วิธีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการคัดเลือกตัวช่วยสร้างการวิจัยสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อต้องการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในตัวช่วยสร้างการวิจัยให้ทำเช่นนี้ในคุณลักษณะการคำนวณนิพจน์ ในตัวอย่างนี้: ให้หน้าจอสำหรับหุ้นที่ซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน 1. ขั้นแรกให้เปลี่ยนฐานข้อมูล DBDP (Historical Daily Prices) โดยไปที่ File บนแถบเมนูและเลือก Open Database 2. จากนั้นเลือกฐานข้อมูล DBDP - Historical Daily Prices และคลิก OK 3. จากนั้นคุณจะกลับไปที่หน้าหลัก จากหน้าจอไปที่หน้าจอบนแถบเมนูและเลือกหน้าจอตามนิพจน์การคำนวณหรือคลิกที่ปุ่ม "Screen by Calculation Expression" บน Toolbar หน้าต่างคำนวณนิพจน์คำนวณจะปรากฏขึ้น 4. ในหน้าต่าง Categories เลือก Price and Volume Data และในหน้าต่างรายการเลือกราคารายวัน (ดูด้านล่าง) (แจ้งให้ทราบที่อยู่ถัดจากราคารายวัน (560 D) ในวงเล็บซึ่งหมายความว่ามีจุดข้อมูล 560 วัน) 5. คลิกปุ่มเพิ่มรายการแล้วคลิก i6 (ราคารายวัน) จะถูกเพิ่มลงในกลองโตตอบแบบยาวเหนือหนาตางรายการและรายการ (ดูด้านล่าง) 6. จากนั้นในมุมล่างซ้ายไปที่หน้าต่าง Category Operator และเลือก Comparison ในหน้าต่าง Operator ทางด้านขวาให้เลือกเครื่องหมาย GT จากนั้นคลิก Add Operator เมื่อทำเสร็จแล้ว (ดูด้านล่าง) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: i6 gt7 จากนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าราคารายวันยังคงเน้นในหน้าต่างรายการให้ไปที่ส่วนพารามิเตอร์ฟังก์ชันและคลิกที่ปุ่มเลือก (คุณจะเห็นสองช่องบรรจุด้วย 6 (หมายถึงรายการ 6) และ Recent 8. ถัดไปในหน้าต่าง Function Category ให้เลือก Moving Average จากนั้นในหน้าต่าง Function Name ให้เลือก Moving Mean จากนั้นในช่อง Number of Periods, พิมพ์ 200 ตามที่แสดงด้านล่าง (ซึ่งหมายความว่า 200 วัน) จากนั้นคลิกปุ่ม Add Selected Function กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: i6 gt MovingMean200 (i6) ดังแสดงด้านล่าง 9. คลิกปุ่ม OK ที่ด้านล่างเพื่อ กรอกข้อมูลให้ถูกต้อง 10. หน้าต่าง Screen By จะปรากฏขึ้นให้แน่ใจว่าโอเปอเรเตอร์แสดงเครื่องหมายจากนั้นเลือก 1 True selection และคลิก OK (ดูด้านล่าง) หากทำอย่างถูกต้องตาราง Screen Definition และ Report ตารางความหมายจะมีลักษณะเช่นเดียวกับรูปภาพด้านล่างคลิกปุ่มเรียกใช้ Query และเฉพาะหุ้นที่ซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากหน้ารายงานให้เลือก ticker โดยคลิกซ้ายครั้งเดียวจากนั้นคลิกขวาเพื่อให้เมนูปรากฏขึ้น up (ดังแสดงด้านล่าง) จากนั้นคลิกซ้ายที่ Interactive แผนภูมิและการเลือก ZER และหน้าต่างแผนภูมิของคุณจะปรากฏขึ้น (ดูด้านล่าง) หน้าต่างแผนภูมิช่วยให้คุณสามารถเลื่อนผ่านแถบเครื่องมือที่คัดกรองทั้งหมดได้โดยคลิกที่ปุ่มลูกศรขึ้นและปุ่มลูกศรลง (ค่าเริ่มต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะแสดงเป็นสีแดง) เมื่อคุณกำลังดูหุ้นเสร็จแล้วให้ตรวจสอบย้อนกลับและบันทึกหน้าจอหากไม่ต้องการลดระดับ การเลื่อนครอสโอเวอร์เฉลี่ยคุณยังสามารถตั้งค่าการเคลื่อนไขว้เฉลี่ยได้ด้วย ตัวอย่างเช่น: คุณสามารถเลือกราคาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน การดำเนินการนี้จะส่งคืนหุ้นเช่นเดียวกับที่แสดงในภาพด้านล่าง เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงถือว่าเป็นขาลง ในภาพด้านล่างเส้นสีม่วงคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันที่สั้นกว่า (หรือเร็วกว่า) และเส้นสีน้ำเงินเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว 20 วัน (หรือช้ากว่า) (นี่คือรั้น) ในตัวอย่างก่อนหน้านี้เราได้ไปทีละขั้นตอนในการคัดกรองหุ้นที่ราคาปัจจุบันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ในตัวอย่างถัดไปนี้ให้มองหาหุ้นที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ขั้นแรกให้ล้างเงื่อนไขของคุณโดยคลิกปุ่ม Garbage Can บน Tool Bar ของคุณ จากนั้นทำซ้ำขั้นตอนที่ 1 ถึง 3 ตามที่อธิบายข้างต้น 4. ในหน้าต่าง Categories เลือก Price and Volume Data และในหน้าต่างรายการเลือกราคารายวัน (แสดงด้านล่าง) 5. จากนั้นไปที่ส่วน Function Parameters แล้วคลิกที่ปุ่ม Select (คุณจะเห็นสองกล่องบรรจุด้วย 6 (ความหมายรายการ 6) และล่าสุด 6. ถัดไปในหน้าต่างประเภทฟังก์ชันไฮไลต์ Moving Average จากนั้นในหน้าต่างชื่อฟังก์ชันไฮไลต์ย้ายค่าเฉลี่ยจากนั้นในการจำนวนงวดกล่อง, พิมพ์ 50 ตามที่แสดงด้านล่างจากนั้นคลิกปุ่ม Add Selected Function (นี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: MovingMean50 (i6) ดังแสดงด้านล่าง 7. จากนั้นในมุมล่างซ้าย, ไปที่หน้าต่างประเภท Operator และเลือก Comparison ในหน้าต่าง Operator ด้านขวาให้เลือกเครื่องหมาย GT จากนั้นคลิก Add Operator เมื่อทำเสร็จแล้ว (ดูด้านล่าง) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: MovingMean50 (i6) gt 8. จากนั้นให้ตรวจสอบให้แน่ใจว่าหน้าต่าง Function Category ยังคงมี Moving Average ไว้และหน้าต่าง Function Name ยังคงมี Moving Mean ไว้ให้เปลี่ยนช่อง Number of Periods เป็น 200 ตามที่แสดงด้านล่างและจากนั้นคลิกปุ่ม Add Selected Function (This คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน) ช่องโต้ตอบยาว wil l อ่าน: MovingMean50 (i6) gt MovingMean200 (i6) ดังแสดงด้านล่าง 9. คลิกที่ปุ่ม OK ที่ด้านล่างเพื่อกรอก Expression คำนวณ 10. หน้าต่าง Screen By จากนั้นจะปรากฏขึ้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ปฏิบัติงานแสดงเครื่องหมาย จากนั้นเลือก 1 True selection และคลิก OK (ดูด้านล่าง) หากทำอย่างถูกต้องตารางคำจำกัดความหน้าจอและตารางคำจำกัดความของรายงานจะมีลักษณะเหมือนภาพด้านล่าง คลิกที่ปุ่มเรียกใช้ Query และเฉพาะหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะมาถึง (โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้กลับไปและเก็บบันทึกไว้ถ้าต้องการเก็บไว้ใช้ภายหลัง) Backtesting Moving Averages ถ้าคุณต้องการทำ backtest หน้าจอโดยเลื่อนค่าเฉลี่ยให้แน่ใจว่าคุณสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณในฐานข้อมูล DBCMHIST หน้าจอเฉลี่ยเคลื่อนไหวที่เราเพิ่งสร้างในฐานข้อมูล DBDP (ฐานข้อมูลราคาย้อนหลังรายวัน) ไม่สามารถ backtested ได้ แต่ถ้าคุณสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในฐานข้อมูล Historical รายสัปดาห์ (DBCMHIST) อาจเป็นได้ ขั้นแรกให้ล้างเงื่อนไขของคุณโดยคลิกปุ่ม Garbage Can บน Tool Bar ของคุณ ในตัวอย่างนี้ให้มองหาหุ้นที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (หรือ 10 สัปดาห์) สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน (หรือ 40 สัปดาห์) 1. ขั้นแรกให้สลับไปใช้ฐานข้อมูล DBCMHIST (Weekly Historical) ของเราโดยไปที่ File บนแถบเมนูและเลือก Open Database 2. จากนั้นเลือกฐานข้อมูล DBCMHIST - ฐานข้อมูลย้อนหลังรายสัปดาห์และคลิกตกลง 3. จากนั้นคุณจะกลับไปที่หน้าหลัก จากนั้นไปที่หน้าจอบนแถบเมนูและเลือกหน้าจอตามนิพจน์การคำนวณหรือคลิกที่ปุ่ม "การคำนวณหน้าจอโดยการคำนวณ" บน Toolbar หน้าต่างคำนวณนิพจน์คำนวณจะปรากฏขึ้น 4. ในหน้าต่าง Categories เลือก Price and Price Changes ในหน้าต่างรายการเลือกราคาปัจจุบัน (สังเกตด้านล่าง) (สังเกตจากราคาปัจจุบันมีวงเล็บ 260 วัตต์นั่นหมายความว่ามีจุดข้อมูลให้เลือก 260 สัปดาห์) 5. จากนั้นไปที่ส่วน Function Parameters แล้วคลิกที่ Select ปุ่ม. (คุณจะเห็นสองช่องบรรจุด้วย 5 (หมายถึงรายการ 5) และ Recent 6. ถัดไปในหน้าต่าง Category Function ให้เลือก Moving Average จากนั้นในหน้าต่าง Function Name ให้เลือก Moving Mean จากนั้นในช่อง Number of Periods, พิมพ์ 10 ตามที่แสดงด้านล่างจากนั้นคลิกที่ปุ่ม Add Selected Function (นี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 สัปดาห์ซึ่งใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน) หมายเหตุ: ช่อง Number of Periods จะอ้างถึงช่วงของรายการ จุดข้อมูลถ้าประวัติการจัดเก็บเป็นข้อมูลรายวัน 10 จะหมายถึง 10 วันถ้าประวัติการจัดเก็บข้อมูลเป็นข้อมูลรายสัปดาห์ 10 จะหมายถึง 10 สัปดาห์) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: MovingMean10 (i5) ดังที่แสดงด้านล่าง . 7. จากนั้นในมุมซ้ายล่างไปที่หน้าต่าง Operator Category และเลือก Comparison ในหน้าต่าง Operator ทางด้านขวาให้เลือกเครื่องหมาย GT จากนั้นคลิก Add Operator เมื่อทำเสร็จแล้ว (ดูด้านล่าง.) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: MovingMean10 (i5) gt 8. จากนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าหน้าต่างประเภทฟังก์ชั่นยังมี Moving Average ที่ไฮไลต์ไว้และหน้าต่างชื่อฟังก์ชันยังคงมี Moving Mean highlighted ให้เปลี่ยน Number of ชวงไปที่ 40 ตามที่แสดงดานลางแลวคลิกปุ the ม Add Selected Function (นี่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 40 สัปดาห์ซึ่งใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน) กล่องโต้ตอบยาวจะอ่าน: MovingMean10 (i5) gt MovingMean40 (i5) ดังแสดงด้านล่าง 9. คลิกที่ปุ่ม OK ที่ด้านล่างเพื่อกรอกข้อมูลให้ถูกต้อง 10. หน้าต่าง Screen By จะปรากฏขึ้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ปฏิบัติงานแสดงเครื่องหมาย จากนั้นเลือก 1 True selection และคลิก OK (ดูด้านล่าง) หากทำอย่างถูกต้องตารางคำจำกัดความหน้าจอและตารางคำจำกัดความของรายงานจะมีลักษณะเหมือนภาพด้านล่าง คลิกที่ปุ่มเรียกใช้ Query และเฉพาะกลุ่มที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 สัปดาห์อยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 40 สัปดาห์จะมาถึง สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นคุณจะทำเช่นเดียวกัน แต่เปลี่ยนช่องจำนวนงวดเป็น 4 สำหรับสัปดาห์ (หรือเทียบเท่าโดยประมาณ 20 วัน) หรือ 2 สำหรับสองสัปดาห์ (หรือเทียบเท่าโดยประมาณ 10 วัน) หากต้องการเพิ่มรายการอื่น ๆ ในหน้าจอนี้เพียงแค่กลับไปที่ฐานข้อมูล DBCM หลักและยังคงสร้างหน้าจอนี้ต่อ ไปที่ File, Open Database และเลือก Reset Database ขั้นตอนนี้จะนำคุณกลับไปที่ฐานข้อมูล DBCM ดีฟอลต์ที่คุณสามารถใช้งานส่วนที่เหลือของหน้าจอได้ จากนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้บันทึกหน้าจอไว้หากต้องการใช้ในภายหลังหรือหากต้องการทำสำเนาย้อนหลัง หากต้องการทำสำเนาหน้าจอนี้ให้ทำเพียงแค่ทำสำเนาหลังทำเช่นเดียวกับที่คุณทำกับหน้าจออื่น ๆ การใช้เครื่องสแกนเนอร์เพื่อค้นหาและทดสอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันอาจเป็นได้ง่ายและรวดเร็ว แน่นอนว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยลำพังไม่ได้บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมด แต่ บริษัท ที่มีปัจจัยพื้นฐานที่แข็งแกร่งในขณะที่ยังมีการซื้อขายสูงกว่าตัวบ่งชี้แนวโน้มเหล่านี้สามารถช่วยคุณหาหุ้นที่ชนะได้ และยังแจ้งเตือนให้คุณทราบถึงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงด้วย ตัวช่วยสร้างการวิจัยมาพร้อมกับหน้าจอที่เรียกว่า: sow102050200ma มองหา บริษัท ที่ซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10, 20 50 และ 200 วันพร้อมกับเกณฑ์อื่น ๆ คุณสามารถเข้าถึงได้โดยไปที่: Screen Open Screen Definition ดับเบิลคลิกที่โฟลเดอร์ SoW เลือกไฟล์ sow102050200ma. und คลิก Open นอกจากนี้คุณยังสามารถเข้าถึงหน้าจอเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 สัปดาห์ 4 สัปดาห์ 10 สัปดาห์และ 40 สัปดาห์ได้อีกด้วย หน้าจอเริ่มต้นของมันเพื่อให้คุณสามารถสร้างมันตามที่คุณต้องการ ไปที่: Screen Open Screen Definition ดับเบิลคลิกที่โฟลเดอร์ SOW เลือกไฟล์ btsow2wk4wk10wk40wkma. und คลิก Open โปรดส่งความคิดเห็นและคำถามของคุณหรือสิ่งที่คุณต้องการเห็นเราแสดงให้เห็นที่นี่ แสดงให้เห็นอย่างนี้ในจดหมายถัดไป ส่งความคิดเห็นของคุณไปที่: RWmailbagzacksMoving การเข้าถึงโดยเฉลี่ยของ Microsoft Last Modified: 2012-05-10 ฉันต้องการคำนวณความหลากหลายของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการเข้าถึงแบบ microsoft ซึ่งฉันมีตารางที่มีคอลัมน์ Date..Transaction Date ในตัวอย่างของ Microsoft ด้านล่าง Product descriptuon Price ขาย สกุลเงินในตัวอย่างไมโครซอฟท์ด้านล่าง Microsoft ให้ตัวอย่างของโมดูลที่อยู่เว็บด้านล่าง แต่ใช้งานได้เฉพาะบางเวลาและยังมีปัญหาเมื่อฉันเริ่มต้นเดือนใหม่ ... ทั้งหมดที่แนะนำฉันมีปัญหากับวันที่ฉัน ถูกตั้งค่าไว้ที่ DateTime Fomat Short Date Option เปรียบเทียบฐานข้อมูลฟังก์ชัน MovAvg (currencyType, startDate, Period As Integer) Dim rst As DAO. Recordset Dim sql เป็น String Dim ma เป็นสกุลเงิน Dim N เป็นจำนวนเต็ม sql quotSelect จาก table1 ให้ sql sql amp quotWhere currencyType แอ็พพลิเคชันที่เกี่ยวข้อง <ย้อนกลับ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ถัดไป> Function Else ma ma rst. Fields (quotratequot) End If rst. MovePrevious Next n rst. Close ช่วง MovAvg ma ฉันไม่ได้มีฝีมือใน SQL แต่สามารถเข้าใจส่วนหนึ่งของสิ่งที่เขียนและสร้างโดยการตัดและวาง soluti ที่แนะนำ on และใช้ แต่ตามที่ฉันกล่าวว่าเป็นเพียงส่วนหนึ่งของเวลาที่ปรากฏในระยะสั้นย้ายค่าเฉลี่ย (พูด 5 วัน) เพื่อตีปัญหาเป็นวันที่จะลดลงไป 12 เดือนของเดือนก่อน 5 วันย้ายค่าเฉลี่ยเริ่มต้นที่จะมา ข้อผิดพลาดในการแนะนำว่าเมื่อคุณเลื่อนจากตัวเลขสองหลักไปเป็นตัวเลขวันเดียวสิ่งที่ไม่ทำงานถูกต้องฉันยังมีปัญหาถ้าระยะเวลาของฉันเกินกว่า 23 วันตามที่ฉันเคยได้รับศูนย์ในวันที่ 1 ของเดือนและบางครั้ง 2 ช่วยในการทำความเข้าใจว่าทำไม ฉันมีปัญหาเหล่านี้ชื่นชมอย่างมากโปรดระบุสิ่งที่คุณกำลังพยายามทำใหม่และหาตัวอย่างที่เป็นตัวเลข การโพสต์ไฟล์ MDB ตัวอย่างจะดีที่สุด ในกรณีใด ๆ คุณอาจไม่จำเป็นต้องใช้ VBA เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยถ่วงเวลาคำสั่ง SQL ปกติอาจจะทำงานได้และรวดเร็วยิ่งขึ้น ต่อไปนี้คือตัวอย่างสองตัวอย่างที่รวดเร็วโดยใช้ไฟล์ที่แนบมา: ค่าเฉลี่ยการกลิ้งเฉลี่ย 5 วันโดยผลิตภัณฑ์ซึ่งทุกวันจะมีค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ย: ค่าเฉลี่ยของการกลิ้งเฉลี่ย 5 วันโดยผลิตภัณฑ์สำหรับค่าเฉลี่ยของการกลิ้งคือค่าว่างถ้ามีเวลาน้อยกว่า 5 วัน: สวัสดีครับปัญหา Ive กับ MySQL และต้องการความช่วยเหลือจากคุณ ฉันแนบไฟล์ xlsx ในไฟล์ test. zip ไฟล์ xlsx นี้สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (คอลัมน์ G - AVERAGE12MONTHS) ของคอลัมน์ F (FSUM) ค่าเฉลี่ยเป็นแบบไดนามิกเนื่องจากในคอลัมน์ G เป็นฟีดบรรทัดเช่นในเซลล์ G13 Ive ค่าเฉลี่ยของเซลล์ F2: F13 ในเซลล์ G14 ค่าเฉลี่ยของเซลล์ F3: F14 ในเซลล์ G15 ค่าเฉลี่ยอยู่ที่ เซลล์ F4: F15 etc ฉันต้องการตระหนักเฉลี่ยเดียวกันใน mysql ข้อเสนอแนะใด ๆ ที่คุณสามารถช่วยฉันช่วยใด ๆ จะนิยมมาก r937 2013-10-29 16:27:17 UTC 2 ฉันไม่สามารถอ่านไฟล์ซิป i dont ต้องการอ่านไฟล์ xlsx โปรดระบุใหม่ของคุณ คำถามในแง่ของตารางฐานข้อมูล Miguel61 2013-10-29 17:16:22 UTC 3 ฉันไม่สามารถอ่านไฟล์ซิป i dont ต้องการอ่านไฟล์ xlsx โปรดตอบคำถามของคุณในแง่ของตารางฐานข้อมูล Ok ฉันเข้าใจ ในตารางนี้ page1-1 ฉันต้องการ: ในคอลัมน์ FSUM update กับผลรวมของ colums ค่า F1 F2 และ F3 ในคอลัมน์คำนวณ AVERAGE12MONTHS ค่าเฉลี่ยแบบไดนามิกของคอลัมน์ FSUM ค่าเฉลี่ยเป็นแบบไดนามิกเพราะในคอลัมน์ AVERAGE12MONTHS เป็นบรรทัดฟีดเช่น: ในระเบียนหมายเลข 12 Ive ค่าเฉลี่ยของระเบียน 1,2,3,4,5, 6,7,8,9,10,11 และ 12 ในบันทึกหมายเลข 13 Ive ค่าเฉลี่ยของระเบียน 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 และ 13 ในบันทึกหมายเลข 14 Ive ค่าเฉลี่ยของระเบียน 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13 และ 14 r937 2013-10-29 18:40:43 UTC 4 ในคอลัมน์ FSUM update พร้อมด้วยค่าของ colums F1 F2 และ F3 ให้เริ่มต้นด้วยปัญหานี้ทำให้ข้อความแสดงข้อผิดพลาดตัดทอนค่า DOUBLE ไม่ถูกต้อง 59.924,640002 ฉันคิดว่าปัญหาคือการใช้ VARCHAR (255) สำหรับค่าตัวเลข Miguel61 2013-10-30 08:38:22 UTC 5 อนุญาตให้เริ่มต้น กับปัญหานี้ UPDATE page1-1 SET Fsum F1 F2 F3 นี้จะให้ข้อความแสดงข้อผิดพลาดตัดทอนค่า DOUBLE ไม่ถูกต้อง 59.924,640002 ฉันคิดว่าปัญหาคือการใช้ VARCHAR (255) สำหรับค่าตัวเลขขอบคุณสำหรับความช่วยเหลือ นี่คือเวอร์ชันใหม่ของหน้า 1-1 Ive ปรับปรุงในคอลัมน์ FSUM กับผลรวมของค่า colums F1 F2 และ F3 แต่ฉันไม่สามารถคำนวณไดนามิกโดยเฉลี่ยได้ เนื่องจากในคอลัมน์ AVERAGE12MONTHS เป็นบรรทัดฟีดเช่นในบันทึกหมายเลข 12 Ive มีค่าเฉลี่ยของระเบียน 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 และ 12 ในระเบียนหมายเลข 13 Ive เฉลี่ยของระเบียน 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 และ 13 ในบันทึกหมายเลข 14 Ive เฉลี่ยของระเบียน 3,4,5,6,7,8, 9,10,11,12,13 และ 14 r937 2013-10-30 10:14:51 UTC 6
Comments
Post a Comment