Exponencial moving average postgresql

Estou tentando implementar uma média móvel exponencial (EMA) no postgres, mas conforme verifico a documentação e penso nisso, mais eu tento com mais confusão que eu sou. A fórmula para EMA (x) é: parece ser perfeita 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 as funções funcionam, mas a AFAIK produz uma única saída, não uma coluna. Eu já vi muitos procedimentos e funções, mas na verdade não consigo descobrir como isso interage com a álgebra relacional, especialmente quando faz algo assim, uma EMA. Não tive sorte pesquisando os internets até agora. Mas a definição de um EMA é bastante simples, espero que seja possível traduzir essa definição para algo que funciona no postgres e é simples e eficiente, porque mudar para o NoSQL será excessivo no meu contexto. Isso está calculando a agregação que produz o resultado em cada linha para cada sublista dos dados de entrada. Porque parece que está usando o agregador até a linha n, retornando o resultado e depois indo para a linha 0 para calcular a agregação até a linha n1 novamente. Existe alguma maneira de usar a acumulação ou alguma variável estática (como em C) para que isso seja calculado uma vez Obrigado. Ndash Trylks 20 de janeiro 12 às 11:59 Não, ele está usando o valor acumulado. Se você executar a consulta com o comando quotraise infoquot descomentado, você poderá ver que a função só é chamada uma vez para cada saída de linha. O Postgresql produz o valor do estado em cada linha (se houver um finalfunc definido, que seria chamado para transformar o estado em um valor de saída). Ndash araqnid 20 de janeiro 12 às 12:04 ErwinBrandstetter: Eu revertei a maioria das mudanças - no caso do formato da primeira (âncora) parte da consulta, EMA (x1) pode ser claramente representada com uma única linha - isso Corespnds para a única linha definindo-o na questão. No caso da parte recursiva da consulta, usei mn-1 na condição de junção para indicar a equivalência do relacionamento com EMA (xn-1) na questão, mesmo que este seja menos performante se o desempenho for um Questão, o OP pode alterar a condição de junção para ser como você sugeriu. Ndash Mark Bannister 16 de janeiro às 9: 27 Eu li a discussão que você mencionou. É aplicável ao PostgreSQL, uma vez que é permitido criar uma função agregada definida pelo usuário usando SQL no PostgreSQL, mas não é permitido no SQL Server. O uso de CTE recursivo é uma maneira viável no SQL Server, mas percebo que a maneira CTE pode resultar em mais varredura de tabela do que as funções da janela. Então, faço essa publicação para perguntar se é possível calcular a média móvel exponencial usando a função de janela do SQL Server 2017, assim como calcular a média móvel simples. Ndash xiagao1982 14 de abril 13 às 2:53 Primeiro, você calcula o EMA (SMA (x)) em vez do EMA (x). Em segundo lugar, o seu quotsmoothing constantquot é, na verdade, o valor beta da minha fórmula, e não o alfa. Com essas duas mudanças, o SQLFiddle parece assim: sqlfiddle6191921 No entanto, ainda há uma pequena diferença entre o resultado real e o resultado esperado. Eu voltaria e veria se a sua definição EMA corresponde ao que eu conheço. Ndash Sebastian Meine 7 de maio 13 às 13:46 Eu simplesmente olhei para o formulário na planilha que você anexou e está fora da definição EMA padrão. Minha fórmula calcula a média móvel exponencial das últimas dez linhas. A planilha calcula primeiro a média padrão nas últimas dez linhas e, em seguida, a média móvel ponderada exponencialmente irrestrita em todas as médias. Isso segue o formulário aqui: en. wikipedia. orgwikiEWMAchart ndash Sebastian Meine 7 de maio às 13:52