Nifty Moving Average Database

Moving Averages Moving Averages sind eine der beliebtesten und einfach zu bedienenden Tools zur Verfügung, um die technische Analytiker. Sie glätten eine Datenreihe und erleichtern das Auffinden von Trends, was besonders bei volatilen Märkten hilfreich ist. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays. Es ist eine Methode zur Berechnung des Durchschnittswerts eines Wertpapiers oder eines Indikators über einen bestimmten Zeitraum. Der Begriff 8220moving8221 impliziert, und zu Recht, dass der Durchschnitt sich ändert oder sich bewegt. Bei der Berechnung eines gleitenden Mittelwertes wird eine mathematische Analyse des Wertes für die Sicherheit8217s über eine vorgegebene Zeitperiode vorgenommen. Da sich die Preisänderungen im Laufe der Zeit ändern, bewegt sich der Durchschnittspreis nach oben oder nach unten. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Es gibt mehrere verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, jeweils mit ihren eigenen Besonderheiten. Einfache gleitende Mittelwerte sind am einfachsten zu konstruieren, aber auch am anfälligsten für Verzerrungen. Gewichtete gleitende Durchschnitte sind schwer zu konstruieren, aber zuverlässig. Exponentielle gleitende Durchschnitte erreichen die Vorteile der Gewichtung kombiniert mit der Leichtigkeit der Konstruktion. Wilder bewegte Durchschnitte werden hauptsächlich in Indikatoren verwendet Es gibt viele Verwendungen für bewegte Durchschnitte, aber drei grundlegende Anwendungen zeichnen sich aus: Trendidentifizierung / Bestätigung Unterstützung und Widerstandsebene Identifikation / Bestätigung Handelssysteme Es gibt drei Möglichkeiten, die Richtung des Trends mit bewegten Durchschnitten zu identifizieren : Moving Average zeigt den durchschnittlichen Wert eines security8217s Preises in einem Zeitrahmen an. Die durchschnittliche Preisverschiebungen nach oben oder unten, wenn die security8217s Preisverschiebungen. Einfache gleitende Durchschnitte liefern das gleiche Gewicht zu allen Preisen. Dreieckige Durchschnittswerte bieten mehr Gewicht auf die Preise in der Mitte des Zeitraums. Exponentielle und gewichtete Durchschnittswerte geben den jüngsten Preisen mehr Gewicht. Um zu interpretieren einen gleitenden Durchschnitt in der Regel sollten Sie nur vergleichen Sie die Links zwischen einem gleitenden Durchschnitt der security8217s Preis mit dem security8217s Preis selbst. Wenn der Wert des Wertpapiers über seinem gleitenden Durchschnitt ansteigt, wird ein Kaufsignal generiert. Wenn der Wert des Wertpapiers unter seinem gleitenden Durchschnitt liegt, wird ein Verkaufssignal erzeugt. Mit anderen Worten, die Interpretation eines gleitenden Durchschnittsindikators ist derselbe wie die Interpretation eines gleitenden Durchschnittswertes. Sobald sich der Indikator unter seinem gleitenden Durchschnitt bewegt, bedeutet dies eine lang andauernde Abwärtsbewegung durch den Indikator, und wenn sich der Indikator über seinen gleitenden Durchschnitt bewegt, bedeutet dies eine langanhaltende Aufwärtsbewegung durch den Indikator. Berechnungsbeispiele Analytische Funktionen werden klassifiziert In den folgenden Kategorien: Ranking - Adresse Business Fragen wie: Was sind die Top 10 und unten 10 Verkäufer pro Region. Banding - Adresse Business Fragen wie Was Marken machen 25 des Umsatzes. Windowing - Adresse Business Fragen wie Was ist der 13-Wochen gleitenden Durchschnitt eines Aktienkurses oder Was ist die kumulative Summe der Umsatz pro Region. Berichtsaggregate - Nachdem eine Abfrage verarbeitet wurde, aggregieren Sie Werte wie die Anzahl der resultierenden Zeilen oder die Summe einer Spalte in einem Satz von Zeilen. Adresse Fragen wie Was sind jeweils Produkte Umsatz in Prozent der Umsatz für seine Produktgruppe. Lag / Lead - Adresse Business Fragen wie Welches Regionen Wachstum des Umsatzes von 1998 im Vergleich zu 1997 war größer als 20, und Was ist der Wert des Umsatzes im Geschäftsjahr 1996 abzüglich Umsatz im Geschäftsjahr 1996. Statistiken - Durchführung statistischer Analyse mit Business Intelligence OLAP / Tabellenkalkulation. Zum Beispiel Kovarianz - und lineare Regressionsfunktionen. A.5.2 Berechnungen und Bohrungen In die und aus den Daten Wenn Sie Analytische Funktionen verwenden, beachten Sie, dass sie eine präzise Definition haben, die sich nicht ändert, wenn Sie die Ergebnismenge bohren, verschieben oder sortieren. Wenn Sie z. B. die RANK-Funktion verwenden, um Verkaufszahlen zuzuordnen, die nach Quartalen partitioniert sind, gilt bei einem Drilldown der Monatsstufe der Rang immer nur für die Quartalebene. A.5.3 Über die analytische Funktionsschablone Beim Erstellen von analytischen Funktionen in Discoverer Desktop können Sie sie entweder direkt in das Dialogfeld Berechnung eingeben oder einfügen oder aus der Funktionsliste auswählen. Wenn Sie sie aus der Funktionsliste auswählen, erhalten Sie eine generische Analytische Funktionsvorlage, die Ihnen hilft, die Funktion zu definieren, indem Sie Ihnen mitteilen, welche Informationen Sie zur Verfügung stellen müssen. Vorlagen sollten als Leitfaden verwendet werden. Da Vorlagen entworfen sind, um die meisten Arten der Nutzung zu decken, müssen Sie nicht immer alle Teile der Vorlage verwenden. Wenn Sie beispielsweise eine neue RANK Analytic-Funktion in ein Berechnungsfeld einfügen, bietet Discoverer Desktop die folgende Vorlage an: OVER (PARTITION BY expr1 ORDER BY expr2) Obwohl Sie eine komplexe Funktion mit beiden Ausdrücken (expr1 und expr2) definieren können, können Sie Oft eine einfache Funktion definieren, die nur den Ausdruck ORDER BY verwendet: RANK () OVER (ORDER BY Sales) In diesem Beispiel werden die Verkaufszahlen (definiert in der Verkaufsposition) angezeigt. HINWEIS: Standardmäßig werden die Ergebnisdaten in aufsteigender Reihenfolge (ASC) sortiert, nulls zuerst (NULLS FIRST). Weitere Informationen zu Ausdrücken, die von der Analytic Function-Vorlage verwendet werden, finden Sie unter Mehr über die Analytische Funktionsvorlage. A.5.4 Ranking-Funktionsbeispiele A.5.4.1 Über Ranking Ranking-Funktionen berechnen den Rang eines Elements in Bezug auf andere Items in einer geordneten Liste. A.5.5.1 Über das Banding Das Banding ist eine Art von Rangfolge, die eine Liste von Werten in einer Partition in eine bestimmte Anzahl von Gruppen aufruft, die als Bands bezeichnet werden (auch Buckets genannt) und jedem Wert ein Band zuordnet. Zwei gängige Arten von Banding sind: Banding nach Wert - das dividiert Werte in Gruppen nach ihrem Wert. (Auch als Gleichbreitenbänder bezeichnet). Hier nimmt die Funktion typischerweise den größten Wert minus den niedrigsten Wert ein und dividiert das Ergebnis durch die Anzahl der erforderlichen Bänder. Dieser Wert legt den Bereich jedes Bandes fest. Die Werte werden dann den Bändern zugeordnet, in deren Bereich sie fallen. Daher kann die Anzahl der Werte in jedem Band unterschiedlich sein. Wenn wir zum Beispiel 100 Werte haben und sie in vier gleiche Breitenbänder teilen, kann jedes Band unterschiedliche Wertezahlen enthalten. Verwenden Sie die GREATEST-Funktion oder die CASE-Funktion, um äquidistante Bänder basierend auf dem Wert zu erzeugen. Banding nach Rang - das teilt Werte in Gruppen nach ihrem Rang. (Auch als equi-height Bands bekannt). Hier teilt die Funktion die Anzahl der Werte in der Partition durch die Anzahl der Bänder, die die Anzahl der Werte in jedem Band ergibt. Eine gleiche Anzahl von Werten wird dann in jedem Band platziert. Zum Beispiel, wenn wir 100 Werte haben und teilen sie in vier equi-height Banden, jede Band enthält 25 Werte. Verwenden Sie die NTILE-Funktion, um equi-height Bands basierend auf Rang zu produzieren. A.5.5.2 Erzeugung gleich breiter Bänder (1) In diesem Beispiel werden die Verkaufszahlen nach ihrem Wert in Bänder unterteilt. (Auch als Gleichbreitenbänder bezeichnet). A.5.6.1 Über Windowing Windowing-Funktionen werden verwendet, um Aggregate mit Werten aus anderen Zeilen zu berechnen. Zum Beispiel kumulative, bewegte und zentrierte Aggregate. Zwei gängige Fenstertypen sind: Window mit logischen Offsets - hier liegt der Offset auf einem Wert relativ zu einem vorhandenen Wert, z. B. Drei Monate vor einem Datumswert. Wenn wir beispielsweise eine Liste der monatlichen Verkaufszahlen haben, könnte ein logisches Fenster einen gleitenden Durchschnitt der letzten drei Monate (einschließlich des laufenden Monats) berechnen. Bei der Berechnung des Durchschnitts berechnet die Berechnung einen NULL-Wert für Monate, die aus der Liste fehlen. Im Beispiel nimmt der dreimonatige Gleitende Durchschnitt für November NULL-Werte für die fehlenden Monate September und Oktober an. Window mit physischen Offsets - hier setzt der Offset auf einen Wert, der eine angegebene Anzahl von Zeilen aus einem vorhandenen Wert ist, z. B. Drei Zeilen aus dem aktuellen Element. Wenn wir beispielsweise eine Liste der monatlichen Verkaufszahlen haben, könnte ein physisches Fenster einen gleitenden Durchschnitt der letzten drei Zeilen berechnen, wobei fehlende Monate ignoriert werden. Bei der Berechnung des Durchschnitts ignoriert die Berechnung Monate, die in der Liste fehlen. Im Beispiel verwendet der dreimonatige Gleitender Durchschnitt für November die Monate Juni, Juli und November. A.5.6.2 Berechnen Sie einen dreimonatigen Umsatzumsatz. Dieses Beispiel verwendet ein logisches Fenster, um einen dreimonatigen Umsatzdurchschnitt zu berechnen. A.5.8.1 Über Lag / Lead-Funktionen LAG - und LEAD-Funktionen werden typischerweise verwendet, um Werte in unterschiedlichen Zeiträumen zu vergleichen. Zum Beispiel vergleichen Sie die Verkaufszahlen im Jahr 2000 mit den Verkaufszahlen im Jahr 2001. LAG - bietet Zugriff auf mehr als eine Zeile einer Tabelle zur gleichen Zeit ohne eine Selbst-beitreten. LEAD - bietet Zugriff auf eine Zeile bei einem gegebenen Offset nach der aktuellen Position. A.5.8.2 Verkaufszahlen im Zeitverlauf vergleichen Dieses Beispiel vergleicht die Umsatzzahlen zeitlich. Informationen zur Videoanalyse. (SUM, 1) OVER (ORDER BY Year) Da es keine Vergleichszahlen für 1998 gibt, ist der Vorjahreswert für 1998 leer. A.5.8.3 Umsatzwachstum im Zeitverlauf berechnen Mit Hilfe der Vergleichszahlen aus Beispiel 11.8.2 berechnet dieses Beispiel das Umsatzwachstum im Laufe der Zeit. A.5.9.1 Über Statistikfunktionen Statistikfunktionen werden verwendet, um Kovarianz-, Korrelations - und lineare Regressionsstatistiken zu berechnen. Jede Funktion arbeitet auf einem ungeordneten Satz. Sie können auch als Fenster - und Reporting-Funktionen verwendet werden. A.5.9.2 Lineare Regression berechnen In diesem Beispiel wird eine normale Regressionsgerade berechnet, die den Profit SUM pro Monat als lineare Funktion seines Sales SUM angibt. Folgende Funktionen werden verwendet: SLOPE - Steilheit der Bestimmung der Regressionsgeraden INTERCEPT - Abgrenzung der Bestimmung der Regressionsgerade REGRR2 - Bestimmungskoeffizient der Regressionsgerade REGRCOUNT - Anzahl der Items REGRAVGX - Durchschnittsgehalt A.6 Mehr zur Analytischen Funktion Vorlage Wenn Sie eine neue analytische Funktion in ein Berechnungsfeld einfügen, bietet Discoverer Desktop die folgende generische Vorlage: OVER (PARTITION BY expr1 ORDER BY expr2) Die Ausdrücke werden wie folgt verwendet. OVER - zeigt an, dass die Funktion auf einer Abfrageergebnismenge angewendet wird, nachdem die anderen Abfrageklauseln angewendet wurden (z. B. FROM, WHERE, HAVING usw. PARTITION BY - Partition (oder Gruppe)). ORDER BY - Geben Sie an, wie die Ergebnismenge logisch geordnet ist, z. B. ORDER BY Sales SUM Weitere Informationen zu Oracle-Ausdrücken finden Sie unter Weitere Informationen A.7 Analytische Funktionen und Sequenzierung Wenn Sie Analytische Funktionen in Bedingungen verwenden, Kombinieren Sie diese mit nicht-analytischen Funktionen wirkt sich auf die von der Abfrage zurückgegebenen Daten aus Folgende Sequenzregeln gelten: Wenn Bedingungen nur nicht-analytische Funktionen enthalten, werden diese vor Bedingungen angewendet, die analytische Funktionen enthalten Wenn die Bedingungen eine Kombination aus nicht-analytischen Funktionen und analytischen Funktionen enthalten, werden die analytischen Funktionen vor dem nicht-analytischen verwendet Funktionen. In dem obigen Beispiel wird der Rang ausgewertet, dann wird die Rang lt 3-Bedingung angewendet, dann wird die Region-Zentralbedingung angewendet. Um zu veranschaulichen, wie sich die Sequenzierung auf die von einer Abfrage zurückgegebenen Daten auswirkt, sollten Sie die folgenden zwei Szenarien berücksichtigen. Im ersten Szenario verwenden wir zwei einfache Bedingungen: Region Central und Rang lt 3 (wobei Rank eine analytische Funktion ist). Die Region Central-Bedingung wird zuerst angewendet, dann Rang lt 3. Daher werden nur die Verkaufszahlen für die Central Region, die eine Rangfolge von drei oder weniger haben, in die Ergebnismenge aufgenommen. Im zweiten Szenario verwenden wir eine einzige erweiterte Bedingung: Region Central AND Rang lt 3, (wobei Rank eine analytische Funktion ist). Der Rang lt 3 Zustand wird zuerst angewendet, dann die Region Central Zustand. Daher sind nur Zahlen in der Zentralregion, die eine Gesamtwertung von drei oder weniger haben, in der Ergebnismenge enthalten. Scripting auf dieser Seite verbessert die Inhaltsnavigation, aber nicht den Inhalt in irgendeiner Weise zu ändern. Sebend von deepak am 19. Dezember 2016 - 9:47 am europäischen Märkten verzeichnete kleine bis moderate Gewinne am Freitag, während die US-Indizes sank mit dem Dow nach unten, Und die NASDAQ mäßig. Die asiatischen Märkte sind heute mit geringen bis moderaten Verlusten weitgehend gesunken. Der SGX Nifty lag ebenfalls um 260 Punkte unter dem Vorjahresniveau. Unser Markt ging am Freitag zurück und dürfte mit den asiatischen Märkten weiter nach unten gehen. Geschrieben von deepak am 19 Dezember 2016 - 8:33 am Das Diagramm auf der linken Seite zeigt die raffinierte zwischen 1. September und 16. Dezember. Die Punkte, die mit quotTquot markiert sind, sind Zwischenspitzen, während die markierten quotBquot Zwischenböden sind. Die gestrichelte Linie in der Mitte des Diagramms ist der 200-Tage-gleitende Durchschnitt der raffinierten. Der Markt befindet sich in einem mittleren Aufwärtstrend, der am 21. November begonnen hat, als der Sensex mit 25.718 (B-2) zu Ende ging. Geschrieben von deepak am 19 Dezember 2016 - 8:32 am Das Diagramm auf der linken Seite zeigt die sensex zwischen 1. September und 16. Dezember. Die Punkte, die mit quotTquot gekennzeichnet sind, sind Zwischenspitzen, während die markierten quotBquot Zwischenböden sind. Die gestrichelte Linie in der Mitte des Diagramms ist der 200-Tage gleitende Durchschnitt des sensex. Die Sensex und nifty haben ihre 200-Tage gleitenden Durchschnitte auf beiden Wegen überquert, sind aber über ihren vorherigen Zwischenstunden.