Ruchowa średnia funkcja w informatyce

Czy ktoś pl Powiedz mi, co to jest suma krocząca i jak ją wdrożyć w Informatica. My wymóg jest jak poniżej Podane przez klienta. ETIDUR SUMA PRZYPADKU, GDY ZATRUDNIENIE ETI THEN ELSE 0 END. ETI30DAY ROLLING SUM CASE Kiedy 30 I SYS BLDG OBSZARY ETI THEN ELSE 0 END. ETI30DAYOVRG PRZYPADKU ETIDUR 0, JEŚLI KONIEC ZAKOŃCZONYCH PRZEWIDZIEŃ NA CAŁYCH 29 DNI MIĘDZY ORAZ 600 I ROLKAMI ETIDUR30DAY W PRZYPADKOWYCH DNI 29 DNI ETIDUR 600 TEN KONIEC ROLLINGSUM ETIDUR30DAY NA CAŁYCH 30 DNI 600 ROK KONIEC ROLLINGSUM ETIDUR30DAY DLA DNIA 29 DNI 600 THEN ETIDUR ELSE 0 END ELSE 0 END. A ja wdrożyłem jak niżej w Informatica. oETIDUR - IIF GÓRNE WYJŚCIE EXCEPTIONCDAGENTEXPNDIM SYS BLDG WYDANIA ETI, SCDDURATION, 0.OETI29DAY - IIF DATEDIFF TRUNC SYSDATE, trunc SCHDDATE, DD 29 I GÓRNE WYJŚCIE WYSTĘPUJĄCE ZE ZDARZENIA SYS BLDG ETI , SCDDURATION, 0.OETI30DAY - IIF DATEDIFF TRUNC SYSDATE, trunc SCHDDATE, DD 30 I GÓRNY EXCEPTIONCDAGENTEXPNDIM ZAGADNIENIA SYS BLDG ETI, SCDDURATION, 0.OETI30DAYOVRG IIF suma iETIDUR 0, suma IIF iETI29DAY 0 i suma iETI29D AY 600 i suma iETI29DAY suma iETIDUR 600, suma iETI30DAY - 600, suma IIF iETI29DAY 600, suma iETIDUR, 0, 0.Jednak nie działa Pl help ASAP. Rolling suma jest sumą jakiejś kwoty przez określony czas na przykład codziennie, możesz obliczyć sumę wydatków za ostatnie 30 dni. Myślę, że można użyć agregatora do obliczania ETIDUR, ETI30DAY i ETI29DAY Następnie w wyrażeniu można zaimplementować logikę dla ETI30DAYOVRG Należy zauważyć, że nie można napisać wyrażenia IIF podobnie jak w agregatorze Porty wyjściowe muszą korzystać z funkcji agregującej. Odpowiedź 3 września 18 w 18 24. Twoja odpowiedź.2017 Stack Exchange, Inc. Skumulowana suma i średnia przy użyciu funkcji analitycznych Netezza. Q Jak znaleźć skumulowaną sumę i skumulowaną średnią używając funkcje analityczne. Netezza ma sumę i przeciętne funkcje analityczne Dzięki wykorzystaniu tych funkcji analitycznych możemy znaleźć skumulowaną sumę i średnią. Podstawową składnią sumy i średniej funkcji analitycznej w celu znalezienia kumulatywów jest Zbiorcza Analityczna Zabawa ction Przykłady. Powiedzmy, że mam poniższe stół pracowników jako dane źródłowe. kwerenda, aby znaleźć skumulowane sumy i średnie wynagrodzenia pracowników za pomocą funkcji analitycznej. Ale kwerenda sql znajduje łącznej sumy i średnie wynagrodzenia employees. The wyjście powyższego zapytania jest.2 Napisz zapytanie, aby znaleźć skumulowane sumy i średnie wynagrodzenia pracowników w każdym dziale przy użyciu funkcji analitycznej. Następna kwerenda zwraca skumulowane sumy i przeciętne wynagrodzenie pracowników w każdym dziale. Jeśli lubisz ten artykuł, podziel się nim lub kliknij przycisk google 1. Eksploruj średnią ruchoma ważoną wykładnią. Zmienność jest najczęstszą miarą ryzyka, ale w kilku smakach W poprzednim artykule pokazano, jak obliczyć prostą zmienność historyczną Aby przeczytać ten artykuł, patrz Używanie zmienności w celu oceny przyszłego ryzyka Używamy rzeczywistych danych dotyczących cen akcji Google obliczanie dziennej zmienności w oparciu o 30 dni danych o zapasach W tym artykule poprawimy prostą lotność i omówimy średnią ruchową EWMA Zmienna o charakterze historycznym Vs Zanotuj najpierw umieść tę metrykę w nieco perspektywie Istnieją dwie szerokie podejście zmienność historyczna i domniemana lub ukryta. Podejście historyczne zakłada, że ​​przeszłość to prolog, mierzemy historię w nadziei, że jest to predykcyjne. Zanikowana zmienność, na z drugiej strony, ignoruje historię, którą rozwiązuje za niestabilnością sugerowaną przez ceny rynkowe Ma nadzieję, że rynek wie najlepiej i że cena rynkowa zawiera, nawet jeśli w sposób dorozumiany, konsensusową ocenę zmienności W odniesieniu do czytania powiązanego, patrz Użycie i granice niestabilności. skupiamy się tylko na trzech historycznych podejściach po lewej stronie powyżej, mają dwa kroki wspólnie. Oblicza serie okresowych zwrotów. Zastosuj schemat ważenia. Najpierw obliczymy zwrot okresowy. To zazwyczaj seria dziennych zwrotów, w których każdy powrót wyraża się w stale skomplikowanych terminach Za każdy dzień przyjmujemy naturalny dziennik stosunku ceny akcji tj. dzisiejszej ceny podzielonej przez cenę wczoraj, a więc on. This generuje szereg codziennych zwrotów, od ui do u im w zależności od liczby dni m dni, które są mierzone. To nas prowadzi do drugiego kroku To tam, gdzie trzy podejścia różnią się W poprzednim artykule Używając lotności do oceny przyszłego ryzyka , wykazaliśmy, że w ramach kilku akceptowalnych uproszczeń prosta wariacja jest średnią z kwadratów returns. Notice, że suma każdego z okresowych zwrotów, a następnie dzieli się przez liczbę dni lub obserwacji m tak, to naprawdę tylko średnia z kwadratowych zwrotów okresowych Innymi słowy, każdy kwadrat zwraca otrzymuje równą wagę Więc jeśli alfa a jest ważącym czynnikiem, 1 m, to prosta wariacja wygląda tak: EWMA poprawia się na prostej odmianie tego podejścia jest taki, że wszystkie zyski przynoszą taką samą wagę Wczorajszy bardzo krótki powrót nie ma większego wpływu na wariancję niż powrót z poprzedniego miesiąca Ten problem został rozwiązany przy użyciu średniej ruchomej EWMA ważonej wykładniczo, w których ostatnie odmiany mają większą wagę na wariancję. Wszystko ważona średnią ruchoma EWMA wprowadza lambda, która nazywana jest parametrem wygładzania Lambda musi być mniejsza niż jeden W tym warunku, zamiast równej wagi, każdy kwadratowy powrót jest ważony przez mnożnik jako na przykład RiskMetrics TM, firma zajmująca się zarządzaniem ryzykiem finansowym, ma tendencję do korzystania z lambda w wysokości 0 94 lub 94 W tym przypadku pierwszy okres ostatniego kwartału jest ważony 1: 0 94 94 0 6 Następny kwadratowy zwrotu jest po prostu liczbą lambda-wielokrotności poprzedniej wagi w tym przypadku 6 pomnożonej przez 94 5 64 I trzeciego dnia ważenia wagi wynosi 1-0 94 0 94 2 5 30. Jaki jest sens wykładniczości w EWMA każda waga jest stałą mnożnik, tj. lambda, który musi być mniejszy niż jeden z poprzednich dni wagi To zapewnia wariancję ważoną lub tendencyjną w kierunku najnowszych danych Więcej informacji można znaleźć w arkuszu programu Excel dla Google Zmienność Różnica między po prostu zmiennością a d EWMA dla Google jest pokazany poniżej. Simple zmienność skutecznie waży każdego każdego okresu zwrotnego o 0 196, jak pokazano w kolumnie O mieliśmy dwa lata dziennych danych o cenie akcji 509 dziennych zwrotów i 1 509 0 196 Ale zauważyć, że Column P przypisuje waga 6, potem 5 64, potem 5 3 i tak dalej To jest jedyną różnicą między prostą odchyleniem a EWMA. Pamiętaj, że po sumie całej serii w kolumnie Q mamy wariancję, która jest kwadratem odchylenia standardowego If chcemy zmienności, musimy pamiętać, aby podjąć pierwiastek kwadratowy tej wariancji. Jaka jest różnica w codziennej zmienności między wariancją a EWMA w przypadku Google To jest znaczące Prosta wariacja dała nam dzienną zmienność 2 4, ale EWMA dał codzienną zmienność tylko 1 4 zobacz arkusz kalkulacyjny szczegóły Najwyraźniej, Google zmienności osiedlił się niedawno, dlatego prosta wariacja może być sztucznie wysoka. Dzisiejszy wariant jest funkcją wariancji Pior Day's Zauważysz, że musimy com daj nam długą serię odważnych spadków wag Nie wygrałem tu matematyki, ale jedna z najlepszych cech EWMA polega na tym, że cała seria wygodnie się zmniejsza do formuły rekurencyjnej. Zwykła oznacza, że ​​dzisiejsze odchylenia od wariancji są funkcją wariancja z dnia poprzedniego Taka formuła można znaleźć w arkuszu kalkulacyjnym i daje dokładnie ten sam wynik jak obliczenia długoterminowe Mówi, że wariancja Dzisiejsza w ramach EWMA jest równa wariancji wczorajszej ważonej przez lambdę plus wczorajszy kwadratowy zwrócony ważony o jeden minus lambda jak po prostu dodajemy dwa warianty wczorajsze ważone wariancje i wczoraj ważone, kwadratowe powrót. Nawet tak, lambda jest naszym parametrem wygładzania Wyższa lambda np. jak RiskMetric s 94 wskazuje na wolniejsze zanikanie w serii - w kategoriach względnych, jedziemy mają więcej punktów danych w serii i będą spadać wolniej Z drugiej strony, jeśli zmniejszymy lambda, wskazujemy wyższy zanik wagi spadają więcej qu ickly i, w bezpośrednim wyniku szybkiego zaniku, wykorzystuje się mniej punktów danych W arkuszu kalkulacyjnym lambda jest wejściem, dzięki czemu można eksperymentować z jego wrażliwością. Rozprzestrzenianie danych jest chwilowym odchyleniem standardowym zapasów i najczęstszym wskaźnikiem ryzyka Jest to również pierwiastek kwadratowy wariancji Możemy zmierzyć wariancję historycznie lub implikacyjnie domniemywaną Zmienność historyczna najłatwiejsza metoda to prosta wariacja Ale słabość z prostą odmianą jest taka, że ​​wszystkie zwroty mają tę samą wagę Więc stajemy w obliczu klasycznego kompromisu zawsze chcemy więcej danych, ale im więcej danych, tym bardziej nasze obliczenia są rozcieńczane dalekimi mniej istotnymi danymi. Średnia ważona średnią ruchoma EWMA poprawia się na prostej odmianie, przypisując wagi okresowym zwrotom. Czyniąc to możemy zarówno użyć dużego rozmiaru próbki, również większą wagę do najnowszych informacji zwrotnych. Aby obejrzeć samouczek filmowy na ten temat, odwiedź Turion Bionic. Stawka procentowa, w jakiej instytucja depozytariusza pożycza środki przechowywane w Rezerwie Federalnej innej instytucji depozytowej.1 Statystyczna metoda rozproszenia zwrotu dla danego indeksu bezpieczeństwa lub indeksu rynkowego Zmienność może być mierzona. Ustawa Kongres Stanów Zjednoczonych przyjęła w 1933 r. Jako ustawę o bankowości, która zabraniała bankom komercyjnym uczestnictwa w inwestycji. Płace nieobowiązkoweNamefarm dotyczy wszelkich prac poza gospodarstwami rolnymi, prywatnymi domami i sektorem non-profit US Bureau of Labor. W skrócie waluty lub symbol waluty indyjskiego rupia INR, waluta Indii Rupia składa się z 1.Ustępnej oferty aktywów upadłego przedsiębiorstwa od zainteresowanego nabywcy wybranego przez bankrutującą firmę Z puli oferentów.