चलती - औसत - समारोह - informatica में

कोई मुझे बता सकता है कि राशि क्या है और किसके बारे में सूचना के लिए इसे लागू किया जा रहा है। मेरी आवश्यकता क्लाइंट के अनुसार नीचे दी गई है। एडिट्यूम मामला जब ईटीआई तब होता है जब 0 ईडी। एटीआई 30 दिन के रोलिंग समूचे मामला 30 और एसआईएस बीएलडीजी जारी करता है तो ईटीआई 0 END. ETI30DAYOVRG मामला जब ETIDUR 0 के बाद कैस जब पिछले 29 दिनों के लिए अंतिम 29 दिनों के लिए पिछले 29 दिनों के लिए रोलिंग एंड एटिडुरफ़डे और अंतिम 29 दिनों के लिए एटिडार्ड 600 और पिछले 30 दिनों के लिए रोलिंग गुम एटिडर्बर्डे - 600 जबकि पिछले 29 दिनों के लिए रोलिंग गुट एटिडुरफ़डे, 0 अंत से 0 अंत। और मैंने निम्नानुसार इंफोर्मेटिका। ओएटीआईडीयूआरयूआईएफ़ ऊपियर एक्सिसिपिन्सीजेन्टएक्सपैडिम एसईएस बीएलडीजी ईटीआई, एससीडीडीआरएशन, 0.ओईटीआई 29 डीएआईआईएफ़ डीएडीआईडीएफएफ ट्रंक सिसडेट, ट्रंक शेडडेट, डीडी 2 9 और ऊपरी एक्सपेनिशनसीडीएन्डेपेंडिम एसआईएस बीएलडीजी इसेट्स में काम किया है। , एससीडीडीआरएशन, 0.ओईटीआई 30 डीएआई - आईआईएफ डाटाएफ़फ ट्रंक सिसडेट, ट्रंक SCHDDATE, डीडी 30 और ऊपियर एक्सिस पैसेंसिजैन्टेपेंडिम एसईएस बीएलडीजी इसेट्स ईटीआई, एससीडीडीआरएआई, 0.ओईटीआई 30 डीएआईओवीआरजी आईआईएफ एसआईईआईआईटीआईडीआर 0, आईआईएफ बीआईईटीआई 29 डीए 0 और एसएपी आईईटीआई 29 डी एआई 600 और योग iETI29DAY राशि iETIDUR 600, राशि iETI30DAY - 600, आईआईएफ राशि iETI29DAY 600, राशि iETIDUR, 0, 0.परंतु पीएल मदद ASAP काम नहीं कर रहा है। राशि का योग सिर्फ एक निश्चित अवधि के दौरान कुछ राशि का योग है उदाहरण के लिए, हर रोज आप पिछले 30 दिनों के लिए व्यय की राशि की गणना कर सकते हैं। मुझे लगता है कि आप एक एग्रीगेटर का उपयोग ETIDUR, ETI30DAY और ETI29DAY की गणना करने के लिए कर सकते हैं, उसके बाद, एक अभिव्यक्ति में आप ETI30DAYOVRG के लिए तर्क को लागू कर सकते हैं ध्यान दें कि आप IIF अभिव्यक्ति नहीं लिख सकते जैसे कि एक एग्रीगेटर में आउटपुट पोर्ट्स को एक समेकित फ़ंक्शन का उपयोग करना चाहिए। 1 9 सितंबर को 18 24 में उत्तर दिया गया। आपका उत्तर .2017 स्टैक एक्सचेंज, इंक। नेटेजाजा विश्लेषणात्मक कार्यों का उपयोग करके सममूल्य योग और औसत। क्यू संचयी योग और संचयी औसत का उपयोग कैसे करें विश्लेषणात्मक कार्य। नेटेज़ा में राशि और औसत विश्लेषणात्मक कार्य हैं, इन विश्लेषणात्मक कार्यों का उपयोग करके हम संचयी राशि और औसत पा सकते हैं। संचयी जानकारी पाने के लिए राशि का मूल वाक्यविन्यास और औसत विश्लेषणात्मक कार्य है। संमिश्रण विश्लेषणात्मक मज़ा ction उदाहरणों। मुझे बताएं कि मेरे पास स्रोत की जानकारी के रूप में नीचे की तालिकाएं हैं I विश्लेषणात्मक कार्य का उपयोग करते हुए संचयी राशि और कर्मचारियों के औसत वेतन को खोजने के लिए एक प्रश्न। नीचे दिए गए एसक्यूएल क्वेरी के संचयी योग और कर्मचारियों का औसत वेतन पाता है। उपर्युक्त प्रश्न का उत्पादन 2. संचयी राशि और औसत वेतन को खोजने के लिए एक प्रश्न लिखें विश्लेषणात्मक कार्य का उपयोग करते हुए प्रत्येक विभाग में कर्मचारियों का। निम्नलिखित प्रश्न प्रत्येक विभाग में संचयी राशि और औसत वेतन कर्मचारियों को देता है। यदि आप इस आलेख को पसंद करते हैं, तो कृपया इसे साझा करें या Google 1 बटन पर क्लिक करें। एक्सपेंनलिंग एक्सपीलेटरिंग वेटेड मूविंग औसत अस्थिरता जोखिम का सबसे सामान्य उपाय है, लेकिन यह कई प्रकारों में आता है पिछले लेख में, हमने दिखाया है कि कैसे सरल ऐतिहासिक अस्थिरता की गणना करना इस लेख को पढ़ने के लिए देखें, भविष्य की जोखिम को मापने के लिए अस्थिरता का उपयोग करना हम Google के वास्तविक स्टॉक मूल्य डेटा का उपयोग क्रम में करते हैं स्टॉक डेटा के 30 दिनों के आधार पर दैनिक अस्थिरता की गणना करने के लिए इस लेख में, हम सरल अस्थिरता में सुधार करेंगे और तीव्रता से भारित चलती औसत EWMA ऐतिहासिक बनाम इम्प्लाइड अस्थिरता सबसे पहले, इस मीट्रिक को कुछ परिप्रेक्ष्य में डालते हैं ऐतिहासिक और निहित या अंतर्निहित अस्थिरता के दो व्यापक दृष्टिकोण हैं ऐतिहासिक दृष्टिकोण यह मानते हैं कि अतीत में हम आशा में इतिहास का अनुमान लगाते हैं कि यह अनुमान लगाया गया है कि अस्थिरता में अनुमानित अस्थिरता है दूसरी ओर, यह इतिहास की उपेक्षा करता है जो बाजार की कीमतों से उत्पन्न अस्थिरता के लिए हल करता है। यह आशा करता है कि बाजार को सबसे अच्छी तरह पता है और बाजार मूल्य में शामिल है, भले ही असल में अस्थिरता का एक सर्वसम्मत अनुमान, संबंधित रीडिंग के लिए, उपयोग और अस्थिरता की सीमाएं देखें। हम ऊपर बाईं ओर सिर्फ तीन ऐतिहासिक दृष्टिकोणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, उनके पास दो कदम समान होते हैं। आवधिक वापसी की श्रृंखला का परिष्कृत करें। एक भारोत्तोलन योजना लागू करें। सबसे पहले, हम आवधिक वापसी की गणना करते हैं जो आमतौर पर दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला होती है जहां प्रत्येक वापसी होती है लगातार जटिल शब्दों में व्यक्त किया जाता है प्रत्येक दिन के लिए, हम स्टॉक की कीमतों के अनुपात का प्राकृतिक लॉग लेते हैं, अर्थात् आज कल मूल्य से विभाजित मूल्य, और इसलिए पर। यह दैनिक रिटर्न की एक श्रृंखला का उत्पादन करती है, यूआई से लेकर यू आईएम पर निर्भर करता है कि हम कितने दिनों के दिन मापन कर रहे हैं। यह हमें दूसरे चरण में ले जाता है यह वह जगह है जहां तीन दृष्टिकोण अलग हैं पिछले लेख में अस्थिरता का उपयोग करने के लिए भविष्य के गेज का गेज , हमने दिखाया कि स्वीकार्य सरलीकरणों के तहत, सरल भिन्नता स्क्वायर रिटर्न की औसत है। नोट यह कि प्रत्येक आवधिक रिटर्न के बारे में बताता है, फिर उस दिन को कुल संख्या या टिप्पणियों से विभाजित करता है तो, यह वाकई वास्तव में है स्क्वायर आवधिक रिटर्न का औसत दूसरा तरीका, प्रत्येक स्क्वेर्ड रिटर्न को एक समान वजन दिया जाता है, यदि अल्फा ए विशेष रूप से एक भारित कारक है, तो 1 मीटर, तो एक साधारण विचरण ऐसा कुछ दिखता है। ईवमा सरल विचरण पर सुधार करता है कमजोरी इस दृष्टिकोण का यह है कि सभी रिटर्न उसी वज़न कम करते हैं कल की बहुत हाल ही में वापसी का पिछले महीने की वापसी की तुलना में विचरण पर और अधिक प्रभाव नहीं पड़ता है यह समस्या तेजी से भारित चलती औसत EWMA का उपयोग करके तय की गई है, जिसमें अधिक हालिया रिटर्न का विचरण पर अधिक वजन होता है। तीव्रता से भारित चलने वाले औसत ईडब्ल्यूएमएम लैम्ब्डा का परिचय देता है जिसे लम्ब्डािंग पैरामीटर कहा जाता है लम्बेडा एक से कम होना चाहिए, उस स्थिति में, बराबर वज़न के बजाय, प्रत्येक स्क्वेर्ड रिटर्न को गुणक के रूप में भारित किया जाता है। उदाहरण के लिए, जोखिम मैट्रिक्स टीएम, एक वित्तीय जोखिम प्रबंधन कंपनी, 0 94 या 94 के लैम्ब्डा का उपयोग करने की आदत है, इस मामले में, सबसे हाल ही में चुकता आवधिक वापसी का श्रेय 1-0 94 94 0 6 अगला स्क्वायर रिटर्न इस मामले में केवल एक लैम्ब्डा-मल्टीप्लेयर है, जो 6 के साथ 94 5 64 गुणा होता है और तीसरा पहले दिन का वजन 1-0 94 94 94 2 5 30 के बराबर होता है। इसका अर्थ है कि ईडब्ल्यूएमए में प्रत्येक वजन एक स्थिरांक है गुणक या लैम्ब्डा, जो पहले दिन के वजन में से कम से कम होना चाहिए, यह एक भिन्नता को सुनिश्चित करता है जो अधिक हाल के डेटा पर भारित या पक्षपाती है। अधिक जानने के लिए, Google की अस्थिरता के लिए एक्सेल वर्कशीट देखें केवल अस्थिरता के बीच अंतर Google के लिए ईडब्ल्यूएमए नीचे दिखाया गया है। कॉलम ओ में दिखाए गए अनुसार मामूली उतार-चढ़ाव प्रभावी रूप से 0 1 9 6 के प्रत्येक और हर आवधिक रिटर्न का वजन करता है। हमारे पास दो साल का दैनिक स्टॉक मूल्य डेटा था जो कि 50 9 दैनिक रिटर्न और 1 50 9 0 196 है, लेकिन ध्यान दें कि कॉलम पी को असाइन किया गया है 6 का वजन, फिर 5 64, फिर 5 3 और इसी प्रकार यह सरल विचरण और ईडब्ल्यूएमए के बीच का एकमात्र अंतर है। याद रखें कि हम कॉलम क्यू में पूरी श्रृंखला को जोड़ते हैं, तो हमारे पास विचरण होता है, जो मानक विचलन का वर्ग है हम अस्थिरता चाहते हैं, हमें उस विचरण का वर्गमूल लेने की याद रखना चाहिए। Google के मामले में विचरण और ईडब्ल्यूएमए के बीच दैनिक उतार-चढ़ाव में क्या अंतर है यह महत्वपूर्ण है कि सरल विचरण ने हमें 2 4 की एक दैनिक अस्थिरता दी लेकिन ईडब्ल्यूएमए विवरण के लिए स्प्रैडशीट को केवल 1 4 की एक दैनिक अस्थिरता दी, जाहिर है, Google की अस्थिरता अधिक हाल ही में बसे, इसलिए एक साधारण विचलन कृत्रिम रूप से ऊंचा हो सकता है। आज का विचरण पाउर डे के विचरण का कार्य है आप नोटिस करेंगे कि हमें कॉम तेजी से गिरावट के वजन की एक लंबी श्रृंखला को देखते हुए हमने यहां गणित नहीं किया, लेकिन ईडब्ल्यूएमए की सबसे अच्छी विशेषताओं में से एक यह है कि पूरी श्रृंखला आसानी से एक पुनरावर्ती फार्मूला को कम कर देता है। पुनरावृत्त का मतलब है कि आज के विचरण संदर्भ अर्थात् पूर्व दिन के विचरण आप स्प्रेडशीट में भी यह सूत्र देख सकते हैं, और यह सटीक रूप से उसी नतीजे का उत्पादन करता है, जो लंबे समय से गणना करता है। यह कहता है कि ईडब्ल्यूएमए के तहत आज का विचलन लैंबडा प्लस द्वारा भारित कल के भिन्नता के बराबर है और कल शून्य से चुकता वापसी एक शून्य से लैम्ब्डा नोटिस हम सिर्फ कल दो शब्दों को जोड़ते हैं, जो कल के भारित विचरण और वेटेड, स्क्वेर्ड रिटर्न में शामिल हैं.इसके अलावा, लैम्ब्डा हमारे चौरसाई पैरामीटर है एक उच्च लैम्ब्डा जैसे कि जोखिम मैट्रिक की 94 श्रृंखला में धीमी क्षय दर्शाती है - सापेक्ष रूप में, हम जा रहे हैं श्रृंखला में अधिक डेटा अंक हैं और वे अधिक धीरे धीरे गिरने जा रहे हैं दूसरी ओर, यदि हम लैम्ब्डा को कम करते हैं, तो हम संकेत देते हैं कि अधिक क्षय वजन अधिक तेजस्वी और तेज़ क्षय के प्रत्यक्ष परिणाम के रूप में, कम डेटा पॉइंट का उपयोग किया जाता है स्प्रेडशीट में, लैम्ब्डा एक इनपुट है, ताकि आप अपनी संवेदनशीलता के साथ प्रयोग कर सकें। सारांश अस्थिरता एक स्टॉक का तात्कालिक मानक विचलन और सबसे आम जोखिम मीट्रिक है यह भिन्नता का वर्गमूल भी है, हम ऐतिहासिक या अप्रत्यक्ष रूप से उल्लिखित अस्थिरता के विचरण को माप सकते हैं जब ऐतिहासिक रूप से मापने का सबसे आसान तरीका सरल विचरण होता है, लेकिन सरल विचरण के साथ कमजोरी सभी वही वजन उसी वही होते हैं इसलिए हम हमेशा क्लासिक व्यापार बंद का सामना करते हैं अधिक डेटा चाहते हैं, लेकिन अधिक डेटा चाहते हैं कि हमारे पास जितना अधिक आंकड़ा है उतना कम प्रासंगिक आंकड़ों से पतला होता है तीव्रता से भारित चलती औसत EWMA आवधिक रिटर्न के लिए भार बताकर सरल विचरण में सुधार करता है, हम दोनों एक बड़ा नमूना आकार का उपयोग कर सकते हैं लेकिन अधिक हाल के रिटर्न के लिए अधिक वजन भी देते हैं इस विषय पर एक फिल्म ट्यूटोरियल देखने के लिए, बायोनिक कछुए पर जाएं। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व में एक अन्य डिपॉजिटरी संस्था में रखी गई धनराशि देती है। किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव के एक सांख्यिकीय उपाय वाष्पशीलता को या तो मापा जा सकता है। 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस ने बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जिसने वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में भाग लेने से मना कर दिया। नॉनफ़ॉर्म पेरोल में खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर किसी भी नौकरी का उल्लेख है अमेरिकी श्रम ब्यूरो भारतीय रुपए भारतीय रूपए के लिए मुद्रा का संक्षिप्त नाम या मुद्रा प्रतीक, भारत की मुद्रा 1 रुपए से बना है। एक दिवालिया कंपनी की परिसंपत्तियों पर एक शुरुआती बोली, जो कि दिवालिया कंपनी द्वारा चुने गए इच्छुक खरीदार से बोलीदाताओं के एक पूल से है।