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exponentialmovingaverage

exponentialMovingAverage​

Π‘alculates the exponential moving average of values for the determined time.

Syntax

exponentialMovingAverage(x)(value, timestamp)

Each value corresponds to the determinate timestamp. The half-life x is the time lag at which the exponential weights decay by one-half. The function returns a weighted average: the older the time point, the less weight the corresponding value is considered to be.

Arguments

Parameters

Returned values

Type: Float64.

Examples

Input table:

β”Œβ”€β”€temperature─┬─timestamp──┐
β”‚ 95 β”‚ 1 β”‚
β”‚ 95 β”‚ 2 β”‚
β”‚ 95 β”‚ 3 β”‚
β”‚ 96 β”‚ 4 β”‚
β”‚ 96 β”‚ 5 β”‚
β”‚ 96 β”‚ 6 β”‚
β”‚ 96 β”‚ 7 β”‚
β”‚ 97 β”‚ 8 β”‚
β”‚ 97 β”‚ 9 β”‚
β”‚ 97 β”‚ 10 β”‚
β”‚ 97 β”‚ 11 β”‚
β”‚ 98 β”‚ 12 β”‚
β”‚ 98 β”‚ 13 β”‚
β”‚ 98 β”‚ 14 β”‚
β”‚ 98 β”‚ 15 β”‚
β”‚ 99 β”‚ 16 β”‚
β”‚ 99 β”‚ 17 β”‚
β”‚ 99 β”‚ 18 β”‚
β”‚ 100 β”‚ 19 β”‚
β”‚ 100 β”‚ 20 β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Query:

SELECT exponentialMovingAverage(5)(temperature, timestamp);

Result:

β”Œβ”€β”€exponentialMovingAverage(5)(temperature, timestamp)──┐
β”‚ 92.25779635374204 β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Query:

SELECT
value,
time,
round(exp_smooth, 3),
bar(exp_smooth, 0, 1, 50) AS bar
FROM
(
SELECT
(number = 0) OR (number >= 25) AS value,
number AS time,
exponentialMovingAverage(10)(value, time) OVER (Rows BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS exp_smooth
FROM numbers(50)
)

Result:

β”Œβ”€value─┬─time─┬─round(exp_smooth, 3)─┬─bar────────────────────────────────────────┐
β”‚ 1 β”‚ 0 β”‚ 0.067 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Ž β”‚
β”‚ 0 β”‚ 1 β”‚ 0.062 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 2 β”‚ 0.058 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–Š β”‚
β”‚ 0 β”‚ 3 β”‚ 0.054 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–‹ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 4 β”‚ 0.051 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–Œ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 5 β”‚ 0.047 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–Ž β”‚
β”‚ 0 β”‚ 6 β”‚ 0.044 β”‚ β–ˆβ–ˆβ– β”‚
β”‚ 0 β”‚ 7 β”‚ 0.041 β”‚ β–ˆβ–ˆ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 8 β”‚ 0.038 β”‚ β–ˆβ–Š β”‚
β”‚ 0 β”‚ 9 β”‚ 0.036 β”‚ β–ˆβ–‹ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 10 β”‚ 0.033 β”‚ β–ˆβ–‹ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 11 β”‚ 0.031 β”‚ β–ˆβ–Œ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 12 β”‚ 0.029 β”‚ β–ˆβ– β”‚
β”‚ 0 β”‚ 13 β”‚ 0.027 β”‚ β–ˆβ–Ž β”‚
β”‚ 0 β”‚ 14 β”‚ 0.025 β”‚ β–ˆβ–Ž β”‚
β”‚ 0 β”‚ 15 β”‚ 0.024 β”‚ β–ˆβ– β”‚
β”‚ 0 β”‚ 16 β”‚ 0.022 β”‚ β–ˆ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 17 β”‚ 0.021 β”‚ β–ˆ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 18 β”‚ 0.019 β”‚ β–Š β”‚
β”‚ 0 β”‚ 19 β”‚ 0.018 β”‚ β–Š β”‚
β”‚ 0 β”‚ 20 β”‚ 0.017 β”‚ β–‹ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 21 β”‚ 0.016 β”‚ β–‹ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 22 β”‚ 0.015 β”‚ β–‹ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 23 β”‚ 0.014 β”‚ β–‹ β”‚
β”‚ 0 β”‚ 24 β”‚ 0.013 β”‚ β–‹ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 25 β”‚ 0.079 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Š β”‚
β”‚ 1 β”‚ 26 β”‚ 0.14 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 27 β”‚ 0.198 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Š β”‚
β”‚ 1 β”‚ 28 β”‚ 0.252 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Œ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 29 β”‚ 0.302 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 30 β”‚ 0.349 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ– β”‚
β”‚ 1 β”‚ 31 β”‚ 0.392 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Œ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 32 β”‚ 0.433 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‹ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 33 β”‚ 0.471 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Œ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 34 β”‚ 0.506 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Ž β”‚
β”‚ 1 β”‚ 35 β”‚ 0.539 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Š β”‚
β”‚ 1 β”‚ 36 β”‚ 0.57 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Œ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 37 β”‚ 0.599 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Š β”‚
β”‚ 1 β”‚ 38 β”‚ 0.626 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Ž β”‚
β”‚ 1 β”‚ 39 β”‚ 0.651 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Œ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 40 β”‚ 0.674 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‹ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 41 β”‚ 0.696 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‹ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 42 β”‚ 0.716 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‹ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 43 β”‚ 0.735 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‹ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 44 β”‚ 0.753 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‹ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 45 β”‚ 0.77 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ– β”‚
β”‚ 1 β”‚ 46 β”‚ 0.785 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Ž β”‚
β”‚ 1 β”‚ 47 β”‚ 0.8 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Š β”‚
β”‚ 1 β”‚ 48 β”‚ 0.813 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‹ β”‚
β”‚ 1 β”‚ 49 β”‚ 0.825 β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–Žβ”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜