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$expMovingAvg (표현식 연산자)

정의

버전 5.0의 신규 항목입니다.

$expMovingAvg

$setWindowFields 단계에서 정의된 파티션의 문서에 적용된 숫자 표현식의 지수 이동 평균을 반환합니다.

$expMovingAvg는 단계에서만 사용할 수 $setWindowFields 있습니다.

$expMovingAvg 구문:

{
   $expMovingAvg: {
      input: <input expression>,
      N: <integer>,
      alpha: <float>
   }
}

$expMovingAvg (은)는 다음 필드가 있는 문서를 가져옵니다.

필드

설명

입력

평가할 표현식을 지정합니다. 숫자가 아닌 표현식은 무시됩니다.

지수 이동 평균 계산에서 수학적 가중치가 큰 기록 문서 수를 지정하는 integer로, 가장 최근 문서가 가장 큰 가중치를 갖습니다.

반드시 N 또는 alpha를 지정해야 합니다. 둘 다 지정할 수는 없습니다.

이 수식에서는 N 값을 사용하여 현재 읽고 있는 문서의 표현식 값과 이전 계산 결과를 기반으로 현재 결과를 계산합니다.

current result = current value * ( 2 / ( N + 1 ) ) +
                 previous result * ( 1 - ( 2 / ( N + 1 ) ) )

알파

지수적 감쇠 값을 지정하는 double로, 지수 이동 평균 계산에 사용합니다. alpha 값이 높을수록 이전 계산 결과에 더 낮은 수학적 유의성이 할당됩니다.

반드시 N 또는 alpha를 지정해야 합니다. 둘 다 지정할 수는 없습니다.

이 수식에서는 alpha 값을 사용하여 현재 읽고 있는 문서의 표현식 값과 이전 계산 결과를 기반으로 현재 결과를 계산합니다.

current result = current value * alpha +
                 previous result * ( 1 - alpha )

행동

반드시 N 또는 alpha를 지정해야 합니다. 둘 다 지정할 수는 없습니다.

는$expMovingAvg 숫자가 아닌 값, 값 및 누락된 필드를 무시합니다. null

예시

"MDB" 및 "MSFT" 주식의 가격이 포함된 stockPrices 컬렉션을 만듭니다.

db.stockPrices.insertMany( [
   { stock: "MDB", date: new Date( "2020-05-18T20:00:00Z" ), price: 13 },
   { stock: "MDB", date: new Date( "2020-05-19T20:00:00Z" ), price: 15.4 },
   { stock: "MDB", date: new Date( "2020-05-20T20:00:00Z" ), price: 12 },
   { stock: "MDB", date: new Date( "2020-05-21T20:00:00Z" ), price: 11.7 },
   { stock: "MSFT", date: new Date( "2020-05-18T20:00:00Z" ), price: 82 },
   { stock: "MSFT", date: new Date( "2020-05-19T20:00:00Z" ), price: 94 },
   { stock: "MSFT", date: new Date( "2020-05-20T20:00:00Z" ), price: 112 },
   { stock: "MSFT", date: new Date( "2020-05-21T20:00:00Z" ), price: 97.3 }
] )

다음을 사용한 지수 이동 평균 `N`

이 예시 단계에서 를 사용하여 로 $expMovingAvg 설정하다 $setWindowFields N을 사용하여 두 개의 과거 문서( 예시 문서의 경우 2일)에 가중치가 적용된 주식 의 지수 이동 평균을 2 출력합니다.

db.stockPrices.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: "$stock",
         sortBy: { date: 1 },
         output: {
            expMovingAvgForStock: {
               $expMovingAvg: { input: "$price", N: 2 }
            }
         }
      }
   }
] )

예시:

partitionBy: "$stock" 는 collection의 문서를 stock로 파티셔닝합니다. "MDB" 및 "MSFT"에 대한 파티션이 있습니다.
sortBy: { date: 1 } 각 파티션의 문서를 date을 기준으로 오름차순(1)으로 정렬하므로, 가장 이른 date이 첫 번째가 됩니다.
output N이 로 설정하다 주식 price 필드 에 대한 지수 이동 평균을 2 반환합니다.
- 입력 문서에는 매일 하나의 문서 있으며 문서는 date 을 기준으로 정렬됩니다. 따라서 N을 로 설정하다 2 하면 price 현재 문서 의 와 이전 문서 의 에 지수 price 이동 평균 공식에서가장 높은 가중치가 할당됩니다.
- price 필드의 지수 이동 평균은 다음 결과와 같이 expMovingAvgForStocks라는 새 필드에 저장됩니다.

{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e6286b"), "stock" : "MDB",
  "date" : ISODate("2020-05-18T20:00:00Z"), "price" : 13,
  "expMovingAvgForStock" : 13 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e6286c"), "stock" : "MDB",
  "date" : ISODate("2020-05-19T20:00:00Z"), "price" : 15.4,
  "expMovingAvgForStock" : 14.6 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e6286d"), "stock" : "MDB",
  "date" : ISODate("2020-05-20T20:00:00Z"), "price" : 12,
  "expMovingAvgForStock" : 12.866666666666667 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e6286e"), "stock" : "MDB",
  "date" : ISODate("2020-05-21T20:00:00Z"), "price" : 11.7,
  "expMovingAvgForStock" : 12.088888888888889 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e6286f"), "stock" : "MSFT",
  "date" : ISODate("2020-05-18T20:00:00Z"), "price" : 82,
  "expMovingAvgForStock" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e62870"), "stock" : "MSFT",
  "date" : ISODate("2020-05-19T20:00:00Z"), "price" : 94,
  "expMovingAvgForStock" : 90 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e62871"), "stock" : "MSFT",
  "date" : ISODate("2020-05-20T20:00:00Z"), "price" : 112,
  "expMovingAvgForStock" : 104.66666666666667 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e62872"), "stock" : "MSFT",
  "date" : ISODate("2020-05-21T20:00:00Z"), "price" : 97.3,
  "expMovingAvgForStock" : 99.75555555555556 }

다음을 사용한 지수 이동 평균 `alpha`

이 예시 단계에서 를 사용하여 로 $expMovingAvg 설정하다 $setWindowFields 알파를 사용하여 주식 의 지수 이동 평균을 출력합니다.0.75

db.stockPrices.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: "$stock",
         sortBy: { date: 1 },
         output: {
            expMovingAvgForStock: {
               $expMovingAvg: { input: "$price", alpha: 0.75 }
            }
         }
      }
   }
] )

예시:

partitionBy: "$stock" 는 collection의 문서를 stock로 파티셔닝합니다. "MDB" 및 "MSFT"에 대한 파티션이 있습니다.
sortBy: { date: 1 } 각 파티션의 문서를 date을 기준으로 오름차순(1)으로 정렬하므로, 가장 이른 date이 첫 번째가 됩니다.
output 다음 결과와 같이 라는 새 필드 에서 주식 에 대한 지수 이동 expMovingAvgForStock 평균을 설정합니다. 알파 값은 0.75 지수 이동 평균 공식에서 로 설정하다 됩니다.

{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e6286b"), "stock" : "MDB",
  "date" : ISODate("2020-05-18T20:00:00Z"), "price" : 13,
  "expMovingAvgForStock" : 13 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e6286c"), "stock" : "MDB",
  "date" : ISODate("2020-05-19T20:00:00Z"), "price" : 15.4,
  "expMovingAvgForStock" : 14.8 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e6286d"), "stock" : "MDB",
  "date" : ISODate("2020-05-20T20:00:00Z"), "price" : 12,
  "expMovingAvgForStock" : 12.7 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e6286e"), "stock" : "MDB",
  "date" : ISODate("2020-05-21T20:00:00Z"), "price" : 11.7,
  "expMovingAvgForStock" : 11.95 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e6286f"), "stock" : "MSFT",
  "date" : ISODate("2020-05-18T20:00:00Z"), "price" : 82,
  "expMovingAvgForStock" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e62870"), "stock" : "MSFT",
  "date" : ISODate("2020-05-19T20:00:00Z"), "price" : 94,
  "expMovingAvgForStock" : 91 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e62871"), "stock" : "MSFT",
  "date" : ISODate("2020-05-20T20:00:00Z"), "price" : 112,
  "expMovingAvgForStock" : 106.75 }
{ "_id" : ObjectId("60d11fef833dfeadc8e62872"), "stock" : "MSFT",
  "date" : ISODate("2020-05-21T20:00:00Z"), "price" : 97.3,
  "expMovingAvgForStock" : 99.6625 }

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다음을 사용한 지수 이동 평균 alpha

다음을 사용한 지수 이동 평균 `N`

다음을 사용한 지수 이동 평균 `alpha`