金融数据分析师必学：SQL窗口函数实战

金融数据分析师必学：SQL窗口函数实战

引用

CSDN

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来源

1.

https://blog.csdn.net/lml282518588/article/details/106192877

2.

https://blog.csdn.net/quyunde/article/details/139959519

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https://m.sohu.com/a/825634323_121123923/?pvid=000115_3w_a

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https://blog.csdn.net/horses/article/details/105855073

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https://blog.csdn.net/wt334502157/article/details/132452358

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https://blog.csdn.net/baidu_37721054/article/details/137239693

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https://blog.csdn.net/u012561308/article/details/144690727

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https://www.showapi.com/news/article/6749b8c84ddd79f11a1e5b15

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https://juejin.cn/post/7469067143930707977

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https://m.book118.com/html/2018/0307/156130573.shtm

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https://m.renrendoc.com/paper/310412531.html

在金融数据分析领域，SQL窗口函数已经成为数据分析师不可或缺的工具。随着金融市场波动加剧，分析师需要处理的数据量和复杂度都在不断增加，传统的SQL查询已经难以满足需求。窗口函数的出现，为分析师提供了一种更高效、更灵活的数据处理方式。

窗口函数的核心优势在于其使用了OVER子句，这使得函数可以对一个“窗口”内的数据进行计算，而这个窗口可以是整个数据集，也可以是数据集中的一个分区。与传统的聚合函数不同，窗口函数不会将多行数据合并为一行，而是保留每一行的数据，并在每一行上应用计算。这种特性使得窗口函数在处理复杂数据集时更加灵活和高效。

窗口函数的基本语法结构如下：

window_function() OVER ([PARTITION BY column_list] [ORDER BY column_list] [ROWS|RANGE frame_clause])

• PARTITION BY：将数据集分成多个分区，每个分区内的数据将独立进行计算。
• ORDER BY：定义窗口内数据的排序方式，这对于某些依赖顺序的窗口函数（如ROW_NUMBER()）非常重要。
• ROWS/RANGE frame_clause：定义窗口的大小和范围，ROWS表示基于行数的窗口，RANGE表示基于值范围的窗口。

1. 累计收益计算

在金融分析中，计算累计收益是一个常见的需求。使用窗口函数，我们可以轻松实现这一计算。假设我们有一个交易数据表transactions，包含date（交易日期）和price（交易价格）两个字段，我们可以使用以下SQL查询来计算累计收益：

SELECT date, price, SUM(price) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sum
FROM transactions;

这条查询语句中，SUM(price) OVER (ORDER BY date)计算了从第一个交易日到当前交易日的所有价格之和，从而得到了每个交易日的累计收益。

2. 连续上涨天数统计

在金融数据分析中，判断某个指标（如股价）的连续上涨天数是一个常见的需求。这可以通过窗口函数中的LAG()函数来实现。以下是一个示例查询：

SELECT 
    id,
    date_time,
    actual_value,
    before_value,
    asc_flag,
    row_id,
    asc_add_sum,
    continue_5
FROM (
    SELECT 
        row_id,
        id,
        date_time,
        actual_value,
        before_value,
        asc_flag,
        asc_add_sum,
        asc_add_sum - LAG(asc_add_sum, 5, asc_add_sum) OVER (ORDER BY id, date_time) AS continue_5
    FROM (
        SELECT 
            id,
            date_time,
            actual_value,
            before_value,
            asc_flag,
            row_id, 
            SUM(asc_flag) OVER (ORDER BY date_time) AS asc_add_sum
        FROM (
            SELECT 
                ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY date_time) AS row_id,
                id,
                date_time,
                actual_value,
                LAG(actual_value, 1, actual_value*0.999) OVER (ORDER BY date_time) AS before_value,
                CASE WHEN actual_value > LAG(actual_value, 1, actual_value*0.999) OVER (ORDER BY date_time) THEN 1 ELSE 0 END AS asc_flag 
            FROM tbl_data_log
        ) AS tmp
    ) AS tmp2
) AS tmp3

这条查询语句通过LAG()函数获取前一日的数值，然后通过CASE语句判断当日数值是否上涨。最后，通过SUM()窗口函数累加上涨标志，得到连续上涨的天数。

3. 风险评估

在金融风险评估中，窗口函数可以用于分析市场风险、信用风险等。例如，通过窗口函数可以计算某个时间段内的市场波动情况，或者分析信用评分的变化趋势。这些信息对于金融机构制定风险管理策略至关重要。

为了更好地理解窗口函数的优势，我们可以通过一个具体的案例来对比传统方法和窗口函数方法的效率差异。

假设我们需要计算每个交易日的累计收益。使用传统方法，我们可能需要使用自连接或者子查询来实现，这在数据量较大时效率较低。而使用窗口函数，我们只需要一条简单的查询语句就可以完成计算。

SELECT date, price, SUM(price) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sum
FROM transactions;

这条查询语句不仅代码简洁，而且执行效率高，特别适合处理大规模数据集。

窗口函数为金融数据分析师提供了一个强大的工具，它不仅能够简化复杂的查询，提高数据处理效率，还能帮助分析师更深入地理解数据。对于希望在金融数据分析领域有所发展的专业人士来说，掌握窗口函数是必备技能之一。

建议读者可以通过实际项目练习窗口函数的应用，或者参加相关的专业培训，如CDA数据分析师认证，以提升自己的数据分析能力。在银行系统内，CDA数据分析师二级几乎是标配证书，许多领导和技术骨干都通过了CDA数据分析师三级认证。通过不断学习和实践，你将能够更好地应对金融市场中的各种挑战。