如何在 MySQL 中模擬滯後函數以進行股票行情的時間序列分析？

MySQL 時間序列分析：模擬股票報價比較的 LAG 函數

MySQL 缺乏內建 LAG 函數可能會使時間序列分析變得複雜，特別是在比較順序股票報價時。 本文示範了一種有效模擬 LAG 函數並計算多個公司隨時間推移的報價變化的解決方法。

我們的方法使用了一個巧妙的技術：

SET @quot = -1;
SELECT time,
       company,
       @quot AS lag_quote,
       @quot := quote AS curr_quote
FROM stocks
ORDER BY company, time;

@quot 變數巧妙地處理了以下兩個問題：

• lag_quote：前一行的引用。
• curr_quote：目前行的引用。

按 company 和 time 對結果進行排序可確保每個公司的數據之間進行準確比較。

為了實現所需的輸出格式（如原始問題中可能要求的那樣），我們使用巢狀查詢：

SET @quot = 0, @latest = 0, @comp = '';
SELECT B.*
FROM (
    SELECT A.time,
           A.change,
           IF(@comp = A.company, 1, 0) AS LATEST,
           @comp := A.company AS company
    FROM (
        SELECT time,
               company,
               quote - @quot AS change,
               @quot := quote AS curr_quote
        FROM stocks
        ORDER BY company, time
    ) A
    ORDER BY company, time DESC
) B
WHERE B.LATEST = 1;

這種嵌套查詢結構有效地識別每個公司最近的報價變化，以結構化的方式呈現資料。

此方法為在 MySQL 中模擬 LAG 函數提供了一種實用且高效的解決方案，當本機 LAG 函數不可用時尤其有價值。 這是一種適用於各種時間序列分析任務的強大技術。

以上是如何在 MySQL 中模擬滯後函數以進行股票行情的時間序列分析？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！