如何在 MySQL 中模拟滞后函数以进行股票行情的时间序列分析？

MySQL 时间序列分析：模拟股票报价比较的 LAG 函数

MySQL 缺乏内置 LAG 函数可能会使时间序列分析变得复杂，特别是在比较顺序股票报价时。 本文演示了一种有效模拟 LAG 函数并计算多个公司随时间推移的报价变化的解决方法。

我们的方法使用了一种巧妙的技术：

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

@quot 变量巧妙地处理了以下两个问题：

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

按 company 和 time 对结果进行排序可确保每个公司的数据之间进行准确比较。

为了实现所需的输出格式（如原始问题中可能要求的那样），我们使用嵌套查询：

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;

这种嵌套查询结构有效地识别每个公司最近的报价变化，以结构化的方式呈现数据。

该方法为在 MySQL 中模拟 LAG 函数提供了一种实用且高效的解决方案，当本机 LAG 函数不可用时尤其有价值。 这是一种适用于各种时间序列分析任务的强大技术。

以上是如何在 MySQL 中模拟滞后函数以进行股票行情的时间序列分析？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！