了解价格的波动情况对市场决策至关重要,本文通过 SQL 查询,演示如何从一个价格数据表中提取价格波动信息,识别出波峰和波谷。我们假设有一个名为 test
的表,包含每个时间点的价格数据。
示例数据
假设我们的 test
表有以下数据:
id | ds | price |
---|---|---|
1 | 2023-10-01 08:00:00 | 100 |
1 | 2023-10-01 09:00:00 | 110 |
1 | 2023-10-02 10:00:00 | 105 |
1 | 2023-10-03 11:00:00 | 115 |
2 | 2023-10-01 10:00:00 | 200 |
2 | 2023-10-02 12:00:00 | 190 |
2 | 2023-10-03 14:00:00 | 195 |
2 | 2023-10-04 15:00:00 | 210 |
3 | 2023-10-01 16:00:00 | 300 |
查询步骤
第一步:计算前后价格
我们将使用窗口函数 LAG
和 LEAD
来获取每个价格点的前后价格。
sql
SELECT
id,
ds,
price,
LAG(price, 1) OVER (PARTITION BY id ORDER BY ds) AS lag_price,
LEAD(price, 1) OVER (PARTITION BY id ORDER BY ds) AS lead_price
FROM
test;
结果(中间表):
id | ds | price | lag_price | lead_price |
---|---|---|---|---|
1 | 2023-10-01 08:00:00 | 100 | NULL | 110 |
1 | 2023-10-01 09:00:00 | 110 | 100 | 105 |
1 | 2023-10-02 10:00:00 | 105 | 110 | 115 |
1 | 2023-10-03 11:00:00 | 115 | 105 | NULL |
2 | 2023-10-01 10:00:00 | 200 | NULL | 190 |
2 | 2023-10-02 12:00:00 | 190 | 200 | 195 |
2 | 2023-10-03 14:00:00 | 195 | 190 | 210 |
2 | 2023-10-04 15:00:00 | 210 | 195 | NULL |
3 | 2023-10-01 16:00:00 | 300 | NULL | NULL |
第二步:识别波峰与波谷
在获取前后价格的基础上,我们接着使用 CASE
语句来标记波峰和波谷。
sql
SELECT
id,
ds,
price,
CASE
WHEN price > lag_price AND price > lead_price THEN '波峰'
WHEN price < lag_price AND price < lead_price THEN '波谷'
ELSE '无'
END AS price_type
FROM (
SELECT
id,
ds,
price,
LAG(price, 1) OVER (PARTITION BY id ORDER BY ds) AS lag_price,
LEAD(price, 1) OVER (PARTITION BY id ORDER BY ds) AS lead_price
FROM
test
) AS subquery;
结果(最终结果):
id | ds | price | price_type |
---|---|---|---|
1 | 2023-10-01 08:00:00 | 100 | 无 |
1 | 2023-10-01 09:00:00 | 110 | 波峰 |
1 | 2023-10-02 10:00:00 | 105 | 波谷 |
1 | 2023-10-03 11:00:00 | 115 | 无 |
2 | 2023-10-01 10:00:00 | 200 | 无 |
2 | 2023-10-02 12:00:00 | 190 | 波谷 |
2 | 2023-10-03 14:00:00 | 195 | 无 |
2 | 2023-10-04 15:00:00 | 210 | 无 |
3 | 2023-10-01 16:00:00 | 300 | 无 |
完整步骤解析
-
计算前后价格:
- 使用
LAG
和LEAD
函数,基于每个id
的时间顺序提取前后价格。
- 使用
-
识别波峰与波谷:
- 使用
CASE
语句判断当前价格的波动状态,标记为"波峰"、"波谷"或"无"。
- 使用