在mysql中查询 stocks 表中收盘价(price_close)比开盘价(price_open)高得最多的那条记录的交易所(exchange)、股票代码(symbol)、日期(ymd)、收盘价、开盘价及二者差价。涉及两个表stocks(exchange varchar(100),symbol varchar(100),ymd varchar(100),price_open float,price_high float,price_low float,price_close float,volume int,price_adj_close float);)dividends(exchange varchar(100),symbol varchar(100), ymd varchar(100),dividend float);语句除必要大写全使用小写

时间: 2024-03-31 18:33:15 浏览: 93
可以使用以下SQL语句实现: ``` SELECT s.exchange, s.symbol, s.ymd, s.price_close, s.price_open, (s.price_close - s.price_open) AS diff FROM stocks s ORDER BY diff DESC LIMIT 1; ``` 其中,通过将差价按照降序排列,然后选取第一条记录,即可找到收盘价比开盘价高得最多的那条记录的交易所、股票代码、日期、收盘价、开盘价及二者差价。注意,这里没有涉及到另外一个表dividends。
相关问题

查询stocks表中收盘价price_close比开盘价price_open高得最多的那条记录的交易所exchange、股票代码symbol、日期ymd、收盘价price_close、开盘价price_open及二者差价(开-收)。

为了查询stocks表中收盘价高于开盘价的记录,并找到价格差最大的一行,您可以编写如下的SQL查询: ```sql SELECT exchange, symbol, ymd, price_close, price_open, (price_close - price_open) AS diff FROM stocks WHERE price_close > price_open ORDER BY diff DESC LIMIT 1; ``` 这个查询做了以下几件事: 1. `SELECT` 选择了需要的字段:交易所(exchange),股票代码(symbol),日期(ymd),收盘价(price_close)以及开盘价(price_open)以及它们之间的差价(diff = price_close - price_open)。 2. `FROM stocks` 指定了数据来源是stocks表。 3. `WHERE price_close > price_open` 筛选出收盘价大于开盘价的记录。 4. `ORDER BY diff DESC` 将结果按照差价降序排列。 5. `LIMIT 1` 取出差价最大的那一行。

(7)在hive中查询 stocks 表中收盘价(price_close)比开盘价(price_open)高得最多的那条记录的交易所(exchange)、股票代码(symbol)、日期(ymd)、收盘价、开盘价及二者差价。涉及的表stocks(exchange varchar(100),symbol varchar(100),ymd varchar(100),price_open float,price_high float,price_low float,price_close float,volume int,price_adj_close float);)

可以使用以下HiveQL语句实现: ``` SELECT exchange, symbol, ymd, price_close, price_open, price_close - price_open AS price_diff FROM stocks ORDER BY price_diff DESC LIMIT 1; ``` 其中,使用ORDER BY子句按照收盘价和开盘价之差(即涨幅)降序排序,将涨幅最大的记录排在第一位。然后使用LIMIT限制只返回一条记录。最后选择需要的字段,包括交易所、股票代码、日期、收盘价、开盘价和涨幅,并计算涨幅。
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)创建一个内部表 stocks,字段分隔符为英文逗号,表结构如下所示: stocks 表结构: col_name data_type exchange string symbol string ymd string price_open float price_high float price_low float price_close float volume int price_adj_close float (2)创建一个外部分区表 dividends(分区字段为 exchange 和 symbol),字段分隔符为英文逗号,表结构如下所示: col_name data_type ymd string dividend float exchange string symbol string (3)从 stocks.csv 文件向 stocks 表中导入数据: (4) 创建一个未分区的外部表 dividends_unpartitioned,并从 dividends.csv 向其中导入数据,表结构如下所示: col_name data_type ymd string dividend float exchange string symbol string (5)通过对 dividends_unpartitioned 的查询语句,利用 Hive 自动分区特性向分区表 dividends 各个分区中插入对应数据。 (6)查询IBM公司(symbol = IBM)从 2000 年起所有支付股息的交易日(dividends 表中有对应记录)的收盘价(price_close)。 (7)查询苹果公司(symbol = AAPL)2008 年 10 月每个交易日的涨跌情况,涨显示 rise,跌显示 fall,不变显示 unchange。 (8)查询 stocks 表中收盘价(price_close)比开盘价(price_open)高得最多的那条记录的交易所(exchange)、股票代码(symbol)、日期(ymd)、收盘价、开盘价及二者差价。 (9)从 stocks 表中查询苹果公司(symbol=AAPL)年平均调整后收盘价(price_adj_close)大于 50 美元的年份及年平均调整后收盘价。 (10)查询每年年平均调整后收盘价(price_adj_close)前三名的公司的股票代码及年平均调整后收盘价。

import csv INITIAL_CAPITAL = 1000000 # 初始资金 MAX_STOCK_AMOUNT = 100000 # 每只股票的最大购买金额 MAX_STOCK_NUM = 10 # 同一个交易日最多买10只股票 capital = INITIAL_CAPITAL stocks = {} # 记录已购买的股票数量 trades = [] # 记录交易记录 with open('stock_data.csv') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) header = next(reader) # 读取表头 for row in reader: date = row[1] code = row[0] open_price = float(row[2]) high_price = float(row[4]) low_price = float(row[5]) close_price = float(row[3]) # 检查是否可以购买该股票 if code not in stocks: stocks[code] = 0 if stocks[code] >= MAX_STOCK_NUM: continue if capital <= 0: break # 检查是否出现四连阳 if len(trades) > 0 and code == trades[-1]['code']: if all(trades[-4+i]['close'] < trades[-5+i]['close'] for i in range(4)): buy_date = date buy_price = close_price sell_date = None sell_price = None holding_days = 0 for j in range(30): # 在接下来的30天内观察该股票的走势 next_row = next(reader, None) if next_row is None or next_row[1] != code: break next_close_price = float(next_row[5]) if next_close_price < close_price: holding_days += 1 if holding_days == 3: # 以当前价格购买该股票 buy_price = next_close_price stocks[code] += MAX_STOCK_AMOUNT // buy_price capital -= MAX_STOCK_AMOUNT sell_date = next_row[0] sell_price = next_close_price break else: holding_days = 0 # 记录交易记录 if sell_date is not None: profit = stocks[code] * (sell_price - buy_price) trades.append({ 'date': buy_date, 'code': code, 'buy_price': buy_price, 'sell_date': sell_date, 'sell_price': sell_price, 'profit': profit }) capital += profit # 更新股票数量和资金余额 stocks[code] = min(stocks[code], MAX_STOCK_AMOUNT // close_price) capital -= stocks[code] * close_price # 计算总收益 total_profit = sum(trade['profit'] for trade in trades) print('初始资金:', INITIAL_CAPITAL) print('总收益:', total_profit) print('剩余资金:', capital)为什么这个策略没有买入股票

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