分離された行のデルタ値の実行 - SQL Server 2008

Question

私は以下の列にPosition_Date、Deal_NrおよびMarket Valueという列のテーブルを持っています。 ここでは、取引ごとに2日間の市場価値のデルタを計算する第4列を作成します。 例：Deal nr 100、MV 14/9 = 500、MV 13/9 = 600、500-600 = -100 ...

私は、ポジション日付を合計してグループ化する方法を知っていますが、場合によっては作成せずにdeal_nrを条件としてすべての取引で分離されたデルタを計算する方法がありますか？私は100の異なるdeal_nrのようなものがあり、新しい取引が来るので、私はクエリを静的にしたい。

 Position_date |Deal_Nr| Market Value | Delta Market Value 
     2016-09-14 | 100 | 500    | -100 
     2016-09-14 | 101 | 1000   | 200 
     2016-09-14 | 102 | 120    | -30 
     2016-09-14 | 103 | 400    | -40 
     2016-09-13 | 100 | 600    | -300 
     2016-09-13 | 101 | 800    | 100 
     2016-09-13 | 102 | 150    | -150 
     2016-09-13 | 103 | 440    | 240 
     2016-09-12 | 100 | 900    | N/A 
     2016-09-12 | 101 | 700    | N/A 
     2016-09-12 | 102 | 300    | N/A 
     2016-09-12 | 103 | 200    | N/A 

位置の日付にグループ化された集約デルタを計算する場合は、次のように動作します。

  Select 
     Position_date, 
     Market_Value, 
     Delta_MV = sum(Market_value) - (select sum(Market_value) from t1 
             where position_Date = a.position_date -1 
             Group by position_date) 

     from t1 as a 
     Group by position_date 

Answer 1

あなたは以下のようにLEFT JOINを使用する必要があります。

DECLARE @Tbl TABLE (Position_date DATETIME, MarketValue INT, Deal_Nr INT) 
INSERT INTO @Tbl 
VALUES 
('2016-09-14', 500 ,100 ), 
('2016-09-14', 1000,101 ), 
('2016-09-14', 120 ,102 ), 
('2016-09-14', 400 ,103 ), 
('2016-09-13', 600 ,100 ), 
('2016-09-13', 800 ,101 ), 
('2016-09-13', 150 ,102 ), 
('2016-09-13', 440 ,103 ), 
('2016-09-12', 900 ,100 ), 
('2016-09-12', 700 ,101 ), 
('2016-09-12', 300 ,102 ), 
('2016-09-12', 200 ,103 ) 

SELECT 
    A.Position_date, 
    A.MarketValue, 
    A.MarketValue - B.MarketValue AS DeltaMarketValue  
FROM 
    @Tbl A LEFT JOIN 
    @Tbl B ON A.Deal_Nr = B.Deal_Nr AND 
       A.Position_date <> B.Position_date AND 
       DATEADD(DAY, -1, A.Position_date) = B.Position_date 

結果：

Position_date MarketValue DeltaMarketValue 
--------------- ----------- ---------------- 
2016-09-14   500   -100 
2016-09-14   1000  200 
2016-09-14   120   -30 
2016-09-14   400   -40 
2016-09-13   600   -300 
2016-09-13   800   100 
2016-09-13   150   -150 
2016-09-13   440   240 
2016-09-12   900   NULL 
2016-09-12   700   NULL 
2016-09-12   300   NULL 
2016-09-12   200   NULL