【MySQL必知必会】第11章 使用数据处理函数(学习笔记)

LSTM量化选股实战:从数据清洗到回测归因的工程化闭环 LSTM(长短期记忆网络)是一种专为建模长程依赖而设计的循环神经网络,其门控机制能有效应对金融时序数据的非线性、高噪声与动态演化特性。相比传统统计模型或简单RNN,LSTM在股价趋势建模中展现出更强的鲁棒性与泛化能力,尤其适合处理日频多因子时序信号。其技术价值不仅在于提升预测精度,更在于支撑可归因、可审计的量化策略工程实践——从特征构建、标签定义到滚动回测,每一步都需严防未来信息泄露与过拟合风险。典型应用场景包括A股多因子选股、行业轮动信号生成及Alpha组合优化。本文聚焦LSTM在真实量化场景中的落地难点 阅读详情

函数

函数没有SQL的可移植性强,能运行在多个系统上的代码称为可移植的(portable)

使用函数

  1. 用于处理文本串
  2. 用于在数值数据上进行算术操作
  3. 用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分
  4. 返回DBMS正使用的特殊信息
  5. 文本处理函数Upper()将文本转换为大写,Upper(proname) as newproname
  6. Left()返回串左边的字符,Lower()将串转换为小写
  7. SOUNDEX是一个将任何文本串转换为描述其语音表示的字母数字模式的算法。soundex考虑啦类似的发音字符和音节,使得能对串进行发音比较而不是字母比较
  8. where soundex(name) = soundex(Lie),可以返回Lie、Lee
  9. 日期和时间处理函数,AddDate()增加一个日期(天、周等),Now(),Date(),Time()
  10. 如果要的是日期,请使用Date()
  11. between and可以限定一个日期范围,如where Date(birth) between '1972-10-10' and '2010-11-12'
  12. 数值处理函数,Abs()返回一个数的绝对值,Pi()返回圆周率
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