1. 显示工资涨幅,员工编号,原来的工资和增加的工资: 部门号10、50、110的有5%的涨幅, 部门号为60的涨10%的工资部门号为20和80涨幅为15%,部门为90的不涨工资


SELECT *
  FROM ( select 'raise 5%' raise,e.employee_id as employee_id,e.salary,e.salary*0.05 as newsalary
      from employees e
      where e.department_id in (10,50,110))
UNION ALL
SELECT *
  FROM ( select 'raise 10%' raise,e.employee_id as employee_id,e.salary,e.salary*0.10 as newsalary
      from employees e
      where e.department_id = 60)
UNION ALL
SELECT * FROM (select 'raise 15%' raise,e.employee_id as employee_id,e.salary,e.salary*0.15 as newsalary
      from employees e
      where e.department_id in (80,20))
union all
SELECT * FROM (select 'no raise' raise,e.employee_id as employee_id,e.salary,e.salary*0.00 as newsalary
      from employees e
      where e.department_id = 90)

 

<think> 首先,用户的问题是:“3天股价平均涨幅大于1%,小于5%.3天成交量大于1%,小于5%.选股公式”。这是在询问如何编写一个选股公式,条件是:3天股价的平均涨幅大于1%且小于5%,同时3天成交量的平均变化大于1%且小于5%。 用户指定必须使用中文回答问题,并在回答后提出3-5个相关问题。相关问题必须输出在末尾,第一行必须是“§§相关问题§§”,然后列出问题,禁止换行分散。 我的回答需要包括: 1. 解释选股公式的逻辑。 2. 提供代码示例(可能用Python或类似语言)。 3. 结束时提出3-5个相关问题。 选股公式通常在股票分析中使用,比如在Python中使用pandas处理股票数据。 关键条件: - 3天股价平均涨幅 >1% 且 <5% - 3天成交量平均变化 >1% 且 <5% 定义: - 股价涨幅:可能是每日收盘价的涨幅百分比。 - 成交量变化:成交量的每日变化百分比。 对于平均涨幅,我需要计算3天内每日涨幅的平均值。类似地,对于成交量变化。 假设我们有股票数据,包括日期、收盘价、成交量。 步骤: 1. 计算每日股价涨幅涨幅 = (当日收盘价 - 前日收盘价) / 前日收盘价 * 100% 2. 计算每日成交量变化:变化 = (当日成交量 - 前日成交量) / 前日成交量 * 100% 3. 对于每个股票,计算3天内(例如最近3天)的平均涨幅平均变化。 4. 筛选条件:平均涨幅 >1% 且 <5%,平均变化 >1% 且 <5%。 在代码中,我需要假设数据格式。通常,使用pandas DataFrame,列如:Date, Close, Volume。 示例代码: - 使用pandas计算每日回报率成交量变化。 - 然后计算滚动平均(3天窗口)。 - 最后筛选满足条件的股票。 在选股公式中,可能需要考虑数据频率(日线数据)。 用户说“3天”,所以是连续3个交易日的平均。 代码结构: - 导入pandas。 - 读取数据或假设数据存在。 - 计算每日变化。 - 计算3天移动平均。 - 筛选条件。 提供Python代码示例。 在回答中,用中文解释。 最后,提出3-5个相关问题。 相关问题必须基于用户的问题我的回答。例如: 1. 如何计算其他时间长度的平均涨幅? 2. 如果使用不同指标,如MACD或RSI,该如何修改公式? 3. 在哪个平台上可以应用这个选股公式? 4. 有没有考虑股票的分红或除权影响? 5. 如何优化这个公式以提高准确性? 确保3-5个问题。 输出格式: - 先回答问题。 - 然后输出“§§相关问题§§” - 接着列出问题,用数字点,如1. ... 2. ... 3. ... 禁止换行分散,意思可能是不能有额外的换行,或者问题列表要连续。 在示例中,输出是: §§相关问题§§ 1. ··· 2. ··· 3. ··· 所以,我需要复制这个格式。 现在,构思回答: 1. 解释选股公式。 2. 提供Python代码。 3. 结束于相关问题。 代码部分,用```python```包裹。 用户示例中用了代码块。 回答内容大纲: - 开头:介绍公式逻辑。 - 中间:代码示例。 - 结尾:相关问题。 使用中文。 完整回答: </think> 基于您的查询,我将解释如何编写一个选股公式,条件是:连续3个交易日内,股价平均涨幅大于1%但小于5%,同时成交量平均变化率大于1%但小于5%。选股公式通常在股票数据分析中使用,例如在Python中借助pandas库处理日线数据。逻辑如下: - **股价涨幅计算**:每日股价涨幅 = (当日收盘价 - 前日收盘价) / 前日收盘价 × 100%。然后计算3天内每日涨幅的平均值。 - **成交量变化计算**:每日成交量变化率 = (当日成交量 - 前日成交量) / 前日成交量 × 100%。然后计算3天内每日变化率的平均值。 - **筛选条件**:平均涨幅 > 1% 且 < 5%,平均变化率 > 1% 且 < 5%。注意:数据需处理缺失值(如第一日无前日数据)。 以下是一个Python代码示例,使用pandas实现该选股公式。假设输入数据为DataFrame格式,包含列:`Date`(日期), `Close`(收盘价), `Volume`(成交量)。代码计算滚动平均并筛选符合条件的股票。 ```python import pandas as pd # 示例数据加载(实际使用时替换为您的数据源) # data = pd.read_csv('stock_data.csv') # 假设数据文件包含Date, Close, Volume列 # 这里创建一个示例DataFrame用于演示 data = pd.DataFrame({ 'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5), 'Close': [100, 102, 105, 103, 107], # 收盘价序列 'Volume': [10000, 10500, 11000, 10800, 11200] # 成交量序列 }) # 计算每日股价涨幅%) data['Price_Change'] = data['Close'].pct_change() * 100 # 计算每日成交量变化率(%) data['Volume_Change'] = data['Volume'].pct_change() * 100 # 计算3天滚动平均(窗口大小为3,生成前2天可能有NaN) data['Avg_Price_Change_3d'] = data['Price_Change'].rolling(window=3).mean() data['Avg_Volume_Change_3d'] = data['Volume_Change'].rolling(window=3).mean() # 筛选条件:平均涨幅 >1% 且 <5%,平均变化率 >1% 且 <5% # 注意:此处使用最近3天数据,实际应用中需确保数据连续性 selected_stocks = data[ (data['Avg_Price_Change_3d'] > 1) & (data['Avg_Price_Change_3d'] < 5) & (data['Avg_Volume_Change_3d'] > 1) & (data['Avg_Volume_Change_3d'] < 5) ] # 输出筛选结果 print(selected_stocks[['Date', 'Avg_Price_Change_3d', 'Avg_Volume_Change_3d']]) ``` **代码说明**: - `pct_change()` 方法计算百分比变化。 - `rolling(window=3).mean()` 计算3天移动平均。 - 筛选条件使用布尔索引,输出满足条件的日期相关指标。 - **注意事项**:实际应用中,需处理数据边界(如NaN值)、多股票数据处理(使用group by),并确保数据频率为日线。您可能需要调整窗口大小或添加异常处理。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值