窗口函数在金融数据分析中高效解决时序计算、风险监控和绩效归因等问题，不改变行数且可灵活引用历史或未来数据；具体应用于滚动收益率与波动率计算、异常交易识别、客户资产变动分群及多因子组合归因。
窗口函数在 金融 数据分析中特别实用，能高效解决时序计算、风险监控和绩效归因等典型问题，关键是它不改变原始行数，还能灵活引用历史或未来数据。
计算滚动收益率与波动率
金融分析常需滚动计算日收益、年化波动率或夏普比率。用 AVG()、STDDEV() 配合 ROWS BETWEEN 可轻松实现 20 日、60 日等窗口统计。
- 例如：对某只股票每日收盘价，先用 LAG(close, 1) OVER (PARTITION BY stock_code ORDER BY trade_date) 算日涨跌幅，再套一层 AVG(return) OVER (PARTITION BY stock_code ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN 19 PRECEDING AND CURRENT ROW) 得 20 日平均收益
- 波动率同理：用 STDDEV(return) OVER (…) 后乘以 SQRT(252) 即得年化标准差
- 注意按股票代码和交易日期双重排序，避免跨票混淆；日期必须严格去重且连续，否则窗口可能“跳空”
识别异常交易与风控信号
实时监测单日成交额突增、价格偏离均值过多等异常行为，依赖窗口函数快速生成动态阈值。
- 比如：计算每只基金每日净申赎量的 30 日均值和两倍标准差，用 ABS(net_inflow – AVG(net_inflow) OVER (…)) > 2 * STDDEV(net_inflow) OVER (…) 标记异常日
- 结合 RANK() OVER (PARTITION BY trade_date ORDER BY turnover DESC) 可快速定位当日成交额 TOP5 个股，辅助盘后复盘
- 慎用RANGE（按值分窗），金融时间序列更推荐ROWS（按行数），避免因停牌、节假日导致窗口范围失真
客户资产变动与生命周期分群
银行 / 券商需跟踪客户 AUM（资产管理规模）趋势，划分成长型、流失型等客群，窗口函数可一次性产出多期对比指标。
- 用 FIRST_VALUE(aum) OVER (PARTITION BY cust_id ORDER BY report_date) 取开户首期资产，LAST_VALUE(aum) OVER (…)取最新值，差值即总变动
- 叠加 LEAD(aum, 3) OVER (…) 预判三个月后趋势，若连续三期下滑且跌破 6 个月均值，自动标记为潜在流失客户
- 注意 LAST_VALUE 默认不包含当前行，需显式加ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
多因子组合归因与权重调整
量化策略回测中，需按行业、风格因子分组计算收益贡献，再动态调整组合权重，窗口函数可替代大量自连接和子查询。
- 例如：先按 industry 分组，用 SUM(stock_return * weight) OVER (PARTITION BY industry) 算行业收益，再用 SUM(…) OVER () 算全市场基准，二者差值即行业超额
- 调仓逻辑中，用 PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY factor_score) 将股票按质量打十分位，前 10% 自动提升权重，后 10% 限制持仓上限
- 涉及多层嵌套（如先分行业再分市值）时，建议用 CTE 拆解，避免 OVER 子句过长难维护
