第一个例子

例子：计算每一个股票的统计概况和月回报

首先，随机生成两只股票在三个月的月末股价及月度交易量。

$ id=take(`ABC`XYZ, 6).sort!()
$ time=take(2015.01M..2015.03M,6)
$ price=norm(100,10,3) join norm(50,5,3)
$ volume=norm(2000,400,3) join norm(1000,300,3);
$ data=table(id, time, price.round(2) as price, volume.round(0) as volume);
$ data;

id	time	price	volume
ABC	2015.01M	96.56	1785
ABC	2015.02M	90.07	1861
ABC	2015.03M	88	2155
XYZ	2015.01M	49.95	1253
XYZ	2015.02M	43.19	349
XYZ	2015.03M	47.68	890

然后，计算每个股票的平均，最小和最大值。我们的语法与标准SQL相同。

select avg(volume) as avgVolume, min(volume) as minVolume, max(volume) as maxVolume from data group by id;

id	avgVolume	minVolume	maxVolume
ABC	1933.666667	1785	2155
XYZ	830.666667	349	1253

最后，计算每只股票每月的收益率。context by语句是DolphinDB对标准SQL的扩展之一，使得处理面板数据非常方便。

select id, time, eachPre(ratio, price)-1 as ret from data context by id;

id	time	ret
ABC	2015.01M
ABC	2015.02M	-0.067212
ABC	2015.03M	-0.022982
XYZ	2015.01M
XYZ	2015.02M	-0.135335
XYZ	2015.03M	0.103959