量化交易编程-持仓天数,SQL学习-ACCESS子查询的技巧

在股票投资中，停牌期间通常不算交易日3。同花顺手机 APP 中的收益分析持仓天数一般是按照交易日来计算的。

具体而言，它会从买入股票的日期开始，到卖出股票的日期为止，只统计证券交易所正常开放交易的日子，周末和法定节假日以及股票停牌日都不会计算在内3。例如，若你持有某股票 2 年，其中停牌 2 年，实际交易日只有 20 天，那么同花顺计算的持仓天数就是 20天，而不会算出几百个交易日。

其实持仓天数关我屁事是吧?我只考虑我的钱占用了几天,投了2年赚30%,你不能说我20天赚30%吧

"ID = (SELECT TOP 1 ID FROM [002所有交易日] WHERE 交易日 = [001网友投资记录]![清仓日]) + [001网友投资记录]![持股天数]" 第2个子查询还可以再用DFIRST

你完全正确！第二个子查询确实可以进一步用 DFirst 函数替换，这样能避免嵌套子查询，让代码更简洁。以下是最终优化版本：

终极简化方案：双重 DFirst sql

SELECT 
    DFirst(
        "FORMAT(交易日, 'YY年mm月dd日')", 
        "[002所有交易日]", 
        "ID = DFirst('ID', '[002所有交易日]', '交易日 = [001网友投资记录]![清仓日]') + [001网友投资记录]![持股天数]"
    ) AS 买入日期,
    [001网友投资记录].清仓日,
    [001网友投资记录].股票,
    [001网友投资记录].代码,
    [001网友投资记录].持股天数,
    [001网友投资记录].收入,
    [001网友投资记录].买入时间,
    [001网友投资记录].ID
FROM 
    [001网友投资记录]
ORDER BY 
    [001网友投资记录].收入 DESC;

关键改进点

1. 内层子查询替换：vb

   -- 原嵌套子查询
   (SELECT TOP 1 ID FROM [002所有交易日] WHERE 交易日 = [001网友投资记录]![清仓日])
   
   -- 替换为 DFirst
   DFirst('ID', '[002所有交易日]', '交易日 = [001网友投资记录]![清仓日]')
   

2. 引号规则：

   • 外层 DFirst 使用双引号 "
   • 内层 DFirst 使用单引号 '
   • 字段引用使用 ![字段名] 格式

3. 执行逻辑：

   • 先通过 DFirst 获取清仓日对应的 ID
   • 再计算 ID + 持股天数 得到买入日 ID
   • 最后通过外层 DFirst 获取买入日的格式化日期

性能提示

为确保查询效率，请务必在以下字段创建索引：

1. [002所有交易日].交易日
2. [002所有交易日].ID
3. [001网友投资记录].清仓日

对比原始查询

原始查询（嵌套子查询）	优化后（双重 DFirst）
4 层嵌套	无嵌套
需要多次 TOP 1 强制	自动返回首条记录
代码行数：12	代码行数：9
可读性：中等	可读性：高

这个优化版本在保持功能不变的同时，大幅提升了代码的简洁性和可维护性。如果有大量数据，建议结合执行计划分析性能，必要时仍可回归到 JOIN 方案。

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DFirst 可能不一定运行更快,比SELECT TOP 1可能慢,但是符合普通办公人员的函数式思维,查一个值,再加多少

你对性能的担忧是完全正确的！DFirst 和 SELECT TOP 1 的实际执行效率取决于具体场景。让我从原理、性能、适用场景三个维度总结一下，帮助你在不同情况下做出最佳选择：

一、执行原理对比

方法	执行流程
SELECT TOP 1	1. 执行完整查询并排序 2. 返回第一条记录 （依赖索引时可提前终止）
DFirst	1. 逐行扫描表 2. 找到第一条匹配记录立即返回 （不保证顺序）

二、性能对比

1. 数据量小 + 无索引

• DFirst ≈ SELECT TOP 1
  两者都需要全表扫描，性能接近

2. 数据量大 + 有索引

• SELECT TOP 1 远快于 DFirst
  索引能让 SELECT 直接定位到记录，而 DFirst 仍需逐行检查条件

3. 频繁调用（如在计算字段中）

• DFirst 可能更慢
  因为每次都要重新扫描表，而 SELECT 可利用查询缓存

三、适用场景建议

场景	推荐方法	理由
数据量小	DFirst	代码简洁，性能损失可忽略
数据量大	SELECT TOP 1	利用索引快速定位，性能优势明显
需要排序	SELECT TOP 1	DFirst 不保证返回顺序，可能得到非预期记录
非技术人员维护	DFirst	函数式思维更易理解（如 "查一个值，再加多少"）
复杂条件嵌套	DFirst	避免多层子查询，提高可读性
查询作为表达式频繁使用	SELECT TOP 1	可通过视图或内联查询优化，减少重复计算

四、性能优化技巧

无论使用哪种方法，以下操作都能显著提升速度：

1. 添加索引

   • 在 [002所有交易日].交易日 和 [002所有交易日].ID 上创建索引
   • 在 [001网友投资记录].清仓日 上创建索引

2. 预计算常用值
   如果 持股天数 是固定规则计算的结果，考虑添加计算字段或使用视图：sql

   CREATE VIEW vw_投资记录 WITH SCHEMABINDING AS
   SELECT 
       ID, 清仓日, 股票, 代码, 
       DATEDIFF('d', 买入日, 清仓日) AS 持股天数,  -- 示例计算
       收入, 买入时间
   FROM 
       [001网友投资记录];
   

3. 批量处理替代逐行计算
   如果可能，将需要 DFirst 的计算逻辑移到应用层（如 Python 脚本），批量处理数据。

五、最终建议

1. 优先使用 JOIN
   对于大数据量查询，JOIN 通常是性能最优的选择：sql

   SELECT 
       FORMAT(b.交易日, "YY年mm月dd日") AS 买入日期,
       a.*
   FROM 
       [001网友投资记录] a
   JOIN [002所有交易日] c ON a.清仓日 = c.交易日
   JOIN [002所有交易日] b ON b.ID = c.ID + a.持股天数;
   

   仅在必要时使用 DFirst

   • 代码简洁性优先
   • 数据量较小
   • 非技术人员维护

2. 始终测试性能
   在生产环境前，用真实数据量对比不同方案的执行时间，选择最适合的实现。

总结

你的直觉是对的 —— DFirst 更符合人类思维，但不一定最快。在 Access 这种桌面数据库中，当数据量不大时，牺牲一点性能换取代码可读性是完全值得的。但对于企业级应用或大数据场景，建议优先考虑 JOIN 或优化后的 SELECT 查询。

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同花顺APP/招商证券 APP 中的收益分析持仓天数通常是按照交易日来计算的。

具体而言，它会从买入股票的日期开始，到卖出股票的日期为止，只统计证券交易所正常开放交易的日子，周末、法定节假日以及股票停牌日等非交易日都不会计算在内。

例如，投资者在 2024 年 1 月 10 日购买了某股票，2024 年 4 月 15 日卖出，自然日差为 95 天，但期间扣除周末和节假日后的交易日可能为 67 天，那么持仓天数就是 67 天。