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
