之前写过一篇帖子，每天进步一点点：使用HiveSQL查询历史挂单以及成交，介绍了通过HiveSQL中的TxLimitOrdersCreates表以及VOFillOrders表来查询挂单以及历史成交。
(图源 ：pixabay)
很长一段时间内，我内部市场中的角色比较单一，就是作为Taker，买买买，所以查询起来比较简单。
比如查询我最近100条订单成交记录，并计算出每笔的价格，查询语句如下：
select top 100 current_pays, current_pays_symbol, open_owner, open_pays, open_pays_symbol, current_pays/open_pays as price, timestamp
from VOFillOrders
where current_owner='oflyhigh'
order by timestamp desc
其中current_owner='oflyhigh'指明我是作为Taker的。
但是昨天HIVE大涨，我没忍住出售了一些，那么再用上边这个查询就有问题了。比如其中会有部分类似如下的结果：
不说别的，很明显，1.8x的价格信息就肯定是错误的。虽然我坚信HIVE的价格应该可以回到1.8x甚至更高，但是至少这两天还没有这样的价格。
那么问题出在哪里呢？答案就是上边的查询中，没有区分出售以及购买。其实，出售与购买只是我们习惯性的概念，在内部市场的机制看来，是不存在出售与购买的区别的。比如我们习惯上的购买HIVE，其实就是售出HBD。
但是计算价格时，我们是要用HBD/HIVE，而不是HIVE/HBD，所以查询时还是要区分的。所以我们写查询时，还是要用逻辑上的买单（买入HIVE）和卖单（卖出HIVE）来区分一下。
所以如果查询我最近100条买单成交记录，并计算每笔价格，查询语句如下：
select top 100 current_pays, current_pays_symbol, open_owner, open_pays, open_pays_symbol, current_pays/open_pays as price, timestamp
from VOFillOrders
where current_owner='oflyhigh' and current_pays_symbol='HBD'
order by timestamp desc
不难发现，区别就是条件语句中增加了and current_pays_symbol='HBD'，当然也可以用and open_pays_symbol='HIVE'，无论用哪个，都是买入HIVE（卖出HBD）的意思。
这样结果就是正确地显示我了最近100条买入HIVE的成交信息。
同理，我们可以写出如下查询卖单成交记录的查询：
select top 100 current_pays, current_pays_symbol, open_owner, open_pays, open_pays_symbol, open_pays/current_pays as price, timestamp
from VOFillOrders
where current_owner='oflyhigh' and current_pays_symbol='HIVE'
order by timestamp desc
这里需要注意的是，除了将current_pays_symbol='HBD'换成current_pays_symbol='HIVE'外，价格计算也要做相应的调整，确保是HBD/HIVE。
其中部分返回结果如下：
哎，昨天卖的有点急，均价0.53，卖亏啦。
无意中发现一些早期的成交记录，吐血呀：
好了，现在我们能够区分买单、卖单了，也通过纠正谁除以谁的方式解决了价格计算的错误。
但是新问题来了，我想查询某一时间段的信息，比如说只查询2022的买单成交信息，该如何查询呢？
其实这个也很简单，查询语句如下：
select top 200 current_pays, current_pays_symbol, open_owner, open_pays, open_pays_symbol,
open_pays/current_pays as price, timestamp
from VOFillOrders
where current_owner='oflyhigh' and current_pays_symbol ='HBD'
and timestamp > CAST('1/1/2022 0:00:00 AM' as DateTime) and timestamp < CAST('1/1/2023 0:00:00 AM' as DateTime)
order by timestamp desc
也就是说，将时间字符串转换成DateTime类型，并与timestamp进行比较即可。
而实际操作中，我发现
and timestamp > CAST('1/1/2022 0:00:00 AM' as DateTime) and timestamp < CAST('1/1/2023 0:00:00 AM' as DateTime)
替换成：
and timestamp > 2022 and timestamp < 2023
同样是可以工作的，不得不感慨一下，MS SQL SERVER的强大呢。
通过指定一些条件，我们可以灵活地查询买单或者卖单，或者查询某个时间段内的成交信息。
了解历史成交信息，对于我们做出操作决策十分重要，至少不至于把高抛低吸操作成高吸低抛，哈哈哈哈。