Hur konverterar jag denna komplexa SQL till en Django-modellfråga?

EDIT: Jag lyckades reformera lösningen med Django-underfrågor.

Vi kan översätta frågan till Django ORM med Djangos aggregates with SubQuery expressions :

Skapa en underfråga för att hämta den lägsta close för varje symbol :
```
from django.db.models import OuterRef, Subquery, Min     

lows = StockHistory.objects.filter(
    stock=OuterRef('stock'), 
    trading_date__gte='2017-05-04'
).values('stock__symbol')
.annotate(low=Min('close'))
.filter(trading_date__gte='2018-04-30')
```
- Uppdelning:
  - filter frågeuppsättningen för att bara få aktier med trading_date >= '2017-05-04' .
  - "GROUP BY" stock__symbol (exempel på grupp efter i Djnago:GROUP BY ... MIN/MAX , GROUP BY ... COUNT/SUM ).
  - annotate den lägsta (low ) pris för varje element.
  - filter frågeuppsättningen igen för att bara få objekten med en low fält som förekommer på trading_date >= '2018-04-30' .
- Mellanresultat:
  
  Även om vi inte kan få ett resultat i detta skede kommer underfrågan att se ut så här:
```
[
    {'stock__symbol': 'A', 'low': Decimal('105.00000')},            
    {'stock__symbol': 'C', 'low': Decimal('90.00000')}
]
```
  Vi saknar trading_date .

Använd underfrågan för att hämta den specifika StockHistory objekt:

StockHistory.objects.filter(
    stock__symbol=Subquery(lows.values('stock__symbol')),
    close=Subquery(lows.values('low')),
    trading_date__gte='2018-04-30'
).values('stock__symbol', 'trading_date', 'close')
.order_by('stock__symbol')

Uppdelning:
- lows.values('stock__symbol') och lows.values('low') hämtar respektive värden från underfrågan.
- filter frågeuppsättningen mot lows underfråga värden. Även filter mot det angivna datumet för att eliminera låg close priser som inträffade före detta datum.
- Hämta de angivna values .
- Beställ resultatet efter stock__symbol (som standard ascending ).

Resultat:

[
    {
        'close': Decimal('105.00000'), 
        'trading_date': datetime.date(2018, 5, 3), 
        'stock__symbol': 'A'
    }, 
    {
        'close': Decimal('90.00000'), 
        'trading_date': datetime.date(2018, 5, 4), 
        'stock__symbol': 'C'
    }
]