Come posso convertire questo SQL complesso in una query del modello Django?

MODIFICA: Sono riuscito a riformare la soluzione utilizzando le sottoquery di Django.

Possiamo tradurre la query in Django ORM utilizzando aggregates with SubQuery expressions :

Crea una sottoquery per recuperare la close più bassa per ogni 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')
```
- Ripartizione:
  - filter il set di query per ottenere solo le azioni con trading_date >= '2017-05-04' .
  - "GRUPPO PER" stock__symbol (esempi di group by in Djnago:GROUP BY ... MIN/MAX , GROUP BY ... COUNT/SUM ).
  - annotate il più basso (low ) prezzo per ogni elemento.
  - filter il queryset di nuovo per ottenere solo gli oggetti con un low campo che si verifica il trading_date >= '2018-04-30' .
- Risultato intermedio:
  
  Anche se non possiamo ottenere un risultato in questa fase, la sottoquery sarà simile a questa:
```
[
    {'stock__symbol': 'A', 'low': Decimal('105.00000')},            
    {'stock__symbol': 'C', 'low': Decimal('90.00000')}
]
```
  Manca il trading_date .

Utilizza la sottoquery per recuperare la specifica StockHistory oggetti:

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')

Ripartizione:
- lows.values('stock__symbol') e lows.values('low') recuperano i rispettivi valori dalla sottoquery.
- filter il set di query contro i lows valori di sottoquery. Anche filter rispetto alla data specificata per eliminare la close bassa prezzi avvenuti prima di tale data.
- Ottieni i values specificati .
- Ordina il risultato per stock__symbol (per impostazione predefinita ascending ).

Risultato:

[
    {
        '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'
    }
]