Iteracja przez rekordy PostgreSQL. Jak odwołać się do danych z następnego wiersza?

Zasadniczo musisz poznać podstawy , zanim zaczniesz zadawać pytania.
Przeczytaj doskonałą instrukcję o CREATE FUNCTION , PL/pgSQL i funkcje SQL .

Główne punkty, dlaczego przykład jest nonsensem

• Po pierwsze, nie możesz oddać identyfikatora tak jak ty. Nie można sparametryzować identyfikatorów w zwykłym języku SQL. Potrzebujesz dynamiczny SQL w tym celu.
  Oczywiście tak naprawdę nie jest to potrzebne, zgodnie z Twoimi wymaganiami. W grę wchodzi tylko jeden stół. Nie ma sensu próbować go sparametryzować.

• Nie używaj nazw typów jako identyfikatorów. Używam _date zamiast date jako nazwę parametru i zmieniono nazwę kolumny tabeli na asset_date . ALTER zgodnie z definicją tabeli.

• Funkcja pobierająca dane z tabeli nigdy nie może być IMMUTABLE . Przeczytaj instrukcję.

• Mieszasz składnię SQL z elementami plpgsql w bezsensowny sposób. WITH jest częścią SELECT instrukcja i nie może być mieszana ze strukturami kontrolnymi plpgsql, takimi jak LOOP lub IF .

Właściwe działanie

Właściwa funkcja może wyglądać tak (jeden z wielu sposobów):

CREATE FUNCTION percentage_change_func(_asset_symbol text)
  RETURNS TABLE(asset_date date, price numeric, pct_change numeric) AS
$func$
DECLARE
   last_price numeric;
BEGIN

FOR asset_date, price IN
   SELECT a.asset_date, a.price
   FROM   asset_histories a
   WHERE  a.asset_symbol = _asset_symbol 
   ORDER  BY a.asset_date  -- traverse ascending
LOOP
   pct_change := price / last_price; -- NULL if last_price is NULL
   RETURN NEXT;
   last_price := price;
END LOOP;

END
$func$ LANGUAGE plpgsql STABLE

Wydajność nie powinna być taka zła, ale to tylko bezsensowna komplikacja.

Właściwe rozwiązanie:zwykłe zapytanie

Najprostszym (i prawdopodobnie najszybszym) sposobem byłoby użycie funkcji okna lag() :

SELECT asset_date, price
      ,price / lag(price) OVER (ORDER BY asset_date) AS pct_change
FROM   asset_histories
WHERE  asset_symbol = _asset_symbol 
ORDER  BY asset_date;

Odchylenie standardowe

Zgodnie z Twoim późniejszym komentarzem, chcesz obliczyć liczby statystyczne, takie jak odchylenie standardowe.
Istnieją dedykowane funkcje agregujące dla statystyk w PostgreSQL.