¿Cómo convierto este SQL complejo en una consulta de modelo de Django?

EDITAR: Logré reformar la solución usando subconsultas de Django.

Podemos traducir la consulta a Django ORM usando Django aggregates with SubQuery expressions :

Cree una subconsulta para recuperar el close más bajo por cada 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')
```
- Desglose:
  - filter el conjunto de consultas para obtener solo las acciones con trading_date >= '2017-05-04' .
  - "AGRUPAR POR" stock__symbol (ejemplos de group by en Djnago:GROUP BY ... MIN/MAX , GROUP BY ... COUNT/SUM ).
  - annotate el más bajo (low ) precio a cada elemento.
  - filter el conjunto de consultas nuevamente para obtener solo los objetos con un low campo que aparece en trading_date >= '2018-04-30' .
- Resultado intermedio:
  
  Aunque no podemos obtener un resultado en esta etapa, la subconsulta se verá así:
```
[
    {'stock__symbol': 'A', 'low': Decimal('105.00000')},            
    {'stock__symbol': 'C', 'low': Decimal('90.00000')}
]
```
  Nos falta la trading_date .

Utilice la subconsulta para recuperar el StockHistory específico objetos:

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')

Desglose:
- lows.values('stock__symbol') y lows.values('low') recuperan los valores respectivos de la subconsulta.
- filter el conjunto de consultas contra los lows valores de subconsulta. También filter contra la fecha especificada para eliminar el close bajo precios anteriores a esa fecha.
- Obtener los values especificados .
- Ordene el resultado por stock__symbol (por defecto ascending ).

Resultado:

[
    {
        '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'
    }
]