# Dotnet - 待归类（pending）

暂未归入正式模块、待进一步分类的 AnalyseNG.NET 函数。

## `toHttpPostdata(v, data_mode)`

声明：function

根据数据模式转换为字符串格式

| 参数        | 类型    | 说明            |
| ----------- | ------- | --------------- |
| `v`         | integer | 整数,数据       |
| `data_mode` | string  | 字符串,数据模式 |

返回：string

### 示例

```tsl
// 转换json格式数据。
v := array("Type": 1, "IDs": array("SZ000001"), "SUBs": array("date_s", "price"));
mode := "json";
return toHttpPostdata(v, mode);
// 结果：{"Type":1,"IDs":["SZ000001"],"SUBs":["date_s","price"]}
```

## `pn_StockArr()`

声明：function

当前成分股。

返回：string

## `InfoTest_()`

声明：function

获得国海基金-常用的财务数据

返回：array

## `PN_ActualDate()`

声明：function

系统当前日期。

返回：string|datetime

## `Pn_IndexID()`

声明：function

市场指数代码。

返回：string

## `TSB_Data1(bk_names, beg_t, end_t, buy_cond, top_n, holding)`

声明：function

买卖记录

| 参数       | 类型     | 说明                             |
| ---------- | -------- | -------------------------------- |
| `bk_names` | string   | 字符串，以分号分割，板块名称列表 |
| `beg_t`    | datetime | 日期型时间，开始时间             |
| `end_t`    | datetime | 日期型时间，截止日期             |
| `buy_cond` | any      | 表达式，买入条件                 |
| `top_n`    | any      | 整数，返回个数                   |
| `holding`  | any      | 整数，持有天数                   |

返回：array

## `TSB_Data2(bk_names, beg_t, end_t)`

声明：function

返回板块的指数涨幅，采用总股本加权

| 参数       | 类型     | 说明                             |
| ---------- | -------- | -------------------------------- |
| `bk_names` | string   | 字符串，以分号分割，板块名称列表 |
| `beg_t`    | datetime | 日期型时间，验证开始时间         |
| `end_t`    | datetime | 日期型时间，验证截止日期         |

返回：array

## `TE_ExtremeSummary(subtotals, cycle)`

声明：function

组合/单券极端交易情况统计,功能： 对交易小计数据，按累计收益率进行极端情况统计，包括以下几个方面 最大连盈次数、最大连亏次数， 最大连盈幅度(%)、最大连亏幅度(%)， 最大单次盈利(%)、最大单次亏损(%)， 最大连盈时间、最大连亏时间 详细说明见下述文档的极端评价： 《深圳天软科技-应用专题-策略评价01：天软交易策略评价框架TSTradingEvaluation》

| 参数        | 类型 | 说明                                                                                                             |
| ----------- | ---- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `subtotals` | any  | 数组,交易小计数据；字段必须包含；开仓时间:(datetime)；平仓时间:(datetime)；持仓时间:(real)；累计收益率(%):(real) |
| `cycle`     | any  | 周期，用于计算持续时间                                                                                           |

返回：array

## `TE_MatchOCTradeData(talltradedata, flag, returntype, pfinfodata)`

声明：function

每笔交易的开平仓匹配,功能： 对交易明细按券&交易方向进行开平仓自动匹配处理（以开仓数据为基准） 匹配规则：提供先建先平及先建后平方式 详细说明请见文末FAQ： 《深圳天软科技-应用专题-策略评价01：天软交易策略评价框架TSTradingEvaluation》

| 参数            | 类型 | 说明                                                                                                                                                                                         |
| --------------- | ---- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `talltradedata` | any  | 数组,交易明细数据；字段必须包含标准的回测中交易明细字段；字段包含:截止日,代码,名称,方向,动作,乘数,保证金比例(%),；成交价,成交量,费率(%),成交金额（税前）,费用,成交金额,备注                  |
| `flag`          | any  | 整型,平仓方式; 0:先建先平（默认）；1:后建先平                                                                                                                                                |
| `returntype`    | any  | 整型,返回匹配结果类型;；1:全部匹配结果（包含不完整）（默认）；2:仅含完整匹配的结果                                                                                                           |
| `pfinfodata`    | any  | 数组,回测初始化信息，重新获取交易明细时设置回测属性；1)分红再投资:0:不参与；1:参与再投资（默认）；2)自动参与配股:0:不参与；1:参与（默认）；3)货币基金自动分红再投资:0:不参与；1:参与（默认） |

返回：array

## `TSTrade_CalCC(end_t, tp_gp, tjy)`

声明：function

TSTrade_CalCC 相关函数。

| 参数    | 类型     | 说明                   |
| ------- | -------- | ---------------------- |
| `end_t` | datetime | 日期型时间，截止日     |
| `tp_gp` | array    | 数据表类型，昨持仓     |
| `tjy`   | array    | 数据表类型，今交易数据 |

返回：array

## `Ts_sampevalutelib(return_value)`

声明：function

中间函数，测试数据示例

| 参数           | 类型  | 说明             |
| -------------- | ----- | ---------------- |
| `return_value` | array | 返回一个数据示例 |

返回：array

## `CheckInPutData_UP(t)`

声明：function

自定义权重字段完整性检查

| 参数 | 类型  | 说明   |
| ---- | ----- | ------ |
| `t`  | array | 数据表 |

返回：bool

## `ZxCompareReturn_Pgm(beg_year, end_year, _type, info_id_arr)`

声明：function

返回区间财务指标纵比值，数据类型为数据表

| 参数          | 类型  | 说明                   |
| ------------- | ----- | ---------------------- |
| `beg_year`    | any   | 整数，起止年限         |
| `end_year`    | any   | 整数，截止年限         |
| `_type`       | any   | 用户自定义，报告期类型 |
| `info_id_arr` | array | 基本面数据，基本面内容 |

返回：any

## `EBIDAvsMainIncome_12(r_date)`

声明：function

返回最近12个月的税息折旧及摊销前利润。 （1）最近12个月的税息折旧及摊销前利润=EBITDA/最近12个月的主营收入。 （2）EBITDA=EBIT+新增折旧。 （3）计算报告期RDate的EBIT（三种计算方法，参考EBIT_12）v1； （4）从合并资产负债表中取报告期Rdate和去年同期的累计折旧v2、v3； （5）EBITDA=v1+v2-v3。

| 参数     | 类型     | 说明                                    |
| -------- | -------- | --------------------------------------- |
| `r_date` | datetime | 整数，报告期；；Type:整数，EBIT计算方法 |

返回：float

## `pmstand_array(v)`

声明：function

参数转化为一维数组，参数格式兼容

| 参数 | 类型 | 说明                                   |
| ---- | ---- | -------------------------------------- |
| `v`  | any  | 转化参数，字符串或者实数，一维数组亦可 |

返回：array

## `QueryTopNByField_II(stock_arr, beg_t, end_t, sort_by, sort_order, return_number)`

声明：function

指标前N名（区间）。

| 参数            | 类型     | 说明                                   |
| --------------- | -------- | -------------------------------------- |
| `stock_arr`     | array    | 数组。股票列表。                       |
| `beg_t`         | datetime | 日期。开始日期。                       |
| `end_t`         | datetime | 日期。截止日期。                       |
| `sort_by`       | any      | 整数。排序字段，取值如下:              |
| `sort_order`    | any      | 整数。排序方法，1表示正序，0表示逆序。 |
| `return_number` | any      | 整数。返回个数。                       |

返回：array

## `S_3(beg_y, end_y, r_date_type)`

声明：function

返回指定证券列表指定年份区间的现金流指标数据。

| 参数          | 类型 | 说明             |
| ------------- | ---- | ---------------- |
| `beg_y`       | any  | 整型，起始年份   |
| `end_y`       | any  | 整型，截止年份   |
| `r_date_type` | any  | 整型，报告期类型 |

返回：array

## `pg_1(t)`

声明：function

数据表指标得分详情。

| 参数 | 类型  | 说明           |
| ---- | ----- | -------------- |
| `t`  | array | 数组。数据表。 |

返回：array

## `ZBCompare_Call(stock_arr, beg_year, end_year, r_date_type, info_id_arr, show_style, three_dim_type, unit_type)`

声明：function

股票列表报告期主要财务数据对比（纵比）。

| 参数             | 类型  | 说明                              |
| ---------------- | ----- | --------------------------------- |
| `stock_arr`      | array | 数组。股票列表。                  |
| `beg_year`       | any   | 整数。起始年限。                  |
| `end_year`       | any   | 整数。截止年限。                  |
| `r_date_type`    | any   | 整数。报告期类型，取值如下:       |
| `info_id_arr`    | array | 数组。基本面数组。                |
| `show_style`     | any   | 整数。显示设置，取值如下:         |
| `three_dim_type` | any   | 整数。三维表格显示格式，取值如下: |
| `unit_type`      | any   | 整数。显示单位，取值如下:         |

返回：array

## `HxCompare_Call(stock_arr, r_date, info_id_arr, show_style, two_dim_type, unit_type)`

声明：function

股票列表报告期主要财务数据对比（横向）。

| 参数           | 类型     | 说明                      |
| -------------- | -------- | ------------------------- |
| `stock_arr`    | array    | 数组。股票列表。          |
| `r_date`       | datetime | 整数。报告期。            |
| `info_id_arr`  | array    | 数组。基本面数组。        |
| `show_style`   | any      | 整数。显示设置，取值如下: |
| `two_dim_type` | any      | 整数。显示格式，取值如下: |
| `unit_type`    | any      | 整数。显示单位，取值如下: |

返回：array

## `hd_Public(b_kname, begt, endt)`

声明：function

采用公用函数中的行情提取函数教学函数，提取板块Bkname中的证券代码，返回每个证券由开始日Begt到截止日Endt的相关行情数据。与系统参数(周期、复权等相关)。

| 参数      | 类型 | 说明                 |
| --------- | ---- | -------------------- |
| `b_kname` | any  | 市场和板块，板块名称 |
| `begt`    | any  | 日期,开始日期        |
| `endt`    | any  | 日期,截止日期        |

返回：any

## `es_Operator()`

声明：function

TSL语法基本教学函数。函数本身介绍了算术运算、关系运算、逻辑运算、自加(减)。

返回：any

## `es_FuncCall()`

声明：function

TSL语法基本教学函数。函数本身定义了一个数组a,返回a的字段个数。

返回：array

## `es_return()`

声明：function

return()函数教学函数。函数本身介绍了返回实数、布尔类型、数组的三种返回。

返回：array

## `for_Downto()`

声明：function

for循环语句教学函数。对nI自100向0循环，对所有的奇数累积求和。

返回：any

## `Demo_na_Error()`

声明：function

na_errormsg ()函数教学函数。依据se_Gauss()函数传递的插值错误代码，返回数值分析插值错误信息。

返回：string

## `roundTo5(v)`

声明：function

.5处理

| 参数 | 类型 | 说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| `v`  | real | 实数 |

返回：real

### 示例

```tsl
return roundTo5(0.35);
// 结果：0.5
```

## `divValue(v1, v2)`

声明：function

除法运算。

| 参数 | 类型 | 说明         |
| ---- | ---- | ------------ |
| `v1` | real | 实数，被除数 |
| `v2` | real | 实数，除数   |

返回：real

### 示例

```tsl
return divValue(8, 2);
// 返回：4
```

## `LeastSquares_CurveFitting(factors, y_values)`

声明：function

执行最小二乘曲线拟合；当 `y_values` 中存在 `nil` 或 `nan` 时，跳过对应位置后计算。

| 参数       | 类型  | 说明         |
| ---------- | ----- | ------------ |
| `factors`  | array | 拟合因子矩阵 |
| `y_values` | array | 目标值序列   |

返回：array

## `hexToString(str)`

声明：function

stm用户数据名称转码(十六进制)。

| 参数  | 类型   | 说明                       |
| ----- | ------ | -------------------------- |
| `str` | string | 字符串类型，十六进制字符串 |

返回：string

### 示例

```tsl
// 将用户数据名转化为可读串
str := 'hex_74657374646174613031.stm';
return hexToString(str); // 返回testdata01
```

## `dumies_decode(dumiesdata)`

声明：function

虚拟变量矩阵解构，根据所给的虚拟变量矩阵返回分类变量结果

| 参数         | 类型  | 说明                       |
| ------------ | ----- | -------------------------- |
| `dumiesdata` | array | 二维数字数组，虚拟变量矩阵 |

返回：array

## `get_dummies(a, uniques)`

声明：function

1、根据指定的分类变量，生成虚拟变量/指示变量（dummy/indicator）虚设变量/名义变量/哑 变量，也有称之为one_hot编码，离散特征值二值化 2、如果a中含Nan值，排到uniques的末尾

| 参数      | 类型  | 说明                                      |
| --------- | ----- | ----------------------------------------- |
| `a`       | array | 一维数组，指定的分类变量                  |
| `uniques` | array | 一维数组，中间结果:输出各列对应的分类变量 |

返回：array

## `get_dummies2(a)`

声明：function

1、根据指定的分类变量，生成虚拟变量/指示变量（dummy/indicator）虚设变量/名义变量/哑 变量，也有称之为one_hot编码，离散特征值二值化 2、a中的元素必须都可以做为数组下标，否则请使用get_dummies

| 参数 | 类型  | 说明                     |
| ---- | ----- | ------------------------ |
| `a`  | array | 一维数组，指定的分类变量 |

返回：array

## `TwoRDateCompare_M1(t1, t2, r_date, r_date2, key_field, from_col, to_col, show_g_value, show_g_percent)`

声明：function

返回2个数据同比比较的结果。

| 参数             | 类型     | 说明                       |
| ---------------- | -------- | -------------------------- |
| `t1`             | array    | 数组类型，数据1            |
| `t2`             | array    | 数组类型，数据2            |
| `r_date`         | datetime | 报告期类型，报告期         |
| `r_date2`        | any      | 报告期类型，同比报告期     |
| `key_field`      | string   | 字符串类型，关键字         |
| `from_col`       | any      | 整型，要显示变比的开始列号 |
| `to_col`         | any      | 整型，要显示变比的截止列号 |
| `show_g_value`   | bool     | 布尔类型，显示变动         |
| `show_g_percent` | bool     | 布尔类型，显示变比(%)      |

返回：array

## `Pivot_table(t, index, vals, aggfunc, aggfuncnames)`

声明：function

分组、透视、汇总 1、vals 未指定时，代表对所有除index、columns 指定字段之外的所有字段计算 2、aggfunc 不同含义及设定方法： a、所有字段，统一函数 aggfunc := "avg" 注：代表对vals中所有字段进行计算 b、所有字段，多个函数 aggfunc := array("avg","max"); c、指定字段，指定函数 aggfunc := array("fielda":"avg","filedb":("avg","max")); 注：指定字段时，必须是vals的子集，否则报错。 3、支持匿名函数、与函数指针，其中: a、匿名函数默认命名为"匿名" b、函数指针通过functioninfo得到函数名称 4、aggfunc中支持 a、所有 TS_SQL 聚合函数：e.g:"avg"(avgof),"sum"(sumof) b、内置函数： "\_details": 分组详情 "\_first": 第一个 "\_last": 最后一个 c、自定义函数中使用关键字thisgroup 得到当前分组数据。 5、index/columns中字段值含有nill等不可设为索引。 6、aggfuncnames：给aggfunc定义名称。

| 参数           | 类型   | 说明                           |
| -------------- | ------ | ------------------------------ |
| `t`            | array  | 数组，数据表                   |
| `index`        | string | array                          |
| `vals`         | string | array                          |
| `aggfunc`      | string | string 值汇总函数              |
| `aggfuncnames` | array  | 数组，自定义汇总函数名称对照表 |

返回：string

## `Standarize_II(sample, leib)`

声明：function

数据预处理，对二维数字数组进行标准化化处理；行：样本个数;列：因子个数.

| 参数     | 类型  | 说明              |
| -------- | ----- | ----------------- |
| `sample` | array | 二维数字数组 样本 |
| `leib`   | any   | Int 标准化类型    |

返回：array

## `NW_Adjustment_Simplification(y, alpha, al)`

声明：function

在单因子有效性的检验中，进行检验的往往是组合收益率序列或者因子收益率序列在 时序上是否显著异于零，这一过程本身并不涉及回归过程，因此无法直接使用上一节中介绍的调整方法。然而，我们知道组合收益或者因子收益在时序上极有可能存在异方差和自相关特性，因此在计算序列标准误时，必须对其进行 Newey-West 调整，从而得到其标准差的一致性估计，进而得到更稳健的 t 值。 关于这个问题Bali et al(2016)指出对于单个因子收益率序列的显著性检验，我们可以将其转换为一个简单的线性回归模型：将 1 作为自变量，将因子收益率作为因变量，进行回归得到残差变量。此时残差项即为因子收益率减去它在时间序列上的均值。把残差项和X=1代入即可得到简化的结果，对Q的估计形式如下：QNW-Simple=1Tt=1Tet2+l=1Lt=l+1Twletet-l 其中，wl=1-l1+L 这里的Q实际上不是矩阵，只是一个数。 将Q代入Cov\[β\*\]中就可以求出收益率方差的估计，之后就可以进行T检验了。σ2=QNW-Simple/T

| 参数    | 类型  | 说明                                                                                  |
| ------- | ----- | ------------------------------------------------------------------------------------- |
| `y`     | array | 一维数字数组, 因变量                                                                  |
| `alpha` | float | 实数，显著性水平，应为0到1之间的值，默认0.05                                          |
| `al`    | any   | 整数，自相关最大滞后阶数，可缺省，默认用Newey and West (1994)?提出的方法计算，至少为1 |

返回：array

## `Robustfit_M(y, x, alpha, constant, wfun, tune, options)`

声明：function

基于M估计的稳健回归及其检验

| 参数       | 类型   | 说明                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
| ---------- | ------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `y`        | array  | 一维数字数组，因变量                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
| `x`        | array  | 二维数字数组，自变量                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
| `alpha`    | float  | 实数，显著性水平                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
| `constant` | bool   | object                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
| `wfun`     | string | 字符串，权重函数                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
| `tune`     | float  | 实数，调节常数                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |
| `options`  | array  | 可选项，数组类型，格式为array( 'maxiter':最大迭代次数, 'tol':标准误差, 'ifregtest':是否返回回归检验)，默认值为array('maxiter':50, 'tol':1e-6, 'ifregtest':True)。其中'maxiter'、'tol'与迭代优化相关，分别表示最大迭代次数与相邻两次迭代的标准误差；'ifregtest'是布尔类型，控制输出结果是否返回回归检验，若为真，其回归检验指标使用加权最小二乘的回归检验，可参考Regression_WLS。 |

返回：array

## `LnRegression_CallBack(x)`

声明：function

Ln(x)回归回调函数

| 参数 | 类型  | 说明             |
| ---- | ----- | ---------------- |
| `x`  | array | 二维数字数组类型 |

返回：array

## `MultipleRegression_CallBack(x)`

声明：function

多元线性回归的回调函数

| 参数 | 类型  | 说明             |
| ---- | ----- | ---------------- |
| `x`  | array | 二维数字数组类型 |

返回：array

## `PolynomialRegression_Pgm(x, y, m)`

声明：function

多项式回归测试

| 参数 | 类型  | 说明                   |
| ---- | ----- | ---------------------- |
| `x`  | array | 一维数字数组类型       |
| `y`  | array | 一维数字数组类型       |
| `m`  | any   | 整数类型，拟合最大阶数 |

返回：array

## `MultipleRegression_Pgm(x, y)`

声明：function

多元线性回归测试

| 参数 | 类型  | 说明             |
| ---- | ----- | ---------------- |
| `x`  | array | 二维数字数组类型 |
| `y`  | array | 一维数字数组类型 |

返回：array

## `MultipleUnLinearRegression_Pgm(x, y, call_back)`

声明：function

多元非线性回归测试

| 参数        | 类型   | 说明                         |
| ----------- | ------ | ---------------------------- |
| `x`         | array  | 二维数字数组类型，观察数据点 |
| `y`         | array  | 一维数字数组类型，观察数据值 |
| `call_back` | string | 字符串类型                   |

返回：array

## `MultiUnLineralRegression_CallBack(x)`

声明：function

多元非线性回归的回调函数

| 参数 | 类型  | 说明             |
| ---- | ----- | ---------------- |
| `x`  | array | 二维数字数组类型 |

返回：array

## `H_J_CallBack(x, r)`

声明：function

H_J算法回调

| 参数 | 类型  | 说明             |
| ---- | ----- | ---------------- |
| `x`  | array | 一维数字数组类型 |
| `r`  | float | 实数类型         |

返回：float

## `RatioValue_Math(v1, v2)`

声明：function

比率（数学分析）。针对除法计算处理，主要是对除0情况的考虑。

| 参数 | 类型  | 说明         |
| ---- | ----- | ------------ |
| `v1` | float | 实数。期末值 |
| `v2` | float | 实数。期初值 |

返回：float

## `Norm_LinearTransform(mu, sigma, a, b)`

声明：function

正态分布线性变换，得到变换后的均值、协方差或方差

| 参数    | 类型  | 说明                                   |
| ------- | ----- | -------------------------------------- |
| `mu`    | array | 实数或二维数组（n\*1），原正态分布均值 |
| `sigma` | array | 实数或二维数组（n\*1），原正态分布方差 |
| `a`     | array | 实数或二维数组（n\*1），线性变换常数项 |
| `b`     | array | 实数或二维数组（n\*1），线性变换系数项 |

返回：array

## `userDataUpLoad(filedir, if_tanscode)`

声明：function

上传用户数据，输入本地用户数据的路径及名称，通过该函数可上传至服务器。

| 参数          | 类型    | 说明                           |
| ------------- | ------- | ------------------------------ |
| `filedir`     | string  | 字符串类型，用户数据路径及名称 |
| `if_tanscode` | integer | 整型，用户名称是否转码         |

返回：string

### 示例

```tsl
// dir为用户本地用户数据的存贮目录
filedir := 'C:\\Users\\xxxx\\Tinysoft\\Analyse.NET\\D254A848\\xxx\\UserDB\\hex_74657374646174613031.stm';
return userDataUpLoad(filedir); // 返回上传结果提示信息。
```

## `transFileName(dir, if_tanscode)`

声明：function

获取本地用户数据列表(仅用于自动存储在本地的STM数据)。

| 参数          | 类型    | 说明                   |
| ------------- | ------- | ---------------------- |
| `dir`         | string  | 字符串类型，路径       |
| `if_tanscode` | integer | 整型，用户名称是否转码 |

返回：array

### 示例

```tsl
// 获取本地用户数据列表
dir := 'C:\\Users\\xxxx\\Tinysoft\\Analyse.NET\\D254A848\\xxx\\UserDB';
return transFileName(dir); // 返回用户数据列表
```

## `delPrecode()`

声明：function

将第一列的8位标准代码转为6位标准代码。注意，该函数主要用于客户端结果处理，不提供给用户程序编辑。

返回：array,tablearray

## `twoDimFormat2()`

声明：function

指标为主（二维表）。注意，该函数主要用于客户端结果处理，不提供给用户程序编辑。

返回：array,tablearray

## `isTwoDim(t)`

声明：function

是否为二维表。注意，该函数主要用于客户端结果处理，不提供给用户程序编辑。

| 参数 | 类型  | 说明           |
| ---- | ----- | -------------- |
| `t`  | array | 任意类型的数据 |

返回：bool

## `transForm(data)`

声明：function

数组转置。注意，该函数主要用于客户端结果处理，不提供给用户程序编辑。

| 参数   | 类型  | 说明           |
| ------ | ----- | -------------- |
| `data` | array | 数据表类型数据 |

返回：integer

## `delPrecodeCallBack(s)`

声明：function

去除证券代码前面的“SH”、“SZ”、“OF”、“BK”标识

| 参数 | 类型   | 说明   |
| ---- | ------ | ------ |
| `s`  | string | 字符串 |

返回：string

### 示例

```tsl
return delPrecodeCallBack('SH600000');
// 结果：’ 600000’
```

## `checkDataCanBeExtract(data)`

声明：function

检查是否存在可展开的数据。

| 参数   | 类型  | 说明           |
| ------ | ----- | -------------- |
| `data` | array | 数据表类型数据 |

返回：integer

## `getDefaultFuncNameByStock(stock_id)`

声明：function

默认函数名，对于不同类型的证券代码，返回的默认函数名称不一致；

| 参数       | 类型   | 说明     |
| ---------- | ------ | -------- |
| `stock_id` | string | 证券代码 |

返回：string

## `getTypeOfStock(stock_id)`

声明：function

证券品种

| 参数       | 类型   | 说明     |
| ---------- | ------ | -------- |
| `stock_id` | string | 证券代码 |

返回：integer

### 示例

```tsl
return getTypeOfStock('OF000001');
// 结果：4
```

## `thisFuncUnderConstruction()`

声明：function

返回"本模型正在维护中.....请稍候再使用"出错信息

返回：string

## `thisFunOnlyForIndex()`

声明：function

返回'本模型只适用于指数!'字符串

返回：string

## `Demo_framestyle_constyle_dotweb(endt, cy, n)`

声明：function

范例-格式化图表-005-条件格式，热门行业（dotWeb用） 在dotweb中的使用方式一致， 要想解析看到效果 需两步操作 （1）Web_Html_Table将带样式的数据表转为html【去掉此步骤，即可在dotweb 中使用】 （2）设置模型结果类型为【网页内容】

| 参数   | 类型     | 说明         |
| ------ | -------- | ------------ |
| `endt` | datetime | Date,截止日  |
| `cy`   | any      | Cycle,周期   |
| `n`    | any      | Integer,个数 |

返回：array

## `Demo_framestyle_constyle_net(endt, cy, n)`

声明：function

范例-格式化图表-004-条件格式，热门行业（平台用） 平台端展示格式化图表用 在dotweb中的使用方式一致， 要想解析看到效果，需两步操作 （1）Web_Html_Table将带样式的数据表转为html【去掉此步骤，即可在dotweb 中使用】 (2)设置模型结果类型为【网页内容】

| 参数   | 类型     | 说明         |
| ------ | -------- | ------------ |
| `endt` | datetime | Date,截止日  |
| `cy`   | any      | Cycle,周期   |
| `n`    | any      | Integer,个数 |

返回：string

## `Demo_framestyle_heatmaptb_net(endt)`

声明：function

范例-格式化图表-003-色阶映射(平台用) 平台端展示格式化图表用 在dotweb中的使用方式一致， 要想解析看到效果、需两步操作 （1）Web_Html_Table将带样式的数据表转为html【去掉此步骤，即可在dotweb 中使用】 (2)设置模型结果类型为【网页内容】

| 参数   | 类型     | 说明        |
| ------ | -------- | ----------- |
| `endt` | datetime | Date,截止日 |

返回：string

## `Demo_framestyle_net(endt)`

声明：function

范例-格式化图表-002-平台用 与在dotweb中的使用方式一致， 要想解析看到效果，需两步操作 （1）Web_Html_Table将带样式的数据表转为html (2)设置模型结果类型为【网页内容】

| 参数   | 类型     | 说明        |
| ------ | -------- | ----------- |
| `endt` | datetime | Date,截止日 |

返回：string

## `Demo_framestyle_web(endt)`

声明：function

范例-格式化图表-001-dotWeb用 自带css样式，在dotweb中直接使用此模型的返回即可

| 参数   | 类型     | 说明        |
| ------ | -------- | ----------- |
| `endt` | datetime | Date,截止日 |

返回：array

## `Demo_framestyle_data(endt, n, ifyearnamecol)`

声明：function

格式化图图表使用的数据 返回上证50 历年 Roe

| 参数            | 类型     | 说明                  |
| --------------- | -------- | --------------------- |
| `endt`          | datetime | Date,截止日           |
| `n`             | any      | Integer,年份          |
| `ifyearnamecol` | bool     | Bool,是否以年份做列名 |

返回：array

## `kerneldensityestimator(data, kernel, h, eps)`

声明：function

核密度估计

| 参数     | 类型            | 说明                                                              |
| -------- | --------------- | ----------------------------------------------------------------- |
| `data`   | array of number | Array of number,样本数据                                          |
| `kernel` | integer         | Integer,核函数类型，可取0,1,2。                                   |
| `h`      | real            | Real,带宽，可以理解为数据点的影响范围，越小则表示数据点附近越陡峭 |
| `eps`    | number          | Number,精确度                                                     |

返回：any

## `CLSH_SexField()`

声明：function

管理层-性别字段。根据不同的数据库提供商返回对应的值

返回：string

## `CLSH_ShareAmountField()`

声明：function

管理层持股-持股数字段。根据不同的数据库提供商返回对应的值

返回：string

## `CLSH_ChangeDateField()`

声明：function

管理层-变动日字段。根据不同的数据库提供商返回对应的值

返回：string

## `CLSH_AgeField()`

声明：function

管理层-年龄字段。根据不同的数据库提供商返回对应的值

返回：string

## `CLSH_PositionField()`

声明：function

管理层-任职类别字段。根据不同的数据库提供商返回对应的值

返回：string

## `CLSH_DegreeField()`

声明：function

管理层-学历字段。根据不同的数据库提供商返回对应的值

返回：string

## `CLSH_NameField()`

声明：function

管理层-姓名字段。根据不同的数据库提供商返回对应的值

返回：string

## `Close8_AfterDay(number_of_days, days_type)`

声明：function

上市后\_T0+N天收盘（已复权），T0日为股票上市的第一个交易日，与系统证券pn_stock()、系统周期pn_cycle()、复权方式pn_rate()和复权基准日pn_rateday()有关。调用时注意系统参数的设置

| 参数             | 类型 | 说明                    |
| ---------------- | ---- | ----------------------- |
| `number_of_days` | any  | 整数类型，推移天数，N天 |
| `days_type`      | any  | 天数类型                |

返回：float

## `Close8_AfterMonth(number_of_days, days_type)`

声明：function

上市后\_T0+N月收盘（已复权），T0日为股票上市的第一个交易日，与系统证券pn_stock()、系统周期pn_cycle()、复权方式pn_rate()和复权基准日pn_rateday()有关。调用时注意系统参数的设置

| 参数             | 类型 | 说明                    |
| ---------------- | ---- | ----------------------- |
| `number_of_days` | any  | 整数类型，推移天数，N月 |
| `days_type`      | any  | 天数类型                |

返回：float

## `Cluster_Kmeans(sample, n, options)`

声明：function

sample是一个样本数据观测矩阵，每一行是一个样本数据，本函数依据各种不同的距离对样本进行快速聚类

| 参数      | 类型  | 说明                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
| --------- | ----- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| `sample`  | array | 样本数据观测矩阵，每一行是一个样本数据                                                                                                                                                                                                                                                           |
| `n`       | any   | 分类数，整数类型                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
| `options` | array | 功能选项；options\['maxiter'\]:最大迭代次数,默认次数20；options\['tol'\]:迭代精度，样本中心变化，默认迭代精度1.0e-15；options\['distance'\]:距离方式，参数的输入格式参考\[Distance\]name的输入，默认为欧氏距离；options\['out'\]:输出格式，0为输出为各个样本对应的类，1为输出每行为一个类默认为1 |

返回：array

## `Cluster_System(a, dmethods, methods, options)`

声明：function

sample是一个样本数据观测矩阵，每一行是一个样本数据，本函数依据各种不同的距离对样本进行谱系聚类

| 参数       | 类型  | 说明                                                                                                                                                                                |
| ---------- | ----- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `a`        | array | 样本数据观测矩阵，每一行是一个样本数据                                                                                                                                              |
| `dmethods` | any   | 整数或字符串类型，距离方式,参数的输入格式参考\[Distance\]name的输入,缺省欧式距离                                                                                                    |
| `methods`  | any   | 1:组间以中心距离,默认组间中心距离；2:以组间最短距离；3:以组间最大距离                                                                                                               |
| `options`  | array | 默认为输出谱系树；Options\['best':1\]:输出最优分类；Options\['tree':1\]:输出谱系树，默认输出谱系关系；Options\['out':0\]:最佳分类排列方式。1每一行为一个类（默认）0各个样本对应的类 |

返回：array

## `Cluster_ward(sample)`

声明：function

对类之间距离采用ward法（离差平方和）进行谱系聚类

| 参数     | 类型  | 说明                         |
| -------- | ----- | ---------------------------- |
| `sample` | array | 二维数字数组，每行为一个样本 |

返回：any

## `gfBias_Eval(l1)`

声明：function

乘离率绘图教学函数。返回指定股票在截止日N(默认180)个序列的L1乘离率图形，与系统参数(股票，周期，时间，复权相关)

| 参数 | 类型 | 说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| `l1` | any  | 整数 |

返回：any

## `mergeGraph(g1, g2, g3, gn)`

声明：function

将运行结果为图像的多个参数图像叠加，返回叠加后的图形组合。

| 参数 | 类型  | 说明                               |
| ---- | ----- | ---------------------------------- |
| `g1` | graph | 图形1，一般是由graph函数返回的图形 |
| `g2` | graph | 图形2，一般是由graph函数返回的图形 |
| `g3` | graph | 图形3，一般是由graph函数返回的图形 |
| `gn` | graph | 图形n，一般是由graph函数返回的图形 |

返回：graph

### 示例

```tsl
setSysParam(pn_stock(), 'SZ000063');
setSysParam(pn_date(), 20190301T);
setSysParam(pn_nday(), 100);
t1 := nDay2(gfOpen(), open() ,
gfClose(), close(),
gfHigh(), high(),
gfLow(), low(),
gfTime(), dateTimeToStr(sp_time()),
// KLine颜色
gfColor(), ifThen3(close(), open(),
clRed() , // 涨颜色
clYellow() , // 平颜色
clLime() // 跌颜色
),
gfFill(), ifThen3(close(), open(), flClear(), flSolid(), flSolid())
);
t2 := nDay2('MA5', ma(close(), 5)); // 5日均线
t3 := nDay2('MA10', ma(close(), 10)); // 10日均线
t4 := nDay2('MA20', ma(close(), 20)); // 20日均线
g1 := graph(gtKLine(), 'KLine', t1);
g2 := graph(gtLine(), 'MA5', t2);
g3 := graph(gtLine(), 'MA10', t3);
g4 := graph(gtLine(), 'MA20', t4);
return mergeGraph(g1, g2, g3, g4);
// 返回:
```

## `getColorByIndex(index)`

声明：function

依据Index值，获得颜色数组内的指定颜色整数代号。

| 参数    | 类型    | 说明             |
| ------- | ------- | ---------------- |
| `index` | integer | 整数，颜色索引号 |

返回：integer

### 示例

```tsl
return getColorByIndex(1);
// 返回：16711680
```

## `isEmpty()`

声明：function

指定Sheet是否是空Sheet表。

返回：bool

## `GradVector(fun, x)`

声明：function

梯度，返回一维数组，为x点在各个方向上的导数

旧定义：`GradVector(fun;x):Array`

来源：TSL语言基础 > 数学与统计教程 > 数值计算函数 > 数值微分和积分

Source ID：30549

| 参数  | 类型 | 说明             |
| ----- | ---- | ---------------- |
| `fun` |      | 字符串，函数名   |
| `x`   |      | 一维数组，指定点 |

返回：Array，一维数组, x点在各个方向上的导数

## `differential(fun, x, toler, m)`

声明：function

计算微分

旧定义：`differential(fun;x;toler;m):Real`

来源：TSL语言基础 > 数学与统计教程 > 数值计算函数 > 数值微分和积分

Source ID：30548

| 参数    | 类型 | 说明                                                                   |
| ------- | ---- | ---------------------------------------------------------------------- |
| `fun`   |      | 目标函数（字符串类型）                                                 |
| `x`     |      | 数据点（实数类型）                                                     |
| `toler` |      | 精度（实数类型）默认1.490116119384766e-008                             |
| `m`     |      | 方法（字符串extrapolation，外推法，limitation极限法）默认extrapolation |

返回：Real

## `CombinatorialOptimizer(pf_info_data, constraints, beg_t, end_t)`

声明：function

范例(t):

旧定义：`CombinatorialOptimizer(PFInfoData;Constraints: Array;BegT;EndT:Date);`

来源：TSL语言基础 > 数学与统计教程 > 优化方法 > 组合优化 > 组合优化接口

Source ID：30650

| 参数           | 类型  | 说明                       |
| -------------- | ----- | -------------------------- |
| `pf_info_data` | Array | 组合基本信息，配置比例     |
| `constraints`  | Array | 优化模型类型及约束条件信息 |
| `beg_t`        | Date  | 数据开始时间               |
| `end_t`        | Date  | 数据截止时间               |

返回：any，优化目标； 组合权重； 最优权重下的约束条件值。 表9-5 输入参数PFInfoData字段 表格：字段 / 含义 / 类型 / 单位 / 缺省值 / 备注；IndexId / 指数代码 / Varchar / - / SH000300 / 优化模型0、1、3；StockId / 股票代码 / Varchar / - / - / 优化模型0、1、2、3；StockName / 股票名称 / Varchar / - / - / -；Weight / 初始权重 / Numeric / (%) / 等比例 / -；Industry / 行业名称 / Varchar / - / 申万一级行业 / - 注意：上表备注中的0、1、2、3表示在对应的优化目标下，该字段不为空，优化模型详细请参考优化模型函数说明： 表9-6 约束信息Constraints 表格：字段 / 类型 / 单位 / 缺省值 / 备注；优化模型 / Int / % / 0(跟踪误差最小) / 详细参考：表9-7；收益数据类型 / Int / - / 0 / 0涨幅，1对数收益率；组合收益计算 / Int / - / 0 / 0:Rebalance 1:非Rebalance；权重和 / Real / % / 100 / 0,1,2,3；分层优化 / Bool / - / False / 使用分层优化方法 (仅对模型0,1有效)；是否用行业指数 / Bool / - / True / False:使用基准提供的个股计算复合指数 （“分层优化”为真时有效）；基准数据 / Array / - / 分层优化不使用行业指数时非空 / 格式参考：表9-5 （“分层优化”为真时有效）；是否返回优化参数 / Bool / - / False / False:不返回优化信息 （“分层优化”为真时有效）；行业约束 / Array / （%） / 0<=W行业<=100 / 详细参考：表9-8；股票约束 / Array / （%） / 0<=W股票<=100 / 详细参考：表9-9；组合期望收益 / Real / (%) / 不能缺省 / 仅对优化模型2有意义；收益率协方差矩阵 / Array / (%) / 取数据计算 / 仅对优化模型2有意义；期望收益率序列 / Array / (%) / 取数据计算 / 仅对优化模型2有意义；组合跟踪误差约束 / Real / （%） / 不能缺省 / 仅对优化模型3有意义 表9-7 优化模型 表格：参数 / 含义 / 备注；0 / 跟踪误差最小 / 指数跟踪模型优化；1 / 信息比率最大 / 指数跟踪模型优化；2 / 风险最小 / Markowitz均值―方差模型；3 / 收益最大 / Roll收益模型 表9-8 行业约束 表格：字段 / 类型 / 含义 / 是否非空 / 备注；Industry / Varchar / 行业名称 / 1 / “ALL”全部的行业范围为Lb到Ub；Lb / Array / 下界 / 1 / -；Ub / Array / 上界 / 1 / - 注：表示某个行业的配比在Lb与Ub之间，如果Lb=Ub，则表示该行业的配比等于Lb。

## `Diff(y, n)`

声明：function

序列差分

旧类型：function

旧定义：`diff(Y:Array;n:Int):Array`

来源：TSL语言基础 > 数学与统计教程 > 数值计算函数 > 数值微分和积分

Source ID：30547

| 参数 | 类型  | 说明                    |
| ---- | ----- | ----------------------- |
| `y`  | Array | 需要做差分的数组数据    |
| `n`  | Int   | 差分的阶数，0阶不做处理 |

返回：Array，数组，序列

## `TSBackTesting()`

声明：function

旧参考文档待分类条目：TSBackTesting。

旧类型：function

旧定义：未在审计源中提取到。

来源：depth=3

Source ID：27801

Source URL：<http://www.tinysoft.com/tsdn/helpdoc/display.tsl?id=27801>

## `TSOptimizer()`

声明：function

旧参考文档待分类条目：TSOptimizer。

旧类型：function

旧定义：未在审计源中提取到。

来源：depth=3

Source ID：21162

Source URL：<http://www.tinysoft.com/tsdn/helpdoc/display.tsl?id=21162>

## `TableType()`

声明：function

旧参考文档待分类条目：TableType。

旧类型：function

旧定义：未在审计源中提取到。

来源：depth=4

Source ID：20591

Source URL：<http://www.tinysoft.com/tsdn/helpdoc/display.tsl?id=20591>

## `TSPortfolioOptimizer()`

声明：function

旧参考文档待分类条目：TSPortfolioOptimizer。

旧类型：function

旧定义：未在审计源中提取到。

来源：depth=4

Source ID：27924

Source URL：<http://www.tinysoft.com/tsdn/helpdoc/display.tsl?id=27924>

## `od_GetBkList()`

声明：function

GetBKList()函数教学函数。得到板块名称为‘指数’的列表。

返回：array

## `oD_GetBkStocks(bkname)`

声明：function

GetBK()函数教学函数。得到Bkname板块下的股票列表。

| 参数     | 类型   | 说明 |
| -------- | ------ | ---- |
| `bkname` | string |      |

返回：array

## `od_RealData(bkname)`

声明：function

RD()函数教学函数。得到Bkname板块下的股票的24项实时数据。

| 参数     | 类型   | 说明 |
| -------- | ------ | ---- |
| `bkname` | string |      |

返回：array
