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♻️ refactor(tsl-api-reference): reorganize function reference pages

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Move runtime and document pages into their correct scope, remove obsolete pending entries, and regenerate the function index.\nUpdate agent test guidance and API skill routing to match the new reference layout.
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csh
2026-07-20 09:08:38 +08:00
parent c69278283f
commit 1f19954dd7
51 changed files with 14116 additions and 14239 deletions
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skills/tsl-api-reference/references/codegen/builtin/misc/pending.md
-758
View File
@@ -1,29 +1,5 @@
# Builtin - 待复核
## `pn_StockArr()`
当前成分股。
返回：string
## `InfoTest_()`
获得国海基金-常用的财务数据
返回：array
## `PN_ActualDate()`
系统当前日期。
返回：string|datetime
## `Pn_IndexID()`
市场指数代码。
返回：string
## `qkfilterCC_createDateTreeIndex(data_cc, datefield, if_sort)`
持仓类数据 根据日期构建索引；持仓类数据，要求已按日期 排序，从小到大，相同日期放一起
@@ -48,122 +24,6 @@
返回：array
## `TSB_Data1(bk_names, beg_t, end_t, buy_cond, top_n, holding)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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
## `GetSWHYBKbydate_IPO(indexid, endt)`
GetSWHYBKbydate_IPO 相关函数。
@@ -210,276 +70,12 @@ GetSWHYBKbydate_IPO 相关函数。
返回：array
## `QueryTopNByField_II(stock_arr, beg_t, end_t, sort_by, sort_order, return_number)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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
## `od_GetBkList()`
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)`
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)`
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
## `es_Operator()`
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()`
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()`
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()`
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()`
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
## `tsExpertClientConfig()`
客户端行为控制函数相关函数。
返回：any
## `roundTo5(v)`
.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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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
## `table(t)`
依据数组类型返回不同的值。
@@ -490,145 +86,6 @@ return hexToString(str); // 返回testdata01
返回：array
## `Standarize_II(sample, leib)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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
## `mdo(function_name, in1, in_n)`
单返回值的MATLAB函数调用。
@@ -861,103 +318,6 @@ call、subscription事件类型处理方法。根据参数sub判断是call还是
return testTable('testA'); // 测试用户数据"testA"是否存在。返回值为1，即存在，0即不存在。
```
## `userDataUpLoad(filedir, if_tanscode)`
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)`
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()`
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()`
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)`
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)`
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)`
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)`
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
## `Gu_SimpleDataTransform(mtype, nodatecol)`
时序数据简单处理变形，譬如：累加、累乘、单期转多期。基于列名（含截止日、日期、date），跳过日期列 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。
@@ -969,130 +329,12 @@ return delPrecodeCallBack('SH600000');
返回：array
## `getDefaultFuncNameByStock(stock_id)`
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)`
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
```
## `Gu_ExtractResultData()`
穿透展示数组，用于展示<量化分析>结果专用嵌套数组结构的分析结果，结构为「键名:数组值」的键值对格式，支持一维/二维数组嵌套 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
## `thisFuncUnderConstruction()`
返回"本模型正在维护中.....请稍候再使用"出错信息
返回：string
## `thisFunOnlyForIndex()`
返回'本模型只适用于指数!'字符串
返回：string
## `Demo_framestyle_constyle_dotweb(endt, cy, n)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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)`
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
## `tsplot_PerformanceSummary(rt_data, tmplate, fname_endt, fname_pfname, fname_bmname, otherconfig)`
根据单期净值收益率数据表绘制策略报告