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docs/tsl/syntax_book/function/financial/portfolio_evaluation.md

@@ -32,7 +32,6 @@
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法最小恢复天=恢复到最大回撤起始日净值对应的日期-最大回撤起始日范例
 
 ```tsl
@@ -50,7 +49,6 @@ return pf_MinRecoveryPeriod(arr, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -69,7 +67,6 @@ return pf_WinRatio(arr1, '涨幅(%)', arr2, '涨幅(%)');
 参数：无。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -83,7 +80,6 @@ return pf_getVaRConfidence();
 参数：无。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -98,7 +94,6 @@ return pf_getDayNnmOfYear();
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 1、t表中Fname中数据均减去临界值MeanR，得到t1表
@@ -122,7 +117,6 @@ return pf_Omega(arr1, '涨幅(%)', 0.5);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -140,7 +134,6 @@ return pf_MaxDrawDown(arr1, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法Calmar比率=年化收益率/最大回撤率\*100范例
 
 ```tsl
@@ -158,7 +151,6 @@ return pf_CalmarRatio(arr1, '涨幅(%)', 250);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法Rachev=(1-alpha)下的CVaR(无风险收益率-收益率)/(1-beta)下的CVaR(收益率-无风险收益率)，其中CVAR代表风险度量范例
 
 ```tsl
@@ -176,7 +168,6 @@ return pf_Rachev(arr1, '涨幅(%)', 0.05, 0.05, 0);
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法年化收益算术平均-标准正态分布置信度为0.95的随机变量\*年化标准差范例
 
 ```tsl
@@ -854,7 +845,6 @@ return StockStandardDeviation2(20170801T, 20180801T, 20, 'SW101190');返回:1.18
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法波动额=(区间最高价-区间最低价)/区间最低价/区间成交金额范例
 
 ```tsl
@@ -869,7 +859,6 @@ return StockAmplitudePerAmount(20180801T, 20180803T);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -884,7 +873,6 @@ return StockCashFlowInFuture(20170801T, 20180803T, 5, 10, 1);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -902,7 +890,6 @@ return pf_GiniCoefficient(s, 0);
 参数：arg1（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 范例
@@ -919,7 +906,6 @@ return pf_ILLIQ(20180820T);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 范例
@@ -936,7 +922,6 @@ return pf_Amivest(20121231T, 18);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -955,7 +940,6 @@ return pf_GiniCoeff(s, 1);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 1、计算每日v：(最高价-最低价)/前收盘/成交量\*100000000
@@ -974,7 +958,6 @@ return pf_Martin(20180801T, 18);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -991,7 +974,6 @@ return pf_CashFlowInFuture2(s, 20180801T, 20180830T, 5, 100);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法波动量=(区间最高价-区间最低价) /区间最低价/区间成交量\*1000000范例
 
 ```tsl
@@ -1006,7 +988,6 @@ return StockAmplitudePerVolumn(20180801T, 20180831T);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法占流通股比例=持仓数量/流通股数量范例
 
 ```tsl
@@ -1024,7 +1005,6 @@ return pf_SharevsNegotiableShare(s, 20180801T);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 成交金额法：返回市值和*冲击成本*数量/10000000
@@ -1046,7 +1026,6 @@ return pf_StockLiquidityCost2(w, 20130830T, 5, 2, 2.25, 33);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1065,7 +1044,6 @@ return pf_SecurityConcentrationRatio(s, 2, 9900, t);
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1098,7 +1076,6 @@ MaxRealizedPercent)*100
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1113,7 +1090,6 @@ return StockLiquidityCost(20180801T, 20180831T, 0, 2.25, 31);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1215,7 +1191,6 @@ return stockbeta2('SH000300', 20170801T, 20180801T, 120, 'sw801190');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 1、取证券区间的对数收益率序列y
@@ -1243,7 +1218,6 @@ return pf_ComponentBeta2(w, 'SH000300', 20170801T, 20180801T, 10, 0);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 组合β= 所有证券的 W\*β之和
@@ -1266,7 +1240,6 @@ return pf_Beta2(w, 'SH000300', 20170801T, 20180801T, 10, 0);
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 (1)取证券区间的对数收益率序列y
@@ -1289,7 +1262,6 @@ return StockRSquare('SH000300', 20170801T, 20180801T);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 证券的成份β贡献：
@@ -1327,7 +1299,6 @@ return pf_ComponentBetaPercent2(w1, 'SH000300', 20170801T, 20180801T, 10, 0);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 证券的增量β
@@ -1349,7 +1320,7 @@ return pf_ComponentBetaPercent2(w1, 'SH000300', 20170801T, 20180801T, 10, 0);
 (2)β= 证券的Beta范例
 
 ```tsl
-W := 
+W :=
 array(
 ("代码":"SH600048", "名称":"保利地产", "比例(%)":10.0, "行业代码":"SW801180"),
 ("代码":"SH600383", "名称":"金地集团", "比例(%)":20.0, "行业代码":"SW801180"),
@@ -1366,7 +1337,6 @@ return pf_IncrementalBeta2(w, 'SH000300', 20170801T, 20180801T, 10, 0);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 证券的边际β
@@ -1378,7 +1348,7 @@ return pf_IncrementalBeta2(w, 'SH000300', 20170801T, 20180801T, 10, 0);
 (3)做一元线性回归，回归的斜率beta即边际β范例
 
 ```tsl
-W := 
+W :=
 array(
 ("代码":"SH600048", "名称":"保利地产", "比例(%)":10.0, "行业代码":"SW801180"),
 ("代码":"SH600383", "名称":"金地集团", "比例(%)":20.0, "行业代码":"SW801180"),
@@ -1547,7 +1517,6 @@ return pf_ComponentTrackingError2(w1, w2, 20180701T, 20180731T, 0, 0);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：日期或时间值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1563,7 +1532,6 @@ return YTMOfFund_TimeSeries2('CSI000011', 20180801T, 20180831T, 0);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：日期或时间值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1619,7 +1587,6 @@ return YTMOfCurrency_TimeSeries(20180101T, 20180801T);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6，arg7，arg8，arg9（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1682,7 +1649,6 @@ return BrinsonOfTrueTransanction(inttodate(20110104), inttodate(20110107), tAllB
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1694,14 +1660,12 @@ FJ := select ["沪深300"], ["中证500"], ["中证1000"] from data end;
 return pf_MD_Arithmetic(data[:, "组合(%)"], data[:, "国债指数"], FJ);
 ```
 
-
 ####### Pf_md_contribution
 
 用途：绩效归因相关函数。
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1713,7 +1677,6 @@ FJ := select ["沪深300"], ["中证500"], ["中证1000"] from data end;
 return pf_MD_Contribution(data[:, "组合(%)"], data[:, "国债指数"], FJ);
 ```
 
-
 ###### 中间函数
 
 ####### 内容
@@ -1733,7 +1696,6 @@ return pf_MD_Contribution(data[:, "组合(%)"], data[:, "国债指数"], FJ);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1752,7 +1714,6 @@ return BrinsonOfBPercentandReturn(t, endT);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1772,7 +1733,6 @@ return BrinsonOfPAttribution(t, 1);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1804,7 +1764,6 @@ return BrinsonOfPPercentandReturn(EndT, tpZCPZ, tpCC, JYData, vSGSH);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1869,7 +1828,6 @@ return BrinsonOfRA(tP, tB, RPrev, 0);
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1895,7 +1853,6 @@ tB：
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -1914,7 +1871,6 @@ return BrinsonOfBR(t, endt);
 参数：arg1（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2249,7 +2205,6 @@ return pf_InverstmentRatio(w1, w2);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2264,7 +2219,6 @@ return AddTitle(``array('a':1), 'b');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：日期或时间值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2296,7 +2250,6 @@ return GetDateArr(20111230T, 20120914T, 1, '日线');
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法R=d=1n1+rd-1\*100，其中：rd是d时点的收益率范例
 
 ```tsl
@@ -2317,7 +2270,6 @@ return pf_CumulativeReturn(t, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2338,7 +2290,6 @@ return pf_StandardDeviation(t, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2359,7 +2310,6 @@ return pf_SemiDeviation(t, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2380,7 +2330,6 @@ return pf_StdOfUp(t, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2401,7 +2350,6 @@ return pf_StdOfDown(t, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2422,7 +2370,6 @@ return pf_PercentofUp(t, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2443,7 +2390,6 @@ return pf_PercentofDown(t, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2464,7 +2410,6 @@ return pf_AvgGain(t, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2485,7 +2430,6 @@ return pf_AvgGainOfUp(t, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2506,7 +2450,6 @@ return pf_AvgGainOfDown(t, '涨幅(%)');
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 Sharp = ERP-Rf/σp，其中：ERP为收益率均值，σp为收益率标准差范例
@@ -2530,7 +2473,6 @@ return pf_SharpRatio(t, '涨幅(%)', Rf);
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 Sharp = ERP-Rf/σp，
@@ -2589,7 +2531,6 @@ return pf_Alpha(t, '涨幅1', t, '涨幅2');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 即组合收益率序列与基准收益率序列的回归斜率范例
@@ -2613,7 +2554,6 @@ return pf_Beta(t, '涨幅1', t, '涨幅2');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 即组合收益率序列与基准收益率序列的相对系数的平方范例
@@ -2637,7 +2577,6 @@ return pf_R2(t, '涨幅1', t, '涨幅2');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 TrackingError= σ(Yi-Xi)，即组合收益率与基准收益率之差的标准差范例
@@ -2661,7 +2600,6 @@ return pf_TrackingError(t, '涨幅1', t, '涨幅2');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法即组合收益率均值与基准收益率均值之差和跟踪误差之比值
 
 IR=Y-XσYi-Xi范例
@@ -2685,7 +2623,6 @@ return pf_InformationRatio(t, '涨幅1', t, '涨幅2');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法TR=(X-Rf)/β，其中X为组合收益率的均值，β为组合beta范例
 
 ```tsl
@@ -2708,7 +2645,6 @@ return pf_TreynorRatio(t, '涨幅1', t, '涨幅2', Rf);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法Jensen=X-Rf-β\*(Y-Rf)，其中X为组合收益率的均值，β为组合beta，Y为基准收益率的均值范例
 
 ```tsl
@@ -2731,7 +2667,6 @@ return pf_Jensen(t, '涨幅1', t, '涨幅2', Rf);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法组合累计收益率与基准累计收益率之差范例
 
 ```tsl
@@ -2755,7 +2690,6 @@ return pf_ExcessReturn(t, '涨幅1', t, '涨幅2');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2781,7 +2715,6 @@ return pf_Corr(s1, '涨幅%', s2, '基准');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2796,14 +2729,12 @@ t := nday(n, '截止日', sp_time(), '涨幅1', spec(StockZf3(), stockid), '涨
 return pf_TrailingReturn(t, '涨幅1', t, '涨幅2');
 ```
 
-
 ###### pf_ReturnandRisk
 
 用途：收益相关函数。
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2820,14 +2751,12 @@ t := nday(n, '截止日', sp_time(),
 return pf_ReturnandRisk(t, '涨幅1', t, '涨幅2');
 ```
 
-
 ###### pf_RollingReturn
 
 用途：收益相关函数。
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2841,14 +2770,12 @@ t := nday(n, '截止日', sp_time(), '涨幅', spec(StockZf3(), stockid));
 return pf_RollingReturn(t, '涨幅', begt, endt, cy_week());
 ```
 
-
 ###### Pf_RelativePerformance
 
 用途：收益相关函数。
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2865,7 +2792,6 @@ t := nday(n, '截止日', sp_time(),
 return Pf_RelativePerformance(t, '涨幅1', t, '涨幅2');
 ```
 
-
 ###### 中间函数
 
 ####### 内容
@@ -2925,7 +2851,6 @@ return pf_AnnualFormula_(3, InformationRatio, YN);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6，arg7，arg8，arg9（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2945,7 +2870,6 @@ return Stocks_PredictAnalysis(w, 'SH000300', 20110101T, 20111231T, 0, '-5;-5;-10
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6，arg7，arg8，arg9，arg10，arg11，arg12（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2965,7 +2889,6 @@ return pf_StressTestingOfPortfolio(w, 'SH000001', 20100101T, 20121231T, 5, -10,
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -2985,7 +2908,6 @@ return Stocks_HistAnalysis(w, 'SH000300', 20110808T, 20110809T, '10;30;70');
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -3002,7 +2924,6 @@ return pf_StressTestingOfBond(w, 20130131T, 0.1, 0, 0);
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6，arg7，arg8，arg9，arg10（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -3022,7 +2943,6 @@ return pf_StressTestingOfStock(w, 'SH000300', 20060101T, 20111231T, 10, 0, 5, -1
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4，arg5，arg6，arg7，arg8，arg9，arg10（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 范例
 
 ```tsl
@@ -3047,7 +2967,6 @@ return pf_StressTestingOfFund(W, 'SH000001', 20110831T, 20120831T, 10, 0, 5, -10
 参数：arg1，arg2，arg3，arg4（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 单利：非年化收益率=年化收益率/周期(日，周，月)数量×100%
@@ -3067,7 +2986,6 @@ return RiskFreeRateofReturnDayly(3, cy_day(), '单利', 250);
 参数：arg1，arg2，arg3（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 复合收益率=((当天日收益率+1)*(1+昨日复合收益率)-1)*100，其中初始日前一天复合收益率为0范例
@@ -3086,7 +3004,6 @@ return pf_ReturnToCumulativeReturn(t, '涨幅%', 1);
 参数：arg1，arg2（按示例顺序传入）。
 返回：处理后的结果值。
 
-
 算法
 
 日收益率=((当天复合收益率+1)/(1+前天复合收益率)-1)\*100，其中初始日前一天复合收益率为0范例