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✨ feat(tsl-api-reference): add class and framework API lookup

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csh
2026-08-20 13:49:55 +08:00
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637 changed files with 25498 additions and 36673 deletions
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skills/tsl-api-reference/references/codegen/module/tsrm-risk-matrix.md
+43 -43
View File
@@ -1,6 +1,6 @@
# 风险模型 / 风险矩阵
## `TSRM_RiskMatrix`
## `tsrm_RiskMatrix`
声明：class
@@ -8,7 +8,7 @@
<!-- tags: 风险管理 风控 风险估计 协方差矩阵 风险模型 -->
### `fFactorRet`
### `FFactorRet`
声明：field
@@ -18,7 +18,7 @@
类型：array
### `fSpecificRet`
### `FSpecificRet`
声明：field
@@ -28,7 +28,7 @@
类型：array
### `fConstName`
### `FConstName`
声明：field
@@ -38,7 +38,7 @@
类型：string
### `fIndustry`
### `FIndustry`
声明：field
@@ -48,7 +48,7 @@
类型：array
### `fStyle`
### `FStyle`
声明：field
@@ -58,7 +58,7 @@
类型：array
### `fEvalStockValue`
### `FEvalStockValue`
声明：field
@@ -68,7 +68,7 @@
类型：string
### `fEvalIndustry`
### `FEvalIndustry`
声明：field
@@ -78,7 +78,7 @@
类型：string
### `fEvalStyle`
### `FEvalStyle`
声明：field
@@ -88,7 +88,7 @@
类型：string
### `ffr_Cov_Half`
### `Ffr_Cov_Half`
声明：field
@@ -98,7 +98,7 @@
类型：integer
### `ffr_Cov_Lag`
### `Ffr_Cov_Lag`
声明：field
@@ -108,7 +108,7 @@
类型：integer
### `ffr_IF_Eigen`
### `Ffr_IF_Eigen`
声明：field
@@ -118,7 +118,7 @@
类型：bool
### `fsr_Half`
### `Fsr_Half`
声明：field
@@ -128,7 +128,7 @@
类型：integer
### `fsr_NW_Lag`
### `Fsr_NW_Lag`
声明：field
@@ -138,7 +138,7 @@
类型：integer
### `fsr_IF_Struct`
### `Fsr_IF_Struct`
声明：field
@@ -148,7 +148,7 @@
类型：bool
### `fsr_SH_q`
### `Fsr_SH_q`
声明：field
@@ -158,7 +158,7 @@
类型：real
### `ffr_Data_Len`
### `Ffr_Data_Len`
声明：field
@@ -168,7 +168,7 @@
类型：integer
### `fsr_Data_Len`
### `Fsr_Data_Len`
声明：field
@@ -178,7 +178,7 @@
类型：integer
### `fIfGrid`
### `FIfGrid`
声明：field
@@ -188,7 +188,7 @@
类型：bool
### `fIfLimitGridN`
### `FIfLimitGridN`
声明：field
@@ -198,7 +198,7 @@
类型：bool
### `fGridN`
### `FGridN`
声明：field
@@ -208,7 +208,7 @@
类型：integer
### `ffrCov`
### `FfrCov`
声明：field
@@ -218,7 +218,7 @@
类型：array
### `fFinalFRCov`
### `FFinalFRCov`
声明：field
@@ -228,7 +228,7 @@
类型：array
### `main(begt, endt, index_id)`
### `Main(begt, endt, index_id)`
声明：function
@@ -244,7 +244,7 @@
| `endt` | datetime | 截止日，日期类型，获取因子收益率和特质收益率的截止日期 |
| `index_id` | string | 指数代码，字符串，获取对应指数成分的因子收益率和特质收益率 |
### `calFRCov()`
### `CalFRCov()`
声明：function
@@ -254,7 +254,7 @@
可见性：`public`
### `calSRVar()`
### `CalSRVar()`
声明：function
@@ -264,7 +264,7 @@
可见性：`public`
### `getStockValue(endt, stockarr)`
### `GetStockValue(endt, stockarr)`
声明：function
@@ -279,7 +279,7 @@
| `endt` | datetime | 截止日，日期类型 |
| `stockarr` | array | 一维数组，股票列表 |
### `getFRSR(begt, endt, index_id)`
### `GetFRSR(begt, endt, index_id)`
声明：function
@@ -295,7 +295,7 @@
| `endt` | datetime | 截止日，日期类型，获取因子收益率和特质收益率的截止日期 |
| `index_id` | string | 指数代码，字符串，获取对应指数成分的因子收益率和特质收益率 |
### `neweyWest1(data, q, tao, ifvar, cov_var)`
### `NeweyWest1(data, q, tao, ifvar, cov_var)`
声明：function
@@ -313,7 +313,7 @@
| `ifvar` | boolean | Bool，是否方差调整，真表示做方差调整，假表示做协方差调整 |
| `cov_var` | array | 二维表，Newey West 调整前的协方差矩阵 |
### `neweyWest2(data, q, tao, vol_q, vol_tao, ifvar, cov_var)`
### `NeweyWest2(data, q, tao, vol_q, vol_tao, ifvar, cov_var)`
声明：function
@@ -333,7 +333,7 @@
| `ifvar` | boolean | Bool，是否方差调整，真表示做方差调整，假表示做协方差调整 |
| `cov_var` | array | 二维表，Newey West 调整前的协方差矩阵 |
### `eigenFactor(cov, t, m_times, a, rand_data)`
### `EigenFactor(cov, t, m_times, a, rand_data)`
声明：function
@@ -351,7 +351,7 @@
| `a` | real | Real，放缩经验系数 |
| `rand_data` | array | Array，模拟随机数据，用于测试算法的正确性，因为无法指定随机数生成的一致性， 只能通过传递确定的数据当作随机数据计算，用户不需要使用该参数 |
### `volR_B(f, sigma, weights)`
### `VolR_B(f, sigma, weights)`
声明：function
@@ -367,7 +367,7 @@
| `sigma` | array | 一维数组，期初预测标准差 |
| `weights` | array | 一维数组，权重 |
### `volatility_Regime(cov_var, b, tao)`
### `Volatility_Regime(cov_var, b, tao)`
声明：function
@@ -383,7 +383,7 @@
| `b` | array | 一维数组，Bias 统计量序列 |
| `tao` | integer | Integer，半衰期 |
### `structureAdjustment(var, ret, factor, e_0, industry, styles)`
### `StructureAdjustment(var, ret, factor, e_0, industry, styles)`
声明：function
@@ -402,7 +402,7 @@
| `industry` | array | 一维数组，行业名称 |
| `styles` | array | 一维数组，风格因子名称 |
### `bayesian_Shrinkage(var, capital, n_group, q)`
### `Bayesian_Shrinkage(var, capital, n_group, q)`
声明：function
@@ -419,7 +419,7 @@
| `n_group` | integer | Integer，分组数 |
| `q` | real | Real，经验系数 |
### `tsrm_StockSWIndustryNameLv1()`
### `Tsrm_StockSWIndustryNameLv1()`
声明：function
@@ -429,7 +429,7 @@
可见性：`public`
### `tsrm_StockSWIndustryIDLv1()`
### `Tsrm_StockSWIndustryIDLv1()`
声明：function
@@ -447,9 +447,9 @@
BegT := 20210104T;
EndT := 20210106T;
IndexID := "SH000300";
mfm := new TSRM_RiskMatrix();
mfm.FFR_IF_Eigen := false; //不进行特征值调整
mfm.FSR_IF_Struct := false; //不进行结构化调整
mfm := new tsrm_RiskMatrix();
mfm.Ffr_IF_Eigen := false; //不进行特征值调整
mfm.Fsr_IF_Struct := false; //不进行结构化调整
mfm.Main(BegT,EndT,IndexID);
return
array('因子协方差矩阵':mfm.FFinalFRCov,'特质收益方差':mfm.FFinalFSRVar);
@@ -461,11 +461,11 @@ array('因子协方差矩阵':mfm.FFinalFRCov,'特质收益方差':mfm.FFinalFSR
FactorRet := TSRM_Sample_Data(1); //获取因子收益样例数据
SpecificRet := TSRM_Sample_Data(2); //获取特质收益样例数据
mfm := new TSRM_RiskMatrix();
mfm := new tsrm_RiskMatrix();
mfm.FFactorRet := FactorRet;
mfm.FSpecificRet := SpecificRet;
mfm.FFR_IF_Eigen := false; //不进行特征值调整
mfm.FSR_IF_Struct := false; //不进行结构化调整
mfm.Ffr_IF_Eigen := false; //不进行特征值调整
mfm.Fsr_IF_Struct := false; //不进行结构化调整
mfm.Main();
return
array('因子协方差矩阵':mfm.FFinalFRCov,'特质收益率方差':mfm.FFinalFSRVar);