# 应用专题 / 组合优化

## `anova()`

声明：function

返回方差分析的结果，探究不同状态对各资产的影响，包括对应的F 统计量、P 值、是否拒绝

<!-- tags: 汇总 -->

返回：array

## `asset_statistics()`

声明：function

资产统计，根据 Continue_Statistics())连续性统计的详情，提取各个状态下不同时段各资产的平

<!-- tags: 汇总 -->

返回：array

## `continue_statistics()`

声明：function

根据资产状态序列，以状态的连续性来统计各个状态在连续的时间段内的开始日期、截止日

<!-- tags: 汇总 交易日期 日期时间 时间处理 -->

返回：array

## `date_state(vendt)`

声明：function

根据参数 vendt，查询 vendt 日期对应的状态。需要注意的是，此处的 vendt 必须为资产状态序

<!-- tags: 交易日期 日期时间 -->

| 参数    | 类型     | 说明                                                                                                        |
| ------- | -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `vendt` | datetime | 根据参数 vendt，查询 vendt 日期对应的状态。需要注意的是，此处的 vendt 必须为资产状态序使用的 `vendt` 输入值 |

返回：string

## `getState_division(vbegt, vendt)`

声明：function

获取 vbegt 与 vendt 期间，根据美林时钟划分经济周期的状态

<!-- tags: 查询 拆分 分割 -->

| 参数    | 类型     | 说明                                                                                                                                          |
| ------- | -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `vbegt` | datetime | 开始日                                                                                                                                        |
| `vendt` | datetime | 截止日 6.4 范例 6.4.1 范例 1：直接调用 ML_Clock 类 参考：TSFL_ML_Clock 6.4.2 范例 2：利用 ML_Clock 类做回测 参考：TSFL_TSBackTesting_ML_Clock |

返回：array

## `state_bestAsset()`

声明：function

返回各个状态下表现最好的资产

返回：array

## `state_covAndCorrelMatrix()`

声明：function

返回各状态下不同资产间收益协方差矩阵和相关系数矩阵

<!-- tags: 风险矩阵 相关性 关联关系 -->

返回：array

## `state_statistics()`

声明：function

状态统计，根据 Continue_Statistics())连续性统计的详情，分别按照不同状态来进行分类，看看

<!-- tags: 汇总 -->

返回：array

## `ttest()`

声明：function

返回 T 检验的结果，探究不同状态下，两两资产均值的差异

<!-- tags: 检查 判定 验证 显著性检验 T检验 -->

返回：array