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csh 651c1f68d2 ✨ feat(tsl-api-reference): add class and framework API lookup

2026-08-20 13:49:55 +08:00

12 KiB

Raw Blame History

数学函数 / 统计函数

`betaAndAlpha(y, x, beta, alpha)`

声明：function

获取斜率和截距

参数	类型	说明
`y`	array	一维数字数组
`x`	array	一维数字数组
`beta`	real	实数，斜率，返回值
`alpha`	real	实数，截距，返回值

返回：void

示例

betaAndAlpha(array(3, 6), array(4, 12), k, b);
return k;
// 输出：0.375

`correlpaired(a, b)`

声明：function

计算 a 的每一列与 b 的每一列之间的相关系数矩阵

参数	类型	说明
`a`	array	一维数字数组,
`b`	array	一维数字数组,

返回：array

示例

范例01：

a := array(1, 2, 3, 4, 5);
b := array(2, 4, 6, 8, 10);
return correlpaired(a, b);
// 输出：array((1.0))

范例02：

a := array(1, 2, 3, 4, 5);
b := `array(
    "B1": array(2, 4, 6, 8, 10),
    "B2": array(10, 8, 6, 4, 2)
);
return correlpaired(a, b);
// 输出：array((1.0,-1.0))

范例03：

a := `array(
    "A1": array(1, 2, 3, 4, 5),
    "A2": array(5, 4, 3, 2, 1)
);
b := `array(
    "B1": array(2, 4, 6, 8, 10),
    "B2": array(10, 8, 6, 4, 2),
    "B3": array(1, 2, 3, 4, 5),
    "B4": array(5, 4, 3, 2, 1)
);
return correlpaired(a, b);
// 输出：array((1.0,-1.0,1.0,-1.0),(-1.0,1.0,-1.0,1.0))

范例04：

a := `array("A": array(1, 2, 3, 4, 5));
b := `array(
    "A": array(2, 4, 6, 8, 10),
    "B": array(10, 8, 6, 4, 2)
);
return correlpaired(a, b);
// 输出：array((1.0,-1.0))

`correlpaired_side(a, dir_type)`

声明：function

计算 a 的每两列之间符合对应过滤条件的相关系数矩阵， 1) +-相关系数：将 a <0 的元素替换为0 ，b>0的元素替换为0,计算相关系数 2) 同向相关系数：将 a 与 b 非同向（乘积<0）的元素替换为0，计算相关系数场景支持同 correlpaired 内部强制 a 转化为fmarray进行计算

参数	类型	说明
`a`	array	一维数字数组,
`dir_type`	any	用户自定义,方向类型

返回：array

`expdMax(r)`

声明：function

统计数组累计到当前行的最大值序列

参数	类型	说明
`r`	array of real	数组，一维或二维（此时按列统计）数字数组，也可以为二维数据表

返回：array

示例

r := array(-1, 2, -3, 9);
return expdMax(r); // 输出：array(-1,2,2,9)

`expdMin(r)`

声明：function

统计数组累积到当前行的最小值序列

参数	类型	说明
`r`	array of real	数组，一维或二维（此时按列统计）数字数组，也可以为二维数据表

返回：array

示例

r := array(-1, 2, -3, 9);
return expdMin (r); // 输出：array(-1,-1,-3,-3)

`expdProduct(r)`

声明：function

返回数组累积到当前行的累乘序列

参数	类型	说明
`r`	array of real	数组，一维或二维（此时按列统计）数字数组，也可以为二维数据表

返回：array

示例

r := array(-1, 2, -3, 9);
return expdProduct (r); // 输出：array(-1,-2,6,54)

`expdStd(r, ddof)`

声明：function

返回数组累积到当前行的标准差序列

参数	类型	说明
`r`	array of real	数组，一维或二维（此时按列统计）数字数组，也可以为二维数据表
`ddof`	integer	整型，标准差选项，取值如下

返回：array

示例

r := array(-1, 2, -3, 9);
return expdStd (r, 0); // 输出：array(0,1.5,2.05,4.55)

`expdSum(r)`

声明：function

返回数组累积到当前行的求和序列

参数	类型	说明
`r`	array of real	数组，一维或二维（此时按列统计）数字数组，也可以为二维数据表

返回：array

示例

r := array(-1, 2, -3, 9);
return expdSum (r); // 输出：array(-1,1,-2,7)

`expdVar(r, ddof)`

声明：function

返回数组累积到当前行的方差序列

参数	类型	说明
`r`	array of real	数组，一维或二维（此时按列统计）数字数组，也可以为二维数据表
`ddof`	integer	整型，方差选项，取值如下

返回：array

示例

r := array(-1, 2, -3, 9);
return expdVar (r, 0); // 输出：array(0,2.25,4.22,20.69)

`kurt(t, real)`

声明：function

峰度

参数	类型	说明
`t`	array	一维数字数组，一维数据
`real`		实数，返回的峰度

返回：any

示例

kurt(array(1, 2, 3, 4, 5), s);
return s;
// 输出：-1.2

`meanAndPopnStdDevWithRate(data, rate, mean, stddev)`

声明：function

带权重总体标准差以及平均值

参数	类型	说明
`data`	array	一维数字数组
`rate`	array	一维数字数组
`mean`	real	实数，均值，返回值
`stddev`	real	实数，标准差，返回值

返回：real

示例

meanAndPopnStdDevWithRate(array(1, 2, 3), array(1, 1, 1), m, s);
return m;
// 输出：2

`nanMean(a)`

声明：function

计算含Nan一维数组的算术平均值

参数	类型	说明
`a`	array	一维数字数组

返回：real

示例

a := array(5, 6, 8, nan);
return nanMean(a);
// 输出：6.33

`nanPercentRankArr(a, f_name)`

声明：function

1、返回一维数组中的每个值在一维数组中的百分比排名

参数	类型	说明
`a`	array	数字数组，待计算的数组
`f_name`	string	字符串，字段名，默认为空

返回：array

示例

a := array(1, 1, 2, 2, 2, 9, nan, 9, 9);
return nanPercentRankArr(a);
// 输出：array(0.0,0.0,0.29,0.29,0.29,0.71,NAN,0.71,0.71)

`nanPopnStd(a)`

声明：function

计算含Nan一维数组的总体标准差

参数	类型	说明
`a`	array	一维数字数组

返回：real

示例

a := array(5, 6, 8, nan);
return nanPopnStd(a);
// 输出：1.25

`nanPopnVariance(a)`

声明：function

计算含Nan一维数组的总体方差

参数	类型	说明
`a`	array	一维数字数组

返回：real

示例

a := array(5, 6, 8, nan);
return nanPopnVariance(a);
// 输出：1.56

`nanRankArr(a, f_name, sortorder)`

声明：function

1、返回一维数组中的每个值在一维数组中的排位

参数	类型	说明
`a`	array	数字数组，待计算的数组
`f_name`	string	字符串，字段名，默认为空
`sortorder`	bool	排序方向，默认为1

返回：array

示例

a := array(1, 1, 2, 2, 2, 9, nan, 9, 9);
return nanRankArr(a);
// 输出：array(1,1,3,3,3,6,NAN,6,6)

`nanStd(a)`

声明：function

计算含Nan一维数组的标准差的估计（样本标准差）

参数	类型	说明
`a`	array	一维数字数组

返回：real

示例

a := array(5, 6, 8, nan);
return nanStd(a);
// 输出：1.53

`nanSum(a)`

声明：function

计算含Nan一维数组的总和

参数	类型	说明
`a`	array	一维数字数组

返回：real

示例

a := array(5, 6, 8, nan);
return nanSum(a);
// 输出：19

`nanVariance(a)`

声明：function

计算含Nan一维数组的方差的估计（样本方差）

参数	类型	说明
`a`	array	一维数字数组

返回：real

示例

a := array(5, 6, 8, nan);
return nanVariance(a);
// 输出：2.33

`regressionChannel(y, x, nowy, nowx, beta, alpha, top_alpha, bottom_alpha, top, bottom, pos, expectvalue)`

声明：function

回归通道模型

参数	类型	说明
`y`	array	一维数字数组，Y坐标数组
`x`	array	一维数字数组，X坐标数组
`nowy`	real	实数
`nowx`	real	实数
`beta`	real	实数
`alpha`	real	实数
`top_alpha`	real	实数
`bottom_alpha`	real	实数
`top`	real	实数
`bottom`	real	实数
`pos`	real	实数
`expectvalue`	real	实数，预期值(回归值)

返回：real

示例

regressionChannel(array(1, 2, 3, 4, 5), array(6, 7, 8, 9, 10), 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, s, a);
return a;
// 输出：-3

`selfStdDev(t, rmar)`

声明：function

下方标准差

参数	类型	说明
`t`	array	数据表类型，一维数据
`rmar`	real	实数，最低可接受的收益率(已折算过)

返回：real

示例

return selfStdDev(array(1, 2, 3, 4, 5), 3);
// 输出：0.89

`skew(t, skew)`

声明：function

偏斜度

参数	类型	说明
`t`	array	一维数字数组，一维数据
`skew`	real	实数，返回的偏斜度

返回：any

示例

skew(array(1, 2, 3, 4, 5, 7), s);
return s;
// 输出：0.46

`variationCoefficient(x)`

声明：function

变异系数

参数	类型	说明
`x`	array	一维数字数组

返回：real

示例

return variationCoefficient(array(1, 2, 1, 2, 1, 2));
// 输出：0.33

12 KiB Raw Blame History Unescape Escape

数学函数 / 统计函数

betaAndAlpha(y, x, beta, alpha)

示例

correlpaired(a, b)

示例

correlpaired_side(a, dir_type)

expdMax(r)

示例

expdMin(r)

示例

expdProduct(r)

示例

expdStd(r, ddof)

示例

expdSum(r)

示例

expdVar(r, ddof)

示例

kurt(t, real)

示例

meanAndPopnStdDevWithRate(data, rate, mean, stddev)

示例

nanMean(a)

示例

nanPercentRankArr(a, f_name)

示例

nanPopnStd(a)

示例

nanPopnVariance(a)

示例

nanRankArr(a, f_name, sortorder)

示例

nanStd(a)

示例

nanSum(a)

示例

nanVariance(a)

示例

regressionChannel(y, x, nowy, nowx, beta, alpha, top_alpha, bottom_alpha, top, bottom, pos, expectvalue)

示例

selfStdDev(t, rmar)

示例

skew(t, skew)

示例

variationCoefficient(x)

示例

12 KiB

Raw Blame History

`betaAndAlpha(y, x, beta, alpha)`

`correlpaired(a, b)`

`correlpaired_side(a, dir_type)`

`expdMax(r)`

`expdMin(r)`

`expdProduct(r)`

`expdStd(r, ddof)`

`expdSum(r)`

`expdVar(r, ddof)`

`kurt(t, real)`

`meanAndPopnStdDevWithRate(data, rate, mean, stddev)`

`nanMean(a)`

`nanPercentRankArr(a, f_name)`

`nanPopnStd(a)`

`nanPopnVariance(a)`

`nanRankArr(a, f_name, sortorder)`

`nanStd(a)`

`nanSum(a)`

`nanVariance(a)`

`regressionChannel(y, x, nowy, nowx, beta, alpha, top_alpha, bottom_alpha, top, bottom, pos, expectvalue)`

`selfStdDev(t, rmar)`

`skew(t, skew)`

`variationCoefficient(x)`