shanken adjustment用中文解释

Shanken adjustment（又称作“鞋帽调整”）是指在高尔夫球杆的组装过程中，调整球杆头与球杆柄之间的连接角度，以使球杆头能够更好地与地面接触。这个调整通常是通过更改球杆头上的鞋帽（也称作“胶垫”）来实现的。通过这种调整，高尔夫球手可以获得更好的球杆控制和更准确的球道。

相关问题

shanken correction的python 代码

Shanken correction是一种用于计算投资组合alpha的统计方法，它可以纠正样本内误差和样本选择偏差。下面是一个简单的Python代码实现：

import numpy as np

def shanken_correction(alpha, cov_mat, bench_var, port_var):
    """
    计算Shanken correction后的alpha值
    :param alpha: 原始alpha值
    :param cov_mat: 投资组合和市场组合的协方差矩阵
    :param bench_var: 市场组合的方差
    :param port_var: 投资组合的方差
    :return: Shanken correction后的alpha值
    """
    num_assets = cov_mat.shape[0]
    inv_cov_mat = np.linalg.inv(cov_mat)
    beta = np.zeros(num_assets)
    for i in range(num_assets):
        beta[i] = cov_mat[i,-1] / bench_var
    alpha_correction = alpha + (alpha - 1) * np.dot(beta.T, np.dot(inv_cov_mat, beta)) * (port_var / bench_var)
    return alpha_correction

这个函数需要输入原始的alpha值，投资组合和市场组合的协方差矩阵，市场组合的方差和投资组合的方差。它会返回Shanken correction后的alpha值。

shanken correction的stata代码

以下是Shanken校正的Stata代码：

capture program drop shanken_correction
program define shanken_correction, rclass
    syntax R R_m C rf
    matrix R = `R'
    matrix R_m = `R_m'
    matrix C = `C'
    scalar rf = `rf'
    local n_obs = rows(R)
    local n_assets = cols(R)
    matrix R_ex = R - rf
    matrix R_m_ex = R_m - rf
    matrix mu_ex = vector(mean(R_ex))
    scalar mu_m_ex = mean(R_m_ex)
    matrix Sigma_ex = C / (n_obs - 1)
    scalar var_mu_ex = mu_ex * Sigma_ex * mu_ex'
    scalar var_mu_m_ex = mu_m_ex * Sigma_ex * mu_m_ex
    scalar var_R_p = trace(Sigma_ex) + 2 * sum(diagonal(Sigma_ex, 1))
    scalar var_R_m = var(R_m_ex, dof(n_obs - 1))
    matrix cov_R_R_m = cov(R_ex || R_m_ex, dof(n_obs - 1))[1...n_assets, n_assets + 1]
    scalar shp = (mu_ex * mu_m_ex) / sqrt(var_mu_ex * var_mu_m_ex)
    scalar shp_ci_l = .
    scalar shp_ci_u = .
    scalar z = invnormal(0.995)
    scalar tmp1 = var_R_p / n_obs
    scalar tmp2 = (var_mu_m_ex / var_mu_ex) + (var_R_m / var_R_p)
    scalar tmp3 = shp^2 * tmp2
    scalar tmp4 = tmp1 + tmp3
    if tmp4 > 0 {
        scalar tmp5 = z * sqrt(tmp4)
        shp_ci_l = shp - tmp5
        shp_ci_u = shp + tmp5
    }
    return scalar(shp) scalar(shp_ci_l) scalar(shp_ci_u)
end

Stata的语法与Python有所不同。这个程序的输入包括：

- R: 矩阵，表示观察到的收益率，大小为(n_obs, n_assets)。
- R_m: 矩阵，表示基准收益率，大小为(n_obs, 1)。
- C: 矩阵，表示资产收益率的样本协方差矩阵，大小为(n_assets, n_assets)。
- rf: 浮点数，表示无风险利率。

输出包括：

- shp: 浮点数，表示使用Shanken校正后的夏普比率。
- shp_ci_l: 浮点数，表示使用Shanken校正后的夏普比率的下置信区间。
- shp_ci_u: 浮点数，表示使用Shanken校正后的夏普比率的上置信区间。