编写自定义函数：sharpeRatio for 夏普率计算

"实验涉及金融投资中的夏普比率计算，数据处理及自定义函数编写，使用R语言进行。实验目标是提升对函数的理解和编写能力，处理金融数据，特别是基金行业配置信息。" 夏普比率是衡量投资组合风险调整回报的重要指标，由威廉·夏普在1966年提出。它表示的是投资组合每承受一单位总风险（通常是标准差）所能获得的超额回报（即超过无风险利率的回报）。夏普比率的计算公式为： \[ \text{夏普比率} = \frac{\text{组合收益率} - \text{无风险收益率}}{\text{组合超额收益率的标准差}} \] 在这个实验中，你需要编写一个名为 `sharpeRatio` 的函数来计算夏普比率。函数接收三个参数：`rp` 表示组合的年化收益率，`rf` 代表无风险资产的年化收益率，`sigmaP` 是组合超额收益率的标准差。给定的示例值为 `rp = 0.12`, `rf = 0.04`, `sigmaP = 0.05`。因此，夏普比率可以通过以下方式计算： \[ \text{夏普比率} = \frac{0.12 - 0.04}{0.05} = \frac{0.08}{0.05} = 1.6 \] 这意味着投资组合每承担一单位风险，可以预期获得1.6倍于无风险利率的收益。 实验还涉及到使用 `read.csv()` 函数读取CSV文件，将数据导入到R环境中，这部分属于数据预处理。文件 "RESSET_FDINDINV_1.csv" 包含了基金行业配置的信息，包括行业代码（公布的字母和IndCd）以及行业名称。你需要创建一个数据框对象 `fund_ind` 来存储这些数据，并提取特定列进行后续分析。 实验的另一个任务是处理和分析基金行业配置数据。这可能涉及到数据清洗，使用 `unique()` 和 `na.omit()` 函数去除重复和缺失值。然后，将基金持有的股票行业比例数据拆分为列表 `fund_ind_list`，并对每个子列表使用 `tapply()` 进行整理，形成列联表，以便计算基金的行业活跃度（IA），这是衡量投资组合行业权重变化的指标。 总结来说，这个实验旨在通过编写自定义函数 `sharpeRatio` 实现风险调整回报的计算，同时处理基金行业配置数据，理解并应用函数、变量作用域、数据处理等R语言的基本概念，从而提升在金融数据分析中的技能。