PortfolioCVaR

为条件值 - 风险投资组合优化和分析创建Portfoliocvar对象

描述

用PortfolioCVaR创建PortfolioCVaR用于条件风险价值投资组合优化的对象。

CVaR投资组合优化的主要工作流程是创建PortfolioCVaR完全指定投资组合优化问题并运行的对象PortfolioCVaR对象使用支持的函数获取和分金宝app析有效的投资组合。有关此工作流的详细信息，请参阅portfoliocvar对象工作流程．

你可以使用PortfolioCVaR以几种方式反对。建立一个投资组合优化问题PortfolioCVaR对象，最简单的语法为：

p = PortfolioCVaR;

这个语法创造了一个PortfolioCVaR对象p，使所有对象属性都为空。

的PortfolioCVaR对象还接受属性及其值的名称-值对参数集合。这个PortfolioCVaR函数接受具有一般语法的属性输入：

p = portfoliocvar（'property1'，value1，'property2'，value2，...）;

如果PortfolioCVaR对象的第一个参数(且仅第一个参数)已经存在PortfolioCVaR对象是具有后续名称值对的现有对象，用于添加或修改属性的参数。例如，给予现有的PortfolioCVaR反对p，一般语法为:

p=PortfolioVaR（p，'property1'，value1，'property2'，value2，…）；

输入参数名称不区分大小写，但必须完全指定。此外，可以使用备用参数名称指定几个属性（请参阅属性名称的快捷方式).这个PortfolioCVaR对象尝试从输入中检测问题尺寸，并且一旦设置，后续输入可以经过各种标量或矩阵扩展操作，这简化了整个过程以制定问题。另外，一个PortfolioCVaR对象是一个值对象，因此，给定投资组合p，以下代码创建两个对象，p和问，它们是不同的：

q = PortfolioCVaR (p,...）

在创建一个PortfolioCVaR对象，您可以使用关联的对象函数来设置投资组合约束、分析有效边界和验证投资组合模型。

有关条件风险价值投资组合优化理论基础的更多详细信息，请参阅投资组合优化理论．

创造

语法

p=PortfolioCVaR

p = portfoliocvar（名称，值）

p=PortfolioCVaR（p，名称，值）

描述

例子

p=PortfolioCVaR创造一个空的东西PortfolioCVaR对象为条件价值风险投资组合优化和分析。然后可以将元素添加到PortfolioCVaR对象。有关详细信息，请参阅金宝app创建PortfolioCVaR对象．

例子

p= portfoliocvar（名称，价值）创建一个PortfolioCVaR反对(p）和套装性质使用名称-值对。例如p=PortfolioCVaR（“资产清单”，资产（1:12））．可以指定多个名称-值对。

例子

p= portfoliocvar（p，名称，价值）创建一个PortfolioCVaR反对(p）使用先前创建的PortfolioCVaR对象p和套装性质使用名称-值对。可以指定多个名称-值对。

输入参数

全部展开

`p`- - - - - -以前构造的portfoliocvar对象
对象

先前构建PortfolioCVaR对象，指定使用PortfolioCVaR．

性质

全部展开

设置对象

`资产清单`- - - - - -宇宙中资产的名称或符号
`[]`（默认）|字符向量单元数组|字符串数组

宇宙中资产的名称或符号，指定为字符向量的单元格数组或字符串数组。

数据类型：细胞|一串

`初始化端口`- - - - - -最初的投资组合
`[]`（默认）|矢量

初始投资组合，指定为向量。

数据类型：双倍的

`名称`- - - - - -portfoliocvar对象的名称
`[]`（默认）|特征向量|一串

名称以例如PortfolioCVaR对象，指定为字符向量或字符串。

数据类型：char|一串

`NumAssets`- - - - - -宇宙中的资产数量
`[]`（默认）|整数量标

Universe中的资产数量，指定为整数标量。

数据类型：双倍的

投资组合对象约束

`aequality.`- - - - - -线性平等约束矩阵
`[]`（默认）|矩阵

线性等式约束矩阵，指定为矩阵。

数据类型：双倍的

`粉碎`- - - - - -线性不等式约束矩阵
`[]`（默认）|矩阵

线性不等式约束矩阵，指定为矩阵。

数据类型：双倍的

`be`- - - - - -线性平等约束载体
`[]`（默认）|矢量

线性平等约束向量，指定为向量。

数据类型：双倍的

`培训`- - - - - -线性不平等约束
`[]`（默认）|矢量

线性不等式约束矢量，指定为向量。

数据类型：双倍的

`GroupA`- - - - - -A组权重以B组中的权重为界
`[]`（默认）|矩阵

将重量组分组由B组中的重量界定为矩阵。

数据类型：双倍的

`B组`- - - - - -B组重量
`[]`（默认）|矩阵

B组权重，指定为矩阵。

数据类型：双倍的

`群矩阵`- - - - - -群成员矩阵
`[]`（默认）|矩阵

组成员矩阵，指定为矩阵。

数据类型：双倍的

`下面`- - - - - -下限约束
`[]`（默认）|矢量

下限约束，指定为向量。

数据类型：双倍的

`LowerBudget`- - - - - -下限预算约束
`[]`（默认）|标量

下限预算约束，指定为标量。

数据类型：双倍的

`低分组`- - - - - -下限组约束
`[]`（默认）|矢量

下限组约束，指定为向量。

数据类型：双倍的

`洛厄拉蒂奥`- - - - - -A组和B组之间分配的最小比例
`[]`（默认）|矢量

之间的最低比例GroupA和B组，指定为向量。

数据类型：双倍的

`UpperBound`- - - - - -上限约束
`[]`（默认）|矢量

上限约束，指定为向量。

数据类型：双倍的

`预算上限`- - - - - -上限预算约束
`[]`（默认）|标量

上限预算约束，指定为标量。

数据类型：双倍的

`较高的`- - - - - -上界群约束
`[]`（默认）|矢量

上限组约束，指定为向量。

数据类型：双倍的

`上限`- - - - - -A和B组之间的分配的最大比例
`[]`（默认）|矢量

最大比例之间的分配GroupA和B组，指定为向量。

数据类型：双倍的

`边界`- - - - - -每个资产权重的边界类型
`“简单”`（默认）|带值特征向量`“简单”`或`“条件”`|字符串有价值`“简单”`或`“条件”`|具有值的字符向量的单元格数组`“简单”`或`“条件”`|具有值的字符串数组`“简单”`或`“条件”`

每个资产权重的边界类型，指定为标量字符向量或字符串，或字符向量的单元格数组或字符串数组。有关详细信息，请参阅setBounds．

数据类型：char|细胞|一串

`MinNumAssets`- - - - - -投资组合中分配的最小资产数量
`[]`（默认）|数字

投资组合中分配的最小资产数，指定为标量数值。有关更多信息，请参阅setMinMaxNumAssets．

数据类型：双倍的

`最大质量集`- - - - - -在投资组合中分配的最大资产数量
`[]`（默认）|数字

在投资组合中分配的最大资产数，指定为标量数值。有关更多信息，请参阅setMinMaxNumAssets．

数据类型：双倍的

`周转`- - - - - -营业额限制
`[]`（默认）|标量

成交量约束，指定为标量。

数据类型：双倍的

`卖出`- - - - - -营业额对销售的限制
`[]`（默认）|标量

销售额的营业额约束，指定为标量。

数据类型：双倍的

`Buyturnover.`- - - - - -对采购的营业额限制
`[]`（默认）|标量

对采购的营业额约束，指定为标量。

数据类型：双倍的

组合对象建模

`购买成本`- - - - - -比例购买成本
`[]`（默认）|矢量

比例购买成本，指定为向量。

数据类型：双倍的

`无风险利率`- - - - - -无风险利率
`[]`（默认）|标量

无风险利率，指定为标量。

数据类型：双倍的

`概率水平`- - - - - -风险概率水平的价值为1− （损失概率）
`[]`（默认）|标量

风险值概率级别，1−(损失概率)，指定为标量。

数据类型：双倍的

`NumScenarios`- - - - - -场景数量
`[]`（默认）|整数量标

场景数，指定为整数标量。

数据类型：双倍的

`卖出`- - - - - -按比例销售成本
`[]`（默认）|矢量

比例销售成本，指定为向量。

数据类型：双倍的

对象功能

`SetAssetList.`	建立资产的标识符列表
`setInitPort`	建立初始或当前的投资组合
`setDefaultConstraints`	使用非负权重设置投资组合约束，其总和为1
`估计`	根据数据估计资产回报的平均值和协方差
`设定成本`	按比例设定交易成本
`addEquality`	为产物权重和现有约束添加线性平等约束
`addGroupRatio`	将组合权重的组比率约束添加到现有组比率约束
`添加组`	将组合权重的组约束添加到现有组约束
`兼容性`	将投资组合权重的线性不等式约束添加到现有约束
`getBounds`	从投资组合对象中获取投资组合权重的界限
`getBudget`	从投资组合对象获取预算约束边界
`getCosts`	从投资组合对象获取买卖交易成本
`庇护`	从公文包对象获取相等约束数组
`getgroupratio.`	从公文包对象获取组比率约束数组
`getgroups.`	从公文包对象获取组约束数组
`GetineQuality.`	从公文包对象获取不等式约束数组
`getonewayturnover`	从投资组合对象获取单向营业额限制
`集合群`	为组合权重设置组约束
`集不等式`	为产品组合重量设置线性不等式约束
`setBounds`	为投资组合对象设置投资组合权重的界限
`setMinMaxNumAssets`	在投资组合对象中投资的资产数量的基数限制
`setBudget`	设置预算约束
`设定成本`	按比例设定交易成本
`setDefaultConstraints`	使用非负权重设置投资组合约束，其总和为1
`平等`	为投资组合权重设置线性等式约束
`集合比率`	为投资组合权重设置组比率约束
`setInitPort`	建立初始或当前的投资组合
`setonewayturnover.`	设置单向投资组合周转约束
`塞起`	设置最大投资组合周转约束
`检查可行性`	根据投资组合对象检查输入投资组合的可行性
`estismsbounds.`	估计投资组合的全局上界和下界
`估计边界`	在有效边界上估计指定数量的最优投资组合
`estismsfrontierbyreturn.`	估计有针对性产品组合的最佳投资组合
`estismsFrontierByRisk.`	估计具有目标投资组合风险的最优投资组合
`估计前沿极限`	在有效边界的端点估计最优投资组合
`情节边界`	绘制有效边界
`估计收益`	估计投资组合的平均收益
`estibalportrisk.`	根据与相应对象关联的风险代理估算投资组合风险
`塞索尔弗`	选择主求解器并指定组合优化的相关求解器选项
`setProbabyLevel.`	设置VAR和CVAR计算的概率级别
`塞塞纳里奥斯`	通过直接矩阵设置资产回报情况
`获取场景`	从portfolio对象获取方案
`simulatenormalscenariosbydata.`	从数据模拟多元正常资产回报情景
`simulatenormalscenariosbyments`	模拟资产回报的平均值和协方差的多变量正常资产返回方案
`估计情景时刻`	估算资产返回方案的平均值和协方差
`estibalportvar.`	估算portfoliocvar对象的价值风险

估计端口STD

例子

全部收缩

创建一个空的PortfolioCVaR对象

打开实时脚本

您可以创建一个PortfolioCVaR对象，p，没有输入参数，并使用disp．

p = PortfolioCVaR;disp (p);

具有属性的PortfolioVaR:BuyCost:[]SellCost:[]无风险利率：[]概率级别：[]营业额：[]BuyTornations:[]SellTornations:[]NumCenarios:[]名称：[]NumAssetList:[]初始端口：[]AInequality:[]bInequality:[]AEquality:[]bEquality:[]下限：[]上限：[]下限：[]下限预算：[]上限：[]上限预算：[]GroupMatrix:]LowerGroup:[]上组：[]组A:[]组B:[]下组：[]上比率：[]最小资产组：[]最大资产组：[]边界类型：[]

这种方法提供了一种设置投资组合优化问题的方法PortfolioCVaR函数。然后，您可以使用关联的集合来设置和修改属性集合PortfolioCVaR目的。

使用单步设置创建一个PortfolioCVaR对象

打开实时脚本

你可以使用PortfolioCVaR对象直接设置“标准”产品组合优化问题。给定的资产方案在变量中返回assetscenarios.，此问题完全指定如下：

M = [0.05;0.1;0.12;0.18);C = [0.0064 0.00408 0.00192 0;0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;0 0.0119 0.0336 0.1225];m = m / 12;C = C / 12; AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000); p = PortfolioCVaR(“情景”，AssetScenarios，...“LowerBound”, 0,'LowerBudget'1.“最高预算”1....“ProbabilityLevel”, 0.95)

p = portfoliocvar与属性：buycost：[] sellcost：[]风险职位：[]概率vervel：0.9500营业额：[] Buyturnover：[] NumScenarios：20000名称：[] NumAstl：4 Assetlist：[] initorper：[]粉碎：[]培训：[] aequality：[]胎粪：[]下行：[4x1双]上行：[] upperBudget：1 GroupMatrix：[]较低组：[] GroupGoup：[] GroupA：[] Dreamratio：[] Upperratio：[] minnumassets：[] maxnumassets：[] buddtype：[]

请注意,下面物业价值以来经过标量扩展assetscenarios.提供问题的维度。

使用步骤序列创建一个portfolio var对象

打开实时脚本

使用一系列步骤是完成相同任务的另一种方法，即建立一个“标准”CVaR投资组合优化问题assetscenarios.变量是：

m=[0.05；0.1；0.12；0.18]；C=[0.0064 0.00408 0.00192 0；0.00408 0.0289 0.0204 0.0119；0.00192 0.0204 0.0576 0.0336；0.0119 0.0336 0.1225]；m=m/12；C=C/12；AssetScenarios=mvnrnd（m，C，20000）；p=PortfolioCVaR；p=设置场景（p，资产场景）；p=投资组合风险（p，“LowerBound”，0）;p = PortfolioCVaR (p,'LowerBudget'1.“最高预算”，1）;p = setProbabyLevel（p，0.95）;PlotFrontier（P）;

这种方法是可行的，因为调用PortfolioCVaR是以这个特定的顺序。在这种情况下，呼叫初始化assetscenarios.提供问题的尺寸。如果你最后做这一步，你必须明确地维度下面财产如下：

m=[0.05；0.1；0.12；0.18]；C=[0.0064 0.00408 0.00192 0；0.00408 0.0289 0.0204 0.0119；0.00192 0.0204 0.0576 0.0336；0.0119 0.0336 0.1225]；m=m/12；C=C/12；AssetCenarios=mvnrnd（m，C，20000）；p=PortfolioCVaR；p=PortfolioCVaR（p，“LowerBound”, 0(大小(m)));p = PortfolioCVaR (p,'LowerBudget'1.“最高预算”, 1); p=设定概率水平（p，0.95）；p=设置场景（p，资产场景）；（p）；

如果您没有指定大小下面但是，输入一个标量参数PortfolioCVaR对象假设您正在定义一个单一资产问题，并在调用使用四个资产设置资产场景时产生错误。

使用属性名称的快捷方式创建PortfolioCVaR对象

打开实时脚本

您可以创建一个PortfolioCVaR对象，p和PortfolioCVaR使用用于属性名称的快捷方式的对象。

M = [0.05;0.1;0.12;0.18);C = [0.0064 0.00408 0.00192 0;0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;0 0.0119 0.0336 0.1225];m = m / 12;C = C / 12; AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000); p = PortfolioCVaR(“场景”，AssetScenarios，'磅', 0,'预算'1.“plevel”, 0.95)

p = portfoliocvar与属性：buycost：[] sellcost：[]风险职位：[]概率vervel：0.9500营业额：[] Buyturnover：[] NumScenarios：20000名称：[] NumAstl：4 Assetlist：[] initorper：[]粉碎：[]培训：[] aequality：[]胎粪：[]下行：[4x1双]上行：[] upperBudget：1 GroupMatrix：[]较低组：[] GroupGoup：[] GroupA：[] Dreamratio：[] Upperratio：[] minnumassets：[] maxnumassets：[] buddtype：[]

portfoliocvar对象属性的直接设置

打开实时脚本

虽然不推荐，但您可以直接设置属性，但输入没有错误检查。

M = [0.05;0.1;0.12;0.18);C = [0.0064 0.00408 0.00192 0;0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;0 0.0119 0.0336 0.1225];m = m / 12;C = C / 12; AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000); p = PortfolioCVaR; p = setScenarios(p, AssetScenarios); p.ProbabilityLevel = 0.95; p.LowerBudget = 1; p.UpperBudget = 1; p.LowerBound = zeros(size(m)); disp(p)

具有属性的PortfolioVaR:BuyCost:[]SellCost:[]无风险利率：[]概率级别：0.9500营业额：[]BuyTournal:[]SellTournal:[]NumScenarios:20000名称：[]NumAssets:4资产列表：[]初始端口：[]AInequality:[]BINEQUITY:[]AEQUITY:[]BEQUITY:[]下限：[4x1双倍]上限：[]LowerBudget:1 UpperBudget:1 GroupMatrix:[]LowerGroup:[]UpperGroup:[]A组：[]B组：[]LowerRatio:[]UpperRatio:[]MinNumAssets:[]MaxNumAssets:[]BoundType:[]

无法将方案直接分配给PortfolioCVaR对象。必须始终通过以下两种方式之一设置场景：PortfolioCVaR功能塞塞纳里奥斯功能，或任何场景仿真功能。

构建一个portfoliovar对象并确定有效的投资组合

打开实时脚本

创建高效的投资组合：

负载大写字母p = portfoliocvar（“资产清单”，资产（1:12））;p = simulatenormalscenariosbydata（p，数据（：，1:12），20000，“missingdata”，true）；p=setDefaultConstraints（p）；p=setProbabilityLevel（p，0.95）；plotFrontier（p）；

pwgt = estimateFrontier(p, 5);pnames =细胞(1、5);为i = 1：5 pnames {i} = sprintf（'端口％d'，一世）;结束Blotter = DataSet（[{PWGT}，Pnames]，'obsnames'，p.AssetList）；吸墨纸；

端口1端口2端口3端口4 Port5 apple 0.010562 0.07364 0.11931 0.13073 0 amazon 0 0 0 0 0 cisco戴尔0.022649 0 0 0 0 0 0 0 0 0 EBAY 0 0 0 0 0 google 0.203 0.38011 0.56202 0.75919 1 hp IBM 0.44444 0.36456 0.26305 0.11009 0.042772 - 0.0094711 0 0 0 0 intel 0 0 0 0 0 microsoft 0.27658 0.17222 0.055624 0 0 ORCL 0 0 0 0 0 yahoo 0 0 0 0 0

快捷参数名称	等效参数/属性名称
`ae`	`aequality.`
`人工智能`	`粉碎`
`资产名称`或`资产`	`资产清单`
`是`	`be`
`bi`	`培训`
`预算`	`预算上限`和`LowerBudget`
`团体`	`群矩阵`
`磅`	`下面`
`n`或`数字`	`NumAssets`
`水平`，`problevel`或`plevel`	`概率水平`
`rfr`	`无风险利率`
`脚本`或`assetscenarios.`	`场景`
`乌兰巴托`	`UpperBound`

参考

[1] 有关PortfolioCVaR对象引用的完整列表，请参阅投资组合优化．

另请参阅

PortfolioCVaR

描述

创造

语法

描述

输入参数

p- - - - - -以前构造的portfoliocvar对象对象

性质

设置对象

资产清单- - - - - -宇宙中资产的名称或符号[]（默认）|字符向量单元数组|字符串数组

初始化端口- - - - - -最初的投资组合[]（默认）|矢量

名称- - - - - -portfoliocvar对象的名称[]（默认）|特征向量|一串

NumAssets- - - - - -宇宙中的资产数量[]（默认）|整数量标

投资组合对象约束

aequality.- - - - - -线性平等约束矩阵[]（默认）|矩阵

粉碎- - - - - -线性不等式约束矩阵[]（默认）|矩阵

be- - - - - -线性平等约束载体[]（默认）|矢量

培训- - - - - -线性不平等约束[]（默认）|矢量

GroupA- - - - - -A组权重以B组中的权重为界[]（默认）|矩阵

B组- - - - - -B组重量[]（默认）|矩阵

群矩阵- - - - - -群成员矩阵[]（默认）|矩阵

下面- - - - - -下限约束[]（默认）|矢量

LowerBudget- - - - - -下限预算约束[]（默认）|标量

低分组- - - - - -下限组约束[]（默认）|矢量

洛厄拉蒂奥- - - - - -A组和B组之间分配的最小比例[]（默认）|矢量

UpperBound- - - - - -上限约束[]（默认）|矢量

预算上限- - - - - -上限预算约束[]（默认）|标量

较高的- - - - - -上界群约束[]（默认）|矢量

上限- - - - - -A和B组之间的分配的最大比例[]（默认）|矢量

边界- - - - - -每个资产权重的边界类型“简单”（默认）|带值特征向量“简单”或“条件”|字符串有价值“简单”或“条件”|具有值的字符向量的单元格数组“简单”或“条件”|具有值的字符串数组“简单”或“条件”

MinNumAssets- - - - - -投资组合中分配的最小资产数量[]（默认）|数字

最大质量集- - - - - -在投资组合中分配的最大资产数量[]（默认）|数字

周转- - - - - -营业额限制[]（默认）|标量

卖出- - - - - -营业额对销售的限制[]（默认）|标量

Buyturnover.- - - - - -对采购的营业额限制[]（默认）|标量

组合对象建模

购买成本- - - - - -比例购买成本[]（默认）|矢量

无风险利率- - - - - -无风险利率[]（默认）|标量

概率水平- - - - - -风险概率水平的价值为1− （损失概率）[]（默认）|标量

NumScenarios- - - - - -场景数量[]（默认）|整数量标

卖出- - - - - -按比例销售成本[]（默认）|矢量

对象功能

例子

创建一个空的PortfolioCVaR对象

使用单步设置创建一个PortfolioCVaR对象

使用步骤序列创建一个portfolio var对象

使用属性名称的快捷方式创建PortfolioCVaR对象

portfoliocvar对象属性的直接设置

构建一个portfoliovar对象并确定有效的投资组合

更多关于

有条件的价值 - 风险投资组合优化

PortfolioVar问题的充分性

属性名称的快捷方式

参考

另请参阅

话题

外部网站

在R2012B中介绍

财务工具箱文件

金宝app

用MATLAB建模金融风险的实用指南

`p`- - - - - -以前构造的portfoliocvar对象
对象

`资产清单`- - - - - -宇宙中资产的名称或符号
`[]`（默认）|字符向量单元数组|字符串数组

`初始化端口`- - - - - -最初的投资组合
`[]`（默认）|矢量

`名称`- - - - - -portfoliocvar对象的名称
`[]`（默认）|特征向量|一串

`NumAssets`- - - - - -宇宙中的资产数量
`[]`（默认）|整数量标

`aequality.`- - - - - -线性平等约束矩阵
`[]`（默认）|矩阵

`粉碎`- - - - - -线性不等式约束矩阵
`[]`（默认）|矩阵

`be`- - - - - -线性平等约束载体
`[]`（默认）|矢量

`培训`- - - - - -线性不平等约束
`[]`（默认）|矢量

`GroupA`- - - - - -A组权重以B组中的权重为界
`[]`（默认）|矩阵

`B组`- - - - - -B组重量
`[]`（默认）|矩阵

`群矩阵`- - - - - -群成员矩阵
`[]`（默认）|矩阵

`下面`- - - - - -下限约束
`[]`（默认）|矢量

`LowerBudget`- - - - - -下限预算约束
`[]`（默认）|标量

`低分组`- - - - - -下限组约束
`[]`（默认）|矢量

`洛厄拉蒂奥`- - - - - -A组和B组之间分配的最小比例
`[]`（默认）|矢量

`UpperBound`- - - - - -上限约束
`[]`（默认）|矢量

`预算上限`- - - - - -上限预算约束
`[]`（默认）|标量

`较高的`- - - - - -上界群约束
`[]`（默认）|矢量

`上限`- - - - - -A和B组之间的分配的最大比例
`[]`（默认）|矢量

`MinNumAssets`- - - - - -投资组合中分配的最小资产数量
`[]`（默认）|数字

`最大质量集`- - - - - -在投资组合中分配的最大资产数量
`[]`（默认）|数字

`周转`- - - - - -营业额限制
`[]`（默认）|标量

`卖出`- - - - - -营业额对销售的限制
`[]`（默认）|标量

`Buyturnover.`- - - - - -对采购的营业额限制
`[]`（默认）|标量

`购买成本`- - - - - -比例购买成本
`[]`（默认）|矢量

`无风险利率`- - - - - -无风险利率
`[]`（默认）|标量

`概率水平`- - - - - -风险概率水平的价值为1− （损失概率）
`[]`（默认）|标量

`NumScenarios`- - - - - -场景数量
`[]`（默认）|整数量标

`卖出`- - - - - -按比例销售成本
`[]`（默认）|矢量