更新:Portfolio_Analysis:Bivariate analysis

实证资产定价（Empirical asset pricing）已经发布于Github和Pypi. 包的具体用法(Documentation)博主将会陆续在优快云中详细介绍，也可以通过Pypi直接查看。

Pypi: pip install --upgrade EAP

Github: GitHub - whyecofiliter/EAP: empirical asset pricing

此次更新了投资组合分析中二项组合分析Bivariate. 此次添加了条件双重排序，具体类说明和demo如下。

import numpy as np
from portfolio_analysis import Bivariate as bi
    
# generate time 
year = np.ones((3000,1), dtype=int)*2020
for i in range(19):
    year = np.append(year, (2019-i)*np.ones((3000,1), dtype=int))
    
# generate character
character_1 = np.random.normal(0, 1, 20*3000)
character_2 = np.random.normal(0, 1, 20*3000)

# generate future return
ret=character_1*-0.5 + character_2*0.5 + np.random.normal(0,1