让 AI 一键计算投资组合风险指标（VaR/CVaR）
解决量化风控痛点：通过 AI 生成 Python 脚本，自动计算投资组合的 VaR（在险价值）、CVaR（预期损失）、夏普比率、最大回撤等关键指标，并绘制回撤曲线，辅助投资决策与合规申报。
为什么需要这个技能
在量化交易或基金管理场景中，单纯肉眼观察净值曲线无法量化潜在亏损。你需要系统性地评估风险敞口。
AI 可以帮你快速生成包含历史模拟法、蒙特卡洛模拟等多种算法的风险计算脚本。这不仅节省了手动推导公式和编写代码的时间，还能确保计算公式的准确性（如正态分布假设 vs 非参数估计）。
适用场景
- 投资组合健康度监控：每日生成 VaR 和最大回撤报告。
- 压力测试与合规申报：计算 95% 或 99% 置信度下的在险价值，满足监管对风险管理的要求。
- 策略绩效归因：区分是无风险收益（夏普比率）还是超额收益，辅助调整仓位。
- 构建风控仪表盘：将计算逻辑集成到 Streamlit 或 Dash 后端，搭建实时风险预警系统。
核心工作流
- 数据预处理：AI 编写代码清洗资产价格数据，计算对数收益率，处理缺失值。
- 指标计算：
- VaR：采用历史分位数法或参数法计算特定置信度下的最大潜在损失。
- CVaR：计算超越 VaR 阈值后的平均损失（尾部风险）。
- 收益风险比：计算夏普比率、索提诺比率及卡玛比率。
- 可视化输出：绘制净值曲线叠加 VaR 阈值线，生成最大回撤热力图。
下载和安装
下载 risk-metrics-calculation 中文版 Skill ZIP
解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。
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