金融分析技能

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利用免费数据源进行多资产投资组合的风险平价分析、动态调仓和回测,提供文字报告与图表可视化。

金融分析技能 (Financial Analysis Skill)

功能概述

金融分析技能 (Financial Analysis Skill)是一项面向实际任务的技能,主要用于这是一个用于投资组合分析的技能,支持从免费API获取各类资产行情数据,并提供文字报告和图表可视化;优化版本整合了滚动窗口调仓逻辑和回测功能;

核心要点

  • ✅ 投资组合分析(资产配置、风险评估、收益分析);
  • ✅ 支持多种资产类型:股票、ETF、加密货币等;
  • ✅ 免费数据源集成;

使用与执行

✅ 文字报告生成;✅ 图表可视化(收益曲线、资产分布、风。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

结果检查与注意事项

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

金融分析技能 (Financial Analysis Skill)

概述

这是一个用于投资组合分析的技能,支持从免费API获取各类资产行情数据,并提供文字报告和图表可视化。优化版本整合了滚动窗口调仓逻辑和回测功能。

功能特性

  • ✅ 投资组合分析(资产配置、风险评估、收益分析)
  • ✅ 支持多种资产类型:股票、ETF、加密货币等
  • ✅ 免费数据源集成
  • ✅ 文字报告生成
  • ✅ 图表可视化(收益曲线、资产分布、风险指标等)
  • ✅ 滚动窗口风险平价分析(使用历史一年数据,每月调仓)
  • ✅ 避免未来数据(使用expanding窗口计算波动率)
  • ✅ 回测功能(完整的回测流程)

数据源

  • Yahoo Finance (通过yfinance库)
  • Alpha Vantage (免费API)
  • Finnhub (免费层)
  • CSV文件(中国市场数据)

安装依赖

pip install yfinance pandas numpy matplotlib seaborn plotly

使用方法

1. 基本使用

分析投资组合

python financial_analysis.py --portfolio example_portfolio.json --output ./output

获取单个资产数据

python financial_analysis.py --symbol AAPL --period 1y

2. 滚动窗口风险平价分析

运行回测

python optimized_risk_parity_skill.py --csv "C:pathtomarketdata.csv" --output ./backtest_output

数据格式要求

  • CSV文件应包含日期列和收益率列
  • 收益率数据应为百分比格式(如:1.5表示1.5%)
  • 脚本会自动将百分比转换为实际收益率(除以100)
  • 支持处理文本行和缺失值

3. 投资组合配置文件格式

创建一个JSON文件(如 my_portfolio.json):

{
  "AAPL": 0.25,    # 苹果股票,权重25%
  "GOOGL": 0.20,   # 谷歌股票,权重20%
  "MSFT": 0.20,    # 微软股票,权重20%
  "AMZN": 0.15,    # 亚马逊股票,权重15%
  "TSLA": 0.20     # 特斯拉股票,权重20%
}

滚动窗口风险平价分析

核心特点

  1. 避免未来数据:使用历史一年数据计算波动率
  2. 动态调仓:每月根据最新波动率重新计算权重
  3. 风险平价:各资产对组合风险贡献相等
  4. 回测验证:完整的回测流程,验证策略效果

分析流程

  1. 数据加载:加载CSV数据,处理百分比单位
  2. 滚动波动率:使用expanding窗口计算历史波动率
  3. 权重计算:基于波动率倒数计算风险平价权重
  4. 投资组合收益率:使用滚动权重计算每日收益率
  5. 绩效评估:计算总收益率、年化收益率、夏普比率等
  6. 可视化:生成收益曲线、资产配置、相关性等图表

输出文件

  • 分析报告:rolling_risk_parity_report.txt
  • 详细数据:rolling_risk_parity_data.json
  • 可视化图表:
    • rolling_risk_parity_returns.png - 收益曲线图
    • rolling_risk_parity_allocation.png - 资产配置饼图
    • rolling_risk_parity_correlation.png - 相关性热力图
    • rolling_asset_returns_comparison.png - 资产收益对比图
    • rolling_weight_changes.png - 滚动权重变化图

报告内容

  • 投资组合概览
  • 收益分析(总收益、年化收益)
  • 风险指标(波动率、最大回撤、夏普比率)
  • 资产配置分析
  • 相关性分析
  • 滚动权重变化
  • 可视化图表
  • 投资建议

配置

需要配置API密钥(如使用Alpha Vantage):

  • ALPHA_VANTAGE_API_KEY=your_key_here

示例输出

中国市场滚动风险平价组合分析报告
============================================================
生成时间: 2026-02-26 10:20:04
数据来源: C:Userswu_zhuoran.openclawworkspacedatamarketdata.csv
数据时间范围: 2015-03-23 至 2026-02-25
数据点数: 2656
滚动窗口: 252个交易日(约1年)
调仓频率: 每月

平均投资组合配置:
  五年期国债 (TF.CFE): 46.04% (波动率: 2.46%)
  十年期国债 (T.CFE): 32.55% (波动率: 3.61%)
  沪铜 (CU.SHF): 9.33% (波动率: 17.87%)
  沪金 (AU.SHF): 12.09% (波动率: 14.88%)

收益指标:
  总收益率: 44.78%
  年化收益率: 3.57%

风险指标:
  年化波动率: 3.76%
  最大回撤: -9.48%
  夏普比率: 0.42

技术实现

滚动窗口计算

  • 使用expanding()窗口而非rolling()窗口
  • 确保不使用未来数据
  • 最小窗口大小为252个交易日(约1年)

权重计算

  • 基于波动率倒数加权:权重 = (1/波动率) / ∑(1/波动率)
  • 每月调仓,动态调整权重
  • 使用前一天的权重计算当日收益率

回测验证

  • 完整的回测流程
  • 避免数据泄露
  • 提供详细的绩效指标

注意事项

  • 确保数据质量,处理缺失值和异常值
  • 滚动窗口大小可根据实际情况调整
  • 调仓频率可根据市场情况调整
  • 考虑交易成本对回测结果的影响

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