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
- 避免未来数据：使用历史一年数据计算波动率
- 动态调仓：每月根据最新波动率重新计算权重
- 风险平价：各资产对组合风险贡献相等
- 回测验证：完整的回测流程，验证策略效果
分析流程
- 数据加载：加载CSV数据，处理百分比单位
- 滚动波动率：使用expanding窗口计算历史波动率
- 权重计算：基于波动率倒数计算风险平价权重
- 投资组合收益率：使用滚动权重计算每日收益率
- 绩效评估：计算总收益率、年化收益率、夏普比率等
- 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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