金融分析技能

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)

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:\path\to\marketdata.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:\Users\wu_zhuoran\.openclaw\workspace\data\marketdata.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