关于 QuantRisk
QuantRisk 是面向 Claude 和其他 MCP 客户端的投资组合风险分析服务,使用市场数据计算风险指标。它提供 VaR、模拟、压力测试等分析,并将计算交由 QuantRisk API 处理。
主要功能
- 01VaR、CVaR 与波动率分析
- 02蒙特卡洛模拟与压力测试
- 03资产相关性与行业敞口分析
- 04投资组合优化与比较
- 05期权 Greeks 计算
适用场景
- 01评估投资组合的 VaR 和最大回撤
- 02模拟投资组合的未来收益分布
- 03测试历史危机或利率冲击的影响
- 04优化配置并分析期权 Greeks
MCP 相关
本地 MCP 服务通过 stdio 连接 MCP 客户端,并将分析请求交给 QuantRisk API。它向客户端提供投资组合风险、市场数据和期权分析工具。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://quantrisk-mcp.quantrisk.workers.dev/mcpclaude mcp add --transport http dev-quantrisk https://quantrisk-mcp.quantrisk.workers.dev/mcp{"mcpServers":{"dev-quantrisk":{"type":"http","url":"https://quantrisk-mcp.quantrisk.workers.dev/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"dev-quantrisk":{"type":"http","url":"https://quantrisk-mcp.quantrisk.workers.dev/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"dev-quantrisk":{"type":"http","url":"https://quantrisk-mcp.quantrisk.workers.dev/mcp"}}}{"mcpServers":{"dev-quantrisk":{"serverUrl":"https://quantrisk-mcp.quantrisk.workers.dev/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
10| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| method | enum | 否 | VaR 计算方法。"historical" 使用经验收益率分布,"parametric" 假设正态分布,"cornish_fisher" 根据偏度和峰度进行调整。默认值:"historical"。historical | parametric | cornish_fisher |
| benchmark | string | 否 | 用于贝塔计算的基准代码,例如 SPY 或 QQQ。默认值:SPY。 |
| positions | array | 是 | 投资组合持仓数组。每个条目都需要包含代码和数量。免费套餐:最多 20 个持仓。付费套餐:最多 500 个。 |
| horizon_days | integer | 否 | 风险期限(交易日)。1 = 隔夜,21 ≈ 1 个月,252 ≈ 1 年。默认值:1。 |
| lookback_days | integer | 否 | 使用的历史交易日数。252 ≈ 1 年,756 ≈ 3 年。范围:30~1260。默认值:252。 |
| confidence_level | number | 否 | VaR 置信水平(小数),例如 0.95 = 95%。范围:0.01~0.99。默认值:0.95。 |
详细介绍
QuantRisk
为 Claude 和任何 MCP 客户端提供机构级投资组合风险分析。
VaR / 蒙特卡洛 / 压力测试 / 投资组合优化 / 希腊值 / 相关矩阵
真实市场数据。真实数学。不是幻觉生成的数字。
快速开始
1. 安装
npm install -g @quantrisk/mcp-server
2. 配置(Claude Desktop — Cursor 配置请参见下文)
将以下内容添加到你的 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"quantrisk": {
"command": "quantrisk-mcp-server",
"env": {
"QUANTRISK_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
在 quantrisk.dev/signup 获取免费的 API 密钥。
3. 向 Claude 提问
“由 60% SPY、25% TLT 和 15% GLD 组成的投资组合,其风险价值是多少?”
就这么简单。现在 Claude 可以使用机构级风险分析功能了。
配置
Claude Desktop
将以下内容添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS)或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows):
{
"mcpServers": {
"quantrisk": {
"command": "quantrisk-mcp-server",
"env": {
"QUANTRISK_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
Cursor
将以下内容添加到项目根目录下的 .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"quantrisk": {
"command": "quantrisk-mcp-server",
"env": {
"QUANTRISK_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
任何 MCP 客户端
QuantRisk 可与任何支持 Model Context Protocol 的客户端配合使用。将客户端指向 quantrisk-mcp-server 二进制文件,并在环境中提供你的 API 密钥。
工具
| 工具 | 描述 | 级别 |
|---|---|---|
analyze_risk | VaR、CVaR、波动率、夏普比率、最大回撤 | 免费 |
monte_carlo_simulation | 可配置路径数量的前瞻性收益模拟 | 免费 |
stress_test | 历史和假设情景下的投资组合影响 | 免费 |
price_history | 任意受支持股票代码的历史价格和收益数据 | 免费 |
sector_exposure | 持仓的行业和产业细分 | 免费 |
performance_attribution | 按资产、行业和因子划分的收益归因 | 免费 |
correlation_matrix | 跨资产相关性分析 | 免费 |
optimize_portfolio | 均值—方差和风险平价优化 | Pro |
compare_portfolios | 多个投资组合的风险/收益并排比较 | Pro |
calculate_greeks | 期权希腊值 — delta、gamma、theta、vega、rho | Pro |
示例查询
配置完成后,可以向 Claude 提出如下问题:
- “对我的投资组合进行蒙特卡洛模拟:50% AAPL、30% MSFT、20% NVDA。显示第 5 百分位结果。”
- “对 70% VTI / 30% BND 进行压力测试,分别模拟 2008 年金融危机和假设的 300 个基点利率冲击。”
- “如果我等权持有 AMZN、JPM、JNJ、XOM 和 NEE,我的行业敞口是多少?”
- “显示 SPY、GLD、TLT 和 BTC-USD 过去 2 年的相关矩阵。”
- “比较 60/40 投资组合与全天候投资组合的风险调整后收益。” (Pro)
- “计算 30 天后到期的 SPY 550 看涨期权的希腊值。” (Pro)
为什么选择 Pro?
免费版涵盖小型投资组合的核心风险分析。Pro 解锁严肃分析所需的工具和规模。
| Free | Pro ($29/mo) | |
|---|---|---|
| 持仓 | 20 | 500 |
| API 调用次数 | 50/day | Unlimited |
| 工具 | 7 | All 10 |
| 蒙特卡洛路径数 | 1,000 | 100,000 |
| 投资组合优化 | — | 均值-方差、风险平价、最小波动率 |
| 投资组合比较 | — | 并排进行多投资组合分析 |
| 期权 Greeks | — | 完整 Greeks 曲面 |
实际效果:
- Free:“我的 10 只股票投资组合的 VaR 是多少?”——完全没问题。
- Pro:“将我的 200 个持仓投资组合优化至夏普比率最大,然后针对 5 种情景进行压力测试,并与我当前的配置进行比较。”——这就需要 Pro 了。
工作原理
Claude / MCP Client
|
MCP Protocol
|
QuantRisk MCP Server (local process)
|
QuantRisk API (Cloudflare Workers)
|
Yahoo Finance (market data) + risk engine (math)
- MCP 服务在本地以 stdio 进程运行——除用于向 QuantRisk API 进行身份验证外,API 密钥绝不会离开你的设备。
- 风险引擎运行在 Cloudflare Workers 上。所有计算——VaR、蒙特卡洛、优化——都在服务端基于真实市场数据和实际数学模型完成。
- 市场数据来自 Yahoo Finance。价格、基本面数据和期权链均实时获取。
- 报告在适用时使用 pdf-lib 生成。
不会存储任何数据。请求完成后,不会保留任何投资组合信息。
贡献
欢迎贡献。请先提交 issue,讨论你想要更改的内容。
git clone https://github.com/78degrees/mcp-server.git
cd mcp-server
npm install
npm test
请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。
许可证
由 quantrisk.dev 团队打造
联系方式:[email protected]
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。