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MonteCarlo

MonteCarlo

github.com/aojdevstudio数据与数据库33043 次安装6 天前更新
代码仓库

关于 MonteCarlo

为 Finance Guru 的股息收入与保证金策略提供 Monte Carlo 模拟工作流，面向评估投资组合结果和风险的用户。可运行 10,000 个市场情景，并支持将买入指令纳入模拟。

主要功能

  1. 01运行 10,000 个市场情景
  2. 02投影股息收入与投资组合结果
  3. 03评估保证金安全和追加保证金风险
  4. 04纳入买入指令调整起始持仓
  5. 05输出 JSON、CSV 和 Excel 文件

适用场景

  1. 01评估达到年度股息收入目标的概率
  2. 02压力测试追加保证金风险
  3. 03比较纳入买入指令前后的模拟结果

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/aojdevstudio/finance-guru --skill montecarlo

安装后在 Claude Code 中输入/montecarlo确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

PortfolioParser.md
tools/
.gitkeep
workflows/
IncorporateBuyTicket.md
RunSimulation.md

详细介绍

MonteCarlo

Finance Guru 的 4 层股息收入 + 保证金生活策略蒙特卡洛模拟引擎。运行 10,000 个市场情景，在 28 个月内预测收入概率、保证金安全性和投资组合结果。

工作流路由

工作流触发词文件
RunSimulation“run monte carlo”、“simulate portfolio”、“stress test”workflows/RunSimulation.md
IncorporateBuyTicket“include buy ticket”、“add ticket to simulation”workflows/IncorporateBuyTicket.md

示例

示例 1：运行标准蒙特卡洛模拟

User: "Run the monte carlo simulation with current portfolio"
-> Invokes RunSimulation workflow
-> Auto-detects portfolio values from notebooks/updates/Portfolio_Positions_*.csv
-> Runs 10,000 scenarios with v3.0 4-layer model
-> Outputs JSON summary + full CSV + Excel to fin-guru-private/fin-guru/analysis/

示例 2：将买入票据纳入模拟

User: "Run monte carlo with my new buy ticket from 12-31"
-> Invokes IncorporateBuyTicket workflow
-> Reads buy ticket from fin-guru-private/fin-guru/tickets/buy-ticket-2025-12-31-*.md
-> Parses YAML frontmatter + Execution Summary table from the canonical ticket format
-> Adjusts starting portfolio values based on ticket allocations
-> Runs simulation with updated positions

示例 3：对保证金安全性进行压力测试

User: "What's my margin call probability?"
-> Invokes RunSimulation workflow
-> Focuses on margin_call_rate and margin_ratio metrics
-> Reports 5th percentile (worst case) margin ratio

生成的关键指标

成功指标
  • P($100k income) - 达到年股息收入 $100k 的概率
  • P($75k income) - 达到年股息收入 $75k 的概率
  • P($50k income) - 达到年股息收入 $50k 的概率
  • 保证金追缴率 - 触发保证金追缴（低于 3:1 比率）的情景百分比
  • 后备资金使用率 - 需要注入业务收入的情景百分比
投资组合指标
  • 投资组合总价值 - 第 28 个月的中位数、P5、P95
  • 第 1 层（增长） - PLTR、TSLA、VOO 等（不新增投入）
  • 第 2 层（收入） - 股息基金（每月投入 $11,517）
  • 第 3 层（对冲） - SQQQ（每月投入 $800）
  • GOOGL 持仓 - 分批建仓（每月投入 $1,000）
风险指标
  • 保证金比率 - 投资组合 / 保证金债务（必须保持 >3:1）
  • 最大回撤 - 从峰值到谷底的最大跌幅
  • 盈亏平衡时间 - 股息何时足以覆盖保证金支取

输出文件

所有输出均保存到 fin-guru-private/fin-guru/analysis/：

  • monte-carlo-v3-{date}.json - 汇总统计数据
  • monte-carlo-v3-full-results-{date}.csv - 全部 10,000 个情景
  • monte-carlo-v3-analysis-{date}.xlsx - 包含图表的 Excel 工作簿

配置

模拟参数在 fin-guru-private/strategies/dividend_margin_monte_carlo.py 中设置：

  • 起始投资组合价值（自动检测或手动设置）
  • 每月投入金额
  • 资金桶配置和收益率
  • 保证金计划
  • 市场状态概率

模型版本

v3.0（2026 年 1 月）— 完整的 4 层投资组合：

  • 第 1 层：增长型投资组合（仅市场回报，不新增投入）
  • 第 2 层：收入型投资组合（5 个资金桶的股息配置）
  • 第 3 层：对冲（使用 SQQQ 防范危机）
  • GOOGL：分批建仓（资金从第 2 层划拨）

已应用的修复：

  • 所有持仓的下限设为 $0（股票不能为负）
  • 使用完整投资组合保证金比率（所有层均计入 Fidelity 保证金）
  • 根据 Fidelity CSV 修正起始价值

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