mcpField
P
portfolio-management

portfolio-management

github.com/alphaonedev数据与数据库124 次安装
代码仓库

关于 portfolio-management

用于量化投资组合管理的技能，面向金融分析与资产配置任务。它涵盖风险计算、组合优化、市场数据输入和绩效跟踪。

主要功能

  1. 01CAPM 和 Black-Litterman 模型
  2. 02VaR 和 Sharpe 比率计算
  3. 03均值—方差优化
  4. 04CSV 和 JSON 组合输入
  5. 05收益与绩效报告

适用场景

  1. 01评估投资组合风险
  2. 02调整资产配置
  3. 03检查投资组合绩效

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill portfolio-management

安装后在 Claude Code 中输入/portfolio-management确认已加载。

详细介绍

投资组合管理

用途

此技能使 AI 能够使用量化模型管理投资组合，计算风险价值（VaR）等风险指标，并应用均值-方差优化等优化算法。它会处理投资组合数据，生成可执行的洞见，并通过整合数据源和根据预定义策略执行交易，为金融决策提供支持。

适用场景

当任务涉及投资组合再平衡、风险评估或金融领域的绩效分析时，请使用此技能。处理用户关于投资策略的查询时，例如分散资产或应对市场波动，也可以使用。它尤其适用于有实时数据流的场景，或需要在预算限制等约束条件下优化资产配置的场景。

主要功能
  • 量化模型：实现 CAPM 或 Black-Litterman 等模型；例如，使用 claw portfolio model capm --assets AAPL,GOOG 计算预期收益。
  • 风险指标：计算 VaR 或夏普比率；使用 API 端点 GET /api/portfolios/risk/var?confidence=0.95 获取投资组合的 95% VaR。
  • 优化算法：运行均值-方差优化；通过 JSON 文件配置：{"assets": ["AAPL", "MSFT"], "weights": [0.5, 0.5]}。
  • 数据整合：从外部 API 获取市场数据；支持 CSV 或 JSON 等格式的投资组合输入。
  • 绩效跟踪：生成投资组合收益报告；例如，使用 claw portfolio track --period monthly --metric sharpe。
使用模式

始终使用 $PORTFOLIO_API_KEY 环境变量进行身份验证后再初始化。使用 CLI 时，可直接通过管道传入数据；例如，先运行 claw portfolio load --file portfolio.json，再串联运行 claw portfolio optimize --risk-level high 等命令。使用 API 时，修改操作使用 POST 请求，查询使用 GET 请求；通过轮询端点处理异步操作。编写脚本时，使用 try-catch 块处理 API 故障，并使用配置文件保存资产列表等可复用参数。

常用命令/API
  • CLI 命令：使用 claw portfolio manage --action optimize --config config.json 优化投资组合；标志包括 --action（optimize、analyze）、--config（JSON 文件路径）和用于显示详细日志的 --verbose。
  • API 端点：向 POST /api/portfolios/create 发送请求，请求正文为 {"name": "my-portfolio", "assets": ["AAPL", "TSLA"]}；通过请求头 Authorization: Bearer $PORTFOLIO_API_KEY 进行身份验证。
  • 代码片段： 
    import requests
response = requests.post('https://api.openclaw.ai/api/portfolios/optimize', headers={'Authorization': f'Bearer {os.environ["PORTFOLIO_API_KEY"]}'}, json={'assets': ['AAPL', 'GOOG']})
print(response.json()['optimized_weights'])

    claw portfolio analyze --assets AAPL,MSFT --metric var --confidence 0.99
  • 配置格式：输入使用 JSON，例如 {"portfolio": {"assets": [{"symbol": "AAPL", "quantity": 100}], "constraints": {"max_risk": 0.05}}}；使用 claw portfolio validate --file config.json 进行验证。
集成说明

运行命令前，请在环境中设置 $PORTFOLIO_API_KEY。对于外部系统，使用 Webhook 同步数据；例如，将 POST /api/portfolios/update 等端点映射为触发更新的操作，以连接经纪商 API。确保与 NumPy 等金融库兼容；在 Python 脚本中将其作为模块导入，并通过添加延迟来处理速率限制，例如在 API 调用之间使用 time.sleep(1)。使用模拟数据在沙盒环境中测试集成。

错误处理

通过确认已设置 $PORTFOLIO_API_KEY 来检查身份验证错误；如果缺少该变量，请使用 os.environ.get('PORTFOLIO_API_KEY') or raise ValueError("API key required") 提示用户。对于 API 故障，在代码中使用 try-except 捕获 401 或 429 等 HTTP 错误：

try:
    response = requests.get('https://api.openclaw.ai/api/portfolios/risk')
except requests.exceptions.HTTPError as e:
    print(f"Error: {e.response.status_code} - {e.response.text}")

先使用 claw portfolio validate 验证配置，以处理无效输入；使用 --log-file errors.log 标志将错误记录到文件，并通过指数退避机制最多重试瞬时错误 3 次。

图关系
  • 关联到集群：金融
  • 通过标签连接：金融、投资、风险管理、量化分析
  • 链接到其他技能：依赖 data-analysis 进行数据处理；增强 trading-execution，实现自动化交易

评论

支持 Markdown