According to AlphaMoat, as of 2026-09, 投资组合分析技能 has 2,136 downloads and 0 stars — ranked #4,332 of 5,078 AI skills overall, and #331 of 399 in Data Analysis.
| Platform | Installs | Downloads | Stars | Comments |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 29 | 1.1K | - | - |
| SkillHub ↗ | 213 | 2.1K | - | — |
Platforms count differently and update at different times.
The skill describes asset allocation, risk and return analysis, rolling risk parity, and backtesting. Results depend on input data, methods, and assumptions and should be reviewed by the user; they are not investment advice or trade instructions.
Profile published 2026-10-27
Generated from the skill’s documentation as examples; not results of actual runs.
The counting method changed in 2026-09: skills with the same name are now counted separately by author, and the full catalog is covered. Dashed lines show months before the change; they are not compared with later months, and no growth is computed across the change.
| Month | Downloads | MoM | Stars |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2.1K | — | - |
| 2026-08 | 1.7K | +12.7% | - |
| 2026-07 | 1.5K | +26.2% | - |
| 2026-06 | 1.2K | +23.2% | - |
| 2026-05 | 946 | — | - |
| 2026-03 | 586 | — | - |
The author’s original file, shown as plain text without edits or review by AlphaMoat. Links are not clickable; check commands before running them. Fetched 2026-10-23.
# 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,支持使用本地CSV数据进行风险平价组合分析,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。 **重要说明:此技能仅使用本地CSV文件进行分析,不进行任何网络请求,不需要任何API密钥。** ## 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、债券、商品等
- ✅ 本地CSV数据处理
- ✅ 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)
- ✅ **无需API密钥**(仅使用本地CSV数据)
## 数据源
- 本地CSV文件(中国市场数据)
- 不需要任何外部API密钥
## 安装依赖
```bash
pip install yfinance pandas numpy matplotlib seaborn plotly
```
## 使用方法
### 1. 基本使用
#### 分析投资组合
```bash
python financial_analysis.py --portfolio example_portfolio.json --output ./output
```
#### 获取单个资产数据
```bash
python financial_analysis.py --symbol AAPL --period 1y
```
### 2. 滚动窗口风险平价分析
#### 运行回测
```bash
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`):
```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
此技能不需要任何API密钥配置。只需要提供本地CSV文件路径即可。
## 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
The data layer for AdMapix: turn ad and app queries into API calls that return raw JSON only.
Searches the public web through Tavily and returns structured results with links and snippets.
A data-analysis skill that turns databases, spreadsheets, and raw exports into decision-ready conclusions.
A skill that analyzes stocks and cryptocurrencies on Yahoo Finance data and tracks a portfolio.
Manages a local stock watchlist and summarizes recent quotes for its codes from the Tonghuashun stock pages.
全网招中标数据查询与分析助手。当用户涉及以下任何场景时,必须使用此SKILL:查询招标/中标公告、搜索标讯、查找临期/即将到期项目、商机预测、推荐潜在投标供应商、分析公司主营业务/历史中标、查询公司上下游合作客户与供应商、分析竞争对手/竞对企业、查询Top采购单位/Top中标单位/Top中标品牌、招中标数据统计分析(按月/季/年/省份/品牌等维度)、查询品牌型号历史中标单价/价格趋势、市场分析/行业分析/采购寻源/渠道拓展等采购与投标相关场景。即使用户没有提到「知了标讯」,只要涉及招投标、采购、中标、供应商、竞争对手等关键词,都应使用本SKILL。
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Summarises per-model usage cost for Codex or Claude.
Data month: 2026-09 · Downloads, stars and installs are aggregated monthly from public skill registries (ClawHub, SkillHub). See methodology.