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效率需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

financial-analysis-skill财务分析能力

Agent Skill

financial-analysis-skill 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

12,828

周安装

524

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

4,150
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:financial-analysis-skill(财务分析能力)
来源仓库:https://github.com/wzratgit/financial-analysis-skill
安装命令:
openclaw skills install financial-analysis-skill
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install financial-analysis-skill

简介

提供多资产组合风险平价分析及图文报告生成。

  • 适合资产配置优化和压力测试场景使用。financial-analysis-skill 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 基于历史波动率计算风险贡献度,平衡各类资产权重。
  • 回测结果受市场周期影响,不代表未来收益保证。
  • 报告包含免责声明,使用者应自行验证模型假设合理性。

SKILL.md

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

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\	o\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

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

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

89.02%
按下载量换算3,694

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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