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智能持仓分析：解析客户现有持仓（股票/债券/基金/现金比例） - 有效前沿优化：在风险约束下计算最优配置 - 调仓建议生成：买入/卖出/持有建议 + 执行优先级 - 风险收益评估：预期收益、年化波动率、夏普比率、最大回撤 - 对比分析：当前组合 vs 优化组合差异分析
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Enterprise WeChat template_card builder and sender. Provides reusable card templates for due diligence reports, stock alerts, risk warnings, and more. Supports text_notice, news_notice, and button_interaction card types with fallback to markdown.
本技能为进出口企业提供全面的贸易融资方案推荐与对比分析，基于企业类型、贸易类型、融资金额、账期等关键参数，智能推荐最适合的融资产品。
Financial AI Skill - 客户经理营销话术实时生成器。输入客户画像和营销目标，AI自动生成电话/微信/拜访话术，支持异议处理预演、方言适配、多风格切换。覆盖零售/对公/理财/私行/信用卡全营销岗位。
网点分析技能是一个基于AI的银行网点竞争力评估与经营规划引擎。该技能综合分析网点的地理位置、竞争格局、客群特征等维度，输出SWOT分析、三年经营预测、重点发展业务方向及投入产出建议。
ALM（Asset-Liability Management，资产负债管理）引擎专注于银行资产负债表的全方位分析与优化。输入银行资产负债数据（资产规模、负债结构、期限分布），输出完整的缺口分析、风险指标（LCR/NSFR/久期缺口）及优化建议。
Financial AI Skill - 产品手册智能对话引擎。基于 BM25 + TF-IDF 双路检索 + RRF 融合的轻量级 RAG，零外部依赖、毫秒级响应、自动出处标注。支持理财/信用卡/贷款等多种产品手册同时入库，语音/文字提问秒回精准答案。Hit@1 实测 100%，平均检索耗时 < 3ms。
| name | portfolio_optimize |
| description | 智能持仓分析：解析客户现有持仓（股票/债券/基金/现金比例） - 有效前沿优化：在风险约束下计算最优配置 - 调仓建议生成：买入/卖出/持有建议 + 执行优先级 - 风险收益评估：预期收益、年化波动率、夏普比率、最大回撤 - 对比分析：当前组合 vs 优化组合差异分析 |
| version | 1.0.0 |
| author | AlphaAgent |
| license | MIT |
| layer | L2 |
| capability_domain | ["C02","C03","C05"] |
| industry | financial |
| metadata | {"raw_title":"portfolio_optimize - 投资组合优化引擎","auto_generated":true,"auto_generated_at":"2026-06-20"} |
基于有效前沿理论（Efficient Frontier） 的投资组合优化引擎，在给定风险约束下最大化预期收益，支持 Markowitz 均值-方差模型。
| 参数 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| current_portfolio | 当前持仓 | {"stock": 0.7, "bond": 0.2, "cash": 0.1} |
| risk_preference | 风险偏好 | "low" / "medium" / "high" |
| return_target | 收益目标 | 0.08（年化8%） |
| capital_constraint | 资金约束 | 1000000（元） |
| optimization_goal | 优化目标 | "reduce_risk" / "enhance_return" / "balance" |
{
"optimized_portfolio": {
"assets": [...],
"expected_return": 0.072,
"volatility": 0.12,
"sharpe_ratio": 0.6,
"max_drawdown": 0.18
},
"adjustment建议": [
{"action": "sell", "asset": "A股大盘", "ratio": -0.15, "priority": 1},
{"action": "buy", "asset": "黄金", "ratio": 0.10, "priority": 2}
],
"comparison": {
"current_vs_optimized": {...}
},
"execution_priority": [...]
}
python3 scripts/port_opt_cli.py generate "组合优化 当前持仓股票70%债券20%现金10% 目标风险降低"
from portfolio_optimize import PortfolioOptimizeEngine
engine = PortfolioOptimizeEngine()
result = engine.optimize(
current_portfolio={"stock": 0.7, "bond": 0.2, "cash": 0.1},
optimization_goal="reduce_risk"
)
portfolio_optimize/
├── SKILL.md
├── port_opt_engine.py # 核心优化引擎
├── __init__.py
├── scripts/
│ └── port_opt_cli.py # CLI入口
└── wecom_integration.py # 企微卡片