| name | robo_advisor |
| description | 智能投顾增强技能：基于现代投资组合理论（MPT）和 Black-Litterman 模型框架，为用户提供个性化资产配置方案、投资组合建议及再平衡计划。支持风险偏好解析、资产规模评估、投资目标识别，合规提示全链路覆盖。 |
| version | 1.0.0 |
| author | AlphaAgent |
| license | MIT |
| layer | L2 |
| capability_domain | ["C02","C03","C05"] |
| industry | financial |
| metadata | {"raw_title":"Robo Advisor Skill - 智能投顾引擎","auto_generated":true,"auto_generated_at":"2026-06-20"} |
Robo Advisor Skill - 智能投顾引擎
Description
智能投顾增强技能：基于现代投资组合理论（MPT）和 Black-Litterman 模型框架，为用户提供个性化资产配置方案、投资组合建议及再平衡计划。支持风险偏好解析、资产规模评估、投资目标识别，合规提示全链路覆盖。
核心能力
1. 风险测评问卷解析
- 解析自然语言风险偏好（稳健型、平衡型、进取型、保守型）
- 支持多维度风险因子提取（风险承受能力、投资期限、流动性需求）
- 输出结构化风险评分（0-100）
2. 资产配置生成
- 基于风险评分的战略资产配置（SAA）
- 资产类别：股票（A股/港股/美股）、债券（利率债/信用债）、另类资产（黄金/原油/REITs）、现金及等价物
- Black-Litterman 模型框架：融合市场均衡收益与投资者观点
3. 投资组合优化
- 均值-方差优化（Mean-Variance Optimization）
- 风险平价（Risk Parity）配置
- 最大夏普比率组合构建
- 因子暴露分析
4. 再平衡策略
- 阈值触发再平衡（drift > 5%）
- 日历再平衡（季度/半年/年）
- 成本感知再平衡优化
5. 合规提示
- 适当性管理提示
- 产品风险等级匹配
- 非保本理财警示
- 法规引用（资管新规、基金投顾指引等）
输入输出格式
CLI 调用
python3 scripts/robo_advisor_cli.py generate "智能投顾 稳健型 资产100万 养老规划"
python3 scripts/robo_advisor_cli.py questionnaire "年龄30 收入50万 投资经验5年 亏损承受20%"
python3 scripts/robo_advisor_cli.py rebalance "当前配置股票30%债券50%现金20% 市值100万"
输出 JSON Schema
{
"session_id": "uuid",
"timestamp": "ISO8601",
"risk_profile": {
"risk_type": "string",
"risk_score": 0-100,
"investment_horizon": "string",
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"region_allocation": {"china": "%", "hk": "%", "us": "%", "other": "%"}
},
"portfolio": {
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"expected_return": "%",
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"sharpe_ratio": 0.0,
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"rebalancing": {
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},
"compliance": {
"appropriateness": "string",
"risk_disclosure": ["string"],
"regulatory_references": ["string"]
}
}
架构
robo_advisor_engine.py: 核心引擎，RoboAdvisorEngine 类scripts/robo_advisor_cli.py: 命令行入口wecom_integration.py: 企业微信卡片输出
