portfolio-risk-engine

name	portfolio-risk-engine
version	1.1.0
description	A股组合优化与风控引擎。基于 PyPortfolioOpt 进行组合权重优化（最大夏普、最小方差、分层风险平价 HRP、Black-Litterman、CVaR），支持A股特有约束（个股权重上限、换手率控制），内置 VaR/CVaR 风险度量，提供组合层面和个股层面的多层止损机制。默认使用最大夏普比率（max_sharpe）优化方法。
author	quant-team
license	MIT
tags	["quant-trading","A股","portfolio-engine","组合优化","风控","pypfopt"]
dependencies	["PyPortfolioOpt>=1.5.0","pandas>=2.0.0","numpy>=1.24.0","scipy>=1.10.0","cvxpy (可选，CVaR 优化后端)"]
environment_variables	[{"name":"OPTIMIZATION_METHOD","description":"优化方法（max_sharpe / min_variance / risk_parity / hierarchical_risk_parity / hrp / black_litterman / cvar）","required":false,"default":"max_sharpe"},{"name":"QUANT_WORK_DIR","description":"工作目录根路径","required":false,"default":"./workspace"},{"name":"RISK_FREE_RATE","description":"无风险利率","required":false,"default":"0.03"}]
language	python
python_version	3.9+
entry_point	engine.py
trigger_keywords	["组合优化","风控","仓位","权重","止损","VaR","CVaR","风险平价","优化","投资组合","HRP"]

portfolio-risk-engine

概述

portfolio-risk-engine 是 A 股量化投研的组合优化与风控引擎，提供：

1. 多优化方法：最大夏普（默认）、最小方差、分层风险平价（HRP）、Black-Litterman、CVaR
2. A股特有约束：个股权重上限、换手率控制
3. 风险模型：协方差矩阵估计（ledoit_wolf / sample_cov / shrinkage）、VaR/CVaR
4. 多层止损：组合层面单日亏损止损、个股层面破位止损

优化方法

方法	描述	后端	备注
max_sharpe（默认）	最大夏普比率组合	PyPortfolioOpt
min_variance	最小方差组合	PyPortfolioOpt
risk_parity / hierarchical_risk_parity / hrp	分层风险平价（HRP）	PyPortfolioOpt	三者为别名
black_litterman	Black-Litterman 模型	PyPortfolioOpt
cvar	CVaR 最优化	cvxpy	需安装 cvxpy

A股约束

• 单一股票持仓权重 ≤ 10%
• 个股权重下限 0.0（不可做空）
• 权重和为 1
• 最大换手率 ≤ 30%

风险参数

参数	默认值	说明
ESTIMATION_PERIOD	252	协方差估计周期（交易日）
MAX_TURNOVER	0.30	最大换手率
COVARIANCE_METHOD	ledoit_wolf	协方差估计方法
EXPECTED_RETURNS_METHOD	ema_historical	预期收益估计方法
VAR_CONFIDENCE	0.95	VaR 置信度
CVAR_CONFIDENCE	0.95	CVaR 置信度
INDIVIDUAL_STOP_LOSS	0.08	个股止损阈值
MAX_DAILY_LOSS_RATIO	0.02	单日最大亏损 2%

使用示例

Python API

from engine import run
from scripts.context import Context

ctx = Context(
    task_id="task_001",
    user_intent="组合优化",
    current_stage=
)

result = run(ctx)