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VaR（风险价值）计算工具，统一支持历史模拟法、方差-协方差法与蒙特卡洛法三种方法。实现，适用于风险度量教学与VaR计算原型验证。不适用于实盘风控或监管资本计算，参数法基于正态分布假设且未考虑肥尾效应，结果仅供学习参考。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/openJiuwen-ai/agent-store --skill var-calculatorコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | var-calculator |
| description | VaR（风险价值）计算工具，统一支持历史模拟法、方差-协方差法与蒙特卡洛法三种方法。实现，适用于风险度量教学与VaR计算原型验证。不适用于实盘风控或监管资本计算，参数法基于正态分布假设且未考虑肥尾效应，结果仅供学习参考。 |
| version | 1.0.0 |
| author | wangyi |
VaR（Value at Risk，风险价值）计算工具，支持历史模拟法、方差-协方差法、蒙特卡洛法三种方法，计算 95% 和 99% 置信度下的 VaR。
📌 说明：本工具基于简化模型实现，仅使用 Python 标准库。结果仅供学习参考，不构成投资建议或交易依据。
norm_cdf(x)标准正态分布累积分布函数（近似计算）。 必填: x
norm_ppf(p)标准正态分布分位数函数（逆 CDF），使用 Beasley-Springer-Moro 近似。 必填: p
norm_pdf(x)标准正态分布概率密度函数。 必填: x
var_historical(returns, portfolio_value, confidence_levels=None, holding_period=1)历史模拟法计算 VaR。 必填: returns, portfolio_value
var_parametric(mu, sigma, portfolio_value, confidence_levels=None, holding_period=1)方差-协方差法计算 VaR。 必填: mu, sigma, portfolio_value
var_monte_carlo(mu, sigma, portfolio_value, confidence_levels=None, holding_period=1, simulations=10000, seed=42)蒙特卡洛法计算 VaR。 必填: mu, sigma, portfolio_value
calculate_var(returns=None, portfolio_value=1000000, method='historical', confidence_levels=None, holding_period=1, mu=0.08, sigma=0.2, simulations=10000)统一 VaR 计算接口。
python scripts/main.py \
--returns <returns> \
--portfolio-value <portfolio_value> \
--method <method> \
--confidence-levels <confidence_levels> \
--holding-period <holding_period> \
--mu <mu> \
--sigma <sigma> \
--simulations <simulations>