skill-portfolio-optimize

Turn an alpha signal into optimal portfolio weights under real constraints. Use when a user has factor scores / expected returns and wants portfolio weights, or asks about mean-variance / risk-parity / minimum-variance / maximum-diversification optimisation, sector-neutral or turnover-limited construction. Bridges factor signals and backtesting.

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저장소: XinAloha/skills
최근 소스 활동: 2026년 8월 22일 14:54
감지된 SKILL.md 언어: 중국어
스타: 3
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설치 방법

기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.

Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.

직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.

npx skills add https://github.com/XinAloha/skills --skill skill-portfolio-optimize

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backtest

Use when an agent needs a standard cross-sectional long-only backtest protocol with T+1 open execution, top-bucket equal weighting, fees, limit-up or limit-down exclusions, benchmark comparison, NAV curves, drawdown, IC, and diagnostic charts.

2026-08-22

brinson-performance-attribution

Brinson-Fachler / BHB sector attribution with interaction, concentration (HHI), top contributors, and optional Carino multi-period linking. Use to explain active return as allocation vs selection.

2026-08-22

factor-backtest

Run and explain cross-sectional trading-factor backtests on schema-compatible factor signals and market data. Use when Codex needs to validate backtest inputs; calculate returns, NAV, drawdown, holdings, turnover, benchmark or hedged performance; generate a PDF diagnostic report; or explicitly verify the checked-in test fixture. Also use for Chinese requests such as 因子回测、收益验证、净值、回撤、持仓、换手、对冲收益或回测报告.

2026-08-22

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name	skill-portfolio-optimize
description	Turn an alpha signal into optimal portfolio weights under real constraints. Use when a user has factor scores / expected returns and wants portfolio weights, or asks about mean-variance / risk-parity / minimum-variance / maximum-diversification optimisation, sector-neutral or turnover-limited construction. Bridges factor signals and backtesting.
license	GPL-3.0
category	工具
metadata	{"organization":"QuantSkills","organization_url":"https://github.com/quantskills","repository":"skill-portfolio-optimize","repository_url":"https://github.com/quantskills/skill-portfolio-optimize","project_type":"skill","collection":"portfolio-risk-validation"}

{
  "version": 1,
  "task": {
    "placeholder": "说明或上传 alpha 信号、收益面板/协方差矩阵、现有权重、行业与暴露约束",
    "required": true
  },
  "fields": [
    {
      "key": "objective",
      "label": "优化目标",
      "type": "select",
      "default": "mean_variance",
      "options": [
        { "value": "mean_variance", "label": "均值-方差" },
        { "value": "min_variance", "label": "最小方差" },
        { "value": "max_sharpe", "label": "最大夏普" },
        { "value": "risk_parity", "label": "风险平价" },
        { "value": "max_diversification", "label": "最大分散化" }
      ]
    },
    {
      "key": "weight_cap",
      "label": "单资产权重上限",
      "type": "number",
      "placeholder": "例如 0.05",
      "help": "以小数表示，0.05 即 5%"
    },
    {
      "key": "turnover_limit",
      "label": "换手率上限",
      "type": "number",
      "placeholder": "例如 0.30",
      "help": "仅在提供上一期权重时生效"
    }
  ],
  "prompt_template": "{{#task}}任务与材料：\n{{task}}\n\n{{/task}}{{#attachments}}用户上传的材料（已放入工作区）：\n{{attachments}}\n\n{{/attachments}}把 alpha 信号转化为受约束的目标组合权重，优化目标采用 {{objective}}。{{#weight_cap}}单资产权重上限为 {{weight_cap}}。{{/weight_cap}}{{#turnover_limit}}换手率上限为 {{turnover_limit}}。{{/turnover_limit}}使用正定且稳健的协方差估计，检查行业/因子中性、暴露、换手等约束的可行性与绑定情况，输出权重、风险贡献和求解诊断，不将历史优化结果表述为投资建议，输出中文报告。"
}