risk-metrics-calculation（リスクメトリクス計算） は何をしますか？
ポートフォリオのリスク指標（VaR、CVaR、シャープレシオ、ソルティノレシオ、ドローダウン分析など）を計算します。ポートフォリオリスク測定、リスク制限の実装、リスク監視システム構築時に使用します。
概要
このスキルは、ポートフォリオのリスクを評価するための主要な金融リスクメトリクスを計算します。以下の指標をサポートしています：
- VaR（バリュー・アット・リスク）: 一定の信頼区間における最大損失額
- CVaR（条件付きバリュー・アット・リスク）: VaRを超えた場合の平均損失額（テールリスク）
- シャープレシオ: リスク調整後リターン
- ソルティノレシオ: 下方リスクのみを考慮したリスク調整後リターン
- ドローダウン分析: 最大ドローダウン、回復期間などの指標
使用方法
入力
ポートフォリオのリターンデータ（時系列データ）を提供します。入力形式は以下の通りです：
# 例：リターンデータ（パーセンテージまたは小数）
returns = [0.02, -0.01, 0.03, -0.02, 0.01, ...]
計算例
# VaRの計算（95%信頼区間）
var = calculate_var(returns, confidence_level=0.95)
print(f"VaR (95%): {var:.2%}")
# CVaRの計算（95%信頼区間）
cvar = calculate_cvar(returns, confidence_level=0.95)
print(f"CVaR (95%): {cvar:.2%}")
# シャープレシオの計算
sharpe = calculate_sharpe_ratio(returns, risk_free_rate=0.02)
print(f"シャープレシオ: {sharpe:.2f}")
# ソルティノレシオの計算
sortino = calculate_sortino_ratio(returns, risk_free_rate=0.02)
print(f"ソルティノレシオ: {sortino:.2f}")
# ドローダウン分析
drawdown_metrics = calculate_drawdown(returns)
print(f"最大ドローダウン: {drawdown_metrics['max_drawdown']:.2%}")
出力
各関数は数値または辞書形式で結果を返します。必要に応じて、可視化用のデータも生成可能です。
依存関係
このスキルを使用するには、以下のライブラリが必要です：
numpypandasscipy（オプション、高度な統計計算用）
インストール：
pip install numpy pandas scipy
サポート環境
このスキルは、Python環境で動作します。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントツールと連携して使用できます。
注意事項
- 過去のリターンデータに基づく計算であり、将来のパフォーマンスを保証するものではありません。
- リスク指標は投資判断の参考情報として使用し、単独で意思決定に用いないでください。
- データの品質と期間が結果に大きく影響するため、十分な量の信頼できるデータを使用してください。