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Geruyang/agent-skills-library

用於評估公開股票投資組合的持倉規模、尋找股票避險工具,或根據上市股票論點建立整合性的持倉與避險風險計畫。請勿用於論點建構、獨立事件承保、交易執行、個人投資建議或信用工具風險。

agent-skills-library 是什麼?

Portfolio Risk Management 是一項專門用於公開股票投資組合風險管理的AI代理技能,主要協助用戶確定持倉規模、設計避險策略,或建立整合性的持倉與避險計畫。此技能支援多種平台,包括Claude Code、Cursor和Codex,並可與其他技能(如long-short-pitch和event-driven-analyzer)協作。它能處理多種情境,如做多、做空、配對交易、ETF/指數成分股、上市選擇權、因子避險及宏觀代理,並確保規模與避險決策相互協調。該技能遵循嚴格的營運合約,優先解析使用者命名的資料來源,並根據決策類型(如持倉規模、避險設計或整合風險計畫)選擇適當模式。其工作流程包含定義決策、解析損失預算、繪製風險暴露地圖、建立風險案例、評估可行性,最後提出監控建議。輸出結果可以是條件性風險篩選或實施就緒的建議,並在需要時生成獨立的HTML風險決策報告。

相容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Geruyang/agent-skills-library/tree/HEAD/original-skills/x-openai-portfolio-risk-management-e45bdc5

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說明文件

投資組合風險管理

技能配置

通用技能說明

強制性: 在搜尋連接器、檢索證據或草擬輸出之前,請先閱讀並套用 ../public-equity-investing/SKILL.md## 跨技能執行合約 中定義的共享執行合約。然後檢查路由器技能地圖和 ../../shared/plugin-routing-playbook.md,找出應與此工作流程順序執行的相鄰技能。請勿在一般工作流程工作中執行使用者上下文設定或檢查;僅將明確的已儲存上下文、來源設定、入門或自動化設定請求路由至 ../user-context/SKILL.md。

來源解析

載入 ../../shared/workflow-source-resolution.md。僅解析此工作流程所需的分類:internal_research、portfolio_models_trackers 和 market_data_estimates。使用共享執行合約將每個嘗試的分類對應到可用的應用程式、連接器、檔案、匯出或使用者提供的輸入。

相關依賴分類

這些是此工作流程最可能需要的來源分類。使用路由器合約僅解析任務實際需要的分類,優先採用使用者命名的來源,並陳述任何重大的來源限制。

  • 投資組合模型與追蹤器
  • 市場數據與估計
  • 內部研究

內部支援

當此工作流程需要呈現、證據/資料準備、風格或產業背景時,透過可見的 public-equity-investing 路由器及其捆綁的內部劇本路由支援。將工作簿或模型品質保證路由至可見的 model-audit-tieout 工作流程。

交付物接收

在為新的實質性主要交付物進行來源收集或分析之前,載入 ../../shared/deliverable-intake-policy.md,並針對未實質解決的格式、深度、受眾/用途或重點選擇,使用其自適應的 request_user_input 預檢。對於實質性的整合持倉與避險計畫或明確的HTML風險計畫請求,預設會將呈現表面解析為精美的獨立HTML風險決策報告,除非使用者要求其他表面、快速/無檔案答案、工作簿輸出或標準化儀表板。在後續步驟中重複使用已解析的偏好設定;當僅作為擁有工作流程的輸入時,請勿重新提示。

目的

將上市股票的投資觀點轉化為可實施的風險態勢:正確的規模、任何適當的避險、刻意保留的風險暴露,以及調整規模或解除保護的規則。此技能涵蓋股票多頭、股票空頭、配對交易、ETF/指數成分股、上市選擇權、權益因子避險、期貨/指數覆蓋,以及當決策仍屬於公開股票決策時的宏觀代理。

請勿將規模設定和避險視為獨立的答案,當其中一個改變另一個時。以最嚴格的可靠限制條件來設定規模;僅避險那些可以在不破壞預期alpha的情況下減少的風險。當避險基差風險、成本、流動性或複雜性比不必要的風險暴露更糟時,「縮小規模/不避險」的結果是有效的。

對於實質性的可重複使用風險套件,請依照 ../../shared/html-artifact-standard.md 產出精美的獨立HTML風險決策報告;保留規模設定表格、避險比較、情境和監控觸發器等結構化決策表的優勢,而不強制採用標準化儀表板外殼。僅在使用者明確要求標準化儀表板、定期監控儀表板、可重複使用的驗證範本或結構化負載驅動呈現時,才使用 dashboard-builder。

模式選擇

根據要求的決策和可用的上下文推斷模式:

模式使用時機核心輸出
position_sizing使用者詢問應持有或做空多少、加倉/減倉/出場門檻、損失預算、流動性容量或投資組合風險暴露影響。建議規模、約束條件、情境損益、流動性出場、監控規則。
hedge_design使用者詢問如何避險、中性化、保護、去beta、排序避險候選標的或比較避險工具。避險目標、候選標的組、基差風險分類帳、規模設定方法、準備就緒檢查、出場規則。
integrated_risk_plan使用者同時要求持倉規模和避險,或避險選擇可能實質性地改變建議規模。未避險與避險/縮小規模比較、建議套件、保留風險暴露、行動規則。

當提示或提供的工件使決策明確時,請勿要求使用者選擇模式。僅在選擇錯誤模式會實質性地改變交付物時,才提出一個針對性的澄清問題,例如模糊的「管理風險」請求,而未說明持倉、不必要的風險暴露或要求的行動。

公開股票PM/風險透鏡

在產出實質性的風險建議之前,載入 ../../shared/pm-judgment-heuristics.md 和 ../../shared/credit-markets-handoff.md。

受眾模式:

  • long_only_pm:強調基準主動權重、追蹤誤差、流動性/容量、回撤容忍度、加倉/減倉紀律以及投資組合角色。
  • long_short_hf:強調總額/淨額/beta/因子影響、借券、軋空風險、催化劑路徑、避險適合度以及回補/調整規模規則。
  • market_neutral_pairs_pm:強調腿部位規模、beta/因子/驅動因素中性、殘差價差風險、借券和流動性。
  • event_driven_equity_pm:強調不利缺口、時機延遲、機率加權結果、選擇權/借券流動性以及事件滑價。
  • etf_index_benchmark_pm:強調成分股權重、主動權重、ETF/指數流量暴露、再平衡風險、流動性和追蹤誤差影響。

每個實質性輸出都必須陳述預期alpha、不必要的風險、保留的風險暴露、約束條件、流動性/出場態勢、避險或縮小規模的取捨、監控觸發器、實施準備就緒情況,以及可能改變決策的缺失證據。每當提出保護措施時,應包含基差風險和避險失敗情境。

與信用市場的邊界

此技能僅可將CDS水準、信用利差、評級、到期牆、再融資壓力、契約標題或流動性壓力作為普通股票的下行訊號。

僅將CDS/利差作為普通股票風險背景。CDS水準和信用利差僅可作為權益風險訊號或普通股票下行背景;切勿將其視為本地擁有的避險實施方案。

對於CDS、債券、貸款、利差DV01/CS01、信用利差避險、資本結構避險、困境避險、回收瀑布、契約分析或契約避險、債務證券規模設定以及信用證券相對價值,請使用信用市場。請勿將信用工具作為本地避險建議呈現。

請勿使用

  • 論點、變異觀點或簡報建構:使用 long-short-pitch 或 memo-builder。
  • 特定日期事件機率和報酬承保:使用 event-driven-analyzer。
  • 宏觀/經濟傳導映射:使用 economic-impact-report。
  • 催化劑日曆或僅監控工作:使用 catalyst-calendar 或 thesis-tracker。
  • 個人投資建議、交易執行或法律/合規結論。

上下文模式

上下文預設行為
無上下文請求證券/暴露、所需行動、持有期限、限制條件和可用數據;提供可用的接收框架,而不憑空提出建議。
部分上下文產出條件性風險篩選或篩選等級的整合計畫,並附上明確假設和缺失數據檢查;在缺少必要實施輸入時,請勿建議建立部位。
完整來源標準化輸入、核對來源、執行情境、產出準備就緒的風險指引。
審查或更新保留先前工作、識別過時輸入和隱藏暴露、顯示哪些因素改變了規模或避險。

工作流程

  1. 定義決策。 擷取證券、方向、目前/提議規模、要保留的論點暴露、不必要的風險、價格/截至時間、持有期限/催化劑、投資組合背景、委託限制、流動性和要求的行動。
  2. 解析損失預算解釋。 區分 情境損失預算(限制在陳述的不利變動下的損失)與 絕對損失上限(即使股票超出該情境也必須滿足)。當使用者為空頭提供損失限制但未說明適用哪種解釋時,在互動式執行中提出一個針對性的澄清問題。在非互動式執行中,顯示兩種分支,且請勿將假設的軋空幅度默默轉化為建立部位建議。對於具有絕對上限的空頭,需要價格定義的損失保護或建議不建立部位。
  3. 繪製暴露地圖。 將預期的特質性、事件和選擇的因子/宏觀暴露與不必要的beta、產業、因子、外匯、商品、流動性、借券、融資、擁擠、缺口和投資組合集中風險區分開來。
  4. 建立風險案例。 估計上行/基準/下行/壓力結果、可支援時之機率加權報酬、情境損益、流動性/出場影響,以及任何避險失敗案例。將假設的壓力幅度標記為僅供說明,直到使用者或治理風險政策確認。
  5. 套用所選模式。
    • 對於 position_sizing,三角測量損失預算、波動率、流動性、暴露限制、基準/因子、借券/軋空、催化劑和投資組合適合度約束;推薦最嚴格的可信規模。
    • 對於 hedge_design,將暴露分類為保留、避險、減少或監控;評估直接權益、ETF/指數、因子、配對、上市選擇權、期貨/指數、因果宏觀代理、投資組合覆蓋以及不避險/縮小規模的替代方案。
    • 對於 integrated_risk_plan,比較未避險規模、避險規模和縮小規模/不避險結果;推薦具有最清晰保留alpha和可接受成本/基差風險的套件。
  6. 評估可行性。 陳述市場數據新鮮度、日均交易量/出場天數、借券/召回/軋空約束、選擇權鏈/Greeks(若相關)、成本/持有成本、基差風險、委託/合規檢查以及實施準備就緒差距。對於空頭建議,在使用 initiate 或其他實施就緒語言之前,需要當前可執行報價、日均交易量/出場容量、定位/借券條款以及當前軋空/擁擠輸入;在推薦選擇權避險之前,還需要即時選擇權條款。
  7. 建議與監控。 如果實施輸入缺失,將結果標記為 條件性風險篩選 或 未準備就緒,並陳述條件性規模/套件,而非指示建立部位。否則,陳述建議規模和/或避險、行動、約束條件、保留暴露、被拒絕的替代方案(若重要)、加倉/減倉/出場/回補/調整規模/展期/移除觸發器、信心水準和缺失證據。
  8. 在交付HTML時進行渲染與檢查。 在獨立HTML報告中,在條目之前先載入簡潔的約束解釋表、條件性或可執行行動、避險取捨和缺失輸入。保持引文可讀性:不要使用內聯連結打斷股票代碼、日期、百分比、基點金額、工具條款(如 GLP-1)或情境標籤。對於本地HTML檔案,使用本地無頭瀏覽器截圖檢查開啟的視窗和決策關鍵的下游區段,而非應用內瀏覽器插件。

參考地圖

僅載入所選模式需要的參考資料:

  • 所有實質性模式:references/source-and-context-protocol.md、references/exposure-and-factor-risk.md 和 references/liquidity-drawdown-scenarios.md。
  • position_sizing:references/sizing-framework.md、references/strategy-nuance.md、references/position-sizing-output-templates.md 和 references/quality-control.md。
  • hedge_design:references/hedge-workflow.md、references/instrument-playbooks.md、references/hedge-output-templates.md 和 references/hedge-scorecard-schema.md。
  • integrated_risk_plan:建議套件所需的規模設定和避險參考資料;避免載入未使用的工具劇本。
  • 獨立HTML交付物:../../shared/html-artifact-standard.md 和所選模式的輸出範本。
  • 明確的標準化儀表板交付物:references/DASHBOARD_PACK.md。

確定性腳本

當提供結構化輸入或使用者要求範本/檔案時,使用捆綁的輔助工具:

python scripts/create_position_sizing_templates.py --out path/to/templates
python scripts/position_sizing_calculator.py --input path/to/input.json --out path/to/outputs
python scripts/score_hedge_candidates.py hedge_candidates.csv --output-dir path/to/outputs

規模設定輔助工具會寫入透明的計算/稽核支援檔案,包括 position_summary.csv、sizing_cases.csv、scenario_pnl.csv、exposure_impact.csv、liquidity_exit.csv、monitoring_rules.csv、support_note.md、run_log.json 和 manifest.json。避險輔助工具則會寫入 hedge_scorecard_support_note.md、hedge_scorecard.csv、hedge_scorecard.json 和 basis_risk_ledger.csv。

這些輔助工具不會擷取即時數據、執行投資組合風險系統、滿足合規檢查或取代PM判斷。CSV、Markdown、JSON、執行日誌和清單檔案均為支援工件,除非使用者明確要求這些格式。對於實質性的可重複使用套件,請以精美的獨立HTML風險決策報告為主,除非使用者明確要求標準化儀表板。

儀表板交接

如果使用者明確要求標準化或定期儀表板,請使用 references/DASHBOARD_PACK.md。portfolio-risk-management 擁有規模、避險、保留暴露、約束條件、基差風險、情境、流動性和監控判斷;dashboard-builder 擁有渲染和驗證。建立一個 public_equity_investing_dashboard 套件,其中包含在 references/DASHBOARD_PACK.md 中定義的標準化儀表板工件。

Individual skills in this repo

This repo contains 12 individual skills — each has its own dedicated page.

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Guidance for distinctive, intentional visual design when building new UI or reshaping an existing one. Helps with aesthetic direction, typography, and making choices that don't read as templated defaults.

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Set up Tailwind CSS v4 in Expo with react-native-css and NativeWind v5 for universal styling

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Use for new frontend applications, dashboards, games, creative websites, hero sections, and visually driven UI from scratch, or when the user explicitly asks for a redesign/restyle/modernization. Builds from clean, airy, high-taste, readable image-generated concept design with section-specific references, faithful implementation, and browser testing.

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Use when testing, debugging, or making targeted improvements to rendered frontend apps through the Build Web Apps or web dev plugin: local dev servers, UI regressions, interaction bugs, console errors, responsive layout, and visual QA. Check whether the Browser plugin is available and use it first when it is; otherwise use regular Playwright with the recorded reason.

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Design UI surfaces for browser games. Use when the user asks for HUDs, menus, overlays, responsive layouts, or visual direction that must protect the playfield.

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GSAP animation reference for HyperFrames. Covers gsap.to(), from(), fromTo(), easing, stagger, defaults, timelines (gsap.timeline(), position parameter, labels, nesting, playback), and performance (transforms, will-change, quickTo). Use when writing GSAP animations in HyperFrames compositions.

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Guide for building, configuring, and deploying microfrontends on Vercel. Use this skill when the user mentions microfrontends, multi-zones, splitting an app across teams, independent deployments, cross-app routing, incremental migration, composing multiple frontends under one domain, microfrontends.json, @vercel/microfrontends, the microfrontends local proxy, or path-based routing between Vercel projects. Also use when the user asks about shared layouts across projects, navigation between microfrontends, fallback environments, asset prefixes, or feature flag controlled routing.

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Next.js App Router expert guidance. Use when building, debugging, or architecting Next.js applications — routing, Server Components, Server Actions, Cache Components, layouts, middleware/proxy, data fetching, rendering strategies, and deployment on Vercel.

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Integrate data visualizations into React and Next.js applications. Use when the user needs chart components, UML-like or architecture diagram components, React integration patterns, Next.js client or server boundaries, hydration-safe rendering, lazy loading, framework-aware performance, scroll-driven visual stories, or export guidance.

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shadcn/ui expert guidance — CLI, component installation, composition patterns, custom registries, theming, Tailwind CSS integration, and high-quality interface design. Use when initializing shadcn, adding components, composing product UI, building custom registries, configuring themes, or troubleshooting component issues.

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v0 by Vercel expert guidance. Use when discussing AI code generation, generating UI components from prompts, v0 CLI usage, v0 SDK/API integration, or integrating v0 into development workflows with GitHub and Vercel deployment.

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Manages shadcn components and projects — adding, searching, fixing, debugging, styling, and composing UI. Provides project context, component docs, and usage examples. Applies when working with shadcn/ui, component registries, presets, --preset codes, or any project with a components.json file. Also triggers for "shadcn init", "create an app with --preset", or "switch to --preset".

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