投资组合 MPT 体检

它解决什么问题

很多投资者对持仓的判断停留在"我觉得还行"的模糊直觉上。当你问"这个组合风险高不高""分散化做得怎么样"时，你需要的是可量化的答案。本技能把现代投资组合理论（MPT）的计算框架封装成一次调用：输入持仓代码与权重，输出带评分、图表和改进建议的体检报告。

核心能力与工作流程

• 市场自动识别：6 位数字按 A 股、5 位数字按港股、字母代码按美股处理，中文名称走内置映射表，支持 ADR。
• 计算引擎位于 scripts/portfolio_eval.py，拉取约一年（近 420 个自然日）的行情，构造协方差矩阵，年化时乘以 √252。
• 输出六部分交互式 HTML 报告：综合评分卡（健康评分、年化收益/波动、夏普、最大回撤、平均相关性、HHI）、综合总结（含 Beta/Alpha 解读）、净值走势、相关性矩阵热力图、风险-收益散点图、个股指标明细与改进建议。
• 关键指标对应明确公式：组合风险 σ_p² = ΣwᵢwⱼCov(i,j)，交叉项是分散化收益的来源；夏普以约 2.5% 的无风险利率计算；Beta/Alpha 以恒生指数或沪深300为基准回归；HHI = Σwᵢ² 衡量集中度。

适用边界与注意点

• 用历史协方差估计未来风险，危机时相关性可能塌缩至 1，分散化在最需要时失效。
• 回测不含交易成本，收益近似正态的假设在现实中不完全成立。
• 非 A 股组合的基准指数为代理值；HHI 按持股数量计算，行业/因子层面的真实集中度可能更高。
• 报告仅供研究参考，不构成投资建议。