基金风险分析

要解决什么问题

买基金前常被问到的不是「涨了多少」，而是回撤深不深、波动大不大、风险收益是否匹配。人工翻季报或零散查指标，很难在同一条时间口径下把最大回撤、年化波动、VaR、Beta、夏普/索提诺/卡玛串起来，更谈不上和同类型产品对照。

本技能面向公募基金的量化风险分析：用户给出基金名称或 6 位代码后，通过今日投资金融数据接口拉取归因与经理信息，输出结构化 Markdown 风险报告，而不是一句「风险高/低」。

技能如何工作

数据链路（依赖 investoday-finance-data）：必要时用 entity-recognition 识别基金实体 → fund/basic-info 建立类型与定位 → fund/performance-attribution 取回撤、波动、下行波动、VaR、Beta、Alpha 及夏普等 → fund/current-manager-returns 补充经理任期与从业背景。识别完成后 Step 1–3 可并行；分析上优先近 1 年、近 3 年，再用近 1/3/6 月看风险是否在放大或收敛。

五段分析框架：

1. 风险画像：基金类型、策略与风险收益特征，明确后续应与同类型比较。
2. 回撤：多周期最大回撤及是否长期偏大。
3. 波动与下行：年化波动、下行波动、VaR，区分「回撤不大但波动高」等组合。
4. 风险调整后收益：夏普、索提诺、卡玛、Beta/Alpha，识别「高 Beta 但性价比一般」。
5. 经理与综合结论：任期回报与从业年限，汇总风险等级与观察重点。

输出遵守证据约束：每个结论至少 2 个数值、时间口径写清、百分比两位小数；不给申购/定投/仓位建议。

适用边界

• 名称无法唯一识别时，需补充完整名称或代码；想看收益归因用「基金业绩归因分析」，要收益/风险/持仓/经理/费率一体框架用「基金综合诊断」。
• 文档中的阈值信号仅作同类型基金内部粗略参考，股票型、债券型、指数型不宜横向硬比。
• 结论基于公开数据，仅供参考，不构成投资建议。