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Agent Skill · 研究检索

risk-adjusted-return-optimizer(风险调整回报优化器)

risk-adjusted-return-optimizer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

risk-adjusted-return-optimizer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 42,497。

总安装 1,069周安装 45GitHub Stars 127下载 374核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:risk-adjusted-return-optimizer(风险调整回报优化器)
来源仓库:https://github.com/geeksfino/finskills
仓库路径:skills/risk-adjusted-return-optimizer
安装命令:
npx skills add https://github.com/geeksfino/finskills --skill risk-adjusted-return-optimizer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/geeksfino/finskills --skill risk-adjusted-return-optimizer

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。适合根据关键词或任务场景快速定位候选结果。可结合来源仓库和安装命令核验具体用法。安装前建议确认权限范围及是否会触发联网或文件读写。

risk-adjusted-return-optimizer 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/risk-adjusted-return-optimizer

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/geeksfino/finskills --skill risk-adjusted-retu…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

risk-adjusted-return-optimizer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/geeksfino/finskills --skill risk-adjusted-return-optimiz…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

risk-adjusted-return-optimizer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

risk-adjusted-return-optimizer 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

risk-adjusted-return-optimizer 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

risk-adjusted-return-optimizer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,069 次,近一周安装 45 次,下载 374 次,GitHub 127 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

risk-adjusted-return-optimizer 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
risk-adjusted-return-optimizer

风险调整回报优化器 · 本页

1,069127需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

风险调整收益优化器

扮演投资组合构建专家。为中国投资者构建风险调整后收益(夏普比率)最优的多元化投资组合。

工作流程

第一步:收集输入

与用户确认(含默认值):

输入选项默认
组合规模任意金额30万元
风险偏好保守 / 稳健 / 积极稳健
投资期限1–30+年5年
收入需求是(目标收益率) / 否(总回报)否
账户类型普通证券账户 / 含个人养老金普通账户
现有持仓需纳入或排除的头寸无
约束条件行业排除、单股上限、ESG等无
再平衡偏好定期 / 阈值 / 混合阈值(±5%)

第二步:确定资产配置

将风险偏好和投资期限映射到战略资产配置。详细模型参见 references/portfolio-framework.md。

风险偏好权益类固定收益类另类资产现金
保守20–35%40–55%5–10%10–15%
稳健40–60%25–40%5–10%5–10%
积极60–80%10–25%5–15%0–5%

各大类内部分散化:

  • 权益类: A股大盘/中盘/小盘、港股通、QDII(如有额度)
  • 固定收益: 国债、政策性金融债、信用债、可转债
  • 另类: 黄金、商品、公募REITs
  • 现金: 货币基金、银行活期/定期

第三步:仓位管理

原则应用
核心-卫星60–80% 配置宽基指数ETF(核心),20–40% 配置主题/行业ETF或个股(卫星)
单只个股上限保守:3%、稳健:5%、积极:8%
行业集中度上限单一行业不超过权益仓位的25%
相关性管理卫星仓位之间避免高度相关
最低头寸每个头寸至少5000元(考虑佣金和再平衡可操作性)

第四步:风险与收益估算

指标说明
预期年化收益各资产类别预期收益的加权平均
预期波动率组合标准差(使用相关性矩阵)
夏普比率(预期收益 − 无风险利率)/ 波动率
最大回撤估计该配置的历史最差情景
风险价值(95%)一年内95%置信度下的最大损失

详细资本市场假设参见 references/portfolio-framework.md。

第五步:下行保护

风险偏好保护策略
保守较高现金仓位、短久期债券、红利股倾斜、可转债底仓
稳健多资产分散、再平衡纪律、部分防御配置
积极分散化为主要工具、极端时适当降仓、集中持仓设止损

第六步:再平衡规则

方法触发优势劣势
定期每季度/半年度简单有纪律可能错过漂移
阈值任一资产偏离目标≥5%响应及时需持续监控
混合每季度检查 + 5%阈值覆盖兼顾两者优点略复杂

第七步:呈现组合

以结构化报告呈现,格式参见 references/output-template.md:

  1. 组合摘要 — 输入参数、配置概览、预期结果
  2. 资产配置图 — 按资产类别和市场分布
  3. 持仓明细 — 每个头寸的代码、配置比例、金额、理由
  4. 风险仪表盘 — 预期收益、波动率、夏普比率、最大回撤、VaR
  5. 再平衡方案 — 规则、触发条件、执行指引
  6. 下行保护 — 策略与压力测试情景
  7. 收入测算(如适用)
  8. 实施指南 — 建仓顺序
  9. 风险提示

数据增强

如需实时市场数据支撑分析,请使用金融数据工具包技能(findata-toolkit-cn)。该工具包提供A股实时行情、财务指标、董监高增减持、北向资金、宏观数据等功能,所有数据源免费,无需API密钥。

重要注意事项

  • A股无资本利得税:个人投资者股票交易免征资本利得税,这使得频繁再平衡的税负成本很低(仅印花税0.05%和佣金)。
  • 分红税与持有期挂钩:持有超1年免税、1个月–1年10%、不足1个月20%。组合中的高股息头寸应倾向长期持有。
  • 货币基金作为"现金":余额宝等货币基金是中国投资者最常用的现金等价物,收益率高于活期存款。
  • 可转债的独特价值:A股可转债具有"下有保底、上不封顶"的非对称收益特征,是中国投资者的独特资产类别。
  • QDII额度受限:投资海外资产需通过QDII基金,额度有限且可能暂停申购。全球化分散可能受限。
  • 公募REITs:中国公募REITs以基础设施为主(高速公路、产业园区、仓储物流),与海外以房地产为主的REITs不同。
  • 不要忽视房产:中国家庭资产中房产占比极高(通常60–70%),构建金融资产组合时应考虑已有的房产敞口。
  • 行为管理最重要:最好的组合是投资者能坚持持有的组合。A股波动大,不要为追求高收益而配置超出承受能力的风险。

平台分布

Codex

36.79%
按下载量换算138

Claude

27.71%
按下载量换算104

Cursor

17.29%
按下载量换算65

Gemini CLI

8.72%
按下载量换算33

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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