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用于***组合风险分析的工具,帮助用户通过样本量、相关性和相对标准差获得对***组合风险的直观理解。
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***组合风险分析镜像

镜像概述和主要用途

该镜像是一个专注于组合风险分析的工具镜像,旨在帮助从业者、者及研究人员通过关键风险指标(样本量、相关性和相对标准差)快速获得对组合风险的直观洞察。它集成了数据分析与可视化功能,无需复杂依赖配置,可直接通过容器化方式运行,为***组合风险评估提供便捷解决方案。

核心功能和特性

核心功能

  • 样本量分析:评估用于风险计算的数据集充分性,判断样本量是否满足统计可靠性要求,输出数据充分性评估报告。
  • 相关性分析:计算***组合中不同资产间的相关性系数,识别资产价格变动的相互影响关系,生成相关性矩阵。
  • 相对标准差计算:量化不同资产或资产组合的标准差,并进行横向比较,直观反映相对风险水平。
  • 可视化输出:自动生成风险指标可视化图表(如相关性热图、标准差对比柱状图),辅助直观理解风险特征。

关键特性

  • 轻量高效:基于精简基础镜像构建,启动快速,资源占用低。
  • 开箱即用:无需手动安装依赖库,容器化部署简化环境配置。
  • 灵活配置:支持通过环境变量自定义分析参数(如相关性计算方法、输出格式等)。
  • 多格式输出:支持CSV数据、PNG/SVG图表、PDF报告等多种结果格式。

使用场景和适用范围

典型使用场景

  • 分析师:在组合优化流程中,评估资产配置的风险分散效果,支持资产调整决策。
  • 个人*者**:自主分析持仓组合的风险敞口,根据风险偏好调整资产配置比例。
  • 学术研究:验证风险模型假设,分析不同市场条件下(如牛市、熊市)***组合风险指标的变化规律。
  • 机构:作为内部风险评估工具,辅助合规报告编制和策略风险审查。

适用人群/机构

  • ***行业从业者(分析师、风险经理、***顾问)
  • 个人/机构***者
  • ***工程、计量经济学领域的研究人员
  • 高校***相关专业教学实践

使用方法和配置说明

前提条件

  • 已安装Docker Engine(20.10+版本)
  • 输入数据为CSV格式,包含至少2列资产收益率数据(列名需为资产标识,如"stock_a"、"bond_b")

基础使用步骤

1. 准备输入数据

创建本地数据目录(如./portfolio_data),并将CSV格式的资产数据文件(如returns.csv)放入该目录。示例数据格式:

csv
date,stock_a,stock_b,bond_c
2023-01-01,0.02,0.01,0.005
2023-01-02,-0.01,0.005,0.003
...

2. 启动容器

通过docker run命令运行镜像,挂载本地数据目录并指定分析参数:

bash
docker run -v /path/to/local/portfolio_data:/app/data \
  -e INPUT_FILE=/app/data/returns.csv \
  -e OUTPUT_DIR=/app/data/results \
  risk-portfolio-analyzer:latest

配置参数说明

必选环境变量

环境变量描述示例值
INPUT_FILE容器内输入CSV文件路径(需位于挂载的/app/data目录下)/app/data/returns.csv
OUTPUT_DIR容器内结果输出目录路径(需位于挂载的/app/data目录下,自动创建)/app/data/results

可选环境变量

环境变量描述默认值
SAMPLE_SIZE_THRESHOLD样本量阈值(低于该值触发数据不足警告),整数30
CORRELATION_METHOD相关性计算方法,可选值:pearson(皮尔逊)、spearman(斯皮尔曼)pearson
PLOT_FORMAT图表输出格式,可选值:pngsvgpdfpng
REPORT_LANGUAGE分析报告语言,可选值:en(英文)、zh(中文)en

输出结果说明

容器运行完成后,OUTPUT_DIR指定的本地目录下将生成以下文件:

  • sample_analysis.txt:样本量分析报告,包含样本量数值、是否满足阈值要求及改进建议。
  • correlation_matrix.csv:资产间相关性系数矩阵(CSV格式)。
  • correlation_heatmap.{png/svg/pdf}:相关性热图(可视化图表)。
  • std_comparison.{png/svg/pdf}:资产相对标准差对比图。
  • risk_summary.pdf:综合风险分析报告,汇总所有关键指标及可视化结果。

高级用法:自定义配置文件

若需更复杂的参数配置(如资产权重调整、滚动窗口分析等),可通过挂载配置文件实现:

  1. 本地创建config.yaml配置文件,示例:
    yaml
    analysis:
      window_size: 60  # 滚动窗口大小(天)
      asset_weights:  # 自定义资产权重(默认等权重)
        stock_a: 0.4
        stock_b: 0.3
        bond_c: 0.3
    output:
      report_title: "自定义***组合风险分析报告"
    
  2. 运行时挂载配置文件:
    bash
    docker run -v /path/to/local/portfolio_data:/app/data \
      -v /path/to/local/config.yaml:/app/config.yaml \
      -e INPUT_FILE=/app/data/returns.csv \
      -e OUTPUT_DIR=/app/data/results \
      -e CONFIG_FILE=/app/config.yaml \
      risk-portfolio-analyzer:latest
    

用户好评

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"