https://apps.apple.com/ru/app/riskofficer/id6757360596
RiskOfficer — это профессиональный инструмент управления инвестиционными рисками, адаптированный для частных инвесторов. Приложение агрегирует ваши портфели и проводит глубокий количественный анализ, используя методологии, применяемые в хедж-фондах и инвестиционных банках. В отличие от обычных брокерских приложений, RiskOfficer не просто показывает текущую прибыль, а прогнозирует вероятность и глубину возможных убытков, помогая принимать взвешенные решения.
Экран «Риски» (Risk Dashboard)
Главный экран оценки устойчивости портфеля. Здесь собраны ключевые метрики, отвечающие на вопрос: «Что может пойти не так?».
1. Value at Risk (VaR) — Стоимость под риском
Основная метрика на главном спидометре.
-
Что это: Максимальный ожидаемый убыток портфеля на заданном горизонте (обычно 1 день или 10 дней) с определенной вероятностью (например, 95% или 99%). Если VaR (95%) = 10 000 ₽, это значит, что в 95 случаях из 100 ваш убыток за день не превысит эту сумму.
-
Методика: Приложение использует три метода расчета (настраивается пользователем):
-
Исторический: Анализ реального поведения активов за последние 1–2 года.
-
Параметрический: Оценка на основе нормального распределения доходностей (кривая Гаусса).
-
GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity): Продвинутая модель, учитывающая, что волатильность меняется со временем (кластеризация волатильности).
-
-
Формула (Параметрическая):
VaRα=−σ⋅Zα⋅PVaR_{\alpha} = - \sigma \cdot Z_{\alpha} \cdot PVaRα=−σ⋅Zα⋅P
Где σ\sigmaσ — волатильность портфеля, ZαZ_{\alpha}Zα — коэффициент для уровня доверия (1.65 для 95%), PPP — стоимость портфеля.
2. Expected Shortfall (CVaR) — Ожидаемые потери хвоста
Отображается рядом с VaR на спидометре.
-
Что это: Средний размер убытка в тех самых 5% наихудших случаев, когда убыток превысил VaR. Это оценка «катастрофического» риска. Если VaR пробит, насколько все будет плохо?
-
Методика: Усреднение всех исторических убытков, превышающих пороговое значение VaR.
-
Формула:
CVaRα=−E[R∣R≤−VaRα]CVaR_{\alpha} = -E[R \mid R \le -VaR_{\alpha}]CVaRα=−E[R∣R≤−VaRα]
Где RRR — доходность портфеля
3. Portfolio Health Check (Проверка Эйлера)
Зеленая плашка со статусом “VALID”.
-
Что это: Математическая проверка целостности расчетов. Гарантирует, что сумма рисков отдельных активов (Risk Contribution) в точности равна риску всего портфеля.
-
Методика: Используется теорема Эйлера для однородных функций. Если расхождение (divergence) > 5%, это сигнал о возможной ошибке в данных или нарушении структуры рынка (неликвидность).
-
Формула:
Risk(P)=∑i=1Nwi⋅∂Risk(P)∂wiRisk(P) = \sum_{i=1}^{N} w_i \cdot \frac{\partial Risk(P)}{\partial w_i}Risk(P)=∑i=1Nwi⋅∂wi∂Risk(P)
Где wiw_iwi — вес актива, а частная производная — его маржинальный риск.
4. Sharpe Ratio — Коэффициент Шарпа
-
Что это: Показатель эффективности портфеля: сколько прибыли вы получаете на каждую единицу риска.
-
Методика: Превышение годовой доходности над безрисковой ставкой (например, ставкой ЦБ или трежерис), деленное на годовую волатильность.
-
Формула:
S=Rp−RfσpS = \frac{R_p - R_f}{\sigma_p}S=σpRp−Rf
Где RpR_pRp — доходность портфеля, RfR_fRf — безрисковая ставка, σp\sigma_pσp — стандартное отклонение.
5. Calmar Ratio — Коэффициент Кальмара
-
Что это: Метрика для агрессивных стратегий. Показывает доходность относительно максимальной просадки. Важнее Шарпа для реальной оценки «боли» инвестора.
-
Формула:
Calmar=Annual Return∣Max Drawdown∣Calmar = \frac{\text{Annual Return}}{|\text{Max Drawdown}|}Calmar=∣Max Drawdown∣Annual Return
Использует данные за последние 36 месяцев или за все время жизни портфеля.
6. Alternative Metrics (Sortino, Sterling, Profit Factor)
Блок дополнительных метрик для хедж-стратегий.
-
Sortino Ratio: Аналог Шарпа, но в расчете риска учитывает только отрицательную волатильность (падения). Рост актива не считается «риском».
- Формула: (Rp−Rf)/σdownside(R_p - R_f) / \sigma_{downside}(Rp−Rf)/σdownside.
-
Sterling Ratio: Отношение доходности к средней максимальной просадке (плюс 10% буфер). Более консервативная оценка, чем Кальмар.
- Формула: Return/(∣MaxDD‾∣+10%)\text{Return} / (|\overline{MaxDD}| + 10\%)Return/(∣MaxDD∣+10%).
-
Profit Factor: Отношение суммы всех прибыльных сделок/дней к сумме всех убыточных. Значение > 1.0 говорит о прибыльности системы.
- Формула: ∑Gross Profit/∣∑Gross Loss∣\sum \text{Gross Profit} / |\sum \text{Gross Loss}|∑Gross Profit/∣∑Gross Loss∣.
7. Луч Будущего (Simulations)
Раздел “Прогнозы и сценарии”.
-
Что это: Вероятностный прогноз поведения портфеля на год вперед. Генерирует тысячи возможных сценариев рынка, чтобы построить «конус» вероятностей.
-
Методика: Метод Монте-Карло с использованием Геометрического Броуновского Движения (GBM).
-
Формула:
St=S0⋅e(μ−σ22)t+σtZS_t = S_0 \cdot e^{(\mu - \frac{\sigma^2}{2})t + \sigma \sqrt{t} Z}St=S0⋅e(μ−2σ2)t+σtZ
Где ZZZ — случайная величина (нормальное распределение). Модель генерирует множество путей StS_tSt для оценки медианного результата и доверительных интервалов.risk_service.py
8. Stress Tests — Стресс-тесты
Блок “Симуляции устойчивости”.
-
Что это: Проверка, что стало бы с вашим текущим портфелем, если бы сегодня повторились исторические кризисы (например, крах COVID-19 в 2020 году или кризис 2008 года).
-
Методика: Историческая симуляция (Historical Simulation). Применяет реальные исторические изменения цен к вашим текущим весам активов. Для недостающих данных используется метод LOCF (Last Observation Carried Forward) — «протягивание» последней известной цены.risk_service.py
9. Correlations — Матрица корреляций
-
Что это: Тепловая карта, показывающая взаимосвязь активов. Красный (близко к 1) — активы двигаются синхронно (плохая диверсификация). Синий/Серый (около 0) — активы не зависят друг от друга.
-
Методика: Используется метод Ledoit-Wolf Shrinkage для более устойчивой оценки ковариации на малых выборках данных, что снижает шум случайных выбросов.
New in v1.13.0: OpenClaw Integration