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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取。
1.项目背景
在金融投资中，风险管理是确保资产安全和实现稳健收益的关键环节。随着市场波动性的增加，传统的风险度量方法已难以满足复杂市场的分析需求。VaR（Value at Risk）和ES（Expected Shortfall）作为衡量市场风险的重要工具，被广泛应用于金融机构的风险管理实践中。然而，传统方法在面对非线性、非正态分布的资产收益率时存在局限性。
本项目旨在基于Python编程语言，利用蒙特卡罗模拟方法构建投资组合的VaR与ES模型。通过随机模拟生成大量可能的未来价格路径，能够更准确地捕捉资产收益率的分布特征及极端风险事件的影响。该模型不仅有助于投资者量化潜在损失，还能为复杂投资组合提供灵活的风险评估工具，从而提升决策的科学性和稳健性。此项目具备较高的实用价值，适用于金融数据分析、量化投资和风险管理等领域。
本项目通过Python基于蒙特卡罗方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | ts_code | 证券代码 |
| 2 | trade_date | 交易日期 |
| 3 | open | 开盘价 |
| 4 | high | 最高价 |
| 5 | low | 最低价 |
| 6 | close | 收盘价 |
| 7 | pre_close | 昨收价 |
| 8 | change | 涨跌额 |
| 9 | pct_chg | 涨跌幅 |
| 10 | vol | 成交量 |
| 11 | amount | 成交额 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共4496条数据。
关键代码：
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 构建日收益率
关键代码如下：
5.2 构建蒙特卡罗模拟方法
关键代码如下：
6.构建VaR与ES模型
主要使用通过Python基于蒙特卡罗方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型算法。
6.1 构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | VaR模型 | num_simulations = 1000 time_horizon = 252 confidence_level = 0.95 |
| 2 | ES模型 | |
| 3 |
6.2 可视化蒙特卡罗模拟
蒙特卡罗模拟结果显示，ICBC股票在未来252个交易日内的价格波动较大，但总体趋势较为平稳。蓝色线代表平均路径，表明股价在3.3元左右波动，变化不大。灰色线显示了多种可能的价格走势，部分路径出现显著上涨或下跌，反映了市场的不确定性。
7.模型评估
7.1 结果分析
VaR和ES模型结果为：
在置信水平为95%的情况下，通过蒙特卡罗模拟计算得出投资组合的日度VaR值为-1.60，这意味着在正常市场条件下，有95%的概率投资组合的单日损失不会超过1.60。然而，Expected Shortfall（ES）值为0.05，表明在极端风险事件发生时（即剩下的5%情况下），投资组合的平均损失将达到0.05。这一结果说明虽然模型预测的大多数情况下风险较低，但在尾部风险事件中仍存在不可忽视的潜在损失。
从VaR和ES的关系来看，VaR提供了损失的“阈值”，而ES则进一步衡量了超过该阈值后的平均损失程度。因此，尽管VaR反映了较好的风险控制效果，但ES值仍然提示投资者需警惕极端市场波动带来的影响。建议在实际投资决策中结合其他风险管理工具，以提高对尾部风险的应对能力。
7.2 结果可视化
在95%的置信水平下，投资组合的日度VaR为-1.60，表明有95%的概率单日损失不会超过此值。然而，Expected Shortfall（ES）为0.05，表示在极端情况下平均损失为0.05单位。图中显示损失分布集中在较小范围内，但存在少量极端负收益。这提示投资者需关注尾部风险，并采取相应措施以应对潜在的较大损失。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了Python基于蒙特卡罗方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的分析。