riskprism

Zerlege das Risiko von US-Aktienportfolios in sein Faktorspektrum.

Explorer: https://risk-prism-production.up.railway.app · Agent-Modellkarte: /model.md

Ein Open-Source-Fundamentalfaktor-Risikomodell im Barra-Stil, das sofort von KI-Agenten nutzbar ist: eine Python-Bibliothek, ein MCP-Server und wöchentlich veröffentlichte Modell-Artefakte, die die meisten liquiden US-Stammaktien abdecken.

• 7 Stilfaktoren (size, value, momentum, volatility, liquidity, quality, leverage) + 12 Branchen (Fama-French-Schema) + ein Marktfaktor

• Freie, weiterverteilbare Datenkette: Fundamentaldaten und SIC-Codes von SEC EDGAR (Public Domain), Kurse von austauschbaren Anbietern

• Hybride Verteilung: Vorberechnete Artefakte (Exposures, Faktorkovarianz, spezifisches Risiko) werden wöchentlich veröffentlicht, und die vollständige Pipeline ist offen, sodass sie jeder reproduzieren oder erweitern kann.

Haftungsausschluss: Forschungssoftware, ohne Gewähr bereitgestellt. Nichts davon ist eine Anlageberatung.

Für KI-Agenten (MCP)

{
  "mcpServers": {
    "riskprism": {
      "command": "riskprism-mcp",
      "env": { "RISKPRISM_ARTIFACTS": "/path/to/artifacts" }
    }
  }
}

Bereitgestellte Tools: get_model_info, get_portfolio_risk, get_factor_exposures, stress_test, check_coverage. Gewichte sind Portfoliogewichte (Short-Positionen negativ); Volatilitäten sind annualisierte Dezimalwerte.

Related MCP server: Portfolio Rotation MCP Server

Für Menschen (Python)

from riskprism import RiskModel

model = RiskModel.load("artifacts")
report = model.portfolio_risk({"AAPL": 0.4, "MSFT": 0.3, "XOM": 0.3})
print(report["total_vol"], report["factor_var_contributions"])

model.stress_test({"AAPL": 1.0}, {"market": -0.10, "momentum": -0.05})

Das Modell selbst bauen

pip install -e ".[dev]"
export RISKPRISM_EDGAR_UA="your-project (you@example.com)"   # SEC fair-access policy
riskprism-build --max-names 3000 --out artifacts             # yahoo prices, no key needed
riskprism-build --prior artifacts_prev --out artifacts       # append new weeks to a prior build
riskprism-build --provider tiingo ...                        # licensed data, needs TIINGO_API_KEY

Die wöchentliche GitHub Action führt genau das aus und veröffentlicht das Artefakt-Verzeichnis; siehe .github/workflows/build-model.yml.

Der Explorer

Eine statische Website ohne Backend (auf Railway, bei jedem wöchentlichen Build neu gerendert) zum Erkunden des Modells: kumulierte Faktorrenditen, Faktorvolatilität und -korrelationen, eine clientseitige Portfolio-Risiko-Sandbox mit Stress-Test-Schiebereglern, Faktorprofile je Aktie und ein visueller Methodik-Rundgang. Die gesamte Mathematik läuft im Browser auf den eingebetteten Artefakten.

Jeder Agent erhält zu jedem Build einen reinen Markdown-Spiegel unter /model.md (indiziert über /llms.txt): Modellkarte, Faktordefinitionen, Korrelationen und die vollständige Abdeckungsliste – kein DOM-Parsing erforderlich.

Alle lassets lokal rendern:

riskprism-site --artifacts artifacts --out site   # index.html + model.md + llms.txt

Modellübersicht

Die vollständige Methodik steht in docs/METHODOLOGY.md; Design-Entscheidungen und deren Begründung stehen in docs/DECISIONS.md.

Lizenz

MIT-First für Code. Die veröffentlichten Modell-Artefakte sind derivative Daten auf Basis von SEC EDGAR (Public Domain) und Drittanbietern für Kursdaten – siehe docs/DECISIONS.md für die Diskussion zur Datenlizenz.