将美国股票组合风险分解为其因子谱。
探索器： https://risk-prism-production.up.railway.app · Agent 模型卡： /model.md
一个开源的、Barra 风格的基础因子风险模型，旨在开箱即可供 AI 代理使用：一个 Python 库、一个 MCP 服务器，以及每周发布的模型产物，覆盖大多数流动性强的美国普通股。
7 个风格因子（规模、价值、动量、波动性、流动性、质量、杠杆）+ 12 个行业（Fama-French 方案）+ 一个市场因子
免费、可再分发数据链：来自 SEC EDGAR（公共领域）的基础数据和 SIC 代码，价格来自可插拔提供商
混合分发：预计算产物（暴露度、因子协方差、特定风险）按周发布，并且完整流水线开放，任何人都可以复现或扩展它们
免责声明：研究软件，按原样提供。此处内容不构成投资建议。
{
"mcpServers": {
"riskprism": {
"command": "riskprism-mcp",
"env": { "RISKPRISM_ARTIFACTS": "/path/to/artifacts" }
}
}
}暴露的工具：get_model_info、get_portfolio_risk、get_factor_exposures、stress_test、check_coverage。权重为组合权重（空头为负）；波动率为年化小数。
Related MCP server: Portfolio Rotation MCP Server
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})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每周 GitHub Action 精确运行此流程并发布产物目录；参见 .github/workflows/build-model.yml。
一个零后端静态站点（托管在 Railway 上，由每次每周构建重新渲染），用于探索模型：累计因子收益、因子波动率和相关性、带压力测试滑块的客户端组合风险沙盒、每股股票的因子画像，以及可视化方法论讲解。所有数学计算都在浏览器中基于嵌入的产物运行。
智能体可在 /model.md（由 /llms.txt 索引）获得每次构建的纯 Markdown 镜像：模型卡、因子定义、相关性以及完整覆盖列表——无需 DOM 解析。
在本地渲染所有内容：
riskprism-site --artifacts artifacts --out site # index.html + model.md + llms.txt组件 | 选择 |
时间范围 | 中期（周收益，年化输出） |
估计 | 横截面 WLS（√市值权重），市值加权行业约束 |
因子协方差 | EWMA——波动率半衰期 13 周，相关性半衰期 26 周，PSD 修复 |
特定风险 | EWMA 残差波动率与按历史长度混合的结构（基于特征）先验 |
全域 | 估计：价格 ≥ $2，ADV ≥ $1M，26 周以上历史 · 覆盖：所有存活且 ≥ $1 的股票，先验填补空白 |
历史 | 前向捕获：每周构建追加到先前版本；退市股票被推算，幸存者偏差逐渐衰减 |
完整方法论见 docs/METHODOLOGY.md；设计决策及其理由见 docs/DECISIONS.md。
代码采用 MIT 许可证。发布的模型产物是从 SEC EDGAR（公共领域）和第三方价格提供商构建的派生数据——数据许可讨论见 docs/DECISIONS.md。
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Portfolio risk analytics — VaR, Monte Carlo, optimization, options Greeks, stress testing.
HPSILab Quant finance MCP for US stocks, ETFs, options, Monte Carlo, backtesting, and risk analysis.
7-factor stock scoring MCP server. US/HK/CN, 74 stocks. Free + Premium (USDC/Base). x402 ready.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/wanxinwanxin/risk-prism'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server