引言：为什么需要风险打分制模型？
在股票投资中，风险和收益如同硬币的两面，永远相伴而生。传统的投资决策往往依赖于主观判断和经验，但现代投资组合理论告诉我们，通过科学的量化方法，我们可以更精确地衡量风险、优化收益。风险打分制模型正是这样一种工具，它将复杂的市场风险转化为可比较的数值，帮助投资者做出更理性的决策。
想象一下，你面对10只不同的股票，每只股票都有不同的波动率、相关性、行业属性和基本面特征。如何快速评估哪只股票风险更高？如何构建一个既能分散风险又能获取收益的组合？风险打分制模型就是解决这些问题的钥匙。
第一部分：理解投资组合风险的本质
1.1 风险的多维度定义
风险不仅仅是股价下跌那么简单。在量化投资中，风险至少包含以下几个维度：
- 市场风险（系统性风险）：整个市场下跌带来的风险，无法通过分散化消除
- 个股风险（非系统性风险）：特定公司经营问题带来的风险，可以通过分散化降低
- 流动性风险：股票难以快速买卖的风险
- 波动性风险：价格剧烈波动带来的不确定性
- 尾部风险：极端市场情况下的损失风险
1.2 为什么需要量化风险？
量化风险的核心价值在于：
- 标准化比较：将不同类型的风险转化为统一的数值，便于比较
- 动态监控：实时跟踪风险变化，及时调整策略
- 优化配置：在给定风险水平下追求最大收益，或在目标收益下最小化风险
- 合规要求：满足监管机构对风险管理的要求
第二部分：构建风险打分模型的核心步骤
2.1 数据准备与预处理
构建风险打分模型的第一步是获取高质量的数据。我们需要以下数据：
- 价格数据：股票历史价格，用于计算波动率、相关性等
- 基本面数据：财务报表数据，用于评估公司质量
- 市场数据：成交量、市值、行业分类等
- 宏观经济数据：利率、通胀、GDP等，用于评估系统性风险
import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
from datetime import datetime, timedelta
# 获取股票数据示例
def get_stock_data(tickers, start_date, end_date):
"""
获取多只股票的历史价格数据
"""
data = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date)['Adj Close']
return data
# 示例：获取5只股票过去3年的数据
tickers = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'AMZN', 'TSLA']
end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=3*365)
price_data = get_stock_data(tickers, start_date, end_date)
print("获取到的数据形状:", price_data.shape)
print(price_data.head())
2.2 选择风险因子
风险因子是构成风险打分模型的基础。常见的风险因子包括：
2.2.1 波动率因子
衡量股票价格的波动程度，通常用年化标准差表示。
def calculate_volatility(returns, annualization_factor=252):
"""
计算年化波动率
"""
# 计算日收益率
daily_returns = returns.pct_change().dropna()
# 计算标准差
std_dev = daily_returns.std()
# 年化
annualized_vol = std_dev * np.sqrt(annualization_factor)
return annualized_vol
# 计算示例
returns = price_data['AAPL']
volatility = calculate_volatility(returns)
print(f"AAPL的年化波动率: {volatility:.2%}")
2.2.2 相关性因子
衡量股票之间的联动性，高相关性会增加组合风险。
def calculate_correlation_matrix(price_data):
"""
计算股票间的相关性矩阵
"""
returns = price_data.pct_change().dropna()
corr_matrix = returns.corr()
return corr_matrix
# 计算相关性矩阵
corr_matrix = calculate_correlation_matrix(price_data)
print("相关性矩阵:")
print(corr_matrix)
2.2.3 流动性因子
衡量股票买卖的难易程度，常用换手率或Amihud指标。
def calculate_liquidity_ratio(price_data, volume_data):
"""
计算流动性比率（价格变化/成交量）
"""
returns = price_data.pct_change().dropna()
# 需要成交量数据，这里用模拟数据
volume = volume_data.loc[returns.index]
liquidity = np.abs(returns) / volume
return liquidity.mean()
# 模拟成交量数据（实际中应从数据源获取）
volume_data = pd.DataFrame(np.random.lognormal(10, 1, price_data.shape),
index=price_data.index, columns=price_data.columns)
liquidity = calculate_liquidity_ratio(price_data, volume_data)
print("流动性比率:", liquidity)
2.2.4 基本面风险因子
通过财务指标评估公司质量，如ROE、负债率、盈利稳定性等。
def calculate_fundamental_risk_score(fundamental_data):
"""
计算基本面风险得分
"""
# 假设fundamental_data包含：ROE, 负债率, 盈利增长率波动
roe = fundamental_data['ROE']
debt_ratio = fundamental_data['Debt_Ratio']
earnings_volatility = fundamental_data['Earnings_Volatility']
# 标准化处理
roe_score = (roe - roe.mean()) / roe.std()
debt_score = (debt_ratio - debt_ratio.mean()) / debt_ratio.std()
earnings_score = (earnings_volatility - earnings_volatility.mean()) / earnings_volatility.std()
# 综合得分（负债和波动性越高，风险越大）
fundamental_risk = -0.3 * roe_score + 0.4 * debt_score + 0.3 * earnings_score
return fundamental_risk
# 模拟基本面数据
fundamental_data = pd.DataFrame({
'ROE': np.random.normal(0.15, 0.05, 5),
'Debt_Ratio': np.random.normal(0.4, 0.1, 5),
'Earnings_Volatility': np.random.normal(0.1, 0.03, 5)
}, index=tickers)
fundamental_risk = calculate_fundamental_risk_score(fundamental_data)
print("基本面风险得分:", fundamental_risk)
2.3 构建综合风险打分模型
将多个风险因子组合成一个综合风险得分。常用方法包括加权平均、主成分分析（PCA）或机器学习方法。
2.3.1 简单加权平均法
def build_risk_score_model(price_data, fundamental_data, weights=None):
"""
构建综合风险得分模型
"""
if weights is None:
# 默认权重：波动率30%，相关性25%，流动性25%，基本面20%
weights = {'volatility': 0.3, 'correlation': 0.25, 'liquidity': 0.25, 'fundamental': 0.2}
# 计算各因子得分
vol_scores = {}
for ticker in price_data.columns:
returns = price_data[ticker]
vol = calculate_volatility(returns)
# 标准化得分（波动率越高，风险越大）
vol_scores[ticker] = vol
vol_series = pd.Series(vol_scores)
vol_normalized = (vol_series - vol_series.mean()) / vol_series.std()
# 相关性得分（平均相关性越高，风险越大）
corr_matrix = calculate_correlation_matrix(price_data)
avg_corr = corr_matrix.mean()
corr_normalized = (avg_corr - avg_corr.mean()) / avg_corr.std()
# 流动性得分（流动性越差，风险越大）
# 这里简化处理，实际应计算具体流动性指标
liquidity_normalized = pd.Series(np.random.normal(0, 1, len(tickers)), index=tickers)
# 基本面得分
fundamental_normalized = calculate_fundamental_risk_score(fundamental_data)
# 综合风险得分
risk_scores = (
weights['volatility'] * vol_normalized +
weights['correlation'] * corr_normalized +
weights['liquidity'] * liquidity_normalized +
weights['fundamental'] * fundamental_normalized
)
return risk_scores
# 构建模型
risk_scores = build_risk_score_model(price_data, fundamental_data)
print("综合风险得分:")
print(risk_scores.sort_values())
2.3.2 使用PCA降维构建风险得分
主成分分析（PCA）可以自动确定风险因子的权重，避免主观偏差。
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def build_pca_risk_model(price_data, fundamental_data):
"""
使用PCA构建风险得分模型
"""
# 1. 准备特征矩阵
returns = price_data.pct_change().dropna()
# 波动率特征
vol_features = returns.std()
# 相关性特征（每只股票与其他股票的平均相关性）
corr_matrix = returns.corr()
corr_features = corr_matrix.mean()
# 基本面特征（这里用模拟数据，实际应使用真实财务数据）
fundamental_features = fundamental_data['ROE'] - fundamental_data['Debt_Ratio']
# 组合特征
feature_matrix = pd.DataFrame({
'volatility': vol_features,
'correlation': corr_features,
'fundamental': fundamental_features
}, index=price_data.columns)
# 2. 标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(feature_matrix)
# 3. PCA分析
pca = PCA(n_components=1)
risk_scores_raw = pca.fit_transform(scaled_features)
# 4. 转换为标准风险得分（0-100分，越高风险越大）
risk_scores = pd.Series(risk_scores_raw.flatten(), index=price_data.columns)
risk_scores = (risk_scores - risk_scores.min()) / (risk_scores.max() - risk_scores.min()) * 100
print(f"PCA解释方差比例: {pca.explained_variance_ratio_[0]:.2%}")
print(f"各因子贡献度:")
for i, feature in enumerate(feature_matrix.columns):
print(f" {feature}: {pca.components_[0][i]:.3f}")
return risk_scores
# 使用PCA模型
pca_risk_scores = build_pca_risk_model(price_data, fundamental_data)
print("\nPCA风险得分（0-100）:")
print(pca_risk_scores.sort_values())
2.4 风险得分的验证与回测
构建模型后，必须验证其有效性。我们可以通过以下方式验证：
2.4.1 回测框架
def backtest_risk_model(price_data, risk_scores, lookback_period=63, rebalance_period=21):
"""
回测风险模型：验证高风险股票是否确实表现更差
"""
returns = price_data.pct_change().dropna()
dates = returns.index
# 按风险得分分组
high_risk = risk_scores[risk_scores > risk_scores.median()].index
low_risk = risk_scores[risk_scores <= risk_scores.median()].index
portfolio_returns = []
for i in range(lookback_period, len(dates), rebalance_period):
# 计算过去一段时间的表现
period_returns = returns.iloc[i-lookback_period:i]
# 高风险组平均收益
high_return = period_returns[high_risk].mean().mean()
# 低风险组平均收益
low_return = period_returns[low_risk].mean().mean()
portfolio_returns.append({
'date': dates[i],
'high_risk_return': high_return,
'low_risk_return': low_return,
'spread': high_return - low_return
})
return pd.DataFrame(portfolio_returns)
# 执行回测
backtest_results = backtest_risk_model(price_data, pca_risk_scores)
print("回测结果摘要:")
print(backtest_results.describe())
# 可视化（如果环境支持）
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(backtest_results['date'], backtest_results['high_risk_return'].cumsum(), label='High Risk')
plt.plot(backtest_results['date'], backtest_results['low_risk_return'].cumsum(), label='Low Risk')
plt.title('风险模型回测：高风险 vs 低风险组合')
plt.legend()
plt.show()
第三部分：基于风险得分的组合优化
3.1 均值-方差优化（Mean-Variance Optimization）
经典的投资组合理论，目标是在给定风险水平下最大化收益，或在给定收益下最小化风险。
from scipy.optimize import minimize
def mean_variance_optimization(expected_returns, cov_matrix, target_return=None, max_risk=None):
"""
均值-方差优化
"""
n_assets = len(expected_returns)
# 目标函数：最小化组合方差
def portfolio_variance(weights):
return weights @ cov_matrix @ weights
# 约束条件
constraints = [
{'type': 'eq', 'fun': lambda w: np.sum(w) - 1}, # 权重和为1
{'type': 'eq', 'fun': lambda w: w @ expected_returns - target_return} if target_return else None,
{'type': 'ineq', 'fun': lambda w: max_risk - np.sqrt(w @ cov_matrix @ w)} if max_risk else None
]
constraints = [c for c in constraints if c is not None]
# 边界条件
bounds = tuple((0, 1) for _ in range(n_assets))
# 初始猜测
init_guess = np.array([1/n_assets] * n_assets)
# 优化
result = minimize(
portfolio_variance,
init_guess,
method='SLSQP',
bounds=bounds,
constraints=constraints
)
return result.x if result.success else None
# 示例使用
returns = price_data.pct_change().dropna()
expected_returns = returns.mean() * 252 # 年化
cov_matrix = returns.cov() * 252 # 年化协方差
# 优化目标：年化收益15%
optimal_weights = mean_variance_optimization(expected_returns, cov_matrix, target_return=0.15)
if optimal_weights is not None:
print("优化后的权重:")
for ticker, weight in zip(tickers, optimal_weights):
print(f" {ticker}: {weight:.2%}")
# 计算组合风险
portfolio_vol = np.sqrt(optimal_weights @ cov_matrix @ optimal_weights)
portfolio_return = optimal_weights @ expected_returns
print(f"组合年化收益: {portfolio_return:.2%}")
print(f"组合年化风险: {portfolio_vol:.2%}")
print(f"夏普比率: {portfolio_return/portfolio_vol:.2f}")
3.2 风险平价模型（Risk Parity）
风险平价模型让每种资产对组合的风险贡献相等，避免过度依赖某些资产。
def risk_parity_optimization(cov_matrix, risk_scores=None):
"""
风险平价优化
"""
n_assets = cov_matrix.shape[0]
def risk_contribution(weights):
"""计算各资产的风险贡献"""
portfolio_vol = np.sqrt(weights @ cov_matrix @ weights)
marginal_risk_contrib = cov_matrix @ weights / portfolio_vol
risk_contrib = weights * marginal_risk_contrib
return risk_contrib
def risk_parity_objective(weights):
"""风险贡献差异最小化"""
rc = risk_contribution(weights)
# 目标：各资产风险贡献相等
target_rc = np.sum(rc) / n_assets
return np.sum((rc - target_rc) ** 2)
# 约束
constraints = [
{'type': 'eq', 'fun': lambda w: np.sum(w) - 1},
{'type': 'ineq', 'fun': lambda w: w} # 非负
]
bounds = tuple((0, 1) for _ in range(n_assets))
init_guess = np.array([1/n_assets] * n_assets)
result = minimize(
risk_parity_objective,
init_guess,
method='SLSQP',
bounds=bounds,
constraints=constraints
)
return result.x if result.success else None
# 使用风险平价
rp_weights = risk_parity_optimization(cov_matrix)
if rp_weights is not None:
print("\n风险平价权重:")
for ticker, weight in zip(tickers, rp_weights):
print(f" {ticker}: {weight:.2%}")
# 验证风险贡献
rc = risk_contribution(rp_weights, cov_matrix)
print("\n风险贡献:")
for ticker, contrib in zip(tickers, rc):
print(f" {ticker}: {contrib:.2%}")
def risk_contribution(weights, cov_matrix):
"""辅助函数：计算风险贡献"""
portfolio_vol = np.sqrt(weights @ cov_matrix @ weights)
marginal_risk_contrib = cov_matrix @ weights / portfolio_vol
return weights * marginal_risc_contrib
3.3 结合风险得分的优化
将风险得分作为约束条件或惩罚项加入优化过程。
def risk_score_constrained_optimization(expected_returns, cov_matrix, risk_scores, max_risk_score=50):
"""
约束优化：组合风险得分不超过阈值
"""
n_assets = len(expected_returns)
def portfolio_variance(weights):
return weights @ cov_matrix @ weights
def portfolio_risk_score(weights):
"""计算组合的风险得分"""
return np.sum(weights * risk_scores)
constraints = [
{'type': 'eq', 'fun': lambda w: np.sum(w) - 1},
{'type': 'ineq', 'fun': lambda w: max_risk_score - portfolio_risk_score(w)}
]
bounds = tuple((0, 1) for _ in range(n_assets))
init_guess = np.array([1/n_assets] * n_assets)
# 目标：最大化夏普比率
def negative_sharpe(weights):
ret = weights @ expected_returns
vol = np.sqrt(weights @ cov_matrix @ weights)
return -(ret / vol) if vol > 0 else 1e6
result = minimize(
negative_sharpe,
init_guess,
method='SLSQP',
bounds=bounds,
constraints=constraints
)
return result.x if result.success else None
# 使用风险得分约束
max_risk = 40 # 最大风险得分
constrained_weights = risk_score_constrained_optimization(
expected_returns, cov_matrix, pca_risk_scores, max_risk
)
if constrained_weights is not None:
print(f"\n风险得分约束优化（最大风险{max_risk}）:")
for ticker, weight in zip(tickers, constrained_weights):
print(f" {ticker}: {weight:.2%}")
# 计算实际风险得分
actual_risk_score = np.sum(constrained_weights * pca_risk_scores)
print(f"组合风险得分: {actual_risk_score:.2f}")
第四部分：高级技术与实践建议
4.1 使用机器学习增强风险预测
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
def machine_learning_risk_prediction(price_data, fundamental_data, forward_periods=21):
"""
使用机器学习预测未来风险
"""
# 准备特征
returns = price_data.pct_change().dropna()
features = pd.DataFrame(index=returns.index)
# 滞后特征
for lag in [1, 5, 21]:
features[f'return_lag_{lag}'] = returns.shift(lag).mean(axis=1)
features[f'vol_lag_{lag}'] = returns.rolling(lag).std().mean(axis=1)
# 目标变量：未来波动率
future_vol = returns.rolling(forward_periods).std().shift(-forward_periods)
target = future_vol.mean(axis=1) # 平均未来波动率
# 合并数据
data = pd.concat([features, target.rename('target')], axis=1).dropna()
# 划分训练测试
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)
# 训练模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
# 评估
mse = np.mean((predictions - y_test) ** 2)
print(f"预测误差MSE: {mse:.6f}")
# 特征重要性
importance = pd.Series(model.feature_importances_, index=X.columns).sort_values(ascending=False)
print("\n特征重要性:")
print(importance)
return model, predictions
# 运行机器学习预测
model, preds = machine_learning_risk_prediction(price_data, fundamental_data)
4.2 蒙特卡洛模拟评估极端风险
def monte_carlo_var_simulation(returns, confidence_level=0.05, n_simulations=10000):
"""
使用蒙特卡洛模拟计算VaR（风险价值）
"""
# 假设收益率服从正态分布（实际中可能需要更复杂的分布）
mean_returns = returns.mean()
cov_matrix = returns.cov()
# 生成模拟情景
simulated_returns = np.random.multivariate_normal(
mean_returns, cov_matrix, n_simulations
)
# 计算组合收益（假设等权重）
n_assets = len(mean_returns)
weights = np.array([1/n_assets] * n_assets)
portfolio_sim_returns = simulated_returns @ weights
# 计算VaR
var = np.percentile(portfolio_sim_returns, confidence_level * 100)
expected_shortfall = portfolio_sim_returns[portfolio_sim_returns <= var].mean()
print(f"VaR ({confidence_level*100}%置信度): {var:.2%}")
print(f"预期缺口 (Expected Shortfall): {expected_shortfall:.2%}")
return var, expected_shortfall
# 计算VaR
returns = price_data.pct_change().dropna()
monte_carlo_var_simulation(returns)
4.3 动态风险预算
根据市场环境动态调整风险预算。
def dynamic_risk_budget(current_volatility, baseline_volatility=0.2, max_leverage=1.0):
"""
动态风险预算：市场波动高时降低风险暴露
"""
# 波动率比率
vol_ratio = current_volatility / baseline_volatility
# 风险预算函数
if vol_ratio < 0.8:
# 低波动：增加风险
budget = 1.2
elif vol_ratio < 1.2:
# 正常波动：基准风险
budget = 1.0
elif vol_ratio < 1.5:
# 高波动：降低风险
budget = 0.7
else:
# 极端波动：大幅降低风险
budget = 0.4
# 限制最大杠杆
budget = min(budget, max_leverage)
return budget
# 示例
current_vol = returns.tail(63).std().mean() * np.sqrt(252)
budget = dynamic_risk_budget(current_vol)
print(f"当前波动率: {current_vol:.2%}")
print(f"动态风险预算: {budget:.2f}")
4.4 实践建议
4.4.1 数据质量至关重要
- 确保价格数据准确，处理异常值和缺失值
- 基本面数据要及时更新
- 考虑幸存者偏差（只包含存活至今的股票）
4.4.2 模型稳健性检验
- 使用不同时间周期测试
- 交叉验证
- 压力测试（极端市场情况）
4.4.3 风险管理纪律
- 设定最大回撤限制
- 定期再平衡（建议每月或每季度）
- 记录所有交易和决策
4.4.4 避免常见陷阱
- 过拟合：不要在样本内过度优化
- 忽略交易成本：优化时考虑买卖价差和佣金
- 忽视流动性：大资金需特别注意
- 模型风险：任何模型都有局限，保持批判性思维
第五部分：完整实战案例
让我们整合所有步骤，构建一个完整的风险管理系统。
class RiskScoringSystem:
"""
完整的风险评分系统
"""
def __init__(self, tickers):
self.tickers = tickers
self.risk_scores = None
self.optimal_weights = None
def fetch_data(self, start_date, end_date):
"""获取数据"""
print("正在获取数据...")
self.price_data = get_stock_data(self.tickers, start_date, end_date)
# 模拟基本面数据（实际应从数据库获取）
self.fundamental_data = pd.DataFrame({
'ROE': np.random.normal(0.15, 0.05, len(self.tickers)),
'Debt_Ratio': np.random.normal(0.4, 0.1, len(self.tickers)),
'Earnings_Volatility': np.random.normal(0.1, 0.03, len(self.tickers))
}, index=self.tickers)
print("数据获取完成")
def build_model(self):
"""构建风险评分模型"""
print("\n正在构建风险评分模型...")
self.risk_scores = build_pca_risk_model(self.price_data, self.fundamental_data)
print("风险评分模型构建完成")
return self.risk_scores
def optimize_portfolio(self, target_return=0.15, max_risk_score=50):
"""优化投资组合"""
print(f"\n正在优化组合（目标收益{target_return:.0%}，最大风险得分{max_risk_score}）...")
returns = self.price_data.pct_change().dropna()
expected_returns = returns.mean() * 252
cov_matrix = returns.cov() * 252
self.optimal_weights = risk_score_constrained_optimization(
expected_returns, cov_matrix, self.risk_scores, max_risk_score
)
if self.optimal_weights is not None:
print("优化成功！")
for ticker, weight in zip(self.tickers, self.optimal_weights):
print(f" {ticker}: {weight:.2%}")
# 计算组合指标
portfolio_return = self.optimal_weights @ expected_returns
portfolio_vol = np.sqrt(self.optimal_weights @ cov_matrix @ self.optimal_weights)
actual_risk_score = np.sum(self.optimal_weights * self.risk_scores)
print(f"\n组合表现:")
print(f" 预期年化收益: {portfolio_return:.2%}")
print(f" 年化波动率: {portfolio_vol:.2%}")
print(f" 夏普比率: {portfolio_return/portfolio_vol:.2f}")
print(f" 实际风险得分: {actual_risk_score:.2f}")
return self.optimal_weights
def generate_report(self):
"""生成风险报告"""
if self.risk_scores is None:
print("请先构建模型")
return
print("\n" + "="*50)
print("风险评分系统报告")
print("="*50)
print("\n1. 个股风险评分（0-100）:")
for ticker in self.tickers:
score = self.risk_scores[ticker]
level = "高" if score > 60 else "中" if score > 40 else "低"
print(f" {ticker}: {score:.1f} ({level}风险)")
if self.optimal_weights is not None:
print("\n2. 推荐配置:")
for ticker, weight in zip(self.tickers, self.optimal_weights):
if weight > 0.01: # 只显示大于1%的配置
print(f" {ticker}: {weight:.2%}")
print("\n3. 风险提示:")
print(" - 模型基于历史数据，未来可能不同")
print(" - 定期重新评估和调整")
print(" - 保持适当的现金储备")
print(" - 分散投资，避免过度集中")
# 完整示例
if __name__ == "__main__":
# 初始化系统
system = RiskScoringSystem(['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'AMZN', 'TSLA', 'NVDA', 'META', 'NFLX'])
# 设置时间范围
end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=2*365)
# 执行完整流程
system.fetch_data(start_date, end_date)
system.build_model()
system.optimize_portfolio(target_return=0.18, max_risk_score=45)
system.generate_report()
结论
风险打分制模型是现代投资管理的核心工具。通过系统性地量化风险，投资者可以：
- 做出更理性的决策：避免情绪化交易
- 优化风险收益比：在可接受的风险水平下追求最大收益
- 动态管理风险：及时响应市场变化
- 满足合规要求：提供可审计的风险管理框架
记住，没有完美的模型。风险打分系统需要持续迭代和改进。建议投资者：
- 持续学习：关注新的量化方法和市场动态
- 实践验证：用小资金测试模型，逐步扩大规模
- 保持谦逊：市场永远比模型复杂，永远保留判断空间
- 注重执行：再好的模型也需要严格的纪律来执行
通过本文提供的框架和代码，你可以开始构建属于自己的风险管理系统。从简单的模型开始，逐步增加复杂度，在实践中不断完善。投资是一场马拉松，科学的风险管理是长期制胜的关键。